억제대상(抑制對象)의 모델이 정확(正確)하게 기술(記述)되지 않을때, 애매(曖昧)함이 미지(未知)의 파라메터로 나타나는 경우(境遇)가 많다. 이 애매(曖昧)함이 어떤 제약조건(制約條件)을 만족(滿足)하는 경우(境遇) 로버스트 제어방법(制御方法)을 이용(利用)하면 모델이 정확(正確)하게 기술(記述)되지 않더라도 제어(制御) 시스템을 구성(構成)할 수 가 없다. 가변구조(可變構造) 이론(理論)을 기초(基礎)로 한 제어(制御)의 특징(特徵)은 시스템의 애매(曖昧)함에 의한 영향(影響)을 고이득궤환(高利得饋還)으로 제거(除去)할 수 있다. 따라서 본 논문(論文)에서는 가변구조(可變構造) 이론(理論)을 이용(利用)한 VSS동정기(同定器)를 제안(提案)하였다. 미끄럼 상태(狀態)에 들어있는 제어(制御)시스템이 발생(發生)하고있는 억제입력(抑制入力)의 절환현상(折煥現像)은 실제(實際) 제어대상(制御對象)의 애매(曖昧)함의 영향(影響)을 반영(反影)한다. 따라서 몇번의 조환(操煥) 입력(入力)으로부터 유용(有用)한 정보(情報)를 검출(檢出)하여 적당(適當)한 동정기구(同定機構)를 선택(選擇)해서 이들 정보(情報)를 이용(利用)하면, 미지(未知) 파라메터를 정확(正確)하게 정(定)하는 것이 가능(可能)하다. 따라서 제안한 동정기를 로보트 매니퓰레이터의 미지파라메타 동정기에 첨가하여 보다 효과적인 제어기를 구성하였다.
본 연구는 청소년기에도 마음이해 능력이 계속 발달하는지, 또 마음이해 능력이 사회적 능력과 관련되는지 알아보기 위해 수행되었다. 초등학교 6학년 60명과 중학교 2학년 60명이 연구에 참여하였다. 마음이해 능력은 2차 순위 틀린 믿음 과제, 애매한 행동 이해하기 과제, 숨은 말뜻 이해하기 과제, 그리고 헛디딤 말 이해하기 과제로 측정하였다. 사회적 능력은 마음이해 관련 사회행동과 마음이해와 무관할 수 있는 관습적 사회행동을 묻는 질문지로 측정하였다. 2차 순위 틀린 믿음과제와 숨은 말뜻 이해하기 과제에서는 두 집단 간의 수행차가 나타나지 않았으나 애매한 행동 이해하기 과제와 헛디딤 말 이해하기 과제에서는 중학생의 수행이 더 높았다. 이는 마음읽기 능력이 청소년기에도 계속 발달하는데, 특히 애매한 행동의 의미를 이해하는 능력과 말하는 이가 상대방에 대한 특정한 사실을 알지 못해 실수로 하는 헛디딤 말이 상대방의 기분을 상하게 한다는 사실을 이해하는 능력이 6학년 이후에도 발달함을 보여준다. 또, 여러 마음이해 과제 중에서, 애매한 행동 이해하기가 사회적 행동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났으며, 마음이해 과제들의 사회적 행동 설명력 또한 크지는 않았지만 유의미한 것으로 나타났다.
목적 애매한 초음파 결과를 보인 소아 환자들에서 충수돌기염을 감별하는 데 도움이 되는 초음파 소견들을 알아보고자 한다. 대상과 방법 2012년 11월부터 2017년 10월 사이에 충수돌기염이 의심되어 초음파를 시행한 소아 환자 중 애매한 결과를 보인 53명의 환자를 대상으로 하였다. 초음파 검사는 정해진 구조화 판독문을 사용했으며 충수돌기염의 가능성은 5가지로 분류되었다. 그중 3등급과 4등급을 애매한 결과로 간주하였다. 결과 53명의 환자 중 각각 25명(47.2%)과 28명(52.8%)이 3등급과 4등급으로 분류되었다. 각 초음파 소견 중 충수돌기 벽의 혈류 증가와 충수돌기 주변의 지방 침윤이 충수돌기염을 진단하는 데 다변량 로지스틱 회귀분석에서 의미 있는 소견이었고(p = 0.005, p = 0.045), 진단적 정확도도 높았다(69.8%, 62.3%). 결론 충수돌기 벽의 혈류 증가와 충수돌기 주변의 지방 침윤은 애매한 초음파 결과를 보인 소아 환자들에서 의미 있는 충수돌기염의 예견 인자이다.
초등학교 학급에서의 아동 상호간의 관계 파악은 아동 그룹이나 짝을 지어주고 교우관계를 분석하는데 매우 유용하다. 그러나 인간관계의 감정을 단순한 수치로 나타내기에는 아동 상호간의 복잡한 감정을 제대로 분석하기 힘들기 때문에, 본 논문에서는 퍼지 (Fuzzy) 이론을 기초로 하여 분석하고자 한다. 본 논문에서는 퍼지이론의 해밍거리(Hamming Distance)와 $\alpha$-수준집합을 적용하고 경향성을 계산할 수 있는 새로운 기법인 경향거리(Tendency Distance)를 제안하고 분석하는 기법을 연구하였다. 본 논문에서 제안하는 분석 방법의 특징은 첫째, 인간관계의 애매하고 모호한 점을 상대적 비교가 가능하게 함으로써 정확한 분석을 가능하게 하고, 둘째, 퍼지 이론의 적용을 통하여 해밍거리에 의한 유사도 분석에서 할 수 없었던 경향성의 분석을 가능하도록 하였으며, 셋째, 교육현장에서 발생할 수 있는 애매한 상황과 아동간의 교우 관계 등 수치적인 파악이 불가능한 부분을 분석이 가능한 데이터로 만들 수 있는 기법을 마련하였다는 데 의의를 둘 수 있다.
