• 제목/요약/키워드: 비퍼지화

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퍼지 소속 함수를 애용한 개선된 이진화 방법 (Enhanced Binarization Method using Fuzzy Membership Function)

  • 김광백;김영주
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.67-72
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    • 2005
  • 대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 양봉 형태의 히스토그램이 나타나며 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있다. 반면에 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 운송 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.

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퍼지AHP법을 이용한 해양사고 피해규모에 의한 위험수준 평가 (Evaluation of Risk Level for Damage of Marine Accidents using Fuzzy AHP)

  • 장운재;금종수
    • 해양환경안전학회:학술대회논문집
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    • 해양환경안전학회 2004년도 추계학술발표회
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    • pp.83-88
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    • 2004
  • 본 연구는 우리나라 수색구조 구역에 대한 해양사고 피해규모에 의한 위험수준을 평가하였다. 이러한 위험수준 평가를 위해 본 연구에서는 전문가 지식에 기반한 퍼지로직과 퍼지측도와 t-준노름 퍼지적분법을 이용하였다. 똔 연구의 퍼지로직은 퍼지 확장원리에 의한 최대최소화 합성이고, 비퍼지화는 무게중심법을 이용하였고, 최종 평가는 t-준노름 퍼지적분댑을 이용하였다. 그 결과 목포, 통영, 부산 수색 구조 구역의 위험수준이 가장 높은 것으로 평가되어, 향후 위험수준을 경감 하기 위해 많은 구조선과 구조장비가 필요 할 것으로 판단된다.

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퍼지AHP법을 이용한 해양사고 피해규모에 의한 수색$\cdot$구조 구역의 위험수준 평가에 관한 연구 (Evaluation of Risk Level for Damage of Marine Accidents in SRRs using Fuzzy AHP)

  • 장운재;금종수
    • 해양환경안전학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.27-32
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    • 2005
  • 본 연구는 해양사고 피해규모에 의해 우리나라 수색$\cdot$구조 구역의 위험수준을 평가하였다. 위험수준 평가를 위해서 전문가 지식에 기반한 퍼지로직, 퍼지측도 및 t-준노름 퍼지적분법을 이용하였다. 본 연구의 퍼지로직은 퍼지 확장원리에 의한 최대최소화 합성이고, 비퍼지화는 무게중심법을 이용하였고, 최종 평가는 t-준노름 퍼지적분법을 이용하였다. 그 결과 목포, 통영, 여수 수색$\cdot$구조 구역의 위험수준이 가장 높은 것으로 평가되어, 향후 위험수준을 경감하기 위해 많은 구조선과 구조장비가 필요 할 것으로 판단된다.

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태양 추적시스템을 위한 PC 기반의 퍼지제어기 설계 (Fuzzy Controller Design of PC Based for Solar Tracking System)

  • 정동화;최정식;고재섭
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.86-94
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    • 2008
  • 본 논문은 PV(Photovoltaic) 어레이의 출력을 높이기 위해 PC 기반의 퍼지제어를 이용한 태양추적 시스템을 제안한다. 태양 추적시스템은 광센서의 신호에 의해 구동하는 두 개의 DC 모터로 동작한다. 두 축의 제어는 파라미터의 불확실성 및 비선형 특성 때문에 쉽지 않다. 최근 퍼지제어, 신경회로망 및 유전자 알고리즘 등의 인공지능 제어에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그 중 퍼지제어는 비선형 제어를 원활하게 수행할 수 있으며 파라미터 변동 및 비선형 특성에 대한 강인성 및 고성능의 특징을 가지고 있다. 따라서 퍼지제어는 설정된 오차 값과 비선형의 고도각 및 방위각 오차 값을 비교하여 추적 시스템 구동을 위해 사용된다. 본 논문에서는 PV 어레이의 출력 향상을 위해 퍼지제어기를 설계하고 종래의 Pl 제어기와 성능을 비교하며 평가한다. 실험을 통한 데이터는 제시한 제어기의 타당성을 입증한다.

개선된 Counterpropagation 알고리즘에서 퍼지 제어 기법을 이용한 경쟁층의 수 설정에 관한 연구 (A Study on Number Setting of Competitive Layer using fuzzy Control Method for Enhanced Counterpropagation Algorithm)

  • 김태형;조재현;우영운;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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    • pp.359-365
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    • 2008
  • CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

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침입 탐지를 위한 효율적인 퍼지 분류 규칙 생성 (Generation of Efficient Fuzzy Classification Rules for Intrusion Detection)

  • 김성은;길아라;김명원
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권6호
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    • pp.519-529
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    • 2007
  • 본 논문에서는 효율적인 침입 탐지를 위해 퍼지 규칙을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 퍼지 의사결정 트리의 생성을 통해 침입 탐지를 위한 퍼지 규칙을 생성하고 진화 알고리즘을 사용하여 최적화한다. 진화 알고리즘의 효율적인 수행을 위해 지도 군집화를 사용하여 퍼지 규칙을 위한 초기 소속함수를 생성한다. 제안한 방법의 진화 알고리즘은 적합도 평가시 퍼지 규칙(퍼지 의사결정 트리)의 성능과 복잡성을 고려하여 평가한다. 또한 데이타 분할을 이용한 평가와 퍼지 의사결정 트리의 생성과 평가 시간을 줄이는 방법으로 소속정도 캐싱과 zero-pruning을 사용한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 KDD'99 Cup의 침입 탐지 데이타로 실험하여 기존 방법보다 성능이 향상된 것을 확인하였다. 특히, KDD'99 Cup 우승자에 비해 정확도가 1.54% 향상되고 탐지 비용은 20.8% 절감되었다.

