• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.441-449
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• 2007

영상 분할을 위한 클러스터링에서는 방대한 계산량과 전형적인 분할 오류가 중요한 문제점으로 지적되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 최소화하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 마커-제어 유역변환(marker- controlled watershed transform)에서 마커는 영역 확장의 시작점이므로, 분할된 각 영역을 대표하는 성질을 가진다. 따라서 마커 화소로 제한하는 클러스터링으로 계산 복잡도를 줄일 수 있다. 제안한 기법에서는 가보 필터(gabor filter)의 질감 에너지에서 마커를 선택하고, FCM(fuzzy c-means) 클러스터링으로 마커의 군집을 형성하며, 유역변환에서 생성된 영역들을 마커의 군집정보를 이용하여 병합한다. Brodatz 영상 조합에 대한 성능 실험에서 클러스터링 특유의 얼룩(blob) 분할 오류를 현저하게 개선하였으며, 영상 분할 소요 시간 비교에서 기존의 FCM 클러스터링 알고리즘보다 소요 시간이 적었다. 또한, 전체적으로 일정한 분할 소요시간을 보여주었다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1996년도 춘계학술대회논문집; 부산수산대학교, 10 May 1996
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• pp.235-239
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• 1996

분류가 모서리에 충돌할 때 발생하는 순음성 소리인 쐐기소리(edgetone)는 공력음향의 대표적인 현상으로서 지금까지 수많은 연구가 있어 왔으며 그 대부분의 특성이 규명되었다고 할 수 있다. 쐐기소리의 발생기구인 되먹임(feedback) 이론을 처음으로 제안한 이는 Powell로서 그는 되먹임사이클의 위상조건에 의하여 주파수특성에 관한 모델을 제안하였으며, 최근 그 모델의 위상인자에 관하여 Kwon은 새로운 값을 제안한 바 있다. 그런데, 쐐기소리의 이론은 주로 분류가 쐐기나 벽에 충돌할 경우에 집중되어 왔으며 분류가 원통에 충돌하여 발생하는 경우에 관한 연구는 Krothapalli의 초음속분류에 관한 연구와 Mochizuki등의 아음속분류에서 원통지름의 영향에 관한 연구를 들 수 있을 뿐이다. Mochizuki등은 원통의 지름이 노즐의 높이보다 작은 경우에 쐐기 소리의 주파수가 원통의 와류이탈(vortex shedding) 주파수와 같은 것을 관찰하였다. 그러나 분류와 원통이 작용하여 발생하는 쐐기소리의 주파수 특성에 관한 이론적 해석을 시도한 연구는 없으며 또한 방사음장의 특성에 관하여도 Han과 Kwon에 의한 모델이 발표된 바 있으나 실험적으로 입증되지 못하였다. 따라서, 본 연구의 목적은 2 fig.1과 같이 2차원 분류가 원통에 충돌할 때 발생하는 쐐기소리의 주파수특성의 정량적인 모델을 세우고 방사음장의 지향특성의 이론 모델을 확립하는 것이다. 먼저 주파수특성을 실험하고 되먹임이론을 적용하여 분석하므로써 유효음원의 위치를 구하고 또한, 수직벽에 작용하여 발생하는 충돌음(impinging tone)의 경우를 실험하여 주파수특성을 비교 고찰하므로써 유효음원의 위치에 관한 이론을 입증한다. 아울러 원통과 평면벽의 각 경우에 방사음장의 지향특성을 측정하고 고찰한다.2,5,6]을 단계별로 고찰하여, 점점 까다로워져 가는 선박 진동규제[3,4]에 대처하고 승무원의 안락성에 대한 욕구, 구조물의 안전성, 장비의 성능보존이 만족되는 저진동 선박의 건조를 위해 향후 해결해야할 과제들을 도출하여 선박진동분야이 연구개발 방향을 제시하고자 한다. 하는 것은 진단의 정밀도에 문제가 있을 것으로 생각된다. 따라서 언어적진리치가 도입되어 [상당히 확실], [확실], [약간 확실] 등의 언어적인 표현을 이용하여 애매성을 표현하게 되었다. 본 논문에서는 간이진단 결과로부터 추출된 애매한 진단결과중에서 가장 가능성이 높은 이상원인을 복수로 선정하고, 여러 종류의 수치화할 수 없는 언어적(linguistic)인 정보ㄷㄹ을 if-then 형식의 퍼지추론으로 종합하는 회전기계의 이상진단을 위한 정밀진단 알고리즘을 제안하고 그 유용성을 검토한다. 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on both

