• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.18 no.1
• /
• pp.139-144
• /
• 2008

Generally, real system that is the object of decision-making is very variable and sometimes it lies situations with uncertainty. To solve these problem, it has used statistical methods as significance level, certainty factor, sensitivity analysis and so on. In this paper, we propose a method for fuzzy decision-making based on MFAC(Multiple Fuzzy Alpha Cut) to improve the definiteness of classification results with similarity evaluation. In the proposed method, MFAC is used for extracting multiple a ${\alpha}$-level with proximity degree at proximity relation between relative Hamming distance and max-min method and for minimizing the number of data which are associated with the partition intervals extracted by MFAC. To determine final alternative of decision-making, we compute the weighted value between extracted data by MFAC From the experimental results, we can see the fact that the proposed method is simpler and more definite than classification performance of the conventional methods and determines an alternative efficiently for decision-maker by testing significance of sample data through statistical method.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.547-556
• /
• 2005

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 제계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 모드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계변수를 통적으로 조정하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산행렬을 계산한 후 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유벡터를 구하므로 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후 특징 벡터를 추출한다. 따라서 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.14 no.9
• /
• pp.229-239
• /
• 2016

The aim of this paper is to extend the TOPSIS(Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution) to the fuzzy environment for solving the new professor selection problem in a university. In order to achieve the goal, the rating of each candidate and the weight of each criterion are described by linguistic terms which can be expressed in trapezoidal fuzzy numbers. In this paper, a vertex method is proposed to calculate the distance between two trapezoidal fuzzy numbers. According to the concept of the TOPSIS, a closeness coefficient is defined to determine the ranking order of all candidates. This research derived; 1) 4 evaluation criteria(research results, education and research competency, personality, major suitability) for new professor selection, 2) the 5 step procedure of the proposed fuzzy TOPSIS method for the group decision, 3) priorities of 4 candidates in the new professor selection case. The results of this paper will be useful to practical expert who is interested in analyzing fuzzy data and its multi-criteria decision-making tool for personal selection problem in personal management. Finally, the theoretical and practical implications of the findings were discussed and the directions for future research were suggested.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.20-20
• /
• 2017

궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.51-56
• /
• 2003

The main goal of existing mobile robot system was a complete autonomous navigation and the vision information was just used as an assistant way such as monitoring For this reason, the researches have been going towards sophistication of autonomousness gradually and the production costs also has been risen. However, it is also important to control remotely an inexpensive mobile robot system which has no intelligence at all. Such systems may be much more effective than fully autonomous systems in practice. Visual information from a simple camera and distance information from ultrasonic sensors are used for this system. Collision avoidance becomes the most important problem for this system. In this paper, we developed a force feedback joystick to control the robot system remotely with collision avoiding capability. Fuzzy logic is used for the algorithm in order to implement the expert s knowledge intelligently. Some experimental results show the force feedback joystick werks very well.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
• /
• v.42 no.4
• /
• pp.15-20
• /
• 2005

If we can forecast the replacement time of engine oil, we extend the life-time of our engine and increase the continued ratio. But, the replacement times of engine oil is influenced by the following elements: the distance that cars or vehicles travel, vehicles that run a short range, types of engine oil etc. that run a long distance. In this paper, We forecast engine oil replacement times by using fuzzy neural network algorithm. This algerian uses the data of distance covered, color of engine oil etc. Through a sequence of simulation, the exchange system of intelligence style engine oil decides on the replacement times of engine oil quite accurately. Therefore, We expect vehicles to become more convenient if the above algorithm is a lied to the present types of cars.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.81-90
• /
• 2007

This paper shows an intelligent disease diagnosis system for public. Our system deals with 30 diseases and their typical symptoms selected based on the report from Ministry of Health and Welfare, Korea. Technically, the system uses a modified FCM algorithm for clustering diseases and the input vector consists of the result of user-selected questionnaires. The modified FCM algorithm improves the quality of clusters by applying symmetrically measure based on the fuzzy theory so that the clusters are relatively sensitive to the shape of the pattern distribution. Furthermore, we extract the highest 5 diseases only related to the user-selected questionnaires based on the fuzzy membership function between questionnaires and diseases in order to avoid diagnosing unrelated disease.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.22 no.8
• /
• pp.1698-1706
• /
• 1997

