• 제목/요약/키워드: 퍼지가중치

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모호성을 포함하고 있는 시계열 패턴인식을 위한 새로운 모델 RFAM과 그 응용 (A Novel Model, Recurrent Fuzzy Associative Memory, for Recognizing Time-Series Patterns Contained Ambiguity and Its Application)

  • 김원;이중재;김계영;최형일
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권4호
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    • pp.449-456
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    • 2004
  • 본 논문에서는 모호성을 포함하고 있는 시계열 패턴인식을 위한 새로운 인식모델인 순환퍼지기억장치를 제안한다. 순환퍼지기억장치는 기존의 퍼지기억장치에 순차적인 입력패턴를 처리하고 시간적 관련성을 표현할 수 있는 순환층을 추가함으로써 확장된 모델이다. 본 논문에서 제안하는 순환퍼지기억장치는 입력과 출력사이의 관련정도를 설정하기 위해 헤비안 방식의 학습알고리즘을 사용한다. 그리고 순환퍼지기억장치의 순환층에 필요한 가중치를 학습하기 위해서 오류역전파 알고리즘을 이용한다. 본 논문에서는 제안하는 모델을 음성신호의 경계를 추출하는 문제에 적용하여 성능을 평가한다.

동영상 대역폭 조절을 위한 DCT 영역의 퍼지 측정값 (Fuzzy Measures to Control Video Bit-rate in the DCT Domain)

  • 김태용
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제43권4호
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    • pp.113-122
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    • 2006
  • 본 연구에서는 DCT 영역에서 퍼지 측정값을 이용하여 동영상의 전송 대역폭을 조절하는 방법을 제안한다. 이 방법은 비트량 할당을 위한 퍼지 측정값과 최소 왜곡을 초래하는 비트량 축소 방법으로 구성되며, 퍼지 측정값은 코드 길이, 불연속 애매성 및 수변 블록의 모멘텀으로 계산된다. 이러한 측정값은 가중치를 곱하여 계산되며 대역폭 축소의 적절한 정도를 나타내며 이러한 퍼지 애매성을 이용하여 각각의 DCT 블록은 최소 왜곡 방법에 의하여 필터링되어 동영상의 대역폭을 대상 네트워크 환경의 대역폭에 적합하도록 축소한다. 실험에서는 이러한 방법에 의하여 트랜스코딩된 영상의 화질이 시각적 및 양적으로 우월함을 나타내었고, 대역폭이 균일함을 보여준다.

뉴로-퍼지 알고리즘을 이용한 원격탐사 화상의 지표면 패턴 분류시스템 구현 (An Implementation of Neuro-Fuzzy Based Land Convert Pattern Classification System for Remote Sensing Image)

  • 이상구
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제9권5호
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    • pp.472-479
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    • 1999
  • 본 논문에서는 뉴로-퍼지 알고리즘을 이용한 원격탐사 화상의 지표면 패턴분류기를 제안한다. 제안된 패턴 분류기는 일반적인 퍼지 인식기를 가지고 있는 3층 전방향 신경회로망 구조로 되어 있고 가중치들은 퍼지집합으로 구성된다. 이러한 퍼지-뉴로 패턴분류 시스템을 Visual C++ 환경을 구현한다. 성능평가를 위해 기존의 역전파 학습기능을 가진 신경회로망과 Maximum-likelihood 알고리즘을 이용해처리한 결과와비교분석한다. 대표적인 지표면 특징을 나타내는 8개의 클래스에 대해 훈련집합을 선정하고 각각의 분류 알고리즘에 같은 훈련집합을 사용하여 학습시킨 후 실험화상을 적용하여 지표면 특징을 8개의 클래스로 분류하였다. 실험결과 제안된 뉴로-퍼지 분류기는 여러개의 클래스로 혼합된 패턴에 대해서 기존의 분류기들에 비해 보다 더 좋은 성능을 보인다.

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순환 퍼지연상기억장치를 이용한 음성경계 추출 (Word Boundary Detection of Voice Signal Using Recurrent Fuzzy Associative Memory)

  • 마창수;김계영
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권9호
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    • pp.1171-1179
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    • 2004
  • 본 논문에서는 음성인식의 전처리 단계로서 음성 영역과 비음성 영역 사이의 경계를 검출하는 음성경계 추출에 대하여 기술한다. 본 논문에서는 음성경계 추출을 위해 두 가지의 특징벡터를 사용한다. 첫 번째는 백색잡음(white noise)에 강건한 시간 영역의 정보인 정규화된 RMS이고, 두 번째는 주파수 영역의 정보인 정규화된 멜주파수 대역 최대 에너지(met-frequency band maximum energy)이다. 본 논문에서 사용하는 음성경계 추출 알고리즘은 학습을 통해 규칙을 생성하고 음성의 시간 정보를 적용하기 위해 순환노드를 추가한 순환 퍼지연상기억장치이다. 퍼지부의 가중치 학습은 헤비안 학습 방법을 사용하고, 순환부의 가중치 학습을 위해서는 오류 역전파(error back-propagation) 알고리즘을 사용한다. 실험에서는 KAIST에서 제공한 연령과 성별로 구분된 음성 자료를 사용하였다.

복부 초음파 영상에서의 퍼지 기법을 이용한 영상 확대 (Image Magnification using Fuzzy Method for Ultrasound Image of Abdominal Muscles)

  • 김광백;이해정
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.23-28
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    • 2011
  • 본 논문에서는 복부의 초음파 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상과 확대된 결과 영상 간의 명암도 차이와 보간 수행 시에 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상의 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시에 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 복부의 초음파 영상을 확대할 때 발생하는 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.

