다중센서를 이용한 상황인식에서 시간변화는 고려해야 하는 요소이다. 센서가 감지하여 보고한 정보를 바탕으로 상황추론에 도달하고자 하는 경우, 일정 시간 간격별로 묶어서 검토하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 시간경과를 고려하는 클러스터링 기법을 이용한 다중센서 데이터융합을 제안한다. 각 센서별로 일정시간 간격동안 수집되어 보고된 센싱 정보를 묶어 1차 데이터융합을 실시하고 그 결과를 대상으로 다시 2차 데이터융합을 실시하였다. Dempster-Shafer이론을 이용하여 다중센서 데이터융합을 실시하고 그 결과를 분석하여 상황을 추론하는데 시간간격을 기준으로 세분화시켜 평가하고 이것을 다시 융합함으로써 향상된 상황 정보를 추론할 수 있다.
The purpose of this study was to develop an automatic expert system for the evaluation of human sensibility, where human sensibility can be inferred from objective physiological signals. The study aim was also to develop an algorithm in which human arousal and pleasant level can be judged by using measured physiological signals. Fuzzy theory was applied for mathematical handling of the ambiguity related to evaluation of human sensibility. and the degree of belonging to a certain sensibility dimension was quantified by membership function through which the sensibility evaluation was able to be done. Determining membership function was achieved using results from a physiological signal database of arousal/relaxation and pleasant/unpleasant that was generated from imagination. To induce one final result (arousal and pleasant level) based on measuring the results of more than 2 physiological signals and the membership function of each physiological signal. Dempster-Shafer's rule of combination in evidence was applied, through which the final arousal and pleasant level was inferred.
This paper proposes a fuzzy decision making method for power transformer protection to identify an internal fault from other transient states such as inrush, over-excitation and an external fault with current transformer (CT) saturation. In this paper, analyzing over 300 EMTP simulations of disturbances, four input variables are selected and fuzzified. At every sampling interval from half to one cycle after a disturbance, from the EMPT simulations, different fuzzy rule base is composed of twelve if-then fuzzy rules associated with their basic probability assignments for singleton- or compound-support hypotheses. Dempster's rule of combination is used to process the fuzzy rules and get the final decision. A series of test results clearly indicate that the method can identify not only an internal fault but also the other transients. The average of relay operation times is about 12(ms). The proposed method is implemented into a Digital Signal Processor (TMS320C31) and tested.
본 논문은 차세대 침입탐지 시스템을 위해서 데이터 융합에서의 불확실한 데이터 처리의 알고리즘을 제안한다. 차세대 침입탐지는 사이버 공간에서 생성되어지는 정보를 지식으로 만들어내기 위해 수많은 네트워크 센서로부터의 데이터가 수집되어진다. 수집된 센서 정보를 지식의 수준으로 이끌어내기 위해서 데이터 융합의 과정이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Demster-Shafer 증거이론 추론적 기법을 통하여 서로 다른 데이터들의 특징을 분석하여 불확실한 데이터가 어느 구간에서 신뢰구간을 갖는지를 분류하여, 불확실한 데이터에 대한 표현을 이루어낸다. 본 실험내용에서는 이러한 불확실성 데이터에 대한 이상탐지를 위해 iris plant 데이터세트를 이용한 신뢰구간에 따른 분류를 실행하였다. 이에 대해 각 신뢰구간을 통해서 데이터 분류가 가능하다는 것을 검증하였다.
다수의사결정그룹(MDMG : Multiple Decision-Making Croup)문제는 서로 의견이 상충하는 단위의사결정그룹(UDMG: Unit Decision-Making Croup) 문제로 구성되어 있다. 특히, 항만경쟁력 평가문제의 경우, 다계층$\cdot$복합$\cdot$다속성의 복잡한 평가특성을 가지며, 평가에 있어 선사, 포워더, 물류기업, 연구자 등 다수의 의사결정자들이 참여하는 대표적인 다수의사결정그룹문제가 된다. 이러한 복잡한 문제의 평가는 각 그룹간의 이질적인 선호도를 합리적으로 융합하는 가중치 보완과정이 필요하게 된다. 즉, 가중치 보완과정은 평가결과의 신뢰성과 타당성을 확보할 수 있는 매우 중요한 절차로써, 이를 위한 합리적인 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 여기에 주목하여 평가 문제에서 빈번히 발생하는 이질적인 선호도를 합리적으로 흉합하는 방안을 제시하는 것을 연구의 목적으로 한다. 수립된 방안을 토대로 실제 다수 평가그룹이 참여하는 항만경쟁력 평가항목의 가중치 조정문제에 적용한 결과. 이질적인 선호도가 융합된 통합 가중치를 도출할 수 있었다.
