• 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.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권2호
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• pp.52-62
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• 2006

지능 기스템에 사용되는 퍼지 데이터를 고속으로 처리하기 위한 퍼지 제어시스템의 중요한 문제점들 중의 하나는 퍼지 추론 및 비퍼지화 단계에서의 수행속도의 개선이다. 특히 후건부의 계산 및 비퍼지화 단계에서의 고속 연산이 더욱 더 중요하다. 따라서 본 논문에서는 지능 시스템을 위한 퍼지 제어기의 속도향상을 위해 후건부 및 비퍼지화 단계에서 [0,1]의 실수 연산을 하지 않고, 퍼지 소속함수의 값을 정수형 격자 $(400{\times}30)$에 매핑시켜 고속의 정수 덧셈 연산만으로 수행할 수 있는 알고리듬 및 비퍼지화 단계에서 곱셈이 필요 없는 새로운 알고리듬을 제안하고, truck backer-upper 제어시스템에 적용하여 기존의 방법보다 매우 빠른 실시간 고속 퍼지 시스템을 보여준다. 본 논문에서 제안한 시스템은 로봇의 팔 움직임 제어와 같은 실시간 고속 지능 시스템에 잘 활용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.180-185
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• 2003

본 논문은 장애물에 대한 사전 정보를 가지고 있지 않은 공간에서 장애물의 회피와 지정된 목표점으로 이동할 수 있는 자율이동로봇을 위한 지능제어 알고리즘을 제안하고, 제안된 제어기의 효용성을 실험을 통하여 검증을 한다. 제시하는 지능 제어기는 계층구조의 알고리즘으로써, 그 하부에 로봇이 목표에 도달하기 위한 퍼지 알고리즘과 주행 중 만날 수 있는 장애물들에 대한 회피를 수행하는 퍼지-뉴럴 알고리즘이 존재하고, 상부의 가중치 퍼지 알고리즘은 로봇이 이동하면서 만날 수 있는 여러 가지 상황에 따라서 하부의 두 알고리즘에 적당한 가중치를 부여하여 장애물 회피동작과 목표점 도달동작을 수행할 수 있도록 구성되어 있다. 그리고 로봇의 현재 운동정보와 장애물까지의 거리정보를 바탕으로 가중치 퍼지 알고리즘의 출력부 소속도 함수를 조절함으로서 오목한 장애물에 대해서도 장애물 회피 동작을 수행하도록 하였다. 제작된 로봇으로 제시한 알고리즘의 실효성을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.370-378
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• 2002

수치와 언어적 데이터를 조합한 퍼지 추론은 적응 필터 알고리듬에서 적용되어 왔다. 적응 IIR필터 설계에서 퍼지 전치필터는 퍼지의 Sugeno의 방법을 사용하였으며 소속함수와 추론규칙은 정확성을 개선할 수 있도록 신경망을 통하여 각각 생성하였다. 제안된 알고리듬은 성능평가를 위하여 시스템 식별에 적용하고 필터의 파라미터의 추정특성과 수렴속도에 대하여 성능을 평가하였다. 이와 같은 실험결과 직접구조에서 기존의 알고리듬의 수렴속도보다 우수한 성능을 보였으며 제안된 방법이 안정성 및 국부최소 점에 대한 문제를 극복할 수 있음을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.127-133
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• 2009

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 간질 증세를 가진 사람과 건강한 사람의 뇌파(electroencephalogram, EEG)로부터 정상 파형과 간질(epilepsy) 파형을 분류하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM에서 사용할 특징입력을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 이용하였다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 생성한 웨이블릿 계수들을 주파수 분포와 주파수 변동량을 이용하여 24개의 특징입력을 추출하였다. NEWFM은 이들 24개의 특징입력을 이용하여 정상 파형과 간질 파형을 분류하였을 때 98%의 분류성능을 나타내었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.129-135
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• 2008