In this paper, we envisioned a multimedia object recognition system processing and combinig information from all available sources, such as 2-D, 3-D, color and sound data. Out of the overall system, we proposed 3-D information extraction and object recognition methods. Firstly, surfaces are classified by z-gradient from the range data, surface features are extracted using the intersection of normal vectors. Also feature relationship such as intersection angle and distance is established between the surfaces. Secondly, recognition is accomplished by matching process which is improtant step in the image understanding systems. Matching process is very improtant procedures because of more general and more efficient method is needed in the field of multimedia sytem. Therefore, we focused the proposal of matching process and in this article, first of all, we deal with the matching process of the 3-D object. Similarity measures are calculated.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.21 no.5
• /
• pp.967-973
• /
• 2017

Clustering is one of the most well-known unsupervised learning methods that clusters data into homogeneous groups. Clustering has been used in various applications and FCM is one of the representative methods. In Fuzzy C-Means(FCM), however, cluster centers tend leaning to high density areas because the Euclidean distance measure forces high density clusters to make more contribution to clustering result. Previously proposed was density-independent clustering method, where cluster centers were made not to be close each other and relived the center deviation problem. Density-independent clustering method has a limitation that it is difficult to specify the position of the cluster centers. In this paper, an enhanced density-independent clustering method with an additional term that makes cluster centers to be placed around dense region is proposed. The proposed method converges more to real centers compared to FCM and density-independent clustering, which can be verified with experimental results.

• The Magazine of the IEIE
• /
• v.39 no.7
• /
• pp.54-61
• /
• 2012

우리 몸에서 가장 중요한 것은 얼굴과 두 눈이고, 아름다움도 얼굴에서 나온다. 세상에서 가장 아름다운 여인으로 서양에서는 클레오파트라(Cleopatra)이고, 동양은 양귀비(楊貴妃, 719~756)를 대표적 예로 든다. 미국 캘리포니아 대학의 Zadeh 교수는 강의 시 휴식시간에 '어느 교수의 부인이 아름다운가?' 라는 농담을 하면서 제일 예쁜 여자는 A그룹, 그 다음은 B 그룹 등으로 구분하는데 착안하여 Fuzzy 개념을 발견(1965)하였고, 그 후 연구계 및 산업체에서 이 이론을 확장해 퍼지세탁기, 퍼지냉장고 등이 가전 시장을 석권한 바 있다. 한편, 2004년 미국 하버드대 기숙사에서 친구와 함께 재미삼아 페이스북을 만든 마크 저커버그(28). 여자친구의 사생활을 여기에 올려 이별의 아픔을 맛보기도 했던 그가 8년 만에 세계적 282억 달러의 부호가 됐다. 세계 인터넷업계가 가슴을 졸이며 기다려온 페이스북의 기업공개(IPO 주식상장)를 통해서다. 1783년 스위스 수학자인 오일러(Euler, 1707~1783) : 학문적으로 방대한 업적을 남긴 만큼 오일러의 인생도 파란만장했다. 그는 20대 초반의 젊은 나이에 병으로 한쪽 눈을 실명하는 불운을 겪기도 했다. 러시아로 돌아간 말년에는 수학문제를 풀기위해서 사흘 밤낮을 꼬박 몰두하다 다른 쪽 시력마저 잃게 된다. 당시 파리아카데미에서는 수여하는 권위 있는 상을 수상하고자 저명한 수학자들도 몇 개월 붙잡는 어려운 문제를 단 사흘 만에 풀었는데 너무나 집중한 나머지 실명한 것이었다. 양쪽 눈을 모두 잃었지만 오일러는 비서에게 자신의 생각들을 받아 적게 하는 방식으로 계속해서 훌륭한 업적을 남겼다. 양 눈(안(眼)) 사이 거리는 6.5cm, 이 시각차가 오늘 3D TV 시대를 열었다. 본고에서는 최근 관심이 고조된 저커버그의 페이스북과 오일러 e에 관해 요약했다.