본 논문은 현재 개발중인 웹 기반의 실시간 중환자 관찰 시스템의 부 시스템인 호출 시스템을 소개한다. Computer Telephony Integration (CTI) 기술을 바탕으로 한, 이 호출 시스템은 환자 상태의 변화와 상황에 따라 가장 적합한 통신 매체를 찾아서 담당 의료진과 환자 보호자를 효율적이고 자동적으로 연락하는 것을 목적으로 한다. 메시지의 긴급성, 연락 시점, 연락 대상자에게 가능한 통신 매체 등에 따라 호출 상황이 매우 복잡할 수 있는데, 불확실성 추론 방법 중의 하나인 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 가장 적합한 통신 매체를 결정함으로써, 메시지 전달의 신속성과 안정성을 높이고자 하였다. 또한, 에이전트 기술을 이용하여 사용자의 간섭 없이 호출 작업이 이루어지도록 하였다. 개별적인 통신매체를 이용하지 않고도, 하나의 통합된 환경에서 적합한 매체를 결정하여 호출하는 본 시스템은 중환자실 의료진의 연락 업무를 경감하고 나아가 의료 서비스의 질을 향상하는 효과가 있다고 하겠다.
An improved filter for tracking a maneuvering target is presented. The proposed filter consists of two kalman filters based on different dynamic models and double decision logic. The use of double decision logic for the maneuver onset and ending detection leads to reduction in estimation error. This decision rule is based on evidence theory, Dempster-Shafer theory, which is extended in order to be applicable in the tracking problem. Simulation results show that the proposed filter performs better than IMM at a lower computational load.
전문가 시스템에 있어서의 불확실성 정보의 표현 및 처리를 담당하는 주요 추론모델중 Bayesian모델, Certainty Factor 모델 그리고 Dempster-Shafer 모델의 기본이론을 살펴보고자 한다. 이외의 주요 추론 방법으로서 Fuzzy추론 모델이 있는데 이는 판단 지식에 대한 주관적 불확실성과 "매우", "많이" 등의 자연어가 포함하고 있는 불분명성을 체계적이고 효과적으로 다룰 수 있는 Fuzzy Set 이론에 근거한 방법으로서, 불확실성 또는 불명료성을 0에서부터 1 사이의 값을 갖는 membership degree로 표시하며 이를 "MIN"과 "MAX" 함수를 이용한 합성 추론 규칙(Composition Rule of Inference)를 적용하여 처리한다. Fuzzy 추론 모델은 자연어를 포함하는 전문가의 지식 처리에 매우 적합하여 앞으로 그 응용이 높이 기대되는 방법이다. 이외에 Bayesian 모델을 변형 응용한 PROSPECTOR의 Likelyhood Ratio 모델, 정량적 방법인 Theory of Endorsement 모델 등 여러 방법이 있다. 그러나 어느 모델이 더 일반성을 갖고 더 좋은 방법인가 하는 문제에 대하여는 아직 많은 연구가 요구된다. 따라서 이러한 모델들의 전문가 시스템 적용에 있어서는 각 모델의 장단점을 고려하여 주어진 문제 영역에 적합한 모델을 선택하는 것이 바람직하다. 현재 불확실성 처리에 있어서 각 문제에 따른 경험적인 처리에 의존하는 전력 계통 분야의 적용에 있어서도 이러한 실인간 전문가의 추론방법에 근접된 반성을 갖는 불확실성 추론 방버 도입이 요구된다.가의 추론방법에 근접된 반성을 갖는 불확실성 추론 방버 도입이 요구된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5437-5454
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2016
A Wireless Sensor Network (WSN) is composed of several sensor nodes which are severely restricted to energy and memory. Energy is the lifeblood of sensors and thus energy conservation is a critical necessity of WSN. This paper proposes a clustering algorithm namely Energy Efficient Trustworthy Clustering algorithm (EETCA), which focuses on three phases such as chief node election, chief node recycling process and bi-level trust computation. The chief node election is achieved by Dempster-Shafer theory based on trust. In the second phase, the selected chief node is recycled with respect to the current available energy. The final phase is concerned with the computation of bi-level trust, which is triggered for every time interval. This is to check the trustworthiness of the participating nodes. The nodes below the fixed trust threshold are blocked, so as to ensure trustworthiness. The system consumes lesser energy, as all the nodes behave normally and unwanted energy consumption is completely weeded out. The experimental results of EETCA are satisfactory in terms of reduced energy consumption and prolonged lifetime of the network.
In this paper, we developed the fault diagnostic expert system of silicone-immersed transformer using dissolved gas analysis. The knowledge base module consists of the knowledge using the rule: if Then . The inference engine uses the fuzzy rule for the management of uncertainty of the boundary and rule and derivate the Belief and Plausibility of the normality and fault using Dempster-Shafer theory. The expert system is connected to the database and it can manages the history of gas-data of the transformer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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