컴퓨터 학습의 군집화는 주어진 데이터를 서로 유사한 몇 개의 집단으로 묶는 작업을 수행한다. 군집화를 위한 유사도 결정을 위한 측도는 많은 기법들에서 매우 다양한 측도들이 사용되고 또한 연구되어 왔다. 하지만 군집화의 결과에 대한 성능측정에 대한 객관적인 기준 설정이 어렵기 때문에 군집화 결과에 대한 해석은 매우 주관적이고 애매한 경우가 많다. 퍼지 군집화는 이러한 애매한 군집화 문제에 있어서 융통성 있는 군집 결정 방안을 제시해 준다. 각 개체들이 특정 군집에 속하게 될 퍼지 멤버 함수값을 원소로 하는 유사도 행렬을 통하여 군집화를 수행한다. 본 논문에서는 베이지안 학습을 통하여 군집화를 위한 퍼지 멤버 함수값을 구하였다. 본 연구에서는 최적의 퍼지 군집화 수행을 위하여 베이지안 학습 기반의 퍼지 규칙을 추출하였다. 인공적으로 만든 데이터와 기존의 기계 학습 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.
결정트리 생성은 일련의 특징값으로 기술된 사례들로부터 분류 지식을 추출하는 학습 방법중의 하나이다. 현장에서 수집되는 사례들은 관측 오류, 주관적인 판단, 불확실성 등으로 인해서 애매하게 주어지는 경우가 많다. 퍼지숫자나 구간값을 사용함으로써 이러한 애매한 데이타의 수치 속성은 쉽게 표현될 수 있다. 이 논문에서는 수치 속성은 보통값 뿐마아니라 퍼지숫자나 구간값을 갖을 수 있고, 비수치 속서은 보통값을 가지며, 데이터의 클래스는 확신도를 기자는 학습 데이터들로 부터, 분류 규칙을 마이닝하기 위한 퍼지 결정트리 생성 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법에 의해 생성된 퍼지 결정트리를 사용하여, 새로운 데이터에 대한 클래스를 결정하는 추론 방법을 소개한다. 한편, 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 수행한 실험의 결과를 보인다.
상황은 단일 사건에 의해 결정되는 경우도 있지만, 많은 경우 일련의 사건이 특정 시간 제약을 만족하면서 발생할 때 상황이 결정된다. 따라서 상황에 대한 추론은 시간 제약 조건 만족 여부와 함께 사건의 발생을 순서를 확인하는 방법으로 수행될 수 있다. 한편, 어떤 상황은 분명하게 정의되는 것이 아니라 애매한 개념을 사용하여 기술되기 때문에, 퍼지 개념을 이용한 상황 기술과 이에 대한 추론이 필요하다. 한편, 유비쿼터스 환경에서와 같이 여러 대상에 대한 상황을 유추하여 서비스를 제공해야 하는 경우에, 대상 간에 동일한 상황이 발생할 수 있기 때문에 이에 대한 고려가 필요하다. 이러한 상황 추론을 위해서 이 논문에서는 Fuzzy Colored Timed Petri net 모델이라는 상황 추론 모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델은 Timed Petri net 성질을 이용하여 일련의 사건 발생을 모델링하고, Colored Petri net의 성질을 이용하여 다수 대상에 대한 상황 추론을 허용하며, fuzzy 토큰 개념을 이용하여 애매한 개념을 사용하여 정의된 상황에 대한 추론을 가능하게 한다.
스트레오 영상 처리에 있어서 가장 중요한 단계는 좌우 영상간의 일치점을 찾는 영상 정합 단계라고 할 수 있다. 일반적인 영상 정합 방법으로는 영역 기반에 의한 방법과 특징점에 기반한 방법으로 나누어질 수 있다. 영역 기반의 방법은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있으며, 특징점에 기반한 방법은 처리 속도는 향상시킬 수 있으나 전체적인 변이도를 구할 수 없는 단점이 있다. 한편 이미지 데이터 자체의 애매함이나 잡음, 처리 과정에서 발생하는 모호성, 인식과 해석 단계에서의 불확실한 지식등을 효과적으로 다루기 위해 퍼지 기법을 이용한 영상 처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 각 픽셀의 밝기를 소속함수 값으로 변환한 후, 이 소속함수 값을 이용하여 좌우 영상의 일치점을 찾는 퍼지 스테레오 정합 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 몇 가지 스테레오 영상에 적용하여 그 유효성을 입증한다.
인터넷 통신과 무선 이동 통신의 발달은 최적 경로 탐색이 인터넷 웹 페이지를 통하여 서비스될 수 있도록 하였으며, CNS(Car Navigation System)를 이용한 서비스도 가능하도록 하였다. 나아가 개인용 휴대통신 장비인 PDA나 핸드폰을 이용하여서도 그 서비스가 제공되고 있다. 기존의 양방향 A* 알고리즘에서는 현재 노드에서 목적지까지의 예상 비용을 직선 거리를 사용하였지만 본 논문에서는 현재 노드까지 지나온 경로에 대한 정보를 이용하였다. 지금까지 지나온 경로의 평균 경로 비용을 계산하여 이용함으로써, 직선 길이가 아닌 지금까지 지나온 경로의 정보를 이용할 수 있었고, 지나온 경로의 정보와 앞으로 탐색할 경로에 대한 애매한 정보들(도로의 속도, 날씨, 주행시간대)을 퍼지를 이용하여 계산하였다. 퍼지를 이용하여 도로의 애매한 정보들을 실시간으로 활용할 수 있는 알고리즘을 제안하고 제안한 알고리즘의 타당성을 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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