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 사용하여 생성된 퍼지규칙과 비중복면적 분산 측정법에 의해 추출된 최소의 특징입력을 이용하여, 1일 후의 KOSPI 예측을 하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM은 KOSPI의 최근 32일 동안의 CPPn,m(Current Price Position of day n for n-1 to n-m days)을 이용하여 1일 후의 KOSPI 상승과 하락을 예측한다. 특징입력으로써 CPPn,m과 최근 32일간의 CPPn,m을 웨이블릿 변환한 38개의 계수들 중 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 추출된 5개의 계수가 사용되었다. 제안된 방법으로 1991년부터 1998년까지의 실험군을 사용한 결과 평균 67.62%의 예측율을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.1-9
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• 2012

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership functions, NEWFM)과 심박수 변이도(Heart Rate Variability, HRV)를 이용하여 우울증 진단알고리즘을 제안하고 있다. 본 알고리즘에서 사용할 NEWFM의 입력특징을 추출하기 위해서 주파수도메인 특징추출, 시간도메인 특징추출, 웨이블릿변환 특징추출, 포인케어변환 특징추출 방법을 이용하여 22개의 초기 HRV 특징들을 추출하였다. 또한 NEWFM에서 제공하는 비중복면적 분산측정법 (Non-overlap Area Distribution Measurement, NADM)에 의해 입력특징의 중요도를 평가하여 22개의 초기특징으로부터 중요도가 가장 높은 6개 최적입력특징을 선택하였다. 이 6개 특징을 이용하여 우울증을 진단한 결과는 95.8% 의 정확도를 나타내었다.

• 대한조선학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.79-87
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• 1998

본 연구는 선박의 개념 설계 단계에서 설계 변수-주요 치수 및 선형 요소 등-들을 효율적으로 도출할 수 있는 선박 설계용 뉴로 퍼지 시스템 개발을 내용으로 한다. 선박 설계용 뉴로 퍼지 시스템(NeFHull)은 주어진 입출력 데이터에 대한 정보를 퍼지 이론으로 처리하여, 이를 신경회로망에 적용하는 것으로, 무차원화한 입출력 데이터로부터 소속 함수로 입력 패턴을 재 정의한 후, 신경 회로망으로 그 정보를 처리한다. 신경 회로망 학습에는 혼합 학습 방법을 사용하였으며, 수학적 공학적 예를 통해 본 방법을 유용성을 검토하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.239-247
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• 2019

감정을 정확히 예측하는 것은 환자중심의 의료디바이스 개발 및 감성관련 산업에서 매우 중요한 이슈이다. 감정예측에 관한 많은 연구 중 감정 예측에 심박 변동성과 뉴로-퍼지 접근법을 적용한 연구는 없다. 본 연구는 HRV를 이용한 ANFEP(Adaptive Neuro Fuzzy system for Emotion Prediction)을 제안한다. ANFEP의 핵심 기능은 인공 신경망과 퍼지시스템을 통합해 예측 모델을 학습하는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)에 기반한다. 제안 모형의 검증을 위해 50명의 실험자를 대상으로 청각자극으로 감정을 유발하고, 심박변이도를 구하여 ANFEP 모형에 입력하였다. STDRR과 RMSSD를 입력으로 하고 입력변수 당 2개의 소속함수로 하는 ANFEP모형이 가장 좋은 결과를 나타났다. 제안한 감정예측 모형을 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀, 인공신경망, 랜덤 포레스트와 비교한 결과 본 제안모형이 가장 우수한 성능을 보였다. 연구 결과는 보다 적은 입력으로 신뢰성 높은 감정인식이 가능함을 입증했고, 이를 활용해 보다 정확하고 신뢰성 높은 감정인식 시스템 개발에 대한 연구가 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.61-67
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• 2003

최근 섭취열량의 증가 및 운동부족으로 인한 비만이 사회적인 문제로 되었으며, 여러 가지 성인병의 위험인자로 알려져있다. 비만을 예방하고 치료하기 위해서는 우선적으로 비만평가가 이루어져야 하며, 이러한 평가에는 BMI, WHR, 허리둘레 등이 이용되고 있다. 본 논문에서는 제안되는 비만평가 시스템에서는 BMI와 허리둘레를 가지고 퍼지추론을 하여 비만을 평가하였다. 이를 위하여 BMI와 허리둘레에 대한 소속함수와 추론규칙을 결정하였으며, 추론 결과는 서술식 문장으로 나타냈다.