• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.611-616
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• 2018

RFID 기술을 활용한 스마트 캐비닛은 전자파 간섭으로 인해 인식 오류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 생물학 실험실의 특성을 고려하여 생물학 실험에 사용되는 다양한 물품들을 효율적으로 보관하고 실시간으로 관리할 수 있는 RFID 기반 스마트 캐비닛을 설계하고 구현하였다. 효율적인 스마트 캐비닛 구현에 필요한 최적의 칸막이 거리를 실험을 통해 계산하였고 전자파 차단을 위해 철재 칸막이의 두께별 인식률과 전자파 차단 테이프를 이용했을 때의 인식률을 실험을 통해 구했다. 실험 결과 가장 효율적인 칸막이 구조는 전자파 차단 테이프를 부착한 1mm의 철판 칸막이를 사용하고 칸막이 간격은 30cm임을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제31권4호
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• pp.140-145
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• 2008

Fuzzy partition is a conceptual vehicle that encapsulates data into information granules. Fuzzy equalization concerns a process of building information granules that are semantically and experimentally meaningful. A few algorithms generating fuzzy partitions with fuzzy equalization have been suggested. Simulations and experiments have showed that fuzzy partition representing more characteristics of given input distribution usually produces meaningful results. In this paper, given two points and cardinality of fuzzy partition, we prove that it is not true that there always exists a fuzzy partition with fuzzy equalization in which two of points having peaks fall on the given two points. Then, we establish an algorithm that minimizes the maximum distance between given two points and adjacent points having peaks in the partition. A numerical example is presented to show the validity of the suggested algorithm.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제6권3호
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• pp.65-70
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• 2007

A method to focus the object in camera system by applying the Hill climb algorithm from optical lens moving device (VCM; Voice coil motor) is proposed. The focusing algorithm from VCM is focus on the object but in these criteria is a well-known drawback; the focus is good only at same distance objects but the focus is bad (blur image) at different distance objects because of the DOF (Depth of focus) or DOF (Depth of field) at the optical characteristic. Here, the new camera system that describes the Reflector of free curvature systems (or Diffractive Fresnel lens) and the partition of focusing window area is proposed. The method to improve the focus in all areas (different distance objects) is proposed by new optical system (discrete auto in-focus) using the Reflector of free curvature systems (or Diffractive Fresnel lens) and by applying the partition of all areas. The proposal is able to obtain good focus in all areas.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5491-5505
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• 2017

Use of the Gaussian inverse Wishart PHD (GIW-PHD) filter has demonstrated promise as an approach to track an unknown number of extended targets. However, the partitioning approaches used in the GIW-PHD filter, such as distance partition with sub-partition (DP-SP), prediction partition (PP) and expectation maximization partition (EMP), fails to provided accurate partition results when targets are spaced closely together and performing maneuvers. In order to improve the performance of a GIW-PHD filter, this paper presents a cooperation partitioning (CP) algorithm to solve the partitioning issue when targets are spaced closely together. In the GIW-PHD filter, the DP-SP is insensitive to target maneuvers but sensitive to the differences in target sizes, while EMP is the opposite. The proposed CP algorithm is a fusion approach of DP-SP and EMP, which employs EMP as a sub-partition approach after DP. Therefore, the CP algorithm will be sensitive to neither target maneuvers nor differences in target sizes. The simulation results show that the use of the proposed CP algorithm will improve the performance of the GIW-PHD filter when targets are spaced closely together.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.456-462
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• 2008

분류란 새로운 자료를 주어진 클래스 중의 하나로 구분하는 것으로 가장 일반적으로 사용되는 데이터마이닝 기법 중의 하나이다. 그중 메모리기반 추론(MBR : Memory-Based Reasoning)은 추론 규칙 없이 특징들의 최초의 벡터 형태에 의해 표현된 학습패턴을 단순히 저장한다. 그리고 분류 시에 새로운 자료가 메모리에 저장된 학습패턴들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 거리에 있는 학습패턴의 클래스로 분류하는 기법이다. MBR 기법에서 학습패턴이 커지면 저장에 필요한 메모리의 크기도 커질 뿐만 아니라 추론을 위한 계산도 많아지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대표적인 방법으로 초월평면을 이용하는 NGE 이론과 대표패턴을 추출하여 학습하는 FPA 기법과 RPA 기법 등을 들을 수 있다. 본 논문에서는 학습패턴 공간을 GINI-Index값을 이용하여 일련의 최적 분할점을 찾아 가변크기로 분할하는 동적분할평균(DPA : Dynamic Partition Averaging)기법을 제안하였다. 제안한 기법의 성능을 검증하기 위하여 MBR기법 중 널리 사용되는 k-NN 기법과 비교하였다. 제안한 기법이 k-NN기법에 비해 대표패턴 개수는 줄이고 분류성능은 유사하게 유지시킨 것을 보여주었다. 또한, 제안한 기법은 NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 대표패턴 기법인 FPA기법과 RPA기법 등과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.455-460
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의해 구해진 퍼지 분할에 대한 최적 클러스터 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 척도는 퍼지 클러스터들간의 중첩성과 분리성을 이용한다. 중첩성은 클러스터간 인접도를 이용하여 계산하며, 분리성은 데이터에 대한 상관성 정도로 나타낸다. 따라서 중첩성이 낮고 분리성이 높을수록 좋은 클러스터 결과라고 할 수 있다. 표준 데이터 집합을 대상으로 기존의 척도들과 비교 실험함으로써 제안된 척도의 신뢰성을 검증하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.35-50
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• 2007

