• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-8
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• 2006

많은 연구자들이 자동 염색체 핵형 분류와 해석을 연구하고 있다. 현미경상의 이미지를 개개의 염색체로 자동 분류하기 위해서는 이미지 전처리 핵형 분류기 구현 등의 세부 절차가 필요하다. 이미지 전처리에서는 개개의 염색체 분리, 잡음 제거, 특징 파라미터 추출을 진행한다. 추출된 형태학적 특징 파라미터는 동원체 지수, 상대 길이비, 상대 면적비이다. 본 논문에서는 인간 염색체 핵형 분류를 위하여 퍼지 분류기가 사용되어졌다. 추출된 형태학적 특징 파라미터가 퍼지 분류기의 입력 파라미터로 사용되었다. 우리는 개개의 염색체 그룹에 대한 최적 퍼지 분류기를 위하여 멤버쉽 함수를 선택하는 것을 연구하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5671-5693
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• 2017

With the rapid development of cloud computing, more and more data owners are motivated to outsource their data to cloud for various benefits. Due to serious privacy concerns, sensitive data should be encrypted before being outsourced to the cloud. However, this results that effective data utilization becomes a very challenging task, such as keyword search over ciphertexts. Although many searchable encryption methods have been proposed, they only support exact keyword search. Thus, misspelled keywords in the query will result in wrong or no matching. Very recently, a few methods extends the search capability to fuzzy keyword search. Some of them may result in inaccurate search results. The other methods need very large indexes which inevitably lead to low search efficiency. Additionally, the above fuzzy keyword search methods do not support access control. In our paper, we propose a searchable encryption method which achieves fuzzy search and access control through algorithm design and Ciphertext-Policy Attribute-based Encryption (CP-ABE). In our method, the index is small and the search results are accurate. We present word pattern which can be used to balance the search efficiency and privacy. Finally, we conduct extensive experiments and analyze the security of the proposed method.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제8권4호
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• pp.344-359
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• 2016

Due to the increasing occurrence of maritime accidents and high-level requirements and modernization of naval wars, the concept of ship environment adaptability becomes more and more important. Therefore, it is of great importance to carry out an evaluation system for ship environment adaptability, which contributes to both ship design and classification. This paper develops a comprehensive evaluation system for ship environment adaptability based on fuzzy mathematics theory. An evaluation index system for ship environment adaptability is elaborately summarized first. Then the analytic hierarchy process (AHP) and entropy weighting methods are applied to aggregate the evaluations of criteria weights for each criterion and the corresponding subcriteria. Next, the multilevel fuzzy comprehensive evaluation method is applied to assess the ship integrative environment adaptability. Finally, in order to verify the proposed approach, an illustrative example for optimization and evaluation of five ship alternatives is adopted. Moreover, the influence of criteria weights, membership functions and fuzzy operators on the results is also analyzed.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1109-1115
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• 2012

본 논문에서는 사용자의 신체 정보를 이용하여 애매한 신체정보를 퍼지화하고 사례자 데이터베이스를 통해 식단을 추천하는 시스템을 제안한다. 사용자의 신체 정보 중에서도 키와 몸무게를 입력받아 BMI(Body Mass index)지수로 계산한다. 사용자의 신체정보 중 근육량 정도와 계산되어진 BMI지수를 퍼지화 시켜 사용자 개개인의 신체 상황을 고려한 비만도를 계산한다. 사용자의 비만도를 기준으로 사례자 데이터베이스 내에 사례자들의 비만도를 비교하여 가장 비슷한 사례자 비만도에 대한 식단을 추천할 수 있다. 안드로이드 환경에서 구현을 하였으며, 다양한 실험을 통해 제안한 퍼지 기반의 추천 기법이 만족할 만한 결과를 나타내고 있음을 보인다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2008년도 춘계 학술발표회 초청강연 및 논문집
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• pp.1466-1483
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• 2008

This paper discusses the development of an up-to-date computerized CPT (Cone Penetration Test) based soil engineering classification system to provide geotechnical engineers with a handy tool for their daily design activities. Five CPT soil engineering classification systems are incorporated in this effort. They include the probabilistic region estimation and fuzzy classification methods, both developed by Zhang and Tumay, the Schmertmann, the Douglas and Olsen, and the Robertson et al. methods. In the probabilistic region estimation method, a conformal transformation is used to determine the soil classification index, U, from CPT cone tip resistance and friction ratio. A statistical correlation is established between U and the compositional soil type given by the Unified Soil Classification System (USCS). The soil classification index, U, provides a soil profile over depth with the probability of belonging to different soil types, which more realistically and continuously reflects the in-situ soil characterization, which includes the spatial variation of soil types. The CPT fuzzy classification on the other hand emphasizes the certainty of soil behavior. The advantage of combining these two classification methods is realized through implementing them into visual basic software with three other CPT soil classification methods for friendly use by geotechnical engineers. Three sites in Louisiana were selected for this study. For each site, CPT tests and the corresponding soil boring results were correlated. The soil classification results obtained using the probabilistic region estimation and fuzzy classification methods are cross-correlated with conventional soil classification from borings logs and three other established CPT soil classification methods.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.777-781
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• 2001

