• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.53-68
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• 1998

FCM은 비구조적인 (unstructured) 문제영역에서 주어진 문제에 대한 효과적인 추론시 적용될 수 있는 매우 유용한 추론도구이다. 그러나, FCM에 사이클이 존재하면 추론효과가 크게 감소한다. 본 노문에서는 사이클이 있는 FCM을 이용한 의사결정의 질을 높일 수 있는 추론방법을 제시한다. 아울러 사이클이 제거된 FCM의 추론이 질을 저하시키는 문제중의 하나인 동기화 문제 (synchronization problem)를 설명하고, 이를 해결하기 위한 방안으로서 FCM 계층화 (levelization) 알고리즘을 제시한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.17-26
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• 1998

초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 실제 다양한 응용 분야에 적용되지만 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 어려움을 내재하고 있다. 일반적인 거리계에 사용되는 TOF(time of flight) 방법은 작은 물체의 형태, 즉 평면, 코너, 에지의 구별이 불가능하므로 많은 수의 센서를 배열형태로 사용하거나, 일정수의 센서를 사용할 경우에는 센서의 배열을 기계적으로 이동시키는 방법, 그리고 초음파 반사신호의 물리적인 특징을 해석하여 물체를 구별 인식한다. 본 논문에서는 간단하게 구성된 전자회로를 부가하여 초음파센서의 송출전압을 여러 단계로 변경시켜 가면서 송출음파를 조절하고, 물체의 패턴인식에 있어서 가장 기본적인 거리뿐만 아니라 물체크기, 물체각도, 물체이동 값을 위해 센서 데이터의 조합을 이용한 보간법과 제안한 뉴로퍼지 기반의 지능적 게산 알고리즘을 적용하여 물체의 패턴 인식을 개선한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.25-28
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• 2007

본 논문은 FM 라디오 방송의 오디오 신호를 블록 단위로 음성 음악을 판별하는 시스템을 제안하는 논문이다. 본 논문에서는 음성 음악 판별 시스템을 구축하기 위해 다양한 특정 파라미터와 분류 알고리즘을 제안 한다. 특정 파라미터는 신호처리 분야(Centroid, Rolloff, Flux, ZCR, Low Energy), 음성 인식 분야(LPC, MFCC), 음악 분석 분야(MPitch, Beat)에서 각각 사용되는 파라미터를 사용하였으며 분류 알고리즘으로는 패턴인식 분야(GMM, KNN, BP)와 퍼지 신경망(ANFIS)을 사용하였고, 거리 구현은 Mahalanobis 거리를 사용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1869_1870
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• 2009

본 논문에서는 다항식 기반 Type-2 Fuzzy Neural Networks(T2FNN)를 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. T2FNN은 Fuzzy C-Means(FCM)을 Type-2 Fuzzy C-Means로 확장시킨 것이라 할 수 있으며, Input layer, Fuzzyification layer, Inference layer, Deffuzification layer의 4층 네트워크로 구성된다. interval Type-1 퍼지 집합인 후반부의 연결가중치는 Gradient Descent Method를 이용하여 학습한다. 제안된 RBF 신경회로망은 모의데이터와 패턴인식 성능 평가에 많이 사용되는 machine learning 데이터에 적용하여 패턴 분류기로서의 성능을 평가받는다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2001년도 추계학술대회 발표논문집:차세대 전상거래 시대의 비즈니스전략
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• pp.340-347
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• 2001

전자상거래를 위한 인터넷의 웹사이트 구축 문제는 기업이나 조직의 중요한 새로운 마케팅 창구로서의 역할 때문에 그 중요성을 인식하고 효과적 디자인을 기반한 사이트구축이 이슈화 되었다. 그리하여 성공적인 인터넷 비즈니스를 위한 웹사이트의 구축 방법론이나 가이드라인의 연구가 필요하게 되며, 최근 소비자의 행동을 분석하여 이를 소비자 구매욕구를 증진시키는 방안으로 활용하여 전략적인 웹사이트를 구축하도록 제시하는 많은 연구들이 제시되고 있다. 그러나 전략적인 관점에서 웹사이트를 구축하거나 이미 구축된 웹사이트를 전략적 관점에서 개편하려고 할 때 사용될 수 있는 뚜렷한 방법론이 존재하지 않기 때문에 이런 관점의 분석모형이 절대적으로 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 전략 형성과정에서 유용하게 사용될 수 있는 FCM(Fuzzy Cognitive Map)을 소개하고 이를 바탕으로 보다 구체적인 웹사이트 디자인 요소를 분석, 평가 할 수있는 방안을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제시하는 FCM기반의 분석은 웹사이트의 성공요인들로 꼽히는 요인들간의 인과관계를 고려하여 웹사이트 구축의 요인간의 영향력의 민감도 분석을 할 수 있는 접근법으로서의 활용도가 기대된다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권7호
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• pp.1783-1793
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• 1993