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 24 Nov. 1995
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• pp.289-295
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• 1995

구조물의 동적부하에 대한 동적변형 응답을 정확히 예측하고, Over Design이나 Under Design이 아닌 합리적인 설계방안의 개발은 중요한 과제이다. 동적강도해석이나 소음 승차감과 같은 진동 및 충격에 기인하는 제반 문제를 복잡한 구조물을 대상으로 합리적으로 처리하기 위한 Dynamic Design Analysis는 높은 신뢰성의 추구와 더불어 필요불가결한 기술이 되고 있다. 동적해석 방법으로는 현재 유한요소법이 널리 사용되고 있으며 여러 종류의 범용 프로그램들이 보급되어 있는 실정이다. 그러나 특히 동적문제에 있어서는 형상이나 거동이 복잡한 구조물의 경우, 또는 차량의 차체와 같이 많은 장착물이 부착된 경우에는 유한요소법의 적용이 곤란하여, 지금까지 대처할 수 있는 유용한 방법이 없었다. 따라서 비교적 용이하고 간단하게 적용가능한 진동실험을 기초로 한 구조물의 동적 응답해석 및 설계 방안의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 진동시험으로 얻어진 부분구조물의 응답특성과 결합특성으로부터 결합 후의 응답특성을 예측할 수 있는 방법을 전달함수합성이론을 기초로하여 프로그래밍 package화 한다. 그리고 평판구조물에 대하여 진동시험과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 개발된 방법의 타당성을 검증한다. 또한 실제 차량에서 차체만의 진동시험과 엔진의 자유진동시험에 의한 시험데이터로부터 차체와 엔진이 마운트 결합된 후의 진동특성을 예측한다. 진동시험시에 입력과 출력에 노이즈가 필연적으로 혼입되어 주파수응답함수의 크기(magnitude)와 위상(phase)을 왜곡시킨다. 특히 위상의 왜곡은 복소수연산을 하는 전달함수합성법의 결과에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 데이타 획득시 입력과 출력의 시간지연으로 생기는 위상왜곡을 보정하는 방법을 제시하고, 그 개선 정도를 조사한다.는 소견의 확실도로서 가능성을 표현한 것이다. 예를 들면, 진동진폭 스펙트럼상에 2X 성분이 상당히 크게 나타나 정렬불량의 가능성이 0.7 정도라고 판정하는 것 등은 이러한 수치적진리치를 이용하는 방법이다. 그러나 상기의 수치적 표현만으로는 확실도를 한개의 수치로서 대표하게 하는 것은 진단의 정밀도에 문제가 있을 것으로 생각된다. 따라서 언어적진리치가 도입되어 [상당히 확실], [확실], [약간 확실] 등의 언어적인 표현을 이용하여 애매성을 표현하게 되었다. 본 논문에서는 간이진단 결과로부터 추출된 애매한 진단결과중에서 가장 가능성이 높은 이상원인을 복수로 선정하고, 여러 종류의 수치화할 수 없는 언어적(linguistic)인 정보ㄷㄹ을 if-then 형식의 퍼지추론으로 종합하는 회전기계의 이상진단을 위한 정밀진단 알고리즘을 제안하고 그 유용성을 검토한다. 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on bot

• 한국통신학회논문지
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• 제35권4B호
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• pp.566-575
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• 2010

