• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.11 no.3
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• pp.343-349
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• 2007

This paper addressed a recognition method of land registration map based on fuzzy inference scheme, which is able to solve the time complexity problem of typical method [Fig. 2]. Not only line color, thickness but also number, character are used as a fuzzy input parameter. It concentrated on generation of fuzzy association map, and useful informations are extracted result from fuzzy inference. These results are precedent process for estimating the construction space and restoring 3D automatic modeling. It can also utilize to the internet service acceleration propulsion business such as u-Gov based land registration service.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.2
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• pp.464-470
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• 2004

We propose an enhanced backpropagation algorithm by auto-tuning of learning rate using fuzzy control system for performance improvement of backpropagation algorithm. We propose two methods, which improve local minima and loaming times problem. First, if absolute value of difference between target and actual output value is smaller than $\varepsilon$ or the same, we define it as correctness. And if bigger than $\varepsilon$, we define it as incorrectness. Second, instead of choosing a fixed learning rate, the proposed method is used to dynamically adjust learning rate using fuzzy control system. The inputs of fuzzy control system are number of correctness and incorrectness, and the output is the Loaming rate. For the evaluation of performance of the proposed method, we applied the XOR problem and numeral patterns classification The experimentation results showed that the proposed method has improved the performance compared to the conventional backpropagatiot the backpropagation with momentum, and the Jacob's delta-bar-delta method.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.359-365
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• 2008

CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.35 no.11
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• pp.983-989
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• 2007

The bird strike simulation is a problem characterized by a high degree of uncertainty. It deals with nonlinear dynamics, complicated models of bird materials and geometry, as well as a plenty of possible boundary and initial conditions. In this complex field, uncertainty management plays an important role. This paper aims to assess the effect of input uncertainty of bird strike analysis on the impact behavior of the leading edge of the WIG(Wing in Ground Effect) craft obtained with finite element analysis using LS-DYNA 3D. The uncertainties of the bird strike simulation arise due to imprecision or lack of information, due to variability or scatter, or as a consequence of model simplification. These uncertain parameters are represented by fuzzy numbers with their membership functions quantifying an initial guess for the actual value of the model parameter. Using the transformation method as a special implementation of fuzzy arithmetic, the model can be analyzed with the intention of determining the influence of each uncertain parameter on the overall bird strike behavior.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.174-177
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• 2000

자동차 번호판 인식 시스템을 구현하기 위해서는 영상에서 번호판을 추출하는 영역과 추출된 번호판에서 각 문자의 숫자를 추출하는 영역, 마지막으로 이를 인식하는 영역으로 나누어진다. 본 논문에서는 번호판 영역이 다른 영역보다 녹색의 밀집도가 높다는 특징을 이용하여 이미지에서 번호판을 추출하고, 개선된 퍼지 ART학습 알고리즘으로 자동차 번호판 인식에 적용한다. 실험결과에서는 여러 차량에 대해 인식율이 우수한 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.399-401
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• 1998

단일 문자 인식과 달리 연속 필기 패턴의 인식은 근본적인 필기 패턴의 형태적 특성을 충분히 고려할 필요가 있으며 다양한 형태의 패턴에 대한 특징이나 정보를 사용하여 종합적으로 판단 할 수 있는 모델의 유연성이 요구된다. 신경망의 학습 기능은 패턴의 왜곡과 잡음 등에 크게 영향을 받지 않으면서 인식에 필요한 특징의 추출이나 패턴 부류에 해당하는 노드의 반응을 스스로 학습시킬 수 있고, 다양한 형태의 정보를 쉽게 통합할 수 있는 유연한 구조를 제공한다. 퍼지 이론(Fuzzy theory)은 일정한 규칙이나 수학적 모델로 표현하기 어려운 패턴의 애매한 특징을 모델링할 수 있기 때문에 인식 대상의 총체적 특징을 추출해 신경망에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 연속 필기 숫자 패턴을 인식을 위한 신경망과 퍼지 이론을 이용한 통합 신경망 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.72-74
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• 1998

정보검색 시스템에서 시소러스는 정보항목에 대한 용어들간의 관계를 계층적 구조로 나타낸다. 따라서 정보검색 시스템에서 시소러스의 사용은 이용자의 질의에 있는 탐색어와 관련된 정보항목들을 검색할 수 있기 때문에 정보검색 시스템의 검색효율을 크게 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 시소러스 모델들은 용어들간의 관련 정도를 무시하거나 정량적인 수치값으로 부여하기 때문에 인간의 주관성과 부정확성을 다루는데 적합하지 않다. 용어들간 의미의 밀접한 정도(Degree of Closeness)는 모호하고 부정확한 판단에 근거하는 인간의 정성적인 측정 단위이다. 그러므로 관련정도를 정량적으로 표현하는 것은 정성적 개념을 정확한 숫자 값으로 변환하는 것이기 때문에 인간의 정성적 측정 단위를 정확하고 용이하게 정량적으로 측도하여 반영한다는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 용어들간의 관련도를 정성적으로 부여한 시소러스 모델을 제안한다. 이 시소러스 모델에서는 색인어간의 관련도를 정성적으로 표현하기 위해 퍼지 집합 이론에 근거한 언어적 설명자들을 정의한다. 언어적 설명자들은 존재론적 문제가 고려되고 다분히 인식론적인 표현에 근거한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.8
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• pp.573-583
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• 2002

Pattern recognition process is made up of the feature extraction in the pre-processing, the pattern clustering by training and the recognition process. This paper presents the F-LVQ (Fuzzy Learning Vector Quantization) pattern classification model which is optimized by the fuzzy membership function for the OCR(Optical Character Recognition) system. We trained 220 numeric patterns of 22 Hangul and English fonts and tested 4840 patterns whose forms are changed variously. As a result of this experiment, it is proved that the proposed model is more effective and robust than other typical LVQ models.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.276-285
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• 2008

Traffic monitoring method is mainly loop detector and piezo sensor. But this method is only detecting the number of vehicle. Monitoring traffic volume is not checking the number of vehicle but checking the length of access road, width of road, number of passing people,passing vehicle,delayed vehicle. The traffic signal control cycle is not fixed by only passing vehicle number but all related traffic proposal. This paper proposed selecting common characteristic out of each unrelated traffic proposal through Analytic Hierachy Process and this characteristic is applied to compose fuzzy sensor algorithm which find out new traffic volume concept of confusion degree. The accumulated delayed vehicle time is shorter in new fuzzy sensor algorithm applied by AHP than other traffic method

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.1
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• pp.6-12
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• 2009

In this paper, we propose a system that extracts licence plate and recognizes numerals in the licence plate. The candidate area of licence plate is extracted using the improved IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) fuzzy neural network. And the morphological filters are used to reduce noise from the extracted licence plate. The extracted licence plate is standardized using Hough transform and geometric transform. Backpropagation neural network is used to recognize numerals that are separated using the projection technique.