• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.309-312
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• 2011

본 논문에서는 유무선 통신환경의 클라이언트-서버 모델에서 바이오정보를 이용해 비밀 키 또는 비밀 정보를 실시간 공유할 수 있는 신뢰구간 기반의 바이오-암호 기법을 설계하고 분석한다. 제안하는 바이오-암호 기법은 키 결합 방식의 바이오-암호 기법의 대표적인 기법의 하나인 퍼지볼트 기법을 기본 모델로 두고 있으나, 퍼지볼트 기법의 주요 이슈인 거짓 볼트 수의 증가에 따른 인식률 저하, 고차 다항식 복원 시간의 실용성 여부, 상관 공격에의 취약을 해결하기 위하여 T-검정 기반 신뢰구간을 적용한 키 결합 방식으로 설계하였다. 실험결과는 거짓 볼트 수의 증가와 상관없이 항상 비밀 키를 획득해 보안성과 정확성이 향상되고, 이때의 수행시간도 사용자가 인지하기 힘든 작은 값으로 실시간 사용의 가능성을 높이고, 유사 바이오정보로 비밀 키를 획득할 수 없어 상관 공격에도 강인함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권4B호
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• pp.278-284
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• 2006

본 논문에서는 퍼지 알고리즘을 사용하여 지능형 자율주행로봇을 설계하였다. 설계된 로봇은 이동시 장애물을 인식하여 이를 회피하며 안전하게 도달하는데 목적이 있다. 또한 로봇의 이동에 있어서 로봇의 안정성과 주행성의 성능을 높이기 위해 보조 바퀴에 서스펜션을 장착하였다. 이렇게 설계된 지능형 자율주행로봇은 병원이나 빌딩내부의 좁은 실내에서 노약자나 장애인이 원하는 목적지 까지 안전하게 갈수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.433-440
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• 2001

본 논문에서는 다변수 퍼지 제어 시스템 이용한 선박의 자동 항해 시스템을 제안한다. 제안된 다변수 퍼지 제어 시스템은 세 개의 인력과 두 개의 출력을 가지는 서브시스템으로 구성되어지며, 제안된 시스템의 효과성을 증명하기 시뮬레이션을 통해 동적인 환경에서도 스스로 장애물을 인식하고 회피할 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.130-132
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• 2001

신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.

• 음성과학
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• 제7권3호
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• pp.167-183
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• 2000

In this paper, we propose two kinds of chaos dimensions, the fuzzy correlation and fuzzy Lyapunov dimensions, for speaker recognition. The proposal is based on the point that chaos enables us to analyze the non-linear information contained in individual's speech signal and to obtain superior discrimination capability. We confirm that the proposed fuzzy chaos dimensions play an important role in enhancing speaker recognition ratio, by absorbing the variations of the reference and test pattern attractors. In order to evaluate the proposed fuzzy chaos dimensions, we suggest speaker recognition using the proposed dimensions. In other words, we investigate the validity of the speaker recognition parameters, by estimating the recognition error according to the discrimination error of an individual speaker from the reference pattern.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권11호
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• pp.2711-2722
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• 1993

Most of the current 2-D object recognition systems are model-based. In such systems, the representation of each of a known set of objects are precompiled and stored in a database of models. Later, they are used to recognize the image of an object in each instance. In this thesis, the approach method for the 2-D object recognition is treating an object boundary as a string of structral units and utilizing string matching to analyze the scenes. To reduce string matching time, models are rebuilt by means of fuzzy c-means clustering algorithm. In this experiments, the image of objects were taken at initial position of a robot from the CCD camera, and the models are consturcted by the proposed algorithm. After that the image of an unknown object is taken by the camera at a random position, and then the unknown object is identified by a comparison between the unknown object and models. Finally, the amount of translation and rotation of object from the initial position is computed.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.297-300
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• 2006

본 논문에서는 비선형 기동표적의 추적에 대한 새로운 접근 방식을 소개한다. 이 논문에서는 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여, 잡음의 크기가 급격히 증가할 경우 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용하였다. 또한 모르는 가속도에 따른 시변 변수를 적응적으로 어립잡기는 어렵기 때문에 정밀한 계산을 위하여 퍼지 뉴럴 네트워크와 적응 상호작용 다중모델 기법을 이용하였다. 퍼지 뉴럴 네트워크의 동정을 위해서는 오차 역전파 학습법을 사용하였다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1993년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.235-241
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• 1993

생산시스템의 요소기술은 단계별로 설계, 가공, 검사에 관한것이 있으며 FMS, CIM과같은 생산시스템에서는 통가공 Cell의 효율을 극대화시키기 위한 기술로 지능화한 지능화기술은 전문가시스템(Expert System), 퍼지 이론 (Fuzzy logic)및 신경회로망(Neural Network)의 도입에 의해 활발히 이루어지고있다. 시스템의 지능화 를 위해서 가장 근간이 되는 기술은 그림 1.에 나타낸 바와 같이 지식(Knowledge) 기술과 센서(Sensor) 응용 기술이 며, 현재의 가공상태에 대한 정보는 전적으로 센서를 통해 얻어지며 상태판단은 축적된 지식을 바탕으 로 행해진다. 센서를 통해 얻어진 외부정보를 외부정보를 처리하는 인식(Recognition)이란 대상물의 존재를 아는 인지(Cognition)의 과정에서 한걸음 더 나아가 구체적인의미나 정보내용을 판정하는 것을 의미한다. 당 연구실에서는 이러한 기법들을 이용한 지능화된 공구마모/파손 감지에대한 연구를 수행중이다. 1차적으로 머시님센타의 엔드밀공정을 중심으로한 연구가 진행중이며 본 논문에서는 현재 연구실 차원에서 사용되고 있는 고가의 센서를 대체 할 수 있는 저가의 신뢰성 있는 센서의 이용에 촛점을 맞추어 패턴인식을 위한 절삭신호특성 분석 및 패턴 특성에대한 연구 결과를 소개하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.239-241
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• 2007

최근에 지능형 로봇분야에서 주위 카메라를 기반으로 실시간으로 환경인식 및 물체 추적 등 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 환경인식 및 물체 추적은 결국 배경과 관심물체를 분리하는 것이라고 볼 수 있는 데, 차 연산을 이용하여 물체의 움직임만을 배경으로 분리하는 방법과 물체인식을 통해 배경으로부터 분리하여 추적하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배경과 물체 사이에서 변화하는 색상의 변화를 퍼지기법을 이용하여 물체를 배경과 분리하여 실시간으로 물체를 추적하고자 한다. 실시간 물체 추적을 위해 전체영상에 대한 전역적 탐색을 통해 여러 후보 물체 중 관심물체를 배경에서 추출 후, 추출된 물체의 크기에 따른 지역탐색을 통하여 물체를 추적하는 방법이다. 그리고 본 논문에서는 ARM프로세서를 이용한 카메라시스템을 제작하여 실시간으로 영상분활을 실험하였다.