• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.449-459
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• 1996

본 논문의 퍼지 수리 형태학의 새로운 정의와 신경망을 이용한 이의 구현을 소개 함에 주 목적을 두고 있다. 이 새로운 정의에는 generalized-mean연산자가 중요한 역할을 하고 있다. 본 정의는 신경망을 이용한 구현에 매우 적합할. 연결자 공유 (shared-weight) 신경망의 전반부는 수리 형태적 연산을 수행하기에 적합한 구조를 가 지고 있다. 이 연결자 공유 신경망은 퍼지 수리형태학적 연산을 이용하여 추출 된 특성 정보를 근거로 하여 형태 분류를 수행한다. 따라서, 본 퍼지 정의의 파라 미터들은 신경망의 학습기법을 이용하여 최적화를 기할수 있다. 구조소들(structuring gelements), membership의 값, 그리고 가중 요소(weighting factor)들을 결정하기 위한 학습방법 (learning rule)들이 자세히 열거되어 있다. 적용 예로서 필기체 숫자 인식 문제에 응용한 결과, 퍼지수리 형태학을 이용한 신경망은 이 문제에 있어 현존하는 최고의 결과들과 충분히 견줄만한 결과를 보여주고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.33-38
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• 2014

FCM 기반하이브리드 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 알고리즘을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력 벡터와 중간층의 노드 중에서 중심과 입력 벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습구조인 Max_Min 신경망은 중간층의 승자 뉴런이 입력벡터로 적용된다. 그러나 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우에는 학습성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 향상시키기 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 0.1보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 컨테이너에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 인식 및 성능평가 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 문자 패턴 인식에 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.100-108
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• 2016

본 논문에서는 교차로에 설치된 카메라를 이용하여 각 도로로 유입 유출되는 교통량을 동시에 측정할 수 있도록 하였으며, 측정한 데이터를 퍼지논리에 적용하여 녹색 신호를 제어하는 시스템을 제안한다. 기존의 퍼지논리를 이용한 신호등 제어 시스템은 신호대기 중인 차량 숫자를 측정하여 기반 데이터로 사용하였으나, 본 논문에서는 영상처리를 이용하여 측정한 교차로 유입 차량 수를 퍼지논리의 기반 데이터로 사용하여 심각한 교통 정체가 일어나기 전에 이를 미연에 방지 할 수 있는 신호 제어로직을 고안한다. 본 논문에서 제안하는 교통신호 자동 제어로직을 활용하여 교통정체가 일어나기 전에 각 도로간 교통량을 조절함으로써 교통 정체로 발생하는 운전자의 시간 낭비 및 에너지 낭비를 예방한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.135-144
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• 2003

침입탐지시스템은 사용된 알고리즘이나 기법의 특성에 따라 여러 탐지영역에 대해서 상이한 탐지결과를 나타내게된다. 따라서 서로 다른 탐지영역을 갖는 여러 탐지시스템들의 결과를 통합함으로써 탐지영역을 넓힐 수 있는 통합탐지 방법이 필요하다. 또한 통합 시에 발생할 수 있는 수많은 잘못된 보고의 수를 최소화함으로써 보안 관리자의 업무부담을 줄이고 탐지결과의 정확성을 높일 필요가 있다. 이 논문에서는 시스템 사용행위에 대해서 각 탐지시스템들이 모호한 판정의 결과값을 내어놓는 경우 분석된 탐지시스템의 특성을 퍼지추론을 이용하여 통합탐지 한다. 분석된 탐지 특성은 퍼지제어의 과정에서 적용된 각 탐지시스템에 대한 소속함수와 제어규칙으로 표현한다. 그리고, 모호한 판정 값을 통합하고 잘못된 보고의 숫자를 최소화하였으며, 여러 번의 실험을 통해 결정된 임계값의 적용으로 추론의 적용대상이 최소화되도록 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.490-495
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• 1999

본 논문에서는 인공 신경망과 퍼지 논리의 장점을 뉴런 구조에 적용하여 학습 속도가 마르며 수렴률을 향상시키는 방법을 제안한다. 인공신경망의 벤치 마크로 사용되는 XOR문제 n 비트 parity문제와 현실적인 이미지 응용을 위해 자동차 번호 판에서 숫자 이미지에 적용시켜 보았다. 실험결과, 모든 자료 값과 목표 값에 대해서 항상 수렴을 보장하는 것은 아니다. 그렇지만, 학습 속도가 빠르며 수렴률의 향상을 보였다. 제안된 방법은 임의의 충으로 확장이 가능하다. 여기서는 단층의 경우만을 고려하여 빠른 속도와 방대한 이미지에 대해서 빠른 처리를 가능하게 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.1030-1038
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• 2008

