• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.207-210
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• 2002

본 논문에서는 인간과 MR(Mobile Robot)이 일정한 거리를 유지하면서 인간을 추종할 수 있도록 퍼지 제어기를 이용한 지능적 추론 방법을 제안하였다. 로봇은 다중 초음파 센서와 PC 카메라를 사용하여 인간과 로봇의 거리와 위치를 인지하고 로봇의 진행 방향과 속도를 퍼지 추론하는 방법을 사용하였다. 먼저 초음파 센서와 카메라를 사용하여 주변 환경에 대한 정보를 획득하고 주변환경을 표현하는 것이 중요하다. 센서와 카메라에 의해 입수된 정보로부터 로봇을 제어할 수 있도록 속도와 방향을 이용하여 추론하고 로봇을 제어하였다. 논문에서 제안된 퍼지 로직 알고리듬의 유용성을 검증하기 위해 실제 Mobile Robot을 이용한 주행실험을 반복 시행하여 요구된 결과를 얻음으로써 퍼지로직 제어기의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.315-316
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• 2011

일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴을 이용하여 유클리디언 거리법과 퍼지기법의 인식률을 비교해보고자 한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 유클리디언 거리법 및 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.317-320
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• 2011

현재 고층 빌딩의 규모가 대형화, 고층화 되어감에 따라 엘리베이터 시스템의 성능 향상 연구가 활발히 추진되며, 엘리베이터 시스템의 성능향상은 모든 이용자들이 현재 층에서 목적 층까지 최대한 신속하게 이동할 수 있도록 서비스향상을 목적으로 한다. 요즘은 하나의 승장에 여러 개의 엘리베이터가 부속되어 상호협조적인 운행으로 이용자들의 대기시간을 극소화 하고 있으나 제한적인 조건에서 융통성 있는 퍼지 시스템을 적용한다면 에너지 절감과 경우에 따라 대기시간을 줄일 수 있다고 생각한다. 본 논문에서는 현재 층수와 층과의 거리를 검출하여 퍼지기법을 이용하여 손실 여부를 판단 후, 기존의 엘리베이터보다 효율적인 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.200-205
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• 2008

데이터 분석을 위하여 데이터의 불확실성에 대한 측도로서 퍼지 집합에 대한 엔트로피를 소개하였고, 또한 데이터간의 유사도를 나타내는 유사측도를 구성하였다. 퍼지 소속 함수간의 유사측도는 거리측도를 이용하여 구성하였고, 제안한 유사측도를 증명을 통하여 확인하였다. 제안한 유사측도의 유용성을 확인하기 위하여 신뢰성 있는 데이터추출 예제에 적용하였다. 적용결과를 퍼지 엔트로피와 통계적 지식을 통하여 얻어진 이전의 결과와 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.322-325
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• 2002

본 논문에서는 클러스터 해석으로 알려진 고전적인 패턴인식 알고리즘인 KCN(Kohonen Clustering Network)의 문제점을 개선하기 위한 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 퍼지시스템을 이용하여 학습하는 동안 자동적으로 이웃 반경의 크기와 학습율을 조절한다. 퍼지 시스템의 입력은 입력 데이터와 연결강도와의 거리와 거리의 변화율을 사용하였으며, 출력은 이웃 반경의 크기와 학습율을 사용하였다. 퍼지 시스템의 제어 규칙은 기존의 코호넨 클러스터링 네트워크를 이용한 시뮬레이션에 의하여 정하였다. 제안한 방식의 유용성을 입증하기 위해 Anderson의 IRIS 데이터를 이용하여, 기존의 코호넨 클러스터링 네트웍을 시뮬레이션한 결과 제안한 방식의 성능의 우수함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.451-454
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• 2002

본 논문에서는 개인의 적성을 판단하는 문제를 처리하기 위한 가중치 퍼지추론 알고리즘을 제시하고, 지식표현을 위해 퍼지 집합 이론과 퍼지 생성 규칙들을 이용하였다. 거리척도에 서는 퍼지값이 높은 구간의 척도를 낮은 구간의 척도에 비례하여 유사성을 구하였다. 또한, 가중치를 정량화한 값과 척도값을 연산하여 유사성을 나타냈고, 추출된 항목과 규칙과의 가능성을 구하였다. 여기서, 결과는 수검자들이 응답한 값들에 따라 임의의 직업군이 적당한 지를 나타내기 위해 확신도로 해석하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.329-336
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• 2008

본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전등 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.321-327
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• 2014

특징 선택은 중복 또는 서로간의 관련이 없는 특징을 제거하여 분류 성능을 향상시키는 기술이다. 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)에서 제공하는 가중 퍼지소속함수의 경계합 (Bounded Sum of Weighted Fuzzy Membership functions, BSWFM)의 무게중심간의 거리를 이용한 새로운 특징 선택을 제안하여 분류 성능을 향상시켰다. 이러한 거리 기반의 특징 선택을 이용하여 초기 24개의 특징으로부터 무게중심간의 거리가 짧은 특징을 하나씩 제거되면서 분류 성능이 가능 높은 22개의 최소 특징을 선택하였다. 이들 22개의 최소 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.7%, 99.7%, 98.7%의 민감도, 특이도, 정확도를 각각 구하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.470-477
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• 2009

자기 자신의 형태를 변형하거나 물리적인 결합으로 재구성하여 새로운 환경에 적응하는 모듈형 자가 결합 로봇은 많은 연구가 필요한 분야이다. 본 논문에서는 물리적으로 결합 가능한 모듈형 로봇을 위한 영상기반의 자가 결합 제어기를 제안한다. 먼저 실시간 영상처리가 가능한 모듈형 로봇 플랫폼을 설계하고, 컬러기반 물체 인식 방법을 구현하였다. 모듈형 로봇은 자가 결합을 위해 결합될 로봇 근처의 부목표점까지 장애물들을 회피하면서 주행해 가야 한다. 본 논문에서는 부 목표점의 추적을 위하여 영상처리를 통해 얻은 거리와 방향각 정보들을 사용한 퍼지 주행 제어기와 장애물 회피를 위한 퍼지 제어기를 제안하고, 제안된 퍼지 제어기들과 로봇의 절대 거리 및 방향각 정보를 사용하여 모듈형 로봇을 위한 자가 결합제어기를 구현하였다. 실제 제작된 두 대의 모듈형 로봇을 사용하여 다양한 환경에서 로봇간 거리와 방향각이 다른 상황에서 실험을 수행하여 제안된 자가 결합 제어 방법의 성능을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.401-404
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• 2004

본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제시한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 여러 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 맡은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.