• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.524-527
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• 2001

본 논문은 충돌회피 시스템을 위한 충돌위험도를 결정하는 충돌위험도 결정시스템을 제안한다. 충돌회피 시스템은 선박이 장애물을 만났을때 영역전문가인 항해사를 대신하여 피항 해위를 하는 시스템으로 피항의 판단기준을 각 장애물에 대한 충동위험도에 둔다 따라서 본 연구에서는 선박의 충돌회피 시스템의 보다 안전한 충돌회피를 도모하기 위해 충돌회피를 위한 충돌위험도 결정시스템을 구성하였다. 기존에는 DCPA와 TCPA를 이용하여 충돌위험도를 산출하였는데, 본 연구에서는 DCPA, TCPA, VCD를 이용하는 새로운 충돌위험도 결정 기법을 이용하여 충돌위험도를 결정하였다. 입력변수가 되는 DCPA, TCPA, VCD의 퍼지 소속함수를 산출하고, 이를 기반으로 퍼지 추론을 이용하여 세부적인 충돌위험도를 결정한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 기존의DCPA와 TCPA만으로 충돌위험도를 결정한 경우보다 상세한 충돌위험도 결정이 가능하는 장점과 국제해상충돌예방규칙의 내용이 적용되었다는 장점을 지닌다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2486-2491
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• 2013

세라믹 소재 영상은 사람의 육안으로 판단하기 힘든 내부 기공이나 균열, 이물질 등의 결함들이 존재한다. 본 논문에서는 사람의 육안으로 검출하기 힘든 세라믹 소재로 이루어진 파이프 용접부에 있는 결함을 확인하기 위해 ART2 알고리즘을 이용하여 세라믹 영상에서 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사는 본질에 손상이 전혀 가지 않는 검사 방법이기 때문에 소재의 결함 검출에 대해서는 적절한 방법이다. 따라서 본 논문에서는 Ends-In Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조하고, 명암 대비가 강조된 영상에서 삼각형 타입의 소속 함수를 이용한 퍼지 이진화 기법을 적용한 후, 임의의 패턴 입력에 대해서도 효과적으로 특징을 분류하는 개선된ART2 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권9호
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• pp.189-193
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• 2013

이본 논문은 전력시스템에서 발생하는 전기화재를 예측하고 예방하기 위하여, 전력정보를 계측하고, 이 정보를 활용하여 전기화재를 예측하는 시스템을 제안하였다. 이를 위하여 과전류, 과부하와 과열에 대한 상관관계를 분석하였다. 이러한 상태들은 지락전류와 누설전류에 의하여 발생하고, 전기화재의 주요 원인이기 때문이다. 이 관계를 이용하여 퍼지규칙을 위한 소속도함수를 도출하였다. 또한 설계된 알고리즘에 수배전반의 실측된 전력정보를 활용하여 시뮬레이션 하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.16-27
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• 2015

기존의 수작업에 의한 토지이동 대상필지 업무는 시간과 비용측면에서 매우 비효율적이며, 특히 접도구역의 구간을 고려하지 않았기 때문에 보상비 산정시 많은 어려움을 야기시켰다. 본 연구에 서는 전라북도 김제시를 대상지로 선정하였으며, 지적도와 새주소시스템의 실폭도로 레이어를 기 반으로 접도구역 구간을 고려하여 토지이동 대상필지수와 면적을 분석할 수 있었다. 또한 도로편 입률에 따른 퍼지함수를 적용한 후 토지이동 대상 필지별 개별공시지가 정보를 이용하여 접도구역 구간별로 보상비를 분석하였다. 특히 접도구역별 퍼지소속함수에 따라 공유지와 사유지의 보상비 변화를 살펴볼 수 있었다. 그리고 접도구역 구간별로 읍면동별 토지이동 대상필지에 대한 보상비를 산정함으로서 지자체의 토지이동 대상필지 우선 순위를 결정하는데 매우 유용한 자료를 제공할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-7
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• 2011

KOSPI는 정치 및 경제를 포함한 다양한 요소에 영향을 받는 관계로 정확한 단기 KOSPI 예측 방법론 개발은 매우 어려운 문제로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(NEWFM; neural network with weighted fuzzy membership functions)의 특징 추출기법을 사용하여 5일 동안의 주가 단기추세를 예측하는 방안을 제안한다. 비중복면적 분산 측정법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징입력을 선택한다. 특징입력으로써 기술지표를 이용하여 얻은 데이터를 웨이블릿 변환을 이용하여 39개의 계수들을 추출한다. 이들 39개의 특징입력 중 비중복면적 분산측정법에 의해서 추출된 12개의 계수가 사용된다. 제안된 방법에서는 민감도가 72.79%, 특이도가 74.76%, 정확도가 73.84%를 나타낸다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.77-83
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• 2005

