• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.27 no.11
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• pp.103-110
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• 1990

This paper studies on an on-line recognition of handwritten Hangeul characters using the fuzzy inference. To solve the ambiguity due to the variations of writing style by writes, these handwri-tten characters are recognized by means of the fuzzy inference on the production rule which is generated with every relative position information between strokes. In order to reduce the processing time, a subgroup which is previously classified with the number of strokes of reference characters is selected according to the number of strokes of input character, and the tolerance limit of distances between input character and reference characters of a subgroup is introduced to reduce the reference characters which is applied to the fuzzy inference. Experimental results for handwritten Hanguel charters 3990 by 10 writers show the recognition rate of $99.5{\%}$and the average processing time of 0.4sec/character.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.4
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• pp.530-536
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• 2008

Localization is one of the fundamental problems in wireless sensor networks (WSNs) that forms the basis for many location-aware applications. Localization in WSNs is to determine the position of node based on the known positions of several nodes. Most of previous localization method use triangulation or multilateration based on the angle of arrival (AOA) or distance measurements. In this paper, we propose an enhanced centroid localization method based on edge weights of adjacent nodes using fuzzy modeling and genetic algorithm when node connectivities are known. The simulation results shows that our proposed centroid method is more accurate than the simple centroid method using connectivity only.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.423-426
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• 2007

클러스터링은 주어진 데이터 포인트들을 주어진 개수의 그룹으로 나누는 비지도 학습의 한 방법이다. 클러스터링의 방법 중 하나로 널리 알려진 퍼지 클러스터링은 하나의 포인트가 모든 클러스터에 서로 다른 정도로 소속될 수 있도록 함으로써 각 포인트가 하나의 클러스터에만 속할 수 있도록 하는 K-means와 같은 방법에 비해 자연스러운 클러스터 형태의 유추가 가능하고, 잡음에 강한 장점이 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 방법 중 소속도(membership)와 전형성(typicality)을 동시에 계산해 낼 수 있는 Possibilistic Fuzzy C-Means (PFCM) 방법에 Gath-Geva (GG)의 방법 을 적용하여 PFCM을 확장한다. 제안한 방법은 PFCM의 장점을 그대로 가지면서도, GG의 거리 척도에 의해 클러스터들 사이의 경계를 강조함으로써 분류 목적에 적합한 소속도를 계산할 수 있으며, 전형성은 가우스 형태의 분포에서 생성된 포인트들의 분포 함수를 정확하게 모사함으로써 확률 밀도 추정의 방법으로도 사용될 수 있다. 또한 GG 방법은 Gustafson-Kessel 방법과 달리 클러스터에 포함된 포인트의 개수가 확연히 차이 나는 경우에도 정확한 결과를 얻을 수 있다는 사실을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.51-54
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• 2002

본 논문은 글자 문서를 배경으로 사용자의 손가락 이동에 의하여 일정한 영역을 그린 후, 영역내의 한글영상을 편집 가능한 에디터에 출력하는 시스템을 구현하였다. 영상의 전처리 단계에서는 문서 배경과 손영역을 분리하고 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 추출한다. 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용하여 손을 인식한 후, 거리 스펙트럼으로 손가락 위치를 찾는다. 손가락의 움직임에 의해 선택되어진 문자 영역을 추출한 후, 한글 자소 간 히스토그램을 이용하여 추출된 문자 이미지 영역에서 문자단위로 분할하고 다양한 크기의 문자를 표준화한다. 퍼지 추론을 적용한 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 표준 패턴문자와 입력문자의 특징벡터를 비교하여 문자를 인식하게 함으로써 사용자가 원하는 영역의 문자들을 수정 가능한 문서로 변환하였다

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.151-154
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• 2003

본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.121-124
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• 2005

Interval-valued fuzzy sets were suggested for the first time by Gorzalczang(1983) and Turken(1986). Based on this, Wang and Li extended their operations on interval-valued fuzzy numbers. Recently, Hong(2002) generalized results of Wang and Li and extended to interval-valued fuzzy sets with Riemann integral. In this paper, we define a distance measure on interval-valued fuzzy numbers using Choquet integral with respect to a classical measure and investigate their properties.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.239-240
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• 2008

본 논문에서는 Subtractive clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network (FRBFNN)의 규칙 수를 자동적으로 생성하는 방법을 제시한다. FRBFNN은 멤버쉽 함수로써 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 Fuzzy C-Means clustering 알고리즘에서 사용하는 거리에 기한 멤버쉽 함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정하는 구조이다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 하는 Subtractive clustering 알고리즘을 사용하여 퍼지 규칙의 수와 같은 의미를 갖는 분할할 입력공간의 수와 분할된 입력공간의 중심값을 동정하며, Least Square Estimator (LSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.40-42
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• 2001

Most people have to deal with color and color problems occasionally. There are many strange things about color and color vision that most people do not notice. Even though color seems intuitive and simple it is not. In this paper, we modeled the color using fuzzy set theory. The proposed fuzzy color model is based on the Munsell color space. We defined several fuzzy color terminologies, and proposed a extended center of gravity defuzzification mthod for fuzzy color set. Finally, three distance measures between fuzzy colors were also formulated.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.291-294
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• 2003

많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 하지만 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자와 취향이 가장 유사한 뉴스그룹을 코호넨 신경망을 이용하여 분류하는 서비스를 제공한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 뉴스 필터링 시스템의 분류 성능을 평가하기 위하여 유클리드 거리 면에서 비교한 결과, 제안한 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.419-422
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• 2004

본 논문에서는 신경망 학습을 위한 데이터 획득시 생길 수 있는 오차를 줄이기 위해 획득 데이터에 대한 전처리 과정을 퍼지로써 구현하는 알고리즘을 제안하였다 신경망은 주어진 정보를 이용하여 학습을 가능하게 함으로써 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다 그러나 이는 학습에 사용하는 데이터에 오차가 포함되지 않는다는 점을 전제로 하고 있다. 그런데 데이터 획득과정이 인간의 주관적 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 경우 학습 데이터는 오차가 존재할 수 있다. 학습 데이터의 오차를 줄이기 위해 조기에 획득된 데이터를 분석하고 추가적인 후보 데이터를 선정하여 데이터 획득 과정에서 큰 영향을 미치는 물체의 거리와 크기를 모두 고려할 수 있도록 퍼지 모델로써 구현하고자 한다.