본 논문에서는 퍼지 관계를 이용하여 한국 음식과 해당 음식의 맛을 표현하는 관능 형용사를 분석하였다. 이를 위하여 음식의 맛뿐만 아니라 냄새 등도 표현할 수 있는 87개의 한국어 형용사를 선별하고, 20명의 실험자를 대상으로 51개의 한국음식들을 시식하게 하고 해당 음식 맛 표현에 적합한 형용사를 선택하게 하는 관능 평가를 실시하였다. 이렇게 얻어진 결과로 부터 퍼지 관계를 구성하고 음식과 형용사의 특성을 분석하였다. 또한 퍼지관계 합성을 통하여 음식과 음식 사이의, 또는 형용사와 형용사 사이의 퍼지허용(호환)관계를 구성하였으며, 이들 관계의 퍼지 완전 ${\alpha}$-커버(fuzzy complete ${\alpha}$-cover)로 부터 음식과 형용사의 분류체계를 탐색할 수 있었다. 본 논문의 퍼지 관계를 이용한 방법은 비단 음식과 맛 표현 뿐만 아니라 후각과 촉각과 같은 관능 형용사를 분석하는데 활용될 것을 기대된다.
이 논문에서는 CNC 머시닝 센터의 두 서보축을 대상으로 가공정밀도를 유지하면서 최고의 이송속도로 가공 속도를 증가시키는 퍼지 제어 기법을 제안한다. 또한 기존의 오차 모델링 방식이 아닌 비선형 궤적에서도 적용이 가능한 최근의 윤곽오차 모델을 사용한다. 퍼지 소속함수의 입력 변수가 허용 오차에 따라 스케링되고 이송속도와 윤곽오차와의 관계를 퍼지제어룰에 기초하여 허용 오차안에서 매 시간마다 보다 빠른 이송속도를 찾는다. 모의 실험 결과들이 제안한 방법이 기존의 고정된 이송속도를 사용하는 방법과 유사한 윤곽오차를 보이면서도 빠른 가공을 할 수 있음을 보여준다.
웹 기반의 학술분야 전문 검색 시스템은 사용자의 정보 요구 표현을 극히 제한적으로 허용함으로써 검색된 정보의 내용 분석과 정보 습득의 과정이 일관되지 못해 무분별한 정보 제공이 이루어진다. 본 논문에서는 용어의 상대적인 중요 정도를 축소용어 집합으로 구성하여 검색 시스템의 높은 시간 복잡도를 해결할 수 있도록 퍼지 검색 모델을 적용하였다. 또한 퍼지 호환관계의 특성을 만족하는 유사관계 행렬을 통해 사용자 질의를 정확하게 반영할 수 있도록 클러스터 검색을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 퍼지 검색과 문서 클러스터 검색의 유사도 결합을 통한 순위 재조정 검색 모델은 검색 성능을 표현하는 정확률과 재현율 척도에서 향상됨을 입증하였다.
바이오인식 기술을 이용한 사용자 인증은 편리함과 동시에 강력한 보안성을 제공하는 등 많은 장점을 가지고 있다. 그러나 사용자 인증을 위해 저장된 중요한 바이오정보가 타인에게 유출되어 도용된다면 패스워드나 PIN과 달리 변경이 불가능하므로 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 지문 템플릿 정보를 안전하게 보호하기 위해 암호학적 방법으로 연구되어지고 있는 퍼지볼트 이론(Fuzzy Vault Scheme)을 적용한 지문퍼지볼트 시스템이 가장 널리 알려진 방법이다. 그러나 지문퍼지볼트 시스템은 두 개 이상의 지문볼트를 이용하여 진짜특징점을 구분하는 상관관계 공격 (Correlation Attack)에 취약한 결정적인 문제점이 있다. 본 논문에서는 거짓특징점을 임의로 추가하지 않고 특징점의 좌표, 방향 등 진짜특징점의 정보를 이용하여 추가함으로써 상관관계 공격에 강인한 지문퍼지볼트 시스템을 제 안한다. 또한, 인접위치에 두 개 이상의 거짓특징점을 추가하는 중첩을 허용함으로써 보안성을 향상시킬 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법은 높은 인식성능을 유지하면서 상관관계 공격에 강인함을 보였다.
