• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.626-628
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• 2016

본 논문에서는 이진 영상에서 일부 정보가 손실된 경우에 히스토그램을 분석하여 구간을 분할한 후, 오츠 이진화와 퍼지 이진화 기법을 적용하여 원 영상을 이진화 한 후에 홉필드 네트워크를 적용하여 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 그레이 영상에서 히스토그램을 분석하여 픽셀 값의 변화의 폭이 큰 부분들을 분석하여 구간들을 분할하고 변화의 폭이 큰 부분의 지점에 속하는 영역은 오츠 이진화 기법을 적용하여 이진화하고 그 외의 구간들은 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화 한다. 그리고 이진화 된 영상을 홉필드 네트워크를 적용하여 학습한다. 실험 영상에 정보 손실이 발생한 영상을 대상으로 제안된 방법을 적용한 결과, 대부분의 정보 손실이 있는 영상에서 모두 복원되는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1269-1274
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• 2014

이진 영상은 모양, 위치, 수, 정보 등 원본 영상의 정보를 최대한 보존하면서 인식이나 분할에 적합하게 변화된 단순한 흑백영상이다. 영상의 이진화 처리는 영상처리 분야에서 문자인식, 영상분석 등과 같은 다양한 응용에서 배경과 물체를 구분하는 영상분할을 위한 일반적인 도구로 사용된다. 퍼지 이진화는 영상에 대한 임계값을 원본 영상의 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀의 평균값으로 설정하고 이를 삼각형 타입의 소속 함수에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 퍼지 이진화는 영상의 배경과 물체의 밝기 차이가 큰 경우에는 이진화가 효과적이지만 차이가 크지 않은 경우에는 소속 함수 구간을 효율적으로 설정할 수 없어 이진화를 효과적으로 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 ART2 알고리즘을 적용하여 각 클러스터의 중심 값을 구한다. 그리고 각 클러스터의 중심 값에 해당하는 명암도를 이용하여 평균값을 구한 후, 이 평균값을 퍼지 이진화 방법에서 소속 함수 구간의 중간값으로 설정하여 영상을 이진화 한다. 다양한 영상에 제안된 방법과 기존의 퍼지 이진화 방법을 적용한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.301-304
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• 2000

본 논문에서는 디지털 영상에서 얼굴 영상 검출을 위해 픽셀의 퍼지 소속도를 이용하여 신경망으로 학습하는 퍼지 신경망을 이용한 얼굴영상 검출을 제안한다. 입력 영상의 피라미드 영상에서 추출된 20$\times$20 윈도우 템플릿 영상안의 각 픽셀의 소속도로 얼굴 영상 패턴을 학습하여 얼굴 영상을 검출하는 방법은 단순히 영상의 픽셀 값 하나씩만을 고려해서 각 픽셀의 소속도를 고려하여 수행하는 얼굴 영상 분할보다 얼굴 영상을 훨씬 더 정확하고 인식률이 높게 검출해 낼 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.39-44
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• 2001

본 논문에서는 디지털 영상에서 얼굴 영상 검출을 위해 픽셀의 퍼지 소속도를 이용하여 신경망으로 학습하는 퍼지 신경망을 이용한 얼굴영상 검출을 제안한다. 입력 영상의 피라미드 영상에서 추출된 20$\times$20 윈도우 영상 안의 각 픽셀의 소속도로 얼굴 영상 패턴을 학습하여 얼굴 영상을 검출하는 방법은 단순히 영상의 픽셀 값 하나씩만을 고려해서 각 픽셀의 소속도를 고려하여 수행하는 얼굴 영상 분할보다 얼굴 영상을 더 정확하고 인식률이 높게 검출해 낼 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권5호
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• pp.377-384
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• 2001

일반적으로 정신질환인 경우 뇌의 미세한 이상이 있는 것으로 알려져 있어 자기공명영상의 시각적 분석에서 뇌의 구조적 이상을 밝히는 데 한계가 있다. 따라서 특정 부위의 용적이나 모양의 이상을 통하여 정신질환의 뇌 구조적 이상을 연구하는 것이 일반적이다 이러한 경우 뇌 자기공명영상은 조직간의 경계가 불분명하여 뇌 구조 분석의 신뢰도는 조직별 분할의 정확성이 좌우한다 본 논문에서는 뇌 자기공명영상의 특성에 적합한 퍼지 분할법을 반복적으로 적용함으로써 분할 영상의 질을 개선하여 뇌 구조 분석의 신뢰도를 높이고, 사용자 편의성을 고려한 소프트웨어를 이용한 좌우 뇌섬엽 용적 측정을 통해 뇌 구조적 이상에 대한 보다 나은 분석 방법을 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1871_1872
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• 2009

본 논문 에서는 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 Type-1 퍼지 논리 시스템과 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부 잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현 할 수 있다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계 한다. 두 번째는 규칙 전 후반부에 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할 및 FOU(Footprint Of Uncertainty)형성에는 FCM(Fuzzy C_Means) clustering 방법을 사용하고, 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 최적의 파라미터를 설계한다. 본 논문 에서는 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 NOx 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 노이즈가 첨가되고, 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1992년도 하계종합학술발표회 논문집
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• pp.538-591
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• 1992

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1995년도 하계종합학술발표회 논문집
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• pp.439-441
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• 1995

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.235-238
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• 2007

본 논문에서는 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리에서 트리의 깊이에 따른 over-fitting으로 인한 훈련 및 검증데이터의 일관성 문제점을 해결하기 위해 상호 노드간의 정보를 고려하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 입력과 출력변수의 속성을 고려한 퍼지 클러스터링에 의해 중심벡터를 계산한 후, 중심벡터들과 입력 속성간의 소속도를 이용하여 구간 분할된 영역별로 각각의 선형모델을 구축한다. 예측 단계에서는 입력된 데이터가 잎노드에 도달하는 노드간의 중심벡터와 입력 데이터간의 거리값에 따른 소속도를 계산한 후 최종적으로 무게 중심법을 이용하여 출력값을 예측하게 된다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 다양한 벤치마크 데이터를 대상을 실험한 결과, 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권4호
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• pp.517-530
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• 2008

본 논문은 시간의 흐름에 따라 일정한 간격으로 관측된 시계열자료에 대한 통계적인 관계를 추정하기 위하여 삼각퍼지수를 이용한 퍼지시계열모형을 소개한다. 모든 관측치를 포함하는 전체집합을 분할하는 구간을 자료의 빈도수에 따라 결정하고 연속되는 두 시점에서 퍼지수가 일치하는 경우에는 관측된 자료의 차에 대한 정보를 이용하여 제안된 퍼지시계열모형을 추정한다. 예제를 이용하여 제안된 퍼지시계열모형의 정확성을 일반적인 시계열모형과 여러 가지 방법으로 추정된 퍼지시계열모형과 비교한다.