본 논문에서는 시계열 예측 공정의 모델링을 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic System, FLS)은 외부의 노이즈와 같은 불확실성에 민감한 단점이 있다. 그러나 Type 퍼지 논기 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 효과적으로 취급할 수 있다. 여기서 불확실한 정보를 표현하기 위해 규칙의 전 후반부 멤버쉽 함수로 삼각형 형태의 Type-2 퍼지 집합을 사용한다. 전반부의 경우 HCM 클러스터링을 사용하여 입력 데이터들 간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고, 후반부는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 멤버쉽 함수의 정점을 동조한다. 제안된 모델은 표준 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 특정 데이터로 노이즈에 영향 받은 데이터를 사용하여 수치 석인 예를 보인다.
본 연구에서는 전문가와 운전자의 제어 지식을 더 정확하게 표현하여 퍼지 논리 제어기의 성능을 향상시킬 수 있는 소속함수 수정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 제어지식을 더 정확히 표현할 수 있도록 직관적인 지식과 경험으로부터 유추된 대략적인 제어지식을 평가기준으로 하고 입출력 데이터 클러스터링에 의해 소속함수의 형태와 위치를 수정한다. 제안된 방법을 수위 조절 모델과 교통신호 제어 모델에 적용한 실험을 통해서, 제안된 알고리즘이 기존 제어기의 성능을 향상시킬 수 있고, 퍼지 제어기에서 언어적 변수에 대한 구간 설정의 어려움을 해결할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 Polynomial RBF Neural Network(p-RBFNN)를 설계하고 얼굴인식 문제로 적용하여 분류기로서의 성능을 분석한다. 제안된 p-RBFNN 구조는 FCM 클러스터링에 기반 한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. p-RBFNN 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 또한 제안된 p-RBFNN을 얼굴인식 문제로 적용하여 성능을 분석한다.
NURBS는 매개변수를 이용하여 3차원에서 곡면을 표현한 방법으로서 노트벡터, 조정점, 가중치로 구성된다. 레벨셋은 공간을 음함수로 정의된 장으로 형성하여 음함수의 일정한 값을 추적하여 곡면을 표현한 방법이다. 본 논문에서는 스캔 데이터를 NURBS 형태로 추출한 뒤 이를 정밀한 레벨셋 모델로 변환하였다. 레벨셋 모델을 구성하기 위해서 형성된 음함수는 부호를 갖는 거리함수를 사용하였고, 거리함수를 정밀하게 나타내기 위해 Newton 순환법을 이용하였다. 변환된 레벨셋 모델을 이용하여 형상의 몰핑을 수행하였다. 몰핑은 초기 형상을 목표 형상으로 변화시켜 나가는 과정으로서 레벨셋 모델을 이용한 몰핑은 용이성과 질적인 측면에서 우수하다. 수치 예제에서는 스캔 데이터의 레벨셋 모델 변환과 변환된 형상이 자연스럽게 목표형상으로 변화하는지를 확인한다.
타입-2 퍼지집합을 이용하여 퍼지논리시스템(Fuzzy Logic System : FLS)을 구현하기 위한 연구들이 R. I John, N. Karnik, J. Mendel 등에 의해 현재 진행되고 있다. 타입-2 집합을 이용한 타입-2 FLS은 기존의 타입-1 FLS보다 제어규칙이나 소속함순가 가지고 있는 불확실성을 표현하는데 있어서 더 효과적이다. 그러나, 타입-2 FLS 역시 타입-1 FLS이 가지고 있는 문제점인 설계시 전문가에게 의존하여 시간과 비용이 많이 소요되고, 제어기의 구성요소들을 효율적으로 생성하기가 어렵다는 문제점을 더욱 심각하게 가지고 있다. 또한, 그 문제점을 해결하기 위한 연구들도 아직 미진한 상태이다. 본 논문에서는 타입-2 FLS의 설계를 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 방법을 제안한다. 타입-2 FLS를 설계하기 위해서는 소속함수와 제어규칙을 생성하여야 한다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 타입-2 퍼지제어규칙과 소속함수를 설계하는 방법을 제안한다. 먼저, 유전자 알고리즘에서 사용할 수 있는 유전자의 형태로 타입-2 퍼지제어규칙과 소속함수를 표현하기 위한 인코딩방법을 제안하고, 각각의 염색체를 진화시키기 위한 교차 연산자와 돌연변이 연산자를 정의한다. 그리고, 제안된 방법을 함수근사문제에 적용하여 유효성과 성능을 평가, 검증한다.
