• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.183-186
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• 2003

In this paper, we proposed fuzzy adaptive resonance theory(ART) combined with principle component analysis(PCA) to recognize and classify indoor environmental gases. In experiment Taguchi gas sensors(TGS) are used to detect VOCs. Using thermal modulation of operating temperature of two sensors, we extract patterns of gases from the voltage across the load resistance. We use the PCA algorithm to reduce dimension so it needs less memory and shortens calculation time. Simulation is accomplished to two directions for fuzzy ART with and without PCA.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1108-1118
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• 2019

Non-local means (NLM) algorithm is an effective and successful denoising method, but it is computationally heavy. To deal with this obstacle, we propose a novel NLM algorithm with fuzzy metric (FM-NLM) for image denoising in this paper. A new feature metric of visual features with fuzzy metric is utilized to measure the similarity between image pixels in the presence of Gaussian noise. Similarity measures of luminance and structure information are calculated using a fuzzy metric. A smooth kernel is constructed with the proposed fuzzy metric instead of the Gaussian weighted L2 norm kernel. The fuzzy metric and smooth kernel computationally simplify the NLM algorithm and avoid the filter parameters. Meanwhile, the proposed FM-NLM using visual structure preferably preserves the original undistorted image structures. The performance of the improved method is visually and quantitatively comparable with or better than that of the current state-of-the-art NLM-based denoising algorithms.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1428-1434
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• 2018

반려견의 백내장은 노화와 함께 자연스럽게 발병하며 적시에 치료하지 못하면 수술을 해야 하거나 실명이 될 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 ART2 기반 반려견 백내장 추출 방법의 단점을 개선하기 위해서 FCM(Fuzzy C_Means) 알고리즘을 이용하여 백내장 의심 영역을 자동 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 핸드폰 등 간편하게 촬영된 반려견의 안구 영상에 퍼지 스트레칭 기법과 Max-Min 기반 평균 이진화 기법을 적용하여 후보 영역을 이진화한다. 그리고 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화한 후에 양자화 된 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용한다. 이 두 방법으로 이진화된 영상 (Max-Min 기반과 밝기 평균 이진화)을 AND로 연산한 후 잡음을 제거하여 백내장 의심 영역으로 추출한다. 기존의 ART2 방식의 백내장 추출 방법과 제안된 백내장 추출 방법을 45개의 백내장 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 백내장 추출 방법보다 백내장 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.273-278
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• 2008

신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가함에 따라, 교통위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도난 차량 검거를 위한 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.519-524
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• 2006

자궁 경부암 세포진 영상의 영역 분할은 슬라이드의 상태나 정상 및 비정상에 따라 많은 차이를 보여 자궁경부암 세포진 인식 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 퍼지 그레이 모폴로지 연산을 이용하여 핵을 추출하고, 추출된 세포진 핵 영역은 형태학적 정보와 명암 정보, 색상 정보 및 질감 정보를 분석하여 핵의 특징을 추출한다. 또한 Bethesda System에서의 분류 기준에 따라 핵의 분류 기준을 정하고 추출된 핵의 특징들을 개선된 퍼지 ART 알고리즘에 적용하여 실험한 결과, 제안된 방법이 자궁 세포진 핵의 추출과 인식에 있어서 효율적임을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.84-89
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• 2011

음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식 방법이 요구된다. 기존의 악보 인식 방법에서는 특정 수정 프로그램에서 만든 악보만 그 프로그램에서 재수정과 재생이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하고 재생을 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 악보 구성 기호의 특징을 이용하여 음표와 쉼표, 그 외의 기호들로 분리한다. 분리된 음표 기호들은 박자마다 다른 음표 형태의 특징을 이용하여 다시 세밀하게 분리하고 쉼표와 그 외의 기호들은 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보 구성 기호들을 이용하여 각각 정보를 저장하고 향후에 악보 구성 기호에 해당하는 음의 재생을 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 50장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.105-115
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• 2002

본 논문에서는 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘(contour tracking algorithm)과 개선된 ART1을 이용한 영문 명함인식 방법을 제안한다. 영문 명함 영상에서 문자열 추출은 영상을 3배로 축소하여 수평 스미어링 기법(smearing method)과 4방향 윤곽선 추적 방법을 적용하여 문자열 후보 영역을 추출하고 수평 및 수직의 비율과 면적을 이용하여 문자열 영역과 비문자열 영역을 구분하였다. 추출된 문자열 영역에서 개별 문자 추출은 수평 스미링 기법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 추출하였고 개별 문자들의 인식은 ART1 알고리즘을 개선하여 인식에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 ARTI 알고리즘은 퍼지 합 접속 연산자를 이용하여 유사도를 동적으로 조정함으로써 기존의 ART1을 개선하였다. 추출 및 인식 실험 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 영문 명함 인식에서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.88-95
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• 2003

The automatic recognition of transport containers using image processing is very hard because of the irregular size and position of identifiers, diverse colors of background and identifiers, and the impaired shapes of identifiers caused by container damages and the bent surface of container, etc. We proposed and evaluated the novel recognition algorithm of container identifiers that overcomes effectively the hardness and recognizes identifiers from container images captured in the various environments. The proposed algorithm, first, extracts the area including only all identifiers from container images by using CANNY masking and bi-directional histogram method. The extracted identifier area is binarized by the fuzzy binarization method newly proposed in this paper and by applying contour tracking method to the binarized area, container identifiers which are targets of recognition are extracted. We proposed and applied the ART2-based RBF network for recognition of container identifiers. The results of experiment for performance evaluation on the real container images showed that the proposed algorithm has more improved performance in the extraction and recognition of container identifiers than the previous algorithms.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권1호
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• pp.310-317
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• 2022

The mass attenuation coefficient is the primary physical parameter to model narrow beam gamma-ray attenuation. A new machine learning based approach is proposed to model gamma-ray shielding behavior of composites alternative to theoretical calculations. Two fuzzy logic algorithms and a neural network algorithm were trained and tested with different mixture ratios of vanadium slag/epoxy resin/antimony in the 0.05 MeV-2 MeV energy range. Two of the algorithms showed excellent agreement with testing data after optimizing adjustable parameters, with root mean squared error (RMSE) values down to 0.0001. Those results are remarkable because mass attenuation coefficients are often presented with four significant figures. Different training data sizes were tried to determine the least number of data points required to train sufficient models. Data set size more than 1000 is seen to be required to model in above 0.05 MeV energy. Below this energy, more data points with finer energy resolution might be required. Neuro-fuzzy models were three times faster to train than neural network models, while neural network models depicted low RMSE. Fuzzy logic algorithms are overlooked in complex function approximation, yet grid partitioned fuzzy algorithms showed excellent calculation efficiency and good convergence in predicting mass attenuation coefficient.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.271-273
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• 2013

본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻은 세라믹 영상에 퍼지 기법과 ART2 기법을 적용하여 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재로 얻어진 영상에서 결함의 구간을 설정하기 위해 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암도를 대비시킨다. 명암 대비가 강조된 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용한 후, 상/하 경계선에 가장 많이 분포된 곳을 Max, Min으로 설정하고, Max+20, Min-20을 결함 구간으로 설정한다. 설정한 결함 구간 내의 비파괴 세라믹 영상에서 ART2 알고리즘 기법을 적용하여 세라믹 영상의 결함을 검출한다. 본 논문에서 제안된 방법을 비파괴 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 세라믹 결함 검출 방법보다 비파괴 세라믹 영상에서 다양한 형태의 결함이 검출되는 것을 확인하였다.