동적인 네트워크 공격에 대응하기 위하여 인공 신경망, 유전 알고리즘, 면역 알고리즘과 같은 지능적 기술들이 공격 탐지에 적용되어 왔으며 최근에는 인공 면역 체계를 이용한 공격 탐지가 활발히 연구되고 있다. 기존의 인공면역체계 기반의 공격 탐지 기법들은 주로 자기 세포 집합과 비교를 통하여 항원을 인지하고 제거하는 부정 선택 원리만을 이용하였다. 그러나 실제 네트워크에서는 정상 상태와 비정상 상태가 거의 유사한 상태를 보이는 경우가 발생하므로 오탐지가 빈번히 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 새로운 인공면역체계 기반의 공격 탐지 및 대응 기법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 제안하는 기법에서는 인간면역 체계에서 발생하는 수지상 세포와 T 세포의 면역 상호 작용을 적용하여 버퍼 점유율 변화를 이용한 검출기 집합을 발생시키고 공격 탐지 모듈과 대응 모듈을 다음과 같이 설계하였다. 첫째, self/non-self 구별을 위한 부정 선택 원리를 이용하여 검출기 집합을 발생시킨다. 둘째, 공격 탐지 모듈에서는 발생된 검출기 집합을 이용하여 네트워크 이상 상태를 탐지하고 경고 신호를 발생시킨다. 이때 오탐지를 줄이기 위하여 위험이론을 적용하며 위험도를 추측하기 위해 퍼지 이론을 이용한다. 마지막으로 공격 대응 모듈에서는 역추적된 공격 노드에 제어 신호를 전송 하여 공격 트래픽을 제한하도록 한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.233-237
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• 2005

수화의 인식 및 표현 기술에 대한 관련 연구는 수화 인식을 통한 건청인과의 의사 전달, 가상현실에서의 손동작 인식 등을 대상으로 여러 방면으로의 접근 및 연구 결과를 도출하고 있다. 그러나 이들 연구의 대부분 데스크탑 PC기반의 수신호(Hand signal) 제어 및 수화 - 손 동작 인식에 목적을 두었고 수화 신호의 획득을 위하여 영상장비를 이용하였으며 이를 바탕으로 단어 위주의 수화 인식 및 표현에 중점을 둔 수화 인식 시스템의 구현을 통해 비장애인과의 자유로운 의사소통을 추구하고 있다. 따라서 본 논문에서는 햅틱 장치로부터 사용자의 의미있는 수화 제스처를 획득하기 위한 접근 방식을 차세대 착용형 PC 플랫폼 기반의 유비쿼터스 환경으로 확대, 적용시켜 제스처 데이터 입력 모듈로부터 새로운 정보의 획득에 있어 한계성을 극복하고 사용자의 편의를 도모할 수 있는 효율적인 데이터 획득 방안을 제시한다. 또한 퍼지 알고리즘 및 RDBMS 모듈을 이용하여 언제, 어디에서나 사용자의 의미 있는 문장형 수화 제스처를 실시간으로 인식하고 표현하는 수화 제스처 인식기를 구현하였다. 본 논문에서는 수화 제스처 입력 모듈(5th Data Glove System과 $Fastrak{\circledR}$)과 차세대 착용형 PC 플랫폼(embedded I.MX21 board)간의 이격거리를 반경 10M의 타원 형태로 구성하고 규정된 위치로 수화 제스처 데이터 입력모듈을 이동시키면서 5인의 피실험자에 대하여 연속적으로 20회의 반복 실험을 수행하였으며 사용자의 동적 제스처 인식 실험결과 92.2% 평균 인식률을 도출하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제50권7호
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• pp.339-349
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• 2001

This paper suggests an optimal identification method for complex and nonlinear system modeling that is based on Fuzzy-Neural Networks(FNN). The proposed Hybrid Identification Algorithm is based on Yamakawa's FNN and uses the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. In this paper, the FNN modeling implements parameter identification using HCM algorithm and hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. We use a HCM(Hard C-Means) clustering algorithm to find initial apexes of membership function. The parameters such as apexes of membership functions, learning rates, and momentum coefficients are adjusted using hybrid algorithm. The proposed hybrid identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Also, an aggregated objective function(performance index) with weighting factor is introduced to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. According to the selection and adjustment of a weighting factor of an aggregate objective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity(distribution of I/O data), we show that it is available and effective to design an optimal FNN model structure with mutual balance and dependency between approximation and generalization abilities. To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace, the data of sewage treatment process and traffic route choice process.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.6040-6045
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• 2012

