• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권12호
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• pp.875-884
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• 2001

자기 구성지도는 데이타 시각화, 위상보존 매핑 등의 분야에서 널리 사용되고 있지만. 학습이 되기 전에 위상을 미리 고정시켜야 하기 때문에 실제 문제에 적용하기 어렵다는 것과 클러스터링 능력에 비해 분류율이 낮다는 결점이 있다. 이를 해결하기 위해서 자기구성 지도의 출력 노드를 동적으로 분화하고 분화된 노드를 파습하는 동적 위상보존 사기구성 지도를 제안하고, 이를 다중 결합함으로써 분류율을 향상 시켰다. 동적 위상보존 자기구성 지도의 결함 방법으로는 자기구성 지도의 K개 노드가 출격을 내도록하는 K-Winner 방법 및 K-Winner+ 가중치 방법이 제안되었는데, 이는 다수결 투표, 가중치, BKS, Byayesian, Borda, Condorect, 신뢰값 합산 등의 기존 결합 방법보다도 우수한 결과를 나타내었다. 동적 위상보존 자기 구성 지도를 통해서 위상을 고정 시켜야 하는 결점을 해결할 수 있었고. 서로 다른 특징으로 학습된 동적 위상보존 자기구성 지도들을 결합하여 분류 능력을 향상시킬 수 있었다. 필기 숫자데이타로. 실험한 결과, 제안한 방법이 자기구성 지도의 결점을 효과적으로 해결하여 98.1% 의 높은 인식률을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.126-135
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• 2002

The study is concerned with an approach to the design of new architectures of fuzzy neural networks and the discussion of comprehensive design methodology supporting their development. We propose an Adaptive Fuzzy Polynomial Neural Networks(APFNN) based on Fuzzy Neural Networks(FNN) and Self-organizing Networks(SON) for model identification of complex and nonlinear systems. The proposed AFPNN is generated from the mutually combined structure of both FNN and SON. The one and the other are considered as the premise and the consequence part of AFPNN, respectively. As the premise structure of AFPNN, FNN uses both the simplified fuzzy inference and error back-propagation teaming rule. The parameters of FNN are refined(optimized) using genetic algorithms(GAs). As the consequence structure of AFPNN, SON is realized by a polynomial type of mapping(linear, quadratic and modified quadratic) between input and output variables. In this study, we introduce two kinds of AFPNN architectures, namely the basic and the modified one. The basic and the modified architectures depend on the number of input variables and the order of polynomial in each layer of consequence structure. Owing to the specific features of two combined architectures, it is possible to consider the nonlinear characteristics of process system and to obtain the better output performance with superb predictive ability. The availability and feasibility of the AFPNN are discussed and illustrated with the aid of two representative numerical examples. The results show that the proposed AFPNN can produce the model with higher accuracy and predictive ability than any other method presented previously.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.358-366
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• 2002

특징정보를 기반으로 한 유사 이미지 검색은 이미지 데이타베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 이미지 데이타의 특징정보는 각 이미지를 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기 조직화 맵 기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기 조직화 맵은 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑하여 위상특징 맵을 생성한다. 위상특징 맵은 입력 데이타의 특징공간과 상호관계(유사성)를 가지고 있으며, 인접노드에 서로 유사한 특징벡터가 클러스터링된다. 그러므로 위상특징 맵상의 각 노드에는 노드 벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사 이미지가 분류된다. 이러한 자기 조직화 맵에 의한 유사 이미지 분류결과에 대하여 k-NV 탐색을 구현하기 위하여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제 이미지로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사 이미지 검색에 유효한 견과를 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.6260-6268
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• 2015

상이한 망이 공존하는 LTE-Advanced에서 기존 음성 서비스에 적용된 절차적이고 정적인 제어방식으로는 서비스 연속성을 효과적으로 지원하는 것은 현실적으로 어렵다고 여겨진다. 본 논문에서는 SON를 기반으로 서비스 연속성을 효과적으로 지원하기 위한 서비스 자기-조직화를 제시하고자 한다. SON을 통하여 가입자 단말기는 자신의 현재 상태 및 주변 기지국 정보를 수집하고, 기지국은 내부 및 인접한 기지국 모니터링으로 수집된 정보를 통하여, 관련 제어 데이터를 공유하고 이를 종합 분석하여 서비스 연속성을 자체적으로 조절/제어하는 방법을 제안한다. 서비스 자기-조직화는 단말기 및 기지국의 상태 정보 변화에 따라 관련 기능(여기서 기능은 ISHO, 셀 선정, 자원 할당, 부하 제어, QoS 매핑 등을 의미함)의 설정을 동적으로 제어하고, 각각의 기능들이 변화에 적응하여 조정되고 재구성하는 과정을 주고받으면서 각 기능들이 상호 작용하게 된다. 이러한 동작들이 서비스 자기-조직화를 통하여 서비스 연속성을 만족시키는 방향으로 이루어진다. 자원 이용률과 outage 확률을 성능척도로 하여 수행된 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 방안은 기존 방안에 비하여 더 우수한 성능을 가짐이 확인된다.

• 대한수학회보
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• 제30권2호
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• pp.251-263
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• 1993

The purpose of this paper is to study the solvability of the equation (E). In Section 2, we give preliminary definitions. In Section 3, we prove related two results (Theorem 1 and Corollary 1) concerning the closedness property of accretive operators in the class of spaces whose nonempty bounded closed convex subsets have the fixed point property for nonexpansive self-mapping. Using therem 1, we derive a result (Theorem 2) on the range of accetive operators in (.pi.)$_{1}$ spaces with a view to establishing a new result, which improves a result of Kartsatos [8] and Webb [15]. Further, we give an interesting consequence (Corollary 3) of Theorem 2. In section 4, we apply Corollary 1 to obtain two results (Theorem 3 and 4) for the range of sums of two accretive operators, which generalize two results of Reich [12].

• 대한전기학회논문지
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• 제39권12호
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• pp.1306-1316
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• 1990

A controller using a multilayer neural network is proposed to the dynamic control of a PUMA 560 robot arm. This controller is developed based on an error back-propagation (BP) neural network. Since the neural network can model an arbitrary nonlinear mapping, it is used as a commanded feedforward torque generator. A Proportional Derivative (PD) feedback controller is used in parallel with the feedforward neural network to train the system. The neural network was trained by the current state of the manipulator as well as the PD feedback error torque. No a priori knowledge on system dynamics is needed and this information is rather implicitly stored in the interconnection weights of the neural network. In another experiment, the neural network was trained with the current, past and future positions only without any use of velocity sensors. Form this thim window of position values, BP network implicitly filters out the velocity and acceleration components for each joint. Computer simulation demonstrates such powerful characteristics of the neurocontroller as adaptation to changing environments, robustness to sensor noise, and continuous performance improvement with self-learning.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.994-999
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• 2007

전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 보다 적은 수의 영상으로부터 주변 장면(scene)에 대한 많은 정보를 취득할 수 있는 장점이 있기 때문에 전방향 영상을 이용한 자동교정(self-calibration)과 3차원 재구성 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 교정 방법들을 이용하여 추정된 사영모델(projection model)의 정확성을 검증하기 위한 새로운 방법이 제안된다. 실 세계에서 다양하게 존재하는 직선 성분들은 전방향 영상에 컨투어(contour)의 형태로 사영되며, 사영모델과 컨투어의 양 끝점 좌표 값을 이용하여 그 궤적을 추정할 수 있다. 추정된 컨투어의 궤적과 영상에 존재하는 컨투어와의 거리 오차(distance error)로부터 전방향 카메라의 사영모델의 정확성을 검증할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 구 맵핑(spherical mapping)된 합성(synthetic) 영상과 어안렌즈(fisheye lens)로 취득한 실제 영상에 대해 제안된 알고리즘을 적용하여 사영모델의 정확성을 판단하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제18권3호
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• pp.201-217
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• 2011

The aim of this paper is to define a new commutativity condition for a pair of self mappings i.e., (DS)-weak commutativity condition, which is weaker that compatibility of mappings in the settings of intuitionistic Menger spaces. We show that a common fixed point theorem can be proved for nonlinear contractive condition in intuitionistic Menger spaces without assuming continuity of any mapping. To prove the result we use (DS)-weak commutativity condition for mappings. We also give examples to validate our results.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.235-241
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• 2007

This paper proposes a self-calibration method of robots those are used in industrial assembly lines. The proposed method is a position compensation using laser sensor and vision camera. Because the laser sensor is cross type laser sensor which can scan a horizontal and vertical line, it is efficient way to detect a feature of vehicle and winding shape of vehicle's body. For position compensation of 3-Dimensional axis, we applied block interpolation method. For selecting feature point, pattern matching method is used and 3-D position is selected by Euclidean distance mapping between 462 feature values and evaluated feature point. In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are performed in real industrial vehicle assembly line. In results, robot's working point can be displayed 3-D points. These points are used to diagnosis error of position and reselecting working point.

• 산업기술연구
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• 제15권
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• pp.93-101
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• 1995

Fractal coding is a promising method for image compression, but it has not lived up to its promise as low bit-rate image compression scheme. The existing algorithms for finding self-mapping contractive transforms are computationally expensive and offer a poor rate-quality tradeoff. In this paper, we propose a segment based fractal coding. We classify the range blocks into shade, midrange or edge blocks, and segment edge block along the edge. And we apply midrange coding scheme for each segment. Our experiments show that our method gives better rate-qualty trade of than current fractal block coding methods.