• 프린팅코리아
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• v.8 no.1
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• pp.112-117
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• 2009

미국의 서브프라임 사태에서 출발한 금융위기가 실물 경제부문으로 확산되면서 불경기가 세계와 국내 시장 경제를 강타하고 있다. 이에 따라 비즈니스 환경의 불안정성이 커지고 있으며 주요 선진국 통화의 환율이 급등락을 거듭하면서 좀처럼 안정을 찾지 못하고 있는 실정이다. 이에 따라 해외 원자재 수입 비중이 높은 기업들은 심각한 환차손 피해로 경영난을 겪고 있으며 외화를 구하지 못해 은행이나 대기업들도 어려움을 겪고 있다. 그리고 이러한 불경기의 여파는 인쇄업계에 고스란히 영향을 끼치고 있다. 원자재가의 상승과 불안정한 가운데 환율이 최고 100%에 가깝게 급상승함으로 인해 정상적인 경영계획을 세우는 것이 사실상 불가능한 상황에 처했다는 탄식소리가 울려 퍼지고 있는 것이다. 불경기의 영향을 '가정 먼저 받고', 경기회복의 혜택은 '가장 늦게 받는다'는 인쇄업계의 입장에서 1930년대 대공황이후 최대 위기라는 평가를 받고 있는 현실에서 취할 수 있는 대처방안은 어떤 것이 있을지 찾는 것은 어려운 과제라 할수 있다. 현재 세계 및 한국경제의 상황에 대한 정확한 인식과 인쇄업계가 현실적으로 취할 수 있는 투자 전략에 대해 알아본다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.587-599
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• 1995

This paper proposes a method for pattern recognition using spectral analysis and a hybrid genetic-neural-fuzzy networks. The feature vectors using spectral analysis on contour sequences of 2-D images are extracted, and the vectors are not effected by translation, rotation and scale variance. A combined model using the advantages of conventional method is proposed, those are supervised learning BP, global searching genetic algorithm, and unsupervised learning fuzzy c-method. The proposed method is applied to 10 aircraft recognition to confirm the performance of the method. The experimental results show that the proposed method is better accuracy than conventional method using BP or fuzzy c-method, and learning speed is enhanced.

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.26 no.1
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• pp.15-32
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• 2001

It is well known that the web design is composed of several factors which are interacting with each other. However, the current approach to web design had been focused on modifying specific factors without considering its impact on other factors. In this sense, we propose more holistic approach to the web design by using fuzzy cognitive map. For this purpose, we form an illustrative fuzzy cognitive map for the web design which is based on the literature, and analyzed and impact of change in a specific factor on other factors. Especially, to improve the output analyzability, we suggested an advanced version of fuzzy cognitive map called stratified fuzzy cognitive map. After simulating the fuzzy cognitive map for web design, we could conclude that our approach is robust and effective compared to the traditional web design approach.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.5
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• pp.482-494
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• 1992

In this paper, the neuro-fuzzy inferene system for the effective object recognition is studied. The proposed neuro-fuzzy inference system combines learning capability of neural network with inference process of fuzzy theory, and the system executes the fuzzy inference by neural network automatically. The proposed system consists of the antecedence neural network, the consequent neural network, and the fuzzy operational part, For dissolving the ambiguity of recognition due to input variance in the neuro-fuzzy inference system, the antecedence’s fuzzy proposition of the inference rules are automatically produced by error back propagation learining rule. Therefore, when the fuzzy inference is made, the shape of membership functions os adaptively modified according to the variation. The antecedence neural netwerk constructs a separated MNN(Model Classification Neural Network)and LNN(Line segment Classification Neural Networks)for dissolving the degradation of recognition rate. The antecedence neural network can overcome the limitation of boundary decisoion characteristics of nrural network due to the similarity of extracted features. The increased recognition rate is gained by the consequent neural network which is designed to learn inference rules for the effective system output.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1996.10b
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• pp.628-631
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• 1996