본 연구에서는 다종의 센서 데이터 및 시간 정보를 융합 활용하여 횡단보도 내에서 보행자의 안전 보행을 보조하는 시스템에 대한 설계와 시스템 성능 검증을 통한 안전 보행 보조를 지원하고자 한다. 따라서 설계한 보행자 안전 보조 시스템의 기본 동작 시나리오에 대한 연구 수행 및 시스템 동작을 위한 퍼지 제어를 수행하였고 더불어 환경 인식 및 시간 정보를 적극 활용하기 위하여 각 센서 데이터 처리를 위하여 미디언 필터링을 포함한 필터 처리를 적극 활용하였고, 이를 바탕으로 시간 정보를 첨부하여 최종적인 시스템 동작 알고리즘을 완성하였다. 추가적으로 활용하고 있는 센서들의 측정값은 기본적으로 불확실성을 내포하고 있기에 센서 결과 데이터를 융합하여 최소한의 신뢰성을 부여하고자 하였으며, 이를 간단한 실험 장비를 이용하여 검증하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권2호
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• pp.45-51
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• 2006

In this paper, we propose a new architecture of Information Granulation based genetically optimized Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (IG_gSOFPNN) that is based on a genetically optimized multilayer perceptron with fuzzy polynomial neurons (FPNs) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially information granulation and genetic algorithms. The proposed IG_gSOFPNN gives rise to a structurally optimized structure and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional SOFPNNs. The design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial of the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables) and addresses specific aspects of parametric optimization. In addition, the fuzzy rules used in the networks exploit the notion of information granules defined over system's variables and formed through the process of information granulation. That is, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. This granulation is realized with the aid of the hard c-menas clustering method (HCM). To evaluate the performance of the IG_gSOFPNN, the model is experimented with using two time series data(gas furnace process and NOx process data).

• 전기학회논문지
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• 제58권2호
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• pp.391-398
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• 2009

In this study, we introduce the design methodology of an optimized fuzzy cascade controller with the aid of hierarchical fair competition-based genetic algorithm(HFCGA) for ball & beam system. The ball & beam system consists of servo motor, beam and ball, and remains mutually connected in line in itself. The ball & beam system determines the position of ball through the control of a servo motor. The displacement change the position of ball leads to the change of the angle of the beam which determines the position angle of a servo motor. Consequently the displacement change of the position of the moving ball and its ensuing change of the angle of the beam results in the change of the position angle of a servo motor. We introduce the fuzzy cascade controller scheme which consists of the outer(1st) controller and the inner(2nd) controller as two cascaded fuzzy controllers, and auto-tune the control parameters(scaling factors) of each fuzzy controller using HFCGA. The inner controller controls the position of lever arm which corresponds to the position angle of a servo motor and the outer controller decides the set-point value of the inner controller. HFCGA is a kind of parallel genetic algorithms(PGAs), and helps alleviate the premature convergence being generated in conventional genetic algorithms (GAs). For a detailed comparative analysis from the viewpoint of the performance results and the design methodology, the proposed method for the ball & beam system which is realized by the fuzzy cascade controller based on HFCGA, is presented in comparison with the conventional PD cascade controller based on serial genetic algorithms.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.821-828
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• 2011

본 논문은 자동항로 추적(Track keeping control), 자동조타(Automatic steering), 자동 접이안(Automatic mooring control) 등으로 구성된 자동운항 시스템 중 자동조타장치의 성능 개선 알고리즘 개발에 대해 다루고 있다. 자동조타는 풍력 또는 조력 등의 영향으로부터 선박의 설정 항로와 실제 침로와의 차이를 계산하여 설정된 항로를 유지하며 항해하므로, 조타에 소요되는 선원의 지속적인 항해로 인한 운전 부담을 경감시키고 불필요한 타조작에 의한 항로 이탈을 줄임으로써 항해거리 단축과 연료비용을 절약할 수 있는 시스템이다. 선박의 모델링을 위하여 Nomoto 모델에 근거하여 전달함수를 구하고, 조종성능(Manoeuvirng) 편리성을 고려하여 타각 입력에 대한 선수각 응답으로 표시된 선박의 4자유도만을 고려한 선형 모델을 제안하고 선박 자동조타장치의 최대각과 타각율을 고려하여 Fuzzy제어기를 설계 하였고 PID제어기로 성능을 비교 분석하였다.