TSK퍼지 시스템의 ASIC 설계 (ASIC design of TSK-Fuzzy system)

  • 김태성;강근택;이원창
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.372-375
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    • 2000
  • 퍼지 시스템은 비선형 시스템을 해석하고 제어기 설계 등에 많이 이용되고 있으나 대부분의 그 구현은 PC나 웍스테이션의 프로그램에 의존하고 있다. 고속의 동작을 요구하는 시스템이나 소형 시스템에는 전용 프로세서의 사용이 필요하다. 본 논문에서는 여러 퍼지 시스템 중에서 적은 규칙수로도 효과적인 성능을 나타내고 결론부가 선형식으로 표현되어 ASIC을 이용한 하드웨어화가 용이한 형태를 가진 TSK퍼지 추론 프로세서를 FPGA로 구현한다. ASIC의 설계는 Top-down 방식을 이용하여 전체구성은 Schematic을 이용하고 기능블록은 VHDL로 기술한다. TSK퍼지 추론의 연산은 전제부와 결론부를 병렬연산함으로써 고속처리를 구현하고 이에 필요한 제어부를 설계하였다. 또한 하드웨어 구현을 위해 실수연산을 이산화된 연산으로 바꾸고 이에 따른 나누기 연산자를 구현하였다.

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서보 시스템의 강인제어를 위한 퍼지 레귤레이터 (A Fuzzy Regulator for Robust Control of Servo System)

  • 박왈서;오훈;이주장
    • 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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    • 제8권1호
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    • pp.53-56
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    • 1994
  • PID 제어기는 많은 서보 제어 시스템에 사용되고 있다. 하지만 제어 시스템이 외란이나 시변특성을 가졌을 때 시스템의 강인제어가 어렵게 된다. 이에 대한 보완적인 한 방법으로 본 논문에서는 PID 제어기가 퍼지 레귤레이터를 갖는 제어기법을 제시하였다. 퍼지 레귤레이터는 에러와 에러 변화분에 의해서 설계되며, k번째 제어 입력은 k번째와(k-1)번째 비퍼지화 값의 덧셈에 의해 결정된다. 제어입력은 입력측에 전달된다. 퍼지 레귤레이터에 의한 강인한 제어기능은 시뮬레이션에 의해 확인하였다.

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종합학습평가를 위한 퍼지추론 시스템 (Fuzzy Inference System for the Synthesis Learning Evaluation)

  • 손창식;김종욱;정구범
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.742-746
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    • 2006
  • 학습자에 대한 학습능력의 평가는 진단평가, 형성평가와 총괄평가 단계로 구분할 수 있다. 이러한 단계적 평가는 학습자의 사전 학습 준비상태부터 학습 과정의 충실성 및 학습 결과까지를 종합적으로 판단할 수 있는 기준이 된다. 본 논문에서는 퍼지추론을 이용하여 각 단계의 평가를 모두 고려한 종합학습평가 방법을 제안하였다. 학습 수행능력에 대한 객관적인 평가를 위하여 각 평가 단계별로 가중치를 부여하였고, 진단, 형성 및 총괄 평가에 대한 퍼지추론에서 획득한 비퍼지화 값을 최종평가의 소속함수 구간으로 적용하였다. 그 결과 객관성을 보장할 수 있는 명확한 추론을 수행할 수 있었으며, 종합적인 학습평가 방법의 타당성을 보였다.

퍼지 제어 기법과 열 영상을 이용한 효율적인 풍속 제어 (A Efficient Control of Wind Velocity Using Thermal Images and a Fuzzy Control Method)

  • 김지현;우영운;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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    • pp.391-395
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    • 2009
  • 최근 한정된 자원으로 인한 에너지 수요가 증가하면서 에너지 절약 문제가 중요한 과제로 대두되었다. 본 논문에서는 효율적인 에너지 절약 문제를 해결하기 위한 방법으로 열 영상과 퍼지 제어 기법을 적용하여 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하기 위해 획득한 초기 열 영상을 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Sky, Blue의 온도 값을 가지는 RGB 값이며 각 색상은 $24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 본 논문에서는 색상 분포 영상을 좌에서 우로 5개의 계층 구간으로 분류하여 온도를 분석한다. 실내 공간의 색상 분포 영상을 분석하여 얻어진 각 계층 구간의 온도와 대기 중의 습도를 퍼지 소속 함수에 적용하여 구해진 결과 값을 비퍼지화 하고 최종적으로 풍향의 세기를 제어한다. 그리고 열 영상을 분석하여 풍향의 우선순위, 풍향의 지속시간을 결정한다. 제안된 방법을 $300{\times}400$ 크기의 열 영상을 대상으로 기존의 시스템과의 전력량 차이를 시뮬레이션 한 결과, 제안된 방법이 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

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