퍼지의사결정법에 기반한 대학의 컴퓨터교육 만족도 분석 (An analysis of satisfaction index on computer education of university based on Fuzzy Decision Making Method)

  • 류경현;황병곤
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.502-509
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    • 2013
  • 정보화시대에 대학에서의 교양 컴퓨터교육과정은 컴퓨터에 대한 소양을 쌓고 정보화 사회에 능동적으로 대처할 수 있는 능력을 배양하여 생산성 향상은 물론 국가 간의 경쟁력에서 뒤지지 않게 하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 대학생을 대상으로 컴퓨터교육 만족도에 영향을 미치는 결정적인 변인의 발견 및 만족도를 분석한다. 전처리과정으로 자바 기반의 기계 학습 도구인 상관에의한 특성선택을 사용하여 최적의 변인을 선택한다. 그리고 퍼지의사결정법에 기반하여 각 변인의 가중치를 사용하여 최적의 변인을 생성하였다. 본 논문의 연구결과는 컴퓨터교육 만족도 자료의 분석에서 퍼지의사결정법을 제안하고, 재현율과 정밀도 분석에 의해 만족도 평가에 대한 정확성을 확인하였다.

퍼지 추론에 의한 비디오 데이터의 샷 경계 추출 (Shot Boundary Detection of Video Data Based on Fuzzy Inference)

  • 장석우
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권6호
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    • pp.611-618
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    • 2003
  • 본 논문에서는 퍼지 추론 방법을 이용하여 비디오 데이터에서 샷(shot)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 컷(cut), 페이드(fade), 디졸브(dissolve)와 같은 샷의 경계들을 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하기 위해 기본적으로 퍼지 연상 기억장치를 확장한 퍼지 추론 방법을 이용한다. 본 논문에서는 연속적인 두 영상 사이의 차이를 나타내는 여러 특징들을 입력 퍼지 집합으로 사용하고, 샷 경계들을 출력 퍼지 집합으로 사용한다. 본 논문의 퍼지 추론 시스템은 크게 학습 단계와 추론 단계의 두 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 퍼지 소속 함수의 결정을 통해 시스템의 기본 구조를 초기화하고 이를 바탕으로 퍼지 연상 기억장치의 학습 기능을 이용하여 퍼지 규칙을 조건부와 결론부를 연결하는 가중치의 형태로 생성한다. 그리고 추론 단계에서는 구성된 퍼지 추론 모델을 이용하여 실제 추론을 수행한다. 실험에서는 제안된 샷 경계 검출 방법의 성능을 확인하기 위해서 뉴스, 영화, 광고, 다큐멘터리, 뮤직 비디오 등의 비디오 데이터들을 활용하였다.

정보시스템에서 퍼지용어의 확장된 AHP를 사용한 레벨화와 유사성 측정 (A Leveling and Similarity Measure using Extended AHP of Fuzzy Term in Information System)

  • 류경현;정환묵
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.212-217
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    • 2009
  • 특정 분야의 용어를 표현하는 전문용어 사이의 계층관계를 학습하는 방법은 규칙기반학습방법, 통계기반학습방법 등이 있다. 본 논문에서는 문서에서 추출된 퍼지용어 정보를 바탕으로 한 온톨로지 구조를 카테고리화하여 퍼지용어의 전문성을 이용하여 주어진 퍼지용어의 상위어 후보를 레벨화한 후 퍼지용어 의미유사도를 계산하여 선택된 후보들 중에서 최적의 상위어후보를 결정한다. 즉, 퍼지용어의 전문성을 레벨화하기 위한 확장된 AHP방법은 퍼지용어사이의 비교를 통해 가중치나 상대적 중요성을 결정한 후 퍼지집합의 Min연산자와 다이스계수, Min+다이스계수방법들을 비교한다. 이 방법들은 퍼지용어 의미유사도에 따라 문서들이 가지는 의미론적 내용과 관계의 식별을 바탕으로 보다 더 정확하게 문서를 분류할 수 있고 자연어처리 등 많은 분야에 활용될 수 있을 것이다.

다항식기반 RBF 신경회로망을 이용한 패턴인식에 대한 연구 (A Study on Pattern Recognition Using Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks)

  • 지광희;김웅기;오성권
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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    • pp.387-389
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    • 2009
  • 본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경 회로망을 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. 제안된 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층의 연결가중치는 1로서 입력층의 입력벡터는 그대로 은닉층으로 전달되고 은닉층은 FCM(Fuzzy C-means Clustering)방법을 통하여 뉴런의 출력 값으로 내보낸다. 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습되어진다. 네트워크의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의한 퍼지추론의 결과로 얻어진다. 제안된 RBF 신경회로망은 여러 종류의 machine learning 데이터에 적용하여 패턴분류기로서의 성능을 평가받는다.

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Fuzzy 가중치를 반영한 배출 저감 규제의 타당성 분석 (Feasibility Analysis of Korea TURA Reflecting Fuzzy Weights)

  • 윤종수;변헌수
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제59권2호
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    • pp.186-190
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    • 2021
  • 규제당국은 유해 물질 배출을 저감 하는 규제를 시행하면서, 규제 이행에 따른 다양한 활동의 편익/비용 비율로 그 타당성을 제시한다. 그리고 비율 산정과정에서 규제 관련 속성의 중요도 가중치를 반영한다. 그런데, 전문가들은 가중치 설문 응답에서 애매함을 보이고 있으며, 정확한 의사 결정을 위해서는 이를 제거해야 한다. 본 연구에서는 이를 위한 퍼지-계층화 방법론을 이용하여 타당성여부를 적용하고, 이를 2019년 11월 시행된 우리나라의 '배출 저감 계획'규제 타당성 평가에 적용하였다.