데이타 중심 센서 네트워크에서는 측정된 데이타의 값에 따라 데이타를 저장하는 센서 노드가 결정되기 때문에 같은 값을 갖는 데이타가 빈번하게 발생하면 이를 저장하는 센서 노드에 부하가 집중되어 에너지가 빠르게 고갈되는 문제가 있다. 또한 센서 네트워크가 확장되면 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 센서 노드로의 라우팅 거리가 멀어져 센서 네트워크의 통신비용이 증가되는 문제가 있다. 그러나 기존 연구들은 데이타 저장의 효율적인 관리에만 치우쳐 이와 같은 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 데이타 중심 센서 네트워크에서 센서 노드의 부하를 분산시키고 센서 네트워크의 확장에 따른 통신비용을 효율적으로 줄이기 위한 비균등 네트워크 분할(Non-Uniform Network Spilt: NUNS) 기법을 제안한다. NUNS는 센서 네트워크를 센서 노드 개수와 분할된 영역 크기의 차이가 최소가 되도록 비균등 크기의 Partition으로 분할하고 각 Partition에서 발생한 데이타를 각 Partition 내의 센서 노드가 저장함으로써 센서 노드의 데이타 저장 부하를 분산시키고 센서 네트워크의 확장에 따른 통신비용을 줄인다. 또한 NUNS는 각 Partition을 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 센서 노드 개수만큼 Zone으로 비균등하게 분할하여 각 센서 노드의 처리 영역으로 할당함으로써 센서 노드에 부하가 집중되는 것을 막고 불필요한 라우팅 비용을 줄인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.169-180
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• 2013

The modification of conditional Fuzzy C-Means (CFCM) with Gaussian weights (CFCM_GW) is accomplished for blind equalization of channels in this paper. The proposed CFCM_GW can deal with both of linear and nonlinear channels, because it searches for the optimal desired states of an unknown channel in a direct manner, which is not dependent on the type of channel structure. In the search procedure of CFCM_GW, the Bayesian likelihood fitness function, the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint are exploited. Especially, in contrast to the common Euclidean distance in conventional Fuzzy C-Means(FCM), the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint in the proposed CFCM_GW make it more robust to the heavy noise communication environment. The selected channel states by CFCM_GW are always close to the optimal set of a channel even when the additive white Gaussian noise (AWGN) is heavily corrupted. These given channel states are utilized as the input of the Bayesian equalizer to reconstruct transmitted symbols. The simulation studies demonstrate that the performance of the proposed method is relatively superior to those of the existing conventional FCM based approaches in terms of accuracy and speed.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권3호
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• pp.383-391
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• 2009

In this paper, blind equalization using a modified Fuzzy C-Means algorithm with Gaussian Weights (MFCM_GW) is attempted to the heavy noise-corrupted channels. The proposed algorithm can deal with both of linear and nonlinear channels, because it searches for the optimal channel output states of a channel instead of estimating the channel parameters in a direct manner. In contrast to the common Euclidean distance in Fuzzy C-Means (FCM), the use of the Bayesian likelihood fitness function and the Gaussian weighted partition matrix is exploited in its search procedure. The selected channel states by MFCM_GW are always close to the optimal set of a channel even the additive white Gaussian noise (AWGN) is heavily corrupted in it. Simulation studies demonstrate that the performance of the proposed method is relatively superior to existing genetic algorithm (GA) and conventional FCM based methods in terms of accuracy and speed.

• 수산해양기술연구
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• 제32권3호
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• pp.241-248
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• 1996

The relationship between width of line target and distance at the limit of discrimination was examined by means of the behavioral method, for filefish Stephanolepis cirrhifer from 11 to 15cm body length. Target distance was distance from beginning of partition board to target plate, and was varied from 50cm to 200cm. The target plate was made of white acrylic resin with a vertical black line in the center. The width of line target was varied from 0.2mm to 8.0mm. Fish were trained to respond to a line target and the width of line target reduced until the minimum width required to elicit a response was established. Rate of success was expressed as the percentage of target choices in 90 trials. The line acuity of filefish was found to be 0.58 at a target distance of 50cm. The rate of success decreased slowly as line target width decreased from 8.0mm to 1.5mm, and decreased suddenly for target widths less than about 1.5mm. The width of the line target D(mm) at the limit of discrimination was shown to be an exponential function of the target distance L(cm) as follows : D=exp(9.947$\times$$10^-3$.L+0.146)