• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.23 no.2
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• pp.25-36
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• 2005

In this study, we suggested a new approach method forecasting distribution demand of urban rail transit usign fuzzy control, with intend to reflect irregularity and various functional relationship between trip length and distribution demand. To establish fuzzy control model and test this model, the actual trip volume(production, attraction and distribution volume) and trip length (space distance between a departure and arrival station) of Daegu subway line 1 were used. Firstly, usign these data we established a fuzzy control model, nd the estimation accuracy of the model was examined and compared with that of generalized gravity model. The results showed that the fuzzy control model was superior to gravity model in accuracy of estimation. Therefore, wwe found that fuzzy control was able to be applied as a effective method to predict the distribution demand of urban rail transit. Finally, to increase the estimation precision of the model, we expect studies that define membership functions and set up fuzzy rules organized with neural networks.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.65-72
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• 2000

In this paper we propose the new binary image matching algorithm called the Fuzzy logic induced Hausdorff Distance(FHD) for finding the maximally matched image with the query image. The membership histogram is obtained by normalizing the cardinality of the subset with the corresponding radius after obtaining the distribution of the minimum distance computed by the Hausdroff distance between two binary images. in the proposed algorithm, The fuzzy influence method Center of Gravity(COG) is applied to calculate the best matching candidate in the membership function described above. The proposed algorithm shows the excellent results for the face image recognition when the noise is added to the query image as well as for the character recognition.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.109-112
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• 2006

본 논문은 클래스들의 대표값들과 입력 벡터와의 거리를 사용한 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 이 새로운 퍼지 학습을 supervised IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 이 새로운 신경회로망은 안정성을 유지하면서도 유연성을 가지고 있다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 supervised IAFC 신경회로망 4는 오류 역전파 신경회로망과 LVQ 알고리즘보다 성능이 우수하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.4
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• pp.354-358
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• 2001

This paper presents a fuzzy neural network model which solves the underutilization problem. This fuzzy neural network has both stability and flexibility because it uses the control structure similar to AHT(Adaptive Resonance Theory)-l neural network. And this fuzzy nenral network does not need to initialize weights and is less sensitive to noise than ART-l neural network is. The learning rule of this fuzzy neural network is the modified and fuzzified version of Kohonen learning rule and is based on the fuzzification of leaky competitive leaming and the fuzzification of conditional probability. The similarity measure of vigilance test, which is performed after selecting a winner among output neurons, is the relative distance. This relative distance considers Euclidean distance and the relative location between a datum and the prototypes of clusters. To compare the performance of the proposed fuzzy neural network with that of Kohonen Self-Organizing Feature Map the IRIS data and Gaussian-distributed data are used.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.301-304
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• 2007

학습법칙은 신경회로망의 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문은 데이터와 클러스터들의 대표값들 사이의 거리를 고려하여 학습률을 정하는 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 클러스터들의 대표값을 조정할 때, 이러한 고려는 outlier에 비하여 결정경계선 근처에 있는 데이터의 반영도를 높임으로써 outlier의 클러스터의 대표값에 미치는 영향도를 낮출 수 있다. 따라서 outlier들이 결정경계선을 악화시키는 것을 방지할 수 있다. 이 새로운 퍼지 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 제안한 퍼지 신경회로망과 다른 감독 신경회로망들의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 제안한 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.195-198
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• 2002

