• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 V
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• pp.2775-2778
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• 2003

Neural network-based fault diagnosis algorithm to detect and isolate faults in the nonlinear systems is proposed. In the proposed method, the fault is detected when the errors between the system output and the neural network nominal system output cross a predetermined threshold. Once a fault in the system is detected, the system outputs are transferred to the fault classifier by ART2 NN (adaptive resonance theory 2 neural network) for fault isolation. From the computer simulation results, it is verified that the proposed fault diagonal method can be performed successfully to detect and isolate faults in a nonlinear system.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2525-2527
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• 2004

This paper classify using Adaptive Resonance Theory 1(ART1) as a vigilance parameter of pattern clustering algorithm. Inherent characteristics of the model are analyzed. In particular the vigilance parameter $\rho$ and its role in classification of patterns is examined. Our estimates show that the vigilance parameter as designed originally does not necessarily increase the number of categories with its value but can decrease also. This is against the claim of solving the stability-plasticity dilemma. However, we have proposed a modified vigilance parameter setting criterion which takes into account the problem of subset and superset patterns and stably categorizes arbitrarily many input patterns in one list presentation when the vigilance parameter is closer to one. And this paper goal is the input pattern cognition and classification using neural network.

• International Journal of Korean Welding Society
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• 제1권1호
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• pp.31-38
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• 2001

For the horizontal fillet welding with one plate in a vertical position, there will be a higher tendency of weld metal falling down rather than for the butt-welding in flat position. Such phenomenon could bring about the overlap or deflection of weld pool, and consequently induce the poor mechanical strength of weldments. Therefore, a precise position control of welding torch in conjunction with the weld qualify plays an important role in welding robot applications. In the present study, an experimental method was proposed for deriving a mathematical model between the leg length and the welding conditions. Finally, an algorithm was proposed for weld seam tracking and improvement of the weld quality. The reliability of the proposed algorithm was evaluated through various experiments, which showed that the proposed algorithm can be very effective for tracking the weld line and simultaneously achieving the sound weld bead.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.781-784
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• 2004

본 시스템은 어항속에 있는 물고기 움직임을 추적하기 위해 두 대의 카메라로부터 동시에 독립된 영상을 획득하고 획득된 영상을 처리하여 좌표를 얻어내고 3차원 좌표로 생성해내는 시스템이다. 제안하는 방법은 크게 두 대의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하는 방법과 획득된 영상에 대한 처리 및 물체 위치 검출, 그리고 3차원 좌표 생성으로 구성된다. Frame grabber를 사용하여 두 개의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하며, 3개의 연속된 프레임에 대한 차영상과 ART2(Adaptive Resonance Theory)를 이용하여 각각의 영상에서의 물고기 위치를 검출한다. 검출된 각각의 좌표를 병합하여 3차원 좌표를 생성하며, 추적 결과는 OpenGL을 이용하여 3차원으로 재생한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.504-507
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• 2005

본 논문에서는 직교식 스테레오 비젼을 이용하여 단일개체에 대한 움직임 추적결과를 3차원 좌표로 생성, 보정하는 기법을 제안한다. 먼저, 직교로 구성된 두 대의 카메라로부터 실시간으로 영상을 획득한 후, 각 영상에 대하여 차영상 기법과 ART2(Adaptive Resonance Theory 2)를 이용하여 움직이는 개체를 추출한다. 다음으로 추출된 정면, 상면 영상의 좌표를 통해 3차원 좌표로 생성할 수 있으나, 원근감 문제 등으로 좌표가 정밀하지 못하다. 그래서 추출된 두 영상의 좌표를 직교식 스테레오 비젼을 이용하여 좌표보정을 한 후 3차원 좌표를 생성한다. 제안된 방법을 통해 단일개체의 움직임에 대한 추적 결과가 3차원 좌표로 정밀하게 추출 되는지 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.354-358
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• 2001

본 논문에서는 underutilization 문제를 해결한 퍼지 신경회로망 모델을 제시한다. 이 퍼지 신경 회로망은 ART-1 신경회로망과 유사한 제어 구조를 가지고 있어 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 또한 연결강도의 초기화가 필요 없고 ART-1 신경회로망에 비하여 잡음에 민감하지 않다. 이 퍼지 신경회로망의 학습법칙은 코호넨의 학습법칙을 변형하고 퍼지화 하였으며 누설 경쟁학습의 퍼지화와 조건 확률의 퍼지화에 기반을 두고 있다. 출력 뉴런 중에서 승자를 정한 후에 행해지는 점검 테스트에서는 유사척도로 상대적 거리를 사용하였다. 이 상대적 거리는 유클리디안 거리와 함께 데이터와 클러스터들의 대푯값들 간의 상대적인 위치를 고려한 것이다. 본 논문에서 제안한 퍼지 신경회로망과 코호넨 자기 조직화 특징 지도의 성능을 비교하기 위하여 널리 사용되어온 IRIS 데이터와 가우시안 분포 데이터를 사용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.920-926
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• 2004

인간은 외부로부터 새로운 정보를 입력받고 나서 시간이 지남에 따라 그 정보가 점차 잊혀져 가지만 그 정보를 반복적으로 학습하면 오래도록 기억에 남고 잘 잊혀지지 않게 된다. 우리가 처음 듣는 전화번호를 기억할 때 한번 듣고 나서 다시 생각하지 않는다면 곧 잊혀지게 되지만 반복하여 말하고 기억해내면 좀 더 오래 기억할 수 있는 것도 그와 비슷한 현상이다. 또한 인간이 강한 자극과 함께 새로운 정보를 입력받을 때에는 그것을 반복하여 학습하지 않는다 하더라도 기억에 오랫동안 남을 수 있다. 목숨을 잃을 뻔했던 사고를 당한 적이 있지나 뜻밖의 큰 행운을 얻은 경험이 있는 사람은 누구나 그 순간을 쉽게 잊을 수 없을 것이다. 인간은 기억력의 한계가 있음에도 불구하고 위와 같은 과정에 의해서 기억을 오래 유지할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이러한 과정을 신경 회로망과 퍼지를 이용하여 구현하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.129-136
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• 2010

모바일컴퓨팅, 무선 센서네트워크, 센서 기술로 인하여 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스가 현실화되고 있고 모든 사람들에게 의료서비스를 보다 편리하게 제공할 수 있게 될 것으로 기대된다. 이 u-Healthcare 서비스는 시간, 장소에 구애 받지 않고 의료서비스를 제공할 수 있으므로 인간의 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이 서비스를 구현하는 시스템으로 심장병 환자를 위한 헬스케어 서비스 프로토타입을 구현하였다. 시스템은 두 부분으로 구성된다. front-end는 체온, 혈압, 혈중산소농도, 심장의 파형 등 다양한 생체신호를 수집하고 back-end는 수집된 신호를 바탕으로 의료서비스를 제공한다. 단순히 생체 신호만을 의료진에게 전달하는 것은 모니터링 수준에 불과하여 유비쿼터스 헬스케어 서비스의 요구조건을 만족할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망 기술을 이용하여 현재의 상황을 인식하여 불필요한 신호를 제거하고, 개인의 특성에 최적화된 헬스케어 모델을 제시한다. 철저한 실험을 통하여 제안된 모델은 유비쿼터스 서비스의 요구조건을 만족하고 보다 향상된 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.