본 논문에서는 효율적인 2차 오차 함수를 이용하여 입자 기반에서 EMC(Extended Marching Cubes) 알고리즘을 구현할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. Smoothing 커널(Kernels)을 통해 계산한 입자 평균 위치에서 레벨셋(Level-set)을 계산해 스칼라장을 구축한다. 그리고 난 뒤 SPH(Smoothed particle hydrodynamics)기반의 커널을 통해 밀도, 입자 평균 위치를 계산한다. 스칼라장을 이용해 등가 곡면(Isosurface)을 찾고 음함수로 표현된 표면을 구성한다. SPH 커널을 공간에서 미분하면 공간상의 어느 위치에서나 기울기를 계산할 수 있고, 이를 통해 얻어진 법선벡터를 이용하여 일반적인 EMC나 DC(Dual contouring)에서 사용하는 2차 오차 함수를 효율적으로 설계한다. 결과적으로 제안하는 방법은 메쉬와 같이 연결정보다 없는 입자 기반 데이터에서도 EMC 알고리즘을 구현하여 볼륨(Volume) 손실을 줄이고, 복잡한 음함수 표면을 표현할 수 있게 한다.
본 논문에서는 유전알고리즘의 유전자형-표현형을 사용한 수정된 이진 입자군집최적화의 두 번째 버전을 소개한다. 첫 번째 버전의 수정된 이진 입자군집최적화는 위치 정보에 유전학의 표현형을 사용한 반면에 제안하는 버전은 유전학의 유전자형을 사용한다. 이진 정보만을 제공하는 표현형에 비해 연속 공간 전체를 탐색공간으로 제공하는 유전자형 정보를 사용하여 해 공간을 보다 넓은 공간으로 만들 수 있다. 10개의 실험 평가 함수에 실험한 결과, 두 번째 버전은 탐색 공간이 넓고 지역최적해가 많은 함수에서 우수한 결과를 보였다.
최근 규칙베이스 추론과 사례베이스 추론의 통합화에 의한 추론이 다양하게 시도되 고 있다. 본 논문에서는 규칙과 사례를 동일한 형태로 표현하고, 규칙베이스와 사례베이스를 통합한 새로운 통합 추론 방법을 제안한다. 지식은 논리의 기하학적 모델을 이용하여 정보 를 논리적으로 해석하며, 동일한 형태로 표현된 규칙과 사례를 Boole 함수의 미분 및 전개 방법을 이용하여 추론하는 방법을 제안하고 응용예를 통하여 확인하다.
최근의 가상현실은 모든 컴퓨터 응용분야의 통합의 결과로 산출되고 있다. 이에따라 가상현실은 현실세계를 기본으로 하는 다양한 가상현실 객체들을 구성하고 표현한다. 그러나 획일적인 객체들의 속성정책으로는 다양한 가상현실 객체의 다양성을 표현하기에 적합하지 않다. 그러므로 본 논문에서는 가상현실 객체의 속성과 이벤트로 객체 행동을 결정하도록 하는 오토마타를 정의한다. 오토마타의 기본 개념은 단순한 상태의 수를 가지고 있는 객체일지라도 전이 함수로 복합적이고 동적인 행동을 생성할 수 있다. 전이함수를 이용하여 가상현실 객체의 데이터 모델로 객체가 가지는 행동들을 다양하게 부여 할 수 있으며, 객체군집의 통일적인 행동까지 양산할 수 있는 가상현실 객체 오토마타를 제안한다.
컴퓨터 그래픽스는 컴퓨터를 이용하여 다양한 이미지를 생성하는 응용 학문이다. 컴퓨터를 이용하여 이미지를 생성하기 위해서는 나타내고자 하는 물체를 표현하는 모델링과 표현된 모델을 이미지로 나타내기 위한 렌더링이 필요하며, 일반적으로 모델링 방법에 따라 렌더링 기법도 좌우된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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