• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.235-237
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• 2003

본 논문에서는 음성인식을 위한 전처리 단계로 음성인식의 대상을 찾아내는 음성경계 추출에 대하여 기술한다. 음성경계 추출을 위한 특징 벡터로는 시간 정보인 RMS와 주파수 정보인 MFBE를 사용한다. 사용하는 알고리즘은 학습을 통해 규칙을 생성하는 퍼지연상기억장치에 음성의 시간 정보를 적용하기 위해 순환노드를 추가한 새로운 형태의 순환 퍼지연상기억장치를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.335-338
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• 2004

본 논문에서는 기존의 정보량(Entropy) 기반 클러스터링 기법을 향상시키기 위한 방법으로서 퍼지 정보량을 이용하였다 가우시안 혼합 모델을 이용하면, 프로토타입의 목적 함수를 이용하는 클러스터링 기법보다 향상된 결과를 얻을 수 있고, Parameter의 조정이 요구되지 않는다. 그러나, 가우시안 혼합 모델의 사용은 주어진 패턴 집합을 클러스터링하는데 계산량의 증가를 초래하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델의 정형화에 요구되는 계산량을 감소시키는 방법을 제시한다 또한 퍼지정보량(Fuzzy Entropy)을 적용하여 기존의 정보량 기반의 클러스터링 결과와 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1137-1139
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• 2007

본 논문에서는 다중고유얼굴 기반의 퍼지볼트를 이용하는 인증기법을 제안하였다. 다중고유얼굴을 형성하기 위한 중요정보는 사용자의 스마트카드에 저장하며, 이 정보들은 공유하려는 비밀정보 및 비밀키를 안전하게 보호하기위한 퍼지볼트 스킴에 적용하여 기존의 퍼지볼트 기반의 인증 프로토콜보다 한층 강화된 보안성을 확보하는 방안을 연구였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.325-328
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• 2008

본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 퍼지 논리 시스템의 멤버쉽 함수와 규칙의 구조는 불확실성이 존재하는 언어적인 정보 또는 수치적 데이터를 바탕으로 설계된다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부의 노이즈와 같은 불확실성을 효율적으로 취급할 수 없다. 그러나 Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 불확실성을 효과적으로 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 비교한다. 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 입자 군집 최적화(PSO : Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용한다. 마지막으로, 비선형 모델 평가에 대표적으로 이용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 입력 데이터에 인위적인 노이즈가 포함되었을 경우 Type-2 퍼지 논리 시스템이 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템보다 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.888-892
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• 2002

In this paper, parallel type fuzzy controller is designed by using a hybrid connected type fuzzy-PID controller and a model reference fuzzy controller. The first controller that consists a fuzzy-PI and a fuzzy-PD making a hybrid type fuzzy-PID controller plays a role as firstly reaching stable responses and secondly overcoming disturbance in plants. The second controller, model reference fuzzy controller, plays a role as reaching faster responses than other controllers. We have confirmed that we get rapid and stable responses and the controller overcomes disturbance in a short time when there happens disturbance by using parallel type fuzzy controller applying to DC motor in this paper.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.178-181
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• 2012

본 논문에서는 퍼지 콘트라스트와 HOG 기법을 이용한 감시 시스템을 제안한다. 제안된 감시 시스템은 감시 영상에서 명암 대비를 강조하기 위해 퍼지 콘트라스트 기법을 적용한 후, 감시 전/후 영상에 Substraction기법을 적용한다. Substraction 기법이 적용된 영상에서 히스토그램의 변화가 클 경우에는 침입자의 침입으로 간주한다. 침입으로 간주된 영상에서 감시 대상의 물체를 감시할 영상과 침입자를 실시간으로 추적하기 위한 영상으로 구분한다. 감시 대상의 물체를 감시할 영상에서는 퍼지 이진화를 적용한다. 퍼지 이진화를 적용한 영상에서 Blob 기법을 적용하여 객체화한 후, 침입된 침입자의 영상을 저장한다. 침입자를 실시간으로 추적할 영상에서는 HOG 기법을 적용한 후, SVM을 이용하여 움직이는 사람의 객체를 추적한다. 제안된 방법을 실시간 영상에 적용한 결과, 제안된 감시 시스템이 효율적으로 침입자를 감시하는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.363-371
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• 1999

In this paper proposes the optimal fuzzy controller design method using the genetic algorithm. Proposed method is that fuzzy rules and input - output scaling factors of the fuzzy controller are determined by using genetic algorithm that is very effectively in the optimization problem. The optimal fuzzy rules of servo system uses the fitness function which are the performance index in fuzzy controller. In order to verify excellent control performances of the proposed control method, we compare the control performance and characteristics about the proposed control method with a conventional fuzzy control method through a lot of simulations and experiments with one link manipulator.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.11a
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• pp.202-207
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• 1998

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 불확실한 비선형 시스템의 퍼지-신경 회로망 모델링을 제안하였다. 제안한 퍼지-신경 회로망 모델링을 위한 학습 알고리즘은 다음과 같은 세 단계로 나누어 진행한다. 첫 번째 단계에서는 퍼지 모델의 소속 함수의 중심간과 표준편차를 구하여 초기 퍼지소속 함수를 결정한다. 두 번째 단계에서는 새로운 알고리즘을 통하여 언어적 퍼지 규칙을 만든다. 마지막 세 번째 단계에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 중심값과 표준편차를 최적화함으로써 퍼지 모델의 소속 함수를 조절한다. 제안된 유전자 알고리즘의 장점은 흔히 신경 회로망에서 널리 쓰이는 역전파 알고리즘이 갖는 지역 최소점에 빠지는 현상이 없다는 것이다. 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위하여 일반적으로 가장 많이 쓰이는 비선형 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.523-528
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• 2002

기존의 자기 주도적 학습 평가들은 대부분의 선다형 또는 단답형 문항에 대해서 학습평가가 시험 점수로 제공되고, 학습 평가의 정도를 객관적으로 평가 할 수 얼어 학습의 효율성에 대해서 부정적인 시각도 있다. 본 논문에서는 학습자 스스로가 학습 능력 평가를 객관적으로 평가하기 위해 퍼지 이론의 삼각형 타입 소속 함수를 이용한 자기 주도적 학습 평가 방법을 제안한다. 제안된 자기 주도적 학습 평가 방법은 학습에 대해 시험 결과를 세 개의 퍼지 등급으로 분류하여 소속도를 계산하고 퍼지 등급표를 적용하여 최종 퍼지 등급도에 따라 시험 결과를 평가하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.473-476
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• 2015

본 논문에서는 영상의 명암도 분포도를 효과적으로 조정하기 위해 개선된 퍼지 스트레칭 기법을 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 스트레칭이 적용된 영상에서 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지영상에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집 크기에 대한 소속도와 중심과 흠집간의 거리에 대한 소속도를 구한 후에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집이 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM와 같은 시력 보정용 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확히 추출되고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.