• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.186-189
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• 2005

본 논문에서는 LVQ를 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙들을 제안하였다. 퍼지 LVQ 학습법칙 1은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데 이는 조건 확률의 퍼지화에 기반을 두고 있다. 퍼지 LVQ 학습법칙 2는 클래스들 사이에 존재하는 입력벡터가 결정 경계선에 대한 정보를 더 가지고 있는 것을 반영한 것이다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙들을 improved IAFC(Integrted Adaptive Fuzzy Clustering)신경회로망에 적용하였다. improved IAFC신경회로망은 ART-1 (Adaptive Resonance Theory)신경회로망과 Kohonen의 Self-Organizing Feature Map의 장점을 취합한 퍼지 신경회로망이다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 1과 supervised IAFC neural 신경회로망 2의 성능을 오류 역전파 신경회로망의 성능과 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데 Supervised IAFC neural network 2가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수함을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.128-133
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• 1998

본 논문에서는 주어진 칼라 영상열을 분석하여 이동물체 추적을 할수 있는 병렬 프레임워크를 구축한다. 병렬 프레임워크는 크게 탐색 공간 축소 부분과 추적 부분으로 나뉘며 탐색 공간 축소 부분은 퍼지 클러스터링과 칼만 필터를 이용한 예측부분으로 구성되고 추적은 거리변환에 기반을 둔 하우스돌프 거리를 이용해 경계선 정합을 함으로써 이루어진다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.81-83
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• 2021

4차 산업 혁명과 함께 인공지능이 발전 하고 있다. 그 CNN 등 과 같은 이미지 관련 신경망들이 발전되어 가스 탐지와 같은 여러 분야에서 사용되고 있다. 하지만 가스 탐지는 Box 형태의 탐지가 일반적이고 Segmentation에 관한 연구는 있지만 연기와 같이 경계선이 불분명한 개체에 대해서는 연구가 미비하다. 본 논문에서는 Segmentation에 강력한 성능을 보이는 U-net을 활용하여 Box 형태가 아닌 Segmentation을 진행하여 픽셀단위로 연기를 탐지하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권6호
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• pp.15-24
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• 2011

지능형 자동차 시스템에 대한 인식이 높아지면서 차선 획득 알고리즘에 대해 많이 연구되고 있다. 일반적인 차선 인식에서 사용하는 경계선 추출을 사용하는 방법은 도로에서의 차선 검출에 좋은 결과를 가져 올 수 있다. 하지만 도로에 그림자, 혹은 가로 선 같은 다른 경계선이 검출 될 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 형태학적 연산을 적용하여 차선에 대한 정보를 추출하였다. 또한 HSV(Hue, Saturation, Value) 칼라 모델을 적용하여 색상에 대한 정보를 이용함으로써 한번 더 차선의 정보를 추출하였다. 추출된 차선의 후보들을 이용하여 Hough 변환을 통해 차선이 존재할 가능성이 높은 차선 검출 영역을 설정하고, 이러한 차선 검출 영역 내에서 차선을 추출하는 방식을 사용함으로써 효과적으로 차선을 검출할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.1051-1060
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• 2018

본 연구는 경계선지적기능 아동의 인지훈련 프로그램으로 '언어기반 인지강화 프로그램'을 제안하고, 해당 콘텐츠를 활용한 기능성 게임화의 타당성과 효과성을 보이고자 하였다. 콘텐츠는 4개 인지 영역(감각지각, 주의집중, 작업기억, 추론/지식)에 대해 4개 언어 차원(음소-단어-문장-담화)의 활동들로 구성되었으며, 그 중 16개의 언어활동 콘텐츠를 모바일 앱 게임으로 구현하여 일반아동과 BIF아동을 대상으로 시행하였다. 파일럿 테스트 결과, 두 집단의 게임 수행시간과 정확도 측정치는 지능 점수와 상관관계를 보였으며, 게임의 난이도에 따른 수행시간과 정확도의 차이를 확인함으로써 게임 구현의 타당성을 입증할 수 있었다. 또한 게임 시행 전 후 실시한 인지과제의 수행시간 변화를 통해 두 집단 모두에게서 인지강화 효과를 엿볼 수 있었다.

