• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권6호
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• pp.784-791
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• 2004

본 논문에서는 퍼지논리에 기초한 Fisherface 얼굴인식 방법의 확장을 다룬다. Fisherface 얼굴인식 방법은 주성분 분석 기법만을 이용하는 경우에 비해 조명의 방향, 얼굴의 포즈, 감정과 같은 변동에 대해 민감하지 않은 장점을 가지고 있다. 그러나, Fisherface 방법을 포함한 얼굴인식의 다양한 방법들은 입력 벡터가 한 클래스에 할당되어질 때 그 클래스에서 소속의 정도를 0 또는 1로서 나타낸다. 따라서 이러한 방법들은 얼굴영상들이 조명이나 보는 각도로 인해 변형이 생기는 경우에 인식률이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 PCA에 의해 변환된 특징벡터에 퍼지 소속도를 할당하는 것으로, 퍼지 소속도는 퍼지 kNN(k-Nearest Neighbor)으로부터 얻어진다. 실험 결과 ORL, Yale 얼굴 데이타베이스에서 기존의 인식방법 보다 향상된 인식 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2002년도 종합학술발표회논문집
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• pp.430-433
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• 2002

본 논문에서는 얼굴인식을 위해 기존의 Fisherfaces와 퍼지개념을 도입한 퍼지 기반 Fisherfaces 방법을 제안한다. 기존의 얼굴인식 방법들은 학습영상에 해당되는 각 특징벡터에 대해 특정한 클래스를 할당하지만, 이와는 달리 제안된 방법은 각 특징벡터에 대해 퍼지 값으로 된 클래스 소속도를 부여하여 조명의 방향, 얼굴표정과 같은 큰 변화에 민감하지 않으면서도 닮은 얼굴 영상으로 인해 생기는 오분류(misclassification)의 문제점을 해결하고자 한다. 따라서, 본 논문에서는 ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴 데이터 베이스에 대해 적용하여 이전의 연구인 Eigenfaces와 Fisherfaces보다 더 좋은 인식성능을 보이고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제12권4호
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• pp.47-56
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• 1993

본 논문은 다구간 등분할법과 퍼지추론으로 단어인식을 행하는 패턴매칭법을 제안한다. 패턴매칭시 발생되는 시간변동은 발성순서에 따라 등간격으로 다구간 분할함으로써 해결하고, 주파수변동은 구간의 차수별로 정해진 퍼지관계로부터 패턴간의 퍼지추론이 행해짐으로써 흡수한다. 추론에 사용된 삼각형 맴버쉽 함수의 중심값과 변동폭은 패턴의 평균값과 분산값으로 대응되도록 작성한다. 20대 남성 2인이 발성한 데이터를 사용하여, 제안된 방법으로 DDD지역명 28개를 구간수와 변동폭을 달리하여 인식실험한 결과, 8구간과 4배의 변동폭을 가질 때 92%의 인식을 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.315-316
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• 2011

일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴을 이용하여 유클리디언 거리법과 퍼지기법의 인식률을 비교해보고자 한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 유클리디언 거리법 및 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.497-503
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 RBF 네트워크를 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지 추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4방향 윤광선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 개별 식별자에 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출방법이 개선되었다. 그리고 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.411-414
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• 2008

본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.195-202
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• 2004

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.17-25
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• 2009

본 논문에서는 퍼지기반 Segment-Boost 방법을 소개하고, 이를 이용한 효과적인 얼굴인식 방법을 제안한다. 퍼지기반 Segment-Boost는 기존의 Segment-Boost가 갖고 있던 문제점과 성능의 한계요소들을 제거함으로써, 향상된 학습 성능뿐만 아니라 학습 성능의 안정성과 신뢰성을 보장하여 준다. 퍼지기반 Segment-Boost는 퍼지이론을 이용함으로써 서브벡터 선택개수를 최적화하고, 이를 통해 최상의 학습 성능이 유도될 수 있도록 설계되었다. 또한, 퍼지기반 Segment-Boost 내에서의 퍼지추론을 위해 본 논문에서 설계한 퍼지 제어기는 퍼지기반 Segment-Boost의 학습 성능을 측정하고, 최적화된 서브벡터 선택개수를 추론함으로써 서브벡터 선택개수를 제어한다. 시뮬레이션 결과, 본 논문에서 설계한 퍼지 제어기는 실제 최적의 서브벡터 선택개수에 매우 근접한 값을 추론하였다. 그 결과, 퍼지기반 Segment-Boost는 비교 실험한 boosting 방법보다 높은 얼굴인식률을 보여줌과 동시에 기존 Segment-Boost 만큼의 빠른 특징선택 속도를 유지하였고, 이러한 실험결과를 통해 퍼지기반 Segment-Boost의 학습 성능과 이를 이용한 특징선택 및 얼굴인식 방법에 있어서의 성능향상 및 안정성이 입증되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.1-9
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• 2008

인과관계의 지식을 모델링하고 표현하며 추론하는 주요 형식화 방법의 하나인 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map)는 주로 인과지식공학에 많이 사용되고 있다. 인과관계의 자연스럽고 쉬운 의사결정의 이해와 전후관계의 자연스러운 설명이라는 장점에도 불구하고 인과관계의 지식 모델링과 표현은 구현에 있어서 수학적인 적용의 모호함과 복잡한 알고리즘으로 인해 상호작용에 기반 한 구축 시스템을 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 인과지식 추론을 위한 퍼지 인식도의 구축 지원 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 인과관계 추론 시스템은 다중 전문가의 지식을 반영하기 위해 지식을 점진적으로 반영하여 퍼지 인식도를 구축한다. 또한 전문가와의 상호작용을 통해 구현된 퍼지 인식도의 구조를 동적으로 디스플레이함으로써 사용자 지향적인 환경을 제공한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.28-37
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• 1997

본 논문에서는 퍼지 집합을 기반으로한 새로운 신경망에 대해 기술하고 있다. 새로운 퍼지 신경망은 변형에 영향을 받지 않는 문자 인식을 적용하였다. 퍼지 신경망은 5개 층으로 구성되어 있다. 구현 결과 왜곡, 이동, 회전 및 필기체 문자의 크기가 서로 달라도 문자들을 정확하게 인식함을 보였다. 잡은(8${\sim}$30%)이 있는 경우에도 정확하게 인식을 하였다. 이동, 왜곡, 서로 다른 문자 크기 및 잡음은 L2 층에 의해서 이루어 졌으며, 회전에 영향을 받지 않게 하기 위해서 L5층을 구성하였다. 퍼지 신경망을 훈련하기 위해서 108개 문자를 사용하였으며 훈련 패턴에서 1- 또는 2-픽셀의 이동이 있는 경우에도 100%의 인식률을 보였다. ${\pm}20^{\circ}$ 도 정도 회전된 문자인 경우에는 정확하게 인식하였다. 또한 제안된 퍼지 신경망은 학습된 문자인 경우 100% 인식률을 가지고 recall하였다. 제안된 퍼지 신경망은 구조가 간단하고 학습 속도와 recall속도가 매우 빨랐다. 본 퍼지 신경망은 필기체 문자열의 분할과 인식에도 적용하였다.