본 논문에서는 시소러스에 근거한 새로운 퍼지 정보검색 기법을 제안한다. 제안된 방법에서 시소러스는 내부 용어들 간의 관련도를 정성적인 언어 갑으로 갖는 퍼지 언어 매트릭스로 표현되며 용어들간의 관계는 동의, 계층, 그릭 연관이 세 가지 관계가 제공된다 싯러스 내부 용어들 간이 무시된 관련도가 퍼기 이론에 근거한 퍼지이론에 근거한 퍼지 언어 매트릭스의 전이 폐쇄 알고리즘에 의해 추론된다 또한 제안돈 방법은 사용자의 질의, 그리고 문서와 같은 정보 항목의 표현에도 인간이 주관적이고 부정확한 측도를 그대로 반영하는 정성적인 언어 값을 허용한다. 따라서 논문 [1-3]에서 제안된 방법보다 좀 더 유용하다. 또한 질의 평가시 퍼지 언어 매트릭스와 AON(Associated Ordinary Number)값을 이용하기 때문에 논문 [1-3]에서 사용되는 방법보다 시간적으로 효츌적이다. 결과적으로 사용자가 좀 더 유용하고 지능적인 방법으로 질의를 처리할 수있도록 한다
많은 센서 네트워크 응용에서, 센서 노드들은 개방된 환경에 배포되므로 노드의 암호 키 완전히 훼손하는 물리 공격에 취약하다. 위조 감지 보고서는 훼손된 노드를 통하여 네트워크에 주입될 수 있으며, 이는 거짓 경보를 울릴 수 있을 뿐만 아니라 전지로 동작하는 네트워크의 제한된 에너지 자원을 고갈시킬 수 있다. Fan Ye 등은 이에 대한 대안으로 전송과정에서 허위 보고서를 검증할 수 있는 통계적 여과 기법을 제안하였다. 이 기법에서 허위 보고서에 대한 검증이 가능한 인증키의 노출 정도인 훼손 허용도를 나타내는 분할 값은 전역 키 풀이 나눠진 구획들의 수로 소비 에너지와 서로 대치되는 관계에 있어 그 결정이 매우 중요하다. 전체 구획들의 인증키가 노출될 경우 허위 보고서를 더 이상 검증을 할 수 없고 각 구획들의 노출되지 않은 나머지 인증키들은 인증키로써의 기능도 잃게 된다. 본 논문에서는 전역 키 풀 분할에 퍼지 규칙 시스템을 사용해 다수의 구획들로 나누는 퍼지 기반의 적응형 분할 기법을 제안한다. 퍼지 로직은 훼손된 구획의 수, 노드의 밀도와 잔여 에너지양을 고려하여 분할 값을 결정한다. 이 퍼지 기반의 분할 값은 충분한 훼손 허용도를 제공하면서 에너지를 보존할 수 있다.
가중치전략(weighting strategy)은 인공지능의 한 분야인 자동화추론(automated resaonnimg) 분야에서, 허용 가능한 시간과 기억공간내에서 해를 구하기 위해서 필수적으로 사용되는 방법이다. 그러나 가중치전략의 적용은 문제에 대한 사용자의 지식이나 경험에 주로 의존할 뿐 아니라, 각각의 단계에서 프로그램화되지 못하여 수작업으로인한 시간의 소모가 많다. 수작업을 필요로 하던 기존의 시스템을 자동화하여, 관계계층구조(thesaurus)를 시스템이 자동으로 구축하는 도구를 개발하고, 이를 기존의 자동정리증명기에 통합하여, 그 성능을 개선하는 시스템을 제안한다.