• 전자공학회지
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• 제22권4호
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• pp.51-63
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• 1995

멀티미디어 사용자 인터페이스는 사용자의 동작을 통한 입력, 사용자에 대한 시스템의 응답, 사용자와 시스템 사이의 대화를 관리하고 운영하는 환경이다. 최근에 신호처리 기술, 인식 기술, 소프트웨어 기술, 인공지능 기술을 기반으로한 MMUI에 관한 연구활동이 많은 관심을 끌고 있다. 사용자가 시스템에 정보를 보다 자연스럽고 다양하게 제공하고 시스템으로부터 필요한 정보를 다양한 형태로 효율적으로 제공하기 위한 MMUI를 설계하기 위하여 분야의 경계선을 넘어 상호 동조하는 연구팀을 구성하여 활발히 진행되고 있다. MMUI개발자는 비디오나 오디오 입출력을 고려해야 하므로 이러한 매체들을 통합하는 문제와 시간에 따라 변하는 시스템을 위한 모델링을 하는 문제들을 대면하게 된다. MMUI개발자들이 대면하는 대표적인 문제는 매체 병합, 모델과 메타포(metaphor) 사용, 네비게이션(navigation),입출력 다루기, 동기화, 새로운 매체 개발이다. 그러므로 본 고에서는 멀티미디어 제품 및 서비스를 위한 MMUI기술과 그 연구방향을 살펴본다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.291-294
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• 2007

비디오 시스템으로 영상 획득하는 과정에서 다양한 조명상태는 얼굴인식에 있어서 심각한 영향을 준다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환을 이용하여 영상을 나눈 후 각각의 영역에 얼굴영상을 인식에 알맞은 조명상태로 변환한다. 변환과정은 얼굴을 히스토그램 지정연산으로 명암에 대해 개선과 경계부분을 강화하여 얼굴인식을 위한 영상을 만들어 인식률을 높였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.391-396
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• 2003

본 논문에서는 특정 매개변수(parameter)의 입력 없이 속성(attribute)에 따른 목적속성(class)값의 분포를 고려하여 연속형(continuous) 속성 값을 범주형(categorical)의 형태로 변환시키는 새로운 방법을 제안하였다. 각각의 속성에 대해 목적속성의 분포를 1차원 공간에 사상(mapping)하고, 각 목적속성의 밀도, 다른 목적속성과의 중복 정도 등의 기준에 따라 구간을 군집화 한다. 이렇게 생성된 군집들은 각각 목적속성을 예측할 수 있는 확률적 수치에 기반한 것으로, 각 속성이 제공하는 정보의 손실을 최소화 하는 이산화 경계선을 갖고 있다. 제안된 데이터 이산화 방법의 향상된 성능은 C4.5 알고리즘과 UCI Machine Learning Data Repository 데이터를 사용하여 확인할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.95-103
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• 1998

접촉센서가 제공하는 tactile영상을 이용하여 접촉면의 형태를 인식할 때 영상의 모양은 접촉면에 가해지는 힘의 크기에 따라 변화된다. 따라서 많은 노력에도 부루하고 tactile 센서만을 이용하여 접촉면의 형태를 완전히 인식하는 것은 매우 어려운 일로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 tactile 영상이 얻어지는 때의 힘을 동시에 측정하고 힘에 따라 변화하는 영상의 모양을 퍼지융합 알고리즘을 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 접촉센서의 tactile 영상은 eigen vector해석 방벅을 적용하여 장축과 단축의 길이로 표현된다. 이들은 접촉 시에 가해지는 힘의 분포에 따른 경계선의 변호를 측정하여 만들어진 소속함수에 의해 퍼지화되며 Averaged Minkowski's distance를 이용하여 융합된다. 제안된 알고리즘은 다중센서시스템에 구현하여 실험하였으며 측정 시에 가해지는 힘의 크기 및 측정면의 종류에 고르게 86% 이상의 인식률을 보여 주었다. 제안된 알고리즘은 복수개의 손가락을 갖는 로봇의 손에 구현하면 작은 힘에도 변형되는 물체의 정밀한 조자이나 인식에 응용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.179-190
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• 2022

데이터 불균형은 한 분류의 데이터 수가 다른 분류에 비해 지나치게 크거나 작은 현상을 의미하며. 이로 인해 분류 알고리즘을 활용하는 기계학습에서 성능을 저하시키는 주요 요인으로 제기되고 있다. 데이터 불균형 문제 해결을 위해서 소수 분포 데이터를 증폭하는 다양한 오버 샘플링(Over Sampling) 방법들이 제안되고 있다. 이 가운데 SMOTE는 가장 대표적인 방법으로 소수 분포 데이터의 증폭 효과를 극대화하기 위해 데이터에 포함된 잡음을 제거(SMOTE-IPF)하거나, 경계선만을 강화(Borderline SMOTE) 시키는 다양한 방법들이 출현하였다. 이 논문은 소수분류 데이터를 증폭하는 전통적인 SMOTE 방법에서 이상데이터(Anomaly Data)에 대한 처리방법개선을 통해 궁극적으로 분류성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안 방법은 실험을 통해 기존 방법에 비해 상대적으로 높은 분류성능을 일관성 있게 제시하였다.