• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.134-136
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• 2000

진화 알고리즘은 자원 관리, 스케줄링, 퍼지 논리 재어기의 설계 등의 다양한 문제들에 적용되는, 일반적이고 효율적인 최적화 방법이다. 그러나 이러한 진화 알고리즘의 문제점은 탐색해야할 변수의 증가에 따라 차원의 증가로 인하여 탐색공간이 기하급수적으로 늘어난다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Potter와 Dejong은 개개의 종족을 독립적으로 진화시킴으로써 탐색공간을 대폭 줄인, 협력 공진화 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이것 또한 변수 의존성이 강한 문제들에 대해서는 비효율적인 탐색을 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 종족의 분할과 병합을 이용한 효율적인 공진화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최적화 하려는 변수들이 서로 의존성이 없는 경우에는 종족의 분할을 통하여 탐색공간의 축소의 이점을 얻고, 최적화 하려는 변수들이 서로 의존성이 있는 경우에는 종족의 병합을 통하여 전역탐색을 하도록 한다. 제안하는 알고리즘을 상품재고 제어 문제(ICP)로 실험하여 현존하는 어떤 공진화 알고리즘보다도 효율적인 결과를 보여준다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.53-62
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• 2000

본 연구는 건설 프로젝트의 초기 단계에서 미래에 발생할 수 있는 리스크를 리스크분할체계를 통하여 파악하고, 파악된 리스크를 효과적이고 체계적으로 분석 및 평가하여 프로젝트 초기단계에서 리스크를 분석하고 평가할 수 있는 절차와 계산틀을 제시하였다. 그에 따라, 프로젝트 기획 및 입찰 전 단계에서 건설공사 이행과정에서 발생할 가능성이 있는 리스크를 분석 및 평가하기 위해 FREES(Fuzzy Risk Evaluation Expert System)을 제안하였으며 가상 시나리오를 설정하여 모델에 대한 검증을 수행하였다. FREES는 기존의 IF-THEN 지식베이스를 사용한 전문가 시스템과 비교했을 경우 퍼지소속함수를 사용함으로써 규칙의 수를 현저하게 줄일 수 있으며 지식베이스의 구축과 변경 및 삭제 등이 용이하기 때문에 시간의 변화에 따라 다양하게 변화하는 리스크의 크기나 영향정도를 쉽게 반영할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.231-238
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• 1993

퍼지제어룰은 일반적으로 시스템에 대한 전문오퍼레이터나 기술자가 갖고 있는 애매모호함을 포함하고 있는 제어지식을 시스템의 입 출력 분할에 의해 if-then이라는 언어적 룰로서 표현하는 것으로 전문오퍼레이터나 기술자의 제어지식 자체의 부정확과 룰의 불완전등으로 완전하게 표현한다는 것은 대단히 어렵다. 이러한 불완전한 룰의 정확도를 시스템 동작 후에도 연속적으로 높이기 위한 방법으로서 신경회로망에 의한 퍼지 추론과 학습을 제시한다. 이 방식은 시스템의 퍼지롤의 후건부를 층상신경회로망의 역전파(Back-propagation) 학습방법에 의한 정확도를 증진시키고, 전건부의 적합도를 연상기억방식에 의해 추론하는 방식으로서, 이 방식을 이용하여 한정된 구역 내에서 숙련된 기술과 지식이 필요한 차의 안전하고 신속한 정차를 위한 Auto-Parking Fuzzy Controller를 설계하고 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 입증하였다.

• 센서학회지
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• 제11권4호
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• pp.230-238
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• 2002

본 연구에서는 PVC의 효과적인 검출과 부정맥 판정의 정확성을 높이기 위해 웨이브렛 계수를 이용한 퍼지 시스템을 설계하였다. 제안한 시스템에서 심전도의 QRS군을 Haar 웨이브렛을 이용한 웨이브렛 변환을 통해서 신호의 주파수를 6레벨 대역으로 분할하였다. 본 논문에서 설계한 퍼지 시스템의 성능평가를 위해서 MIT/BIH 데이터 베이스를 입력 신호원으로 사용했다. 그리고 퍼지 규칙을 이용해서 맥박수와 조기심실수축을 멤버쉽 함수로 결정하고, 신경망을 학습시켜서 적용함으로써 비정상치를 효과적으로 검출할 수 있었으며, 또한 부정맥의 판정에 있어서도 95%의 분류성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.53-62
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• 2007