This paper proposes a surface recognition algorithm which determines the types of contact surfaces by fusing the information collected by the multisensor system, consisted of the optical tactile and force/torque sensors. Since the image shape measured by the optical tactile sensor system, which is used for determining the surface type, varies depending on the forces provided at the measuring moment, the force information measured by the f/t sensor takes an important role. In this paper, an image contour is represented by the long and short axes and they are fuzzified individually by the membership function formulated by observing the variation of the lengths of the long and short axes depending on the provided force. The fuzzified values of the long and short axes are fused using the average Minkowski's distance. Compared to the case where only the contour information is used, the proposed algorithm has shown about 14% of enhancement in the recognition ratio. Especially, when imposing the optimal force determined by the experiments, the recognition ratio has been measured over 91%.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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• v.32B no.1
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• pp.50-63
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• 1995

In this paper, we propose a face recognition method using a neuro-fuzzy algorithm. In the preprocessing step, we extract the face part from the background image by tracking face boundaries. Then based on the a priori knowledge of human faces we extract the features such as widths of eyes and mouth, and distances from eye to nose and nose to mouth. In the recognition step. We use a neuro-fuzzy algorithm that employs a fuzzy membership function and modified error backpropagation algorithm. The former absorbs the variation of feature values and the latter shows good learning efficiency. Computer simulation results with 20 persons show that the proposed method gives higher recognition rate than the conventional ones.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.175-178
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• 1997

최근들어 가전제품은 90년대를 전후로 고품질화, 고기능화, 다양화, 지능화로의 추세가 한층 가속화되도 있다. 즉 퍼지, 신경회로망, 카오스, 유전자 알고리즘등으로 대표되는 soft computing 기술을 적용하여 가전제품의 인공지능화를 추구해 왔으며 한편으로는 첨단이론을 적요안 가전제품의 수명은 점점 단축되고 있는 실정이다. 한편 환경보호에 대한 사회 전반적인 인식의 확대호 에너지 절약에 대한 관심이 고조되고 있다. 따라서 세탁기 사용에 있어서 세탁량을 정확히 감지하여 오감지로 인한 과도한 세탁수 사용을 방지할 수 있는 알고리즘을 개발하면 한정된 에너지를 절약하는데 큰 기여를 할 수 있다. Soft computing 기술의 하나인 Rough set 이론을 적용하여 세탁량(포량)감지 알고리즘개발에 관해 기술한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.208-211
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• 2006

본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 고장신호를 얻기 위하여 구축하였으며, 취득된 데이터를 이용하여 진단 알고리즘을 구축하였다. 취득된 데이터 중에서 진단을 위해 사용될 훈련데이터는 퍼지 기반 클러스터링 기법을 이용하여 신뢰성 높은 데이터를 선택하여 고장별 신호를 추출하였다. 진단 알고리즘으로는 데이터를 주성분 분석기법을 적용하였으며, 최종 분류를 위해 Euclidean 기반 거리척도 기법을 이용하였다. 다양한 부하 및 고장신호에 대하여 제안된 방법을 적용하여 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.387-389
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• 2009

본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경 회로망을 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. 제안된 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층의 연결가중치는 1로서 입력층의 입력벡터는 그대로 은닉층으로 전달되고 은닉층은 FCM(Fuzzy C-means Clustering)방법을 통하여 뉴런의 출력 값으로 내보낸다. 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습되어진다. 네트워크의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의한 퍼지추론의 결과로 얻어진다. 제안된 RBF 신경회로망은 여러 종류의 machine learning 데이터에 적용하여 패턴분류기로서의 성능을 평가받는다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.38 no.3
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• pp.55-60
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• 2001

In this paper a new algorithm is introduced to enhance the fingerprint image effectively using fuzzy logic. Our approach is not constrained to a particular image size and scale. It rather handle different conditions of noise and image scale. Ridges are thinned while the image is enhanced along the same orientation as the ridges. The problem of false minutia can be also resolved.