본 논문에서는 영상 해석 알고리즘의 하나인 원형 패턴 벡터 알고리즘과 퍼지 추론을 사용하여 손가락으로 커서를 제어하는 인터페이스를 구현하였다. 최대 원형 이동법을 이용하여 물체의 무게 중심점을 찾아서 그 점에서 원형 패턴 알고리즘을 적용하면 외곽가지 거리 스펙트럼을 추출할 수 있다. 손에 대한 조건을 제시하여 일치하는 스펙트럼이 추출되면 손으로 인식하게 하였다. 커서의 방향제어는 크게 수평 방향과 수직 방향으로 나눌 수 있다. 커서의 수평 방향은 거리 스펙트럼에 의해 지시 손가락 부분을 찾아서 평면 좌표로 해석하여 제어 하였고, 커서의 수직 방향은 최대 원형의 크기와 손의 최대 크기를 입력 받아 퍼지 추론하여 커서의 위치를 제어 하였다. 퍼지 추론을 이용함으로써 기존의 불연속적인 커서의 수직 방향 제어를 좀 더 유연하고 연속적으로 제어 할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.2
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• pp.66-69
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• 1997

In this paper a fuzzy similarity measure is proposed. The proposed fuzzy similarity measure considers the relative distance between data and cluster centers in addition to the Euclidean distance to decide the degree of similarity. The boundary of a cluster center is constracted on the competitive region and expanded on the less competitive region. This result shows the possibility of using relative distance as a similarity measure.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.1
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• pp.1-6
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• 2007

The similarity measure is derived with distance measure, and the proposed similarity measure is proved to verily the usefulness. Conventional similarity measure which is constructed through fuzzy number and Center of Gravity(COG) is introduced, furthermore two similarity measures are compared through various types of membership function.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.369-372
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• 2022

본 논문에서는 장애물 객체의 회전 벡터를 이용하여 VR 환경에서의 효율적으로 음향 처리 및 합성하는 방법을 제안한다. 현실에서 소리와 장애물이 있을 때, 소리는 장애물의 형태에 따라 퍼지면서 전파되는 형태를 보여준다. 이 같은 특징을 가상현실 환경에 유사하게 음향 처리하고자 하며 이를 위해 장애물 객체의 위치와 소리의 근원지 위치를 입력으로 소리의 전파 형태를 근사한다. 이때 모서리 부근에서 표현되는 소리의 회전을 계산하기 위해 장애물의 회전벡터(Curl vector)를 기반으로 소리의 회전을 추출하였으며, 장애물 형태를 컨볼루션(Convolution)하여 소리가 바깥 방향으로 전파되는 형태를 모델링한다. 또한, 장애물과 소리 벡터 사이의 거리, 소리 근원지와 소리 벡터 사이의 거리를 계산하여 소리의 크기를 감쇠 시켜 주며, 최종적으로 장애물 주변으로 퍼지는 벡터 모양인 외부벡터를 합성하여 장애물로부터 외부로 퍼지는 벡터의 방향을 설정한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리는 장애물과의 거리와 형태를 고려하여 퍼지는 사운드 벡터 형태를 보여주며, 소리 위치에 따라 소리 감소 패턴이 변경되고, 장애물 모양에 따라 흐름이 조절되는 결과를 보여준다. 이 같은 실험은 실제 현실에서 소리가 장애물의 모양에 따라 나타나는 소리의 변화 및 패턴을 거의 유사하게 표현할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.300-303
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• 2007

지문자는 청각장애인이 사용하는 수화로 표현하지 못하는 한글 문자를 알파벳으로 표시하기위한 손 제스처이다. 본 논문에서는 추출된 손 영역의 무게 중심과 퍼지 논리를 이용하여 지문자를 인식하는 알고리즘을 제안하고, 한글 문자를 표현하는 시스템을 개발한다. USB 카메라로부터 얻어진 영상에서 히스토그램을 이용하여 손의 피부색 영역을 추출하고, 영상 마스크를 이용하여 피부색이 아닌 배경 영역을 제거한다. 문턱 값을 사용하여 얻어진 이진화된 영상에서 손의 영역을 검출하고, 무게 중심을 이용하여 손 중심과 손가락 끝의 거리를 측정한다. 얻어진 거리 정보에 퍼지 기법을 적용하여 손가락의 굽힘 정도를 판단하고, 손 모양 데이터베이스에서 손가락 굽힘 정도와 가장 근사한 한글 문자를 선택한다.