본 논문에서는 영상 에지 검출에 있어서 명암차에 의해 불분명한 경계 부분을 강건하게 하고, 방향성에 덜 민감한 에지 검출 알고리즘인 퍼지 웨이브렛 형태학 신경망을 제안한다. 이는 복잡하고 많은 연산 수행하는 단점을 극복하기 위해 DTCNN 구조에 데이터의 손실없이 강건하게 영상 단순화가 가능한 퍼지 웨이브렛 형태학 연산자를 적용한다. 또한 컬러 영상에서 효과적으로 에지 경계면의 특징 정보를 손실없이 가지고 있는 Y 영상을 YCbCr 공간 컬러 모델을 이용하여 분할 한다. 본 논문은 제안된 알고리즘의 성능검증을 위해 50개의 컬러 영상의 모의 실험을 제공한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.162-165
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• 2004

대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉 히스토그램을 보일 때는 최적의 임계치를 한기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 자기 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 제시한다. 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, 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.224-231
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• 2012

본 논문에서는 비선형 공정을 퍼지 모델링하기 위해 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 퍼지 모델의 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.70-77
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• 2001

본 논문에서는 고도정수처리설비에 활용되는 오존접촉조의 반응 특성을 퍼지 모델 형태로 표현하는 방법을 제안한다. 퍼지모델에 사용될 입력 및 출력 변수들은 오존처리의 목적과 정수장의 수질관리항목을 기준으로 선정하였다. 제안된 입력 변수들은 용존유기탄소농도, $UV_{254}$흡광도, 과망간산칼륨소비량, 주입오존농도, 수온 및 접촉시간이며, 출력변수들은 용존유기탄소농도, $UV_{254}$흡광도 및 과망간산칼륨소비량이다. 입력변수들에 대한 소속도 함수들은 삼각형 형태로 설계하였으며, 파이롯플랜트에서 취득한 조업데이터를 참고하여 소속도를 결정했다. 퍼지모델의 결론부는 선형식 형태로 설계하였으며, 선형식에 포함되는 상수들은 조업데이터를 이용하여 최소자승법으로 구했다. 또한 출력 변수들간에 상호 영향이 없다는 특성으로부터 전체 퍼지모델로을 각 변수별로 독립적인 기능을 갖는 3개의 부분 퍼지모델로 분할하여 설계함으로서 계산과 이해의 편리를 도모하였다. 모의실험을 통해 제안된 퍼지모델의 타당성을 확인해 본 결과, 모델의 튜닝시에 사용한 입력 데이터에 대해 퍼지모델의 출력이 조업데이터와 거의 동일함을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.117-127
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• 1995

본 논문에서는 ART-II 경쟁학습 신경망과 퍼지추론을 이용하여 동일한 물체를 연속적인 영상열에서 정합 시킴으로서 움직임을 분석하는 방법을 제시한다. 영상분할을 통해 얻을 수 있는 영역의 크기가 평균광도를 이용하여 영역단위의 정합을 수행하고, 영역의 모양을 표현하기 위한 특징점을 선택하기 위하여 입력패턴들의 위상을 나타날 수 있는 ART-II 경쟁학습 신경망을 사용하였다. 선택된 특징점들의 정합을 통해 각 물체에 대한 움직임 벡터를 구한다. 그러나 3차원적 실제세계의 사영인 2차원 영상은 영상 자체의 불완전성과 물체에 대한 정보를 얻기 위하여 사용되는 영상분할의 잘목스오 인한 오류 때문에 움직임 추정 과정에서 모호성이 발생한다. 이러한 움직임 분석과정에서 나타나는 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지추론을 사용하여 신뢰도를 표현함으로써 이동 물체와 음직임 벡터를 추출하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.304-310
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• 2009

본 논문은 bi-modality와 근접성(adjacency)을 고려하여 멤버쉽 값(membership value)을 결정하는 퍼지 임계화(fuzzy thresholding)에 기반한 FLIR(forward-looking infrared) 영상에서의 표적 추출 방법을 제안한다. Bi-modality는 국부 영역의 화소값 분포를 이용한 것으로 화소가 표적 부분으로 분류되는 정도를 나타내고, Adjacency는 각 화소가 표적 영역으로 부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 척도이다. 이 두 가지 척도를 이용하여 멤버쉽 값을 계산한 후, 퍼지 임계화 방법으로 표적을 추출한다. 제안한 표적 추출 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 실제 전차의 FLIR 영상을 이용하여 기존의 분할 방법과 비교한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다.