선박의 충돌회피 문제에서 충돌위험도 모델은 보통 시뮬레이터 상에서 파라미터를 변화시켜 가며 수행한 전문가 인터뷰 결과를 이용하여 세우는 것이 일반적이며 이 때 파라미터로는 흔히 DCPA와 TCPA가 사용된다. 그런데 이 방법은 비용이 많이 들뿐더러 인터뷰 대상자와 운항 환경 등이 달라짐에 따라 다른 결과를 내게 된다는 단점이 있다. 본 연구에서는 운항자와의 인터뷰를 거치는 대신 시뮬레이션을 통해 확인된 자선의 조종성능을 반영한 퍼지 추론 시스템을 구성하기로 한다. 피항을 시작해야 하는 충돌 위험도값에 대응하는 시간과 거리로는, 타선이 법규를 위반했을 때 자선이 피항을 시작해야만 하는 최소 여유 시간과 일반적으로 해상교통법 등에서 지시하는 최소 여유 거리를 각각 사용했다. 이렇게 구성된 퍼지 추론 시스템은 퍼지 소속 함수의 개수를 늘임으로써 비선형성이 강해진 충돌위험도 추론 시스템으로 재구성할 수 있다.

• 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.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.901-906
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• 2009

본 논문에서는 퍼지추론과 신경망 학습을 이용하여 무선망의 핸드오프호 손실율 가능성 분포의 상한계 값을 추정하고, 이를 기반으로 한 호 수락제어를 제안한다. 퍼지규칙의 소속함수는 신경망 오류역전파 알고리즘으로 튜닝하고, 핸드오프호 손실율의 상한계 값은 퍼지집합의 가중치 평균에 기초하여 추정한다. 이 방법은 호 손실율 값을 실제보다 과도하게 큰 값으로 추정하는 것을 방지하고, 추정된 값이 실제값보다 작을 때는 실시간적으로 자기보상을 실시하여 호 수락 제어시 호 손실율을 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법에 의한 핸드오프 호 손실율의 상한계 값의 추정성능을 보이고, 이를 이용한 호 수락제어 방법이 핸드오프 호 손실율을 사용자가 원하는 핸드오프 호 손실율 이하로 유지할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권8호
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• pp.692-702
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• 2006

본 연구에서는 패턴 분류문제를 위하여 가중치 개념을 갖는 퍼지 최대 최소 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 FMM 신경망 모델에 대하여 학습데이타에 포함되는 특징값의 빈도요소를 효과적으로 반영할 수 있도록 수정한 구조를 갖는다. 본 논문에서는 제안된 모델에 대하여 하이퍼박스 소속함수로 정의되는 새로운 활성화 특성과 학습알고리즘을 정의한다. 학습알고리즘은 하이퍼박스 생성 및 확장, 중첩 테스트, 하이퍼박스 축소의 3 단계 과정으로 이루어지며, 각 과정에서 특정값의 빈도요소를 고려하여 가중치값을 갱신하는 규칙이 새롭게 정의된다. 본 연구에서는 또한 제안된 모텔의 응용으로서 특정분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 특정값, 특정유형, 하이퍼박스, 패턴클래스 상호간 연관도 요소를 4 가지 유형의 척도로 정의하여, 주어진 패턴분류 문제에서 각 특정의 상대적 중요도를 평가할 수 있도록 한다. 아이리스 데이타와 클리블랜드 의료데이타에 대한 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 방법의 타당성을 고찰하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.14-22
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• 2001

본 논문에서는 전력계통의 저주파 진동 억제와 안정도 향상을 위해 적응 뉴로-퍼지 전 보상기(Adaptive Neuro-Fuzzy Precompensator, ANFP)를 설계하였다. 여기서 ANFP는 종래의 전력계통 안정화 장치(Power System Stabilizer, PSS)를 보상하도록 설계되며, 이 설계기법은 기존의 PSS 최적 파라미터를 구하는 방식과는 달리 현재 사용중인 PSS 파라미터를 고정시켜놓고, ANFP만을 추가하는 구조적인 장점을 나타낸다. 먼저, 학습 능력을 가지는 퍼지 전 보상기가 구성되며, 이는 발전 유니트의 입출력 데이터로부터 학습된다. ANFP는 학습의 특성을 가지기 때문에 보상기의 퍼지규칙과 소속함수는 학습 알고리즘에 의해 자동으로 동조될 수 있다 학습은 ANFP와 목표 제어기(desired controller)의 출력을 비교하여 평가되는 오차를 최소화하도록 수행된다. 사례 연구 들에서 다양한 동작 조건들 상에서 전력계통의 우수한 제동을 제공할 수 있었으며, 시스템의 동특성을 향상시킬 수 있었다