Pattern recognition technique using fuzzy c-means algorithm and multilayer perceptron was applied to classify tool wear states in turning. The tool wear states were categorized into the three regions 'Initial', 'Normal', 'Severe' wear. The root mean square(RMS) value of acoustic emission(AE) and current signal was used for the classification of tool wear states. The simulation results showed that a fuzzy c-means algorithm was better than the conventional pattern recognition techniques for classifying ambiguous informations. And normalized RMS signal can provide good results for classifying tool wear. In addition, a fuzzy c-means algorithm(success rate for tool wear classification : 87%) is more efficient than the multilayer perceptron(success rate for tool wear classification : 70%).

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.73-76
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• 2003

신경생리학적으로 밝혀진 바에 의하면, 대뇌의 시상에 분포한 일차 감각영역에서 감각 정보를 수집한다. 수집된 감각 정보는 과거 기억과의 비교를 통해 인식되고 인식된 정보는 일차 운동영역으로 전달되어 행동으로 나타난다. 수집된 감각 정보를 판단하는 기관은 감각 연합 영역으로 알려져 있으며, 과거 정보를 통해 비교하여 판단하는 방식이다. 하지만, 과거 기억 정보로 존재하지 않는 새로운 감각 입력에 대해서는 대뇌피질 내의 파페츠 회로를 통해 새로이 기억하게 된다. 이 과정에는 변연계의 편도체(Amygdala)의 감정 반응을 이용하여 강한 감정 반응을 유도하는 감각 입력에 대해서는 강한 기억을 하게 되고, 반대의 경우에는 약한 기억을 하게 되는 특징이 고려된다. 본 논문에서는 기억되지 않은 새로운 감각 자극에 대해 감정 반응 정도에 따라 기억되는 정도의 변화를 관찰할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 이 모델은 대뇌피질의 정보 처리 및 감각 학습 과정을 인공적으로 구현하는 과정에 바탕이 될 것이다.

• 동력기계공학회지
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• 제15권5호
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• pp.83-90
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• 2011

In general, 20-high Sendzimir mills(ZRM) use small diameter work rolls to provide massive rolling force. Because of small diameter of work rolls, steel strip has a complex shape mixed with quarter, edge and center waves. Especially when the shape of the strip is controlled automatically, the actuator saturation occurs. These problems affect the productivity and quality of products. In this paper, the problems in automatic shape control of ZRM were analyzed. In order to evaluate the problems for the automatic shape control in ZRM, recognition performance was analyzed by comparing the measured shape and the recognized shape. The actuator positions by the shape recognition and the manual operation were compared. From the analysis results, the necessity of the improvement of recognition performance in ZRM is suggested.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.377-380
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• 2012

본 연구에서는 학습데이터의 빈도요소를 반영하도록 수정된 구조의 FMM 신경망을 소개하고, 이로부터 패턴 분류를 위한 지식 표현을 생성하는 방법론을 제안한다. 하이퍼박스 멤버쉽함수는 5종류의 퍼지 분할을 기반으로 설정한 구간에 대하여 소속정도를 반영하여 결정하며, 각 차원별로 특징범위의 폭과 빈도 요소로부터 가중치 값이 학습된다. 본 연구에서는 제안된 이론을 수화인식 문제를 대상으로 고찰하였다. 인식 시스템의 구성은 특징추출을 위하여 3차원으로 확장된 구조의 CNN 모델을 사용하였으며, 수화패턴 데이터의 표현은 모션 히스토리 볼륨(Motion History Volume) 구조를 기반으로 하였다. 6종류의 수화패턴 동영상으로부터 27개 특징요소를 추출하고 이를 사용한 FMM 신경망의 학습과정과 지식의 추출 과정을 실험으로 보이고 그 유용성을 고찰한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.257-260
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• 2011

본 논문에서는 수화인식을 위한 신경망에서 특징추출과 분류단계의 방법론과, 특징 선별 기법을 통하여 분류기의 규모를 최적화 하는 방법을 고찰한다. 색상 및 움직임정보로부터 특징영역의 시간에 따른 변화를 3 차원 볼륨형태의 데이터로 표현하며, 이로부터 특징지도를 생성하는 과정에서 특징영역의 위치에 대한 변이를 보완하는 방법을 고려한다. 특징추출과정과 패턴 분류과정에서 점진적 학습이 가능한 모델과 특징 수를 효과적으로 줄일 수 있는 방법론을 제시하였으며, 학습된 신경망으로부터 특징과 패턴 클래스간의 상대적 연관성 척도를 정의하여 특징을 선별하도록 하였다. 제안된 내용에 대하여 여섯 가지 수화패턴에 대상으로 한 실험을 통하여 그 유용성을 평가하였다.