철도 신호 시스템의 안전 확보 기준으로 사용되는 안전무결성수준(SIL, Safety Integrity Level) 할당에 사용되는 기존 정성적 평가방법인 리스크 그래프에 대하여 소개하고, 정성적 평가의 문제점인 입력 변수의 모호성 및 안전무결성수준간 경계성 문제에 대하여 퍼지 이론 적용을 통해 문제점을 보완하는 것을 목적으로 한다. 본 모델의 퍼지 입력변수는 4가지인 심각도, 노출도, 회피도, 요구율로 구성되며, 퍼지추론(Fuzzy Inference)은 IEC 61511의 계량적 리스크 그래프를 적용하여 48개의 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지추론은 최대 최소 합성(Max-Min Composition)의 퍼지관계 합성연산을 적용한다. 추론 모델을 통해 도출된 최종적인 추론 결과는 퍼지 값이므로 실제 상황에 적용 가능하도록 다시 실수 값으로 변환하는 역 퍼지화 과정을 통해 최종 출력값인 안전무결성수준과 그에 해당하는 허용 해저드율을 생성하여, 최종적인 해당 해저드에 대한 안전성 요구사항을 도출한다. 마지막으로 본 평가모델 검증을 위해 CENELEC SC 9XA WG A10 보고서에 소개된 단선구간에서의 신호시스템을 대상으로 한 안전성 평가 결과와 비교한다.
웹 기반의 학술분야 전문 검색 시스템은 사용자의 정보 요구 표현을 극히 제한적으로 허용함으로써 검색된 정보의 내용 분석과 정보 습득의 과정이 일관되지 못해 무분별한 정보 제공이 이루어진다. 따라서 본 논문에서는 문서 지식 구조를 파악하여 사용자 질의 용어와 색인어 사이의 내용 기반 유사도를 반영한 순위 재조정 모델을 제안한다. 이를 위해 전자는 시소러스 및 유사관계 행렬을 구축하여 주제 분석 메커니즘을 제공하고, 후자는 사용자 요구를 분석하기 위해 질의 확장 등의 탐색 모형을 수립하는 알고리즘을 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘은 검색 시스템의 정보 구조를 활용한 검색으로 재현율을 유지하면서 동시에 기존 퍼지 검색 모델의 단점인 정확률을 향상시키는 2단계 탐색모형을 수립하는 내용 기반검색 기법이라 할 수 있다.
기존의 첨단차량 추종거동 모형은 선행차량과의 상대거리와 관계없이 동일한 속도이면 추종상태를 유지하는 비현실적 제약성을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 추종상황에서 차량간 적정 상대거리를 유지함과 동시에 추종차량 운전자의 안전성과 안락함을 고려하기 위해 인간공학요소를 반영한 보다 현실적인 추종거동모형을 개발하고자 하였다. 인간공학요소의 반영을 위하여 운전자의 개별특성, 환경적 요소, 속도 및 거리관계에 의해 나타나는 운전자의 불안감도(MOA, Measurement of Alarm)를 퍼지모형 구축을 통해 측정하였으며, 측정된 불안감도를 경감시키고 적정 안전거리를 확보하도록 모형을 개발하였다. 개발된 모형의 성능을 검증하기 위하여 기 개발된 GGM(General GM)모형과 동일한 시나리오에 따라 시뮬레이션을 수행하였다. 수행 결과, 선행차량과의 상대거리에 관계없이 속도가 동일하면 추종을 그대로 유지하는 GGM모형과 달리, 제안된 모형은 선행차량과의 상대거리가 안전거리 이하 또는 이상이면 상대거리를 안전거리만큼 넓히거나 좁힌 후 추종상태를 유지하였다. 이는 제안된 모형이 기존의 모형에 비해 더욱 안전한 거동을 하는 것을 나타낸다. 또한 GGM모형이 상대거리와 속도 관계에 의해 높은 불안감도를 유지하는 반면, 제안된 모형은 불안감도를 허용 불안감도까지 경감시켜 추종거동을 유지하여 운전자의 안락함을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 따라서 운전자 불안감도의 경감 측면과 도로이용의 효율성 측면에서 제안된 모형이 기존의 GGM모형을 대폭 현실화시킨 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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