• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3515-3538
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• 2015

Data accuracy can be increased by detecting and removing the incorrect data generated in wireless sensor networks. By increasing the data accuracy, network lifetime can be increased parallel. Network lifetime or operational time is the time during which WSN is able to fulfill its tasks by using microcontroller with on-chip memory radio transceivers, albeit distributed sensor nodes send summary of their data to their cluster heads, which reduce energy consumption gradually. In this paper a powerful algorithm using proactive fuzzy system is proposed and it is a mixture of fuzzy logic with comparative correlation techniques that ensure high data accuracy by detecting incorrect data in distributed wireless sensor networks. This proposed system is implemented in two phases there, the first phase creates input space partitioning by using robust fuzzy c means clustering and the second phase detects incorrect data and removes it completely. Experimental result makes transparent of combined correlated fuzzy system (CCFS) which detects faulty readings with greater accuracy (99.21%) than the existing one (98.33%) along with low false alarm rate.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2818-2820
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• 2002

In this paper, we design neurofuzzy networks architecture by means of linear fuzzy inference. The proposed neurofuzzy networks are equivalent to linear fuzzy rules, and the structure of these networks is composed of two main substructures, namely premise part and consequence part. The premise part of neurofuzzy networks use fuzzy space partitioning in terms of all variables for considering correlation between input variables. The consequence part is networks constituted as first-order linear form. The consequence part of neurofuzzy networks in general structure(for instance ANFIS networks) consists of nodes with a function that is a linear combination of input variables. But that of the proposed neurofuzzy networks consists of not nodes but networks that are constructed by connection weight and itself correspond to a linear combination of input variables functionally. The connection weights in consequence part are learned by back-propagation algorithm. For the evaluation of proposed neurofuzzy networks. The experimental results include a well-known NASA dataset concerning software cost estimation.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.194-202
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• 2000

본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템(ANFIS)에서의 효과적인 퍼지 규칙 생성 방법을 제안한다. 기존의 입력공간 그리드 분할을 이용한 ANFIS의 규칙 생성에 있어서는 얻어진 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 조건부적인 FCM을 이용하여 입.출력 데이터이 특성을 잘 반영할 수 있는 클러스터를 구하고, 퍼지 균등화 방법을 적용하여 출력변수의 소속함수를 자동 생성하도록 하엿다. 이렇게 함으로서 적은 규칙 수를 갖으며서도 효율적인 퍼지 규칙을 얻을 수 있도록 하였다. 이들 방법의 유용함을 보이고자 트럭 후진제어와 Box-Jenkins의 가스로 데이터의 모델리에 적용하여 제안된 방법이 이전의 연구보다 좋은 결과를 보임을 알 수 있다.

• 자연과학논문집
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• 제7권
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• pp.27-35
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• 1995

정지영상이나 동영상 코딩에 적용되는 2-D DCT의 효율적인 VLSI 구현을 위한 방법을 제시하였다. 2차원 상태공간식에 근거한 알고리즘 및 데이타 분할기법을 활용하여 다중프로세서 구조에서 문제가 되는 프로세서간의 통신량을 크게 감축시켰으며, 모든 통신을 국부적(local)이 되도록 하였다. 순차 주사 방식의 영상데이타를 입력할 수 있도록 설계하여 입력장치에 소요되는 하드웨어를 최소화하였으며, 계산의 순서를 조정함으로써 일반적인 행.열 분할 방법을 사용하는 2-D DCT에서 필요로 하는 Transposition RAM을 제거하였다. 제안된 VLSI 구조는 실시간 one-chip 2-D DCT 및 보다 큰 2-D DCT로 확장될 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권3호
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• pp.377-382
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• 2006

플래시 메모리의 활용성이 높은 특성으로 인해 모바일 기기와 유비쿼터스 관련 기기에 대한 적용이 확장되고 있다. 하지만, 이러한 경향은 플래시 메모리의 물리적 특성으로 인해 제한 받을 수 있다. 이 논문에서는 플래시 메모리 공간의 재활용을 위한 방법론을 제안하다. 이 방법론은 메모리 재활용에 필요한 비용과 재활용 성능을 동시에 최적화하는 것을 목표로 한다. 제안하는 방법론은 특정시간에 재사용되는 메모리 세그먼트를 선택할 때 대상이 되는 메모리 공간을 다수의 하부 공간으로 분할하여 탐색 비용을 최적화한다. 아울러, 자유 세그먼트의 선택이라는 측면에서 전체 메모리 공간의 균등한 소거를 위한 방법론 또한 논의한다. 제안된 방법론들은 기존의 방법론과 함께 실험을 통해 검증하였으며, 방법론의 수행을 위한 최적화된 시스템 구성을 실험을 통하여 밝혔다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
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• pp.118-121
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• 1996

This paper describes ECG signal labeling based on Fuzzy clustering, which is necessary at automated ECG diagnosis. The NPPA(Non parametric partitioning algorithm) compares the correlations of wave forms, which tends to recognize the same wave forms as different when the wave forms have a little morphological variation. We propose to apply Fuzzy clustering to ECG QRS Complex labeling, which prevents the errors to mistake by using If-then comparision. The process is divided into two parts. The first part is a parameters extraction process from ECG signal, which is composed of filtering, QRS detection by mapping to a phase space by time delay coordinates and generation of characteristic vectors. The second is fuzzy clustering by FCM(Fuzzy c-means), which is composed of a clustering, an assessment of cluster validity and labeling.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.127-136
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• 2005