본 논문은 저대비 영상을 처리하여 보다 향상된 영상을 얻고자 펴지 함소와 개선된 IAFC 모델을 적용한 영상 대비 향상 기법을 제안한다. 저대비에 의한 영상 정보의 불확실성이 무작위성보다 명암도의 모호성과 퍼지성에 근거한다는 점에서 퍼지 집합이론을 영상 향상 기법을 개발하는데 적용한다. 영상 향상의 단계를 퍼지화, 대비 강화 연산, 비퍼지화 단계로 나눠볼 수 있으며, 퍼지화 및 비퍼지화 과정에서 적절한 교차점 선택이 요구되고 이때 개선된 IAFC 모델을 적용하여 최적의 교차점을 선택한다. 데이터 대한 정신없이 임계 파라미터를 조정함으로써 클러스터링을 할 수 있는 개선된 IAFC 모델로 두 클래스만을 형성하도록 하여 명암도의 애매성이 최대가 되는 교차점을 찾아 대비를 강화시킨다. 대비 향상의 정략적 측정을 위해 퍼지성 지수를 사용하며 히스토그램 균등화 기법을 사용한 대비 향상 결과와 비교한다. 저대비 영상에 대해 최적의 교차점의 위치를 정하는 제안한 기법의 결과가 많은 실험영상을 통해 우수함을 보여주고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권7호
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• pp.646-654
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• 2006

분류검색 방법은 색인검색 방법과 함께 중요한 요소로서 웹 검색 엔진에서 지원되고 있다. 사용자가 분류나 색인검색 방법 중 하나를 이용하여 원하는 검색결과를 찾지 못하면 다른 검색방법을 이용하여 찾을 수 있도록 대부분의 검색엔진에서는 두 가지 방법 모두 지원하고 있다. 색인검색 방법에서는 검색결과의 재현율이 높지만 검색결과가 너무 많이 나오기 때문에 원하는 검색결과를 찾아내는 것이 어렵다는 단점이 있다. 분류검색 방법은 찾고자 하는 문서의 해당 분류가 애매모호하거나 명확하게 알지 못할 때에는 문서를 찾지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 즉, 검색결과의 정확도는 높으나 재현율이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 분류와 검색어간의 관계를 퍼지논리를 이용하여 정량적으로 계산하고 이를 바탕으로 범주간의 함의관계를 유도함으로써 동적인 범주체계를 구성하는 새로운 방법을 제시한다. 이 방법의 장점은 범주간의 합의관계를 유사한 하위범주로 간주함으로써 분류검색 결과의 재현율을 높일 수 있다는 것이다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권3호
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• pp.97-104
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• 2002

이 논문에서는 퍼지뉴럴 시스템을 위하여 measure of fuzziness에 의한 입력공간의 분할을 최적화하는 방법을 제안한다. 이에 따라 최적화된 퍼지 부공간에 대하여 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 또한 시계열 예측 문제에서 입력패턴의 간격을 조정하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 index of fuzziness를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 입력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안된 알고리즘을 토대로 여덟 가지의 입력패턴에 대하여 추론한 결과 입력공간의 최적분할에 의하여 수렴과정에서 초기에 오차(RMSE)가 빠르게 수렴함을 알 수 있었다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권2호
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• pp.194-202
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• 2003

In this paper, we introduce a category of Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) models, analyze the underlying architectures and propose a comprehensive identification framework. The proposed Multi-FNNs dwell on a concept of fuzzy rule-based FNNs based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation, and exploit linear inference being treated as a generic inference mechanism. By this nature, this FNN model is geared toward capturing relationships between information granules known as fuzzy sets. The form of the information granules themselves (in particular their distribution and a type of membership function) becomes an important design feature of the FNN model contributing to its structural as well as parametric optimization. The identification environment uses clustering techniques (Hard C - Means, HCM) and exploits genetic optimization as a vehicle of global optimization. The global optimization is augmented by more refined gradient-based learning mechanisms such as standard back-propagation. The HCM algorithm, whose role is to carry out preprocessing of the process data for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The detailed parameters of the Multi-FNN (such as apexes of membership functions, learning rates and momentum coefficients) are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, two numeric data sets are experimented with. One is the numerical data coming from a description of a certain nonlinear function and the other is NOx emission process data from a gas turbine power plant.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권11호
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• pp.5229-5252
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• 2016

With proliferation of diverse network access technologies, users demands are also increasing and service providers are offering a Quality of Service (QoS) to satisfy their customers. In roaming, a mobile node (MN) traverses number of available networks in the heterogeneous wireless networks environment and a single operator is not capable to fulfill the demands of user. It is crucial task for MN for selecting a best network from the list of networks at any time anywhere. A MN undergoes a network selection situation frequently when it is becoming away from the home network. Multiple Attribute Group Decision (MAGD) method will be one of the best ways for selecting target network in heterogeneous wireless networks (4G). MAGD network selection process is predominantly dependent on two steps, i.e., attribute weight, decision maