• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.4 no.1
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• pp.45-57
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• 1995

본 연구는 불확실한 경영환경하에서 전략목표에 영향을 미치는 환경요인을 확인하고, 이를 다시 전략계획 시뮬레이션 모형에 체계적으로 반영하기 위한 새로운 전략계획 시뮬레이션 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 전략계획 시뮬레이션 모형은 (1) 환경요인 분석을 위하여 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map)를 적용하고, (2) 경쟁관계를 체계적으로 반영하기 위하여 미분게임(Differential Game) 모형을 이용한다. 퍼지인식도는 특정 의사결정 문제에 있어서 관련된 여러 개념간의 인과관계를 해석하고 그를 통하여 해당 문제전체에 관한 효과적인 의사결정을 지원하는 소위 구조적 모형화(Structural Modeling)도구의 한 방법이다. 한편, 본 연구에서는 미분게임을 이용하여, 퍼지인식도에 의하여 확인된 환경요인을 변수로 감안하고, 아울러 경쟁관계를 수식화 하므로써 보다 체계적인 시뮬레이션이 가능하다. 제안된 전략계획 수립 시뮬레이션 모형을 동태적 광고모형(dynamic advertising model)에 적용하므로써 보다 효과적인 경영전략계획 수립이 가능함을 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.13 no.1
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• pp.32-41
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• 1994

To solve the frequency variation of speech patterns which consist of LPC sequences, new membership function view from LPC, spectrum and the relations between the order of LPC and spectrum is proposed. To solve the time variation, multi-secation equi-segmentation method which equally divide the speech section into several section are applied. False recognition mainly occur at time when the same syllable is placed at the same utterance. To reduce the error, fuzzy inference is executed using the proposed membership function and weights are assigned into sectional certainty and then the decision method for recognized the section up to the third candidate. To testify the validation of this method, we experimented the recognition test of 28 DDD area names. The recognition rate of the fuzzy inference by the triangle membership function is $92\%$. That of the combined method of the fuzzy inference and the dicision method is $92.9\%$ and that of fuzzy inference by the proposed membership funtion is $93.8\%$.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.12
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• pp.55-62
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• 2009

This paper proposes a decision method of fuzzy weights by utilizing degrees of contribution in order to classify insect footprint patterns having difficulties to classify species clearly. Insect footprints revealed delicately in the form of scattered spots since they are very small. Therefore it is not easy to define shape of footprints unlike other species, and there are lots of noises in the footprint patterns so that it is difficult to distinguish those from correct data. For these reasons, the extracted feature set has obvious feature values with some uncertain feature values, so we estimate weights according to degrees of contribution. If the one of feature values has distinct difference enough to decide a class among other classes, high weight is assigned to make classification. A calculated weight determines the membership values by fuzzy functions and objects are classified into the class having a superior value.atu present experimental resultseighrontribution. Iinsect footprints with noises by the proposed method.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.9
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• pp.1986-1995
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• 2013

The ELINT system which derives intelligence from electromagnetic radiations plays an important role in modern electric warfares. Among radar characteristics inferred from the signals, intra-pulse modulation scheme is a useful feature to identify modern radars. This paper proposes the method to classify intra-pulse modulation schemes such as UM, PSK, BFSK, QFSK, LFM and NLFM based on the fuzzy algorithm. The proposed method defines fuzzy membership functions to characterize input signals, and then it calculates accordance rates for each modulation scheme with fuzzy inference rules. The experimental results show that the probability of correct recognition is more than 95% for SNR > 10dB.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.5
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• pp.519-524
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• 2006

Segmentation for the region of nucleus in the image of uterine cervical cytodiagnosis is known as the most difficult and important part in the automatic cervical cancer recognition system. In this paper, the region of nucleus is extracted from an image of uterine cervical cytodiagnosis using the fuzzy grey morphology operation. The characteristics of the nucleus are extracted from the analysis of morphemetric features, densitometric features, colormetric features, and textural features based on the detected region of nucleus area. The classification criterion of a nucleus is defined according to the standard categories of the Bethesda system. The enhanced fuzzy ART algorithm is used to the extracted nucleus and the results show that the proposed method is efficient in nucleus recognition and uterine cervical Pap-Smears extraction.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.151-154
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• 2003

본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.87-88
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• 2011

본 논문에서는 멀티 센서 기반의 사용자 이동 상태 인식 서비스에 대해 제안 한다. 이 서비스는 스마트폰 단말의 가속도 센서, 방향센서, GPS 모듈의 정보를 퍼지 규칙 기반 알고리즘을 이용하여 각각의 클라이언트들의 현재 위치 및 이동 상황을 인식 하게 된다. 사용자 이동 상태 인식 알고리즘은 가속도 센서와 방향 센서를 이용하여 신체의 운동량과 방향을 측정 한다. 측정된 정보는 GPS모듈을 통하여 얻은 실제 이동속도를 계산하여 규칙 기반 퍼지 추론을 통하여 사용자의 이동 상태를 인식 하였다. 이동상태 인식 서비스의 신뢰도를 측정하기 위해 동일 구간에서 차량, 도보(걷기, 뛰기, 느리게 걷기 등)를 이용하여 신뢰도를 측정 하였다.

• 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 Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.143-147
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• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, Trace 변환을 이용하여 발자국의 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안한다. Trace 변환을 이용하면 패턴의 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 이 방법은 특징값을 추출하기 위해서 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특징들을 일차적으로 도출하고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 이동, 회전 반사에 관계없이 동일한 특징값이 추출됨을 확인할 수 있고, 곤충발자국의 고유한 패턴을 찾아 인식하기 위해서 추출된 특징값들은 퍼지 가중치 평균을 이용하여 인식 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.6
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• pp.167-175
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• 2007

Fuzzy logic is used to represent qualitative knowledge and provides interpretability to a controlling system model in bioinformatics. This paper focuses on a bioinformatics data classification which is an important bioinformatics application. This paper reviews the two traditional controlling system models The sequence-based threshold controller have problems of optimal range decision for threshold readjustment and long processing time for optimal threshold induction. And the binary-based threshold controller does not guarantee for early system stability in the GPCR data classification for optimal threshold induction. To solve these problems, we proposes a fuzzy-based threshold controller for ART1 clustering in GPCR classification. We implement the proposed method and measure processing time by changing an induction recognition success rate and a classification threshold value. And, we compares the proposed method with the sequence-based threshold controller and the binary-based threshold controller The fuzzy-based threshold controller continuously readjusts threshold values with membership function of the previous recognition success rate. The fuzzy-based threshold controller keeps system stability and improves classification system efficiency in GPCR classification.