In this paper, a new architecture and comprehensive design methodology of genetically optimized Rule-based Fuzzy Polynomial Neural Networks(gRFPNN) are introduced and a series of numeric experiments are carried out. The architecture of the resulting gRFPNN results from asynergistic usage of the hybrid system generated by combining rule-based Fuzzy Neural Networks(FNN) with polynomial neural networks (PNN). FNN contributes to the formation of the premise part of the overall rule-based structure of the gRFPNN. The consequence part of the gRFPNN is designed using PNNs. At the premise part of the gRFPNN, FNN exploits fuzzy set based approach designed by using space partitioning in terms of individual variables and comes in two fuzzy inference forms: simplified and linear. As the consequence part of the gRFPNN, the development of the genetically optimized PNN dwells on two general optimization mechanism: the structural optimization is realized via GAs whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method-based learning. To evaluate the performance of the gRFPNN, the models are experimented with the use of several representative numerical examples. A comparative analysis shows that the proposed gRFPNN are models with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권6호
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• pp.467-478
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• 2020

위성비행소프트웨어의 역할이 커짐에 따라 가상화 기술이 위성에도 도입되고 있다. 가상화 기술 중 하나인 하이퍼바이져는 하드웨어 자원의 가상화를 통해 하드웨어를 보다 효율적으로 쓸 수 있도록 도와준다. 동시에 가상화 기술은 소프트웨어의 복잡도를 낮추어 신뢰성을 높이는 역할도 수행한다. 한국항공우주연구원에서는 위성용 하이퍼바이져 중 하나인 XtratuM을 차세대 하이퍼바이져 후보군으로 선정하고, 이를 위성비행소프트웨어에 적용할 수 있는지 가능성을 확인하고 있다. XtratuM은 하드웨어 효율성을 높일 수 있지만 SMP를 지원하지 않아 인공위성의 자세제어 알고리즘과 같이 고성능/병렬처리가 필요한 부분에 적용이 어렵다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 XtratuM의 기능 확장과 RTEMS XM-SMP BSP를 추가적으로 구현하여 RTEMS 기반 SMP를 지원하도록 만든다. XtratuM을 분석하여 SMP에 필요한 기능을 하이퍼콜로 추가한다. 그 후 BSP를 수정하여 SMP에 필요한 다수의 프로세서를 초기화하는 과정과 프로세서간의 통신을 위한 초기화 과정을 구현한다. 나아가 문맥 교환, 인터럽트와 같이 SMP에 의한 충돌이 발생할 수 있는 부분에 대해서도 개선한다. 이렇게 개발한 RTEMS XM-SMP는 4개의 코어를 가지고 있는 GR740 보드를 이용하여 SMP 벤치마크 함수를 수행하여 검증하고 SMP를 통한 성능 변화를 확인한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권1호
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• pp.35-41
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• 2010

최근의 항공기 개발에 있어 조종면을 복수 개로 분할하여 제어함으로써 예기치 못한 결함 발생 시 안전성 및 생존성을 향상 시킬 수 있는 재형상 제어에 관한 연구가 중요하게 대두되어 왔다. 본 논문은 조종면 결함 시 발생 가능한 조종면의 포화를 고려한 모델예측 제어기법을 이용한 재형상 제어를 다룬다. 모델예측 제어의 내부 모델로는 트림 조건에서 선형화된 운동방정식을 사용하며 조종면의 포화가 발생할 경우에 선형행렬부등식 기반의 반한정 프로그래밍을 이용한 최적화를 수행하며 그 외의 경우에는 모델예측 제어기법을 풀어서 구한 해석적인 해를 사용하는 제어기 구조를 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 임의의 조종면 결함 상황에 대한 비선형 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권1호
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• pp.13-22
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• 2004

멀티미디어 데이타의 사용이 증가함에 따라 고차원 이미지 데이타에 대한 효율적인 색인과 검색 기법이 크게 요구되고 있다. 그러나 많은 노력에도 불구하고 현재의 다차원 색인 기법들은 고차원 데이타 공간에서 만족할 만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 이러한 소위 차원의 저주를 해결하기 위해 최근에 차원을 줄이거나 근사 해를 구하는 둥의 접근법이 시도되고 있지만 이러한 방법들은 근본적으로 정확도의 상실이라는 문제를 갖고 있다. 정확도의 보존을 위해 VA-file, LPC-file둥과 같이 벡터 근사에 기반 한 기법들이 최근에 개발되었다. 그러나 이 기법은 검색 성능이 색인 파일의 크기에 큰 영향을 받으며, 한번에 큰 검색 공간을 줄이는 계층 색인 구조의 장점을 상실한다. 본 논문에서는 이미지 데이터베이스에서 유사성 질의를 위한 새로운 계층 색인 구조인 GC-트리를 제안한다. GC-트리는 밀도 함수에 기초하여 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 색인 구조를 동적으로 생성한다. 이러한 특성을 갖는 GC-트리는 군집화 된 고차원 이미지 데이타 검색에 훌륭한 성능을 나타낸다.