교통량조사 방법은 루프검지기와 피에조센서를 주로 많이 사용하여 차량의 숫자만을 파악하여 교통주기를 계산하는 방법을 사용하나 교통량을 파악하는 방법은 단순한 교통량에만 국한되는 것이 아니라 다중교통특성인 진입로의 길이, 도로의 폭, 보행자의 수, 통과차량수, 지체차량수 등 관련되는 교통대안을 총 망라하여 새로운 교통량인 혼잡도라는 개념을 대표대안으로 선정하면 바로 교통주기에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 서로 관련성이 없는 교통대안들을 AHP 방법을 사용하여 교통주기 계산에 즉시 사용할 수 있는 공통 분모인 새로운 교통대안을 찾아내는 알고리즘을 개발하고 이를 새로운 교통량 개념인 혼잡도라는 교통량을 찾아내는 퍼지센서 알고리즘을 구성하는데 적용한다. 시뮬레이션을 통해 타 교통제어방법과 비교하여 지체차량시간이 줄어듬을 보여준다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권4호
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• pp.19-27
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• 2002

역전파 알고리즘의 성능 개선을 위해서 학습율을 자동 조정하는 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 각각의 연결강도의 학습율을 퍼지 논리 시스템을 이용하여 자동 조정하는 방식으로 각각의 연결강도에 대해서 ${\Delta}$와 $\bar{{\Delta}}$를 구하여 퍼지 논리 시스템의 입력으로 사용하고, 학습율을 출력으로 사용하였다. 제안한 방식을 N-패리티 문제, 함수 근사, 숫자 패턴 분류에 대한 시뮬레이션 결과 일반적인 역전파 알고리즘, 모멘텀 방식, Jacobs의 delta-bar-delta 방식보다 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.828-833
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• 2009

웹상에서 이용할 수 있는 방대한 문서의 집합인 WWW은 사용자를 위한 다양한 정보의 보고이다. 그러나 불필요한 정보의 필터링이나 사용자가 필요한 정보를 검색하는데 많은 시간이 소요되어 효율적인 의사결정을 하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 의사결정에 관한 요소를 계층화 구조로 나타내는 AHP나 Fuzzy AHP방법들을 데이터의 관점에서 대안, 평가기준, 주관적 속성가중치, 개념과 객체 사이에 퍼지 관계를 기반으로 웹 자원을 효과적으로 관리하고 의사결정을 할 수 있는 EFAM(Extended Fuzzy AHP Method) 모델을 제안하였다. 제안한 EFAM 모델은 웹상의 효율적인 문서검색과 특정 영역의 문제를 의사결정하기 위하여 영역의 코퍼스로부터 추출된 개념들이 가지는 의미론적 내용에 감성 기준을 고려함으로써 효율적으로 문서를 추출할 수 있어서 명확한 의사결정을 할 수가 있음을 실험을 통하여 확인한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.231-240
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• 2017

기술의 가치는 다양한 방법에 의해서 평가되어 지지만, 평가자의 주관과 평가 기법에 따라 상이한 결과를 초래하게 된다. 또한 평가 시 고려해야 할 요인 및 적용모형에 따라 결과의 불확실성이 생기게 되며, 특히 자료의 부족 또는 비교 대상이 없는 경우에는 평가 기술에 대한 가치 산정 결과의 신뢰성에 문제가 생길 수 있다. 이러한 평가 상의 불확실성을 감소시키기 위해 본 연구에서는 요인들에 대해 숫자(점수)로 평가하던 기존의 방식 대신 5가지 언어표현(아주 높음, 높음, 보통, 낮음, 아주 낮음)을 이용하는 퍼지 이론 및 이를 정량화 시킬 수 있는 퍼지 포괄 기법을 적용하여 특정 기술의 기술력을 측정하였다. 이를 위하여 국내에서 개발 중인 소음 저감 원천기술을 사례로 하여 기술성 요인과 사업성 요인으로 분류하고 기술의 가치를 평가 하였다. 기술성 요인은 높음, 사업성 요인은 아주 높음으로 평가되었으며, 이 요인들을 고려한 종합 평가에서는 아주 높음으로 평가되었다. 또한, 이는 각 요인별(세부요인, 대요인) 기술의 가치를 계량적으로 평가 할 수 있어 경쟁기술과의 요인별 비교에 도움이 될 것이다. 본 연구의 기법을 적용하면 다양한 분야에서 신규 기술(콘텐츠) 또는 대체 개발 기술(콘텐츠)과 같이 비교 자료가 부족한 경우에 기술력 분석 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.510-512
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• 2012

상황인식 서비스 분야에서 불확실한 데이터를 추론하는 것은 매우 어렵고 복잡하다. 이러한 상황정보들에서 얻어지는 데이터는 불확실성을 내포하고 있어서 불확실한 추론 결과를 초래할 수 있다. 비록 불확실성 문제들을 해결하기 위해 퍼지 이론, 뉴런 네트워크, 동적 베이지안 네트워크, 은닉 마르코프 모델과 같은 여러 종류의 방법들이 제시되었지만 이러한 방법들은 가설들을 하나의 숫자에 의해 신뢰의 정도를 표시하기 때문에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 사용자들이 제공받는 서비스들에 대하여 만족도를 평가한 후 수집된 데이터를 활용하여 사용자들의 상관 관계를 분석한다. 그리고 Dempster-Shafer 이론을 사용하여 사용자들로부터 측정된 믿음 값을 융합한다. 이는 불확실성 값을 낮추어 추론결과의 정확성을 높이고 증거구간을 재설정하여 사용자들에게 신뢰성 있는 적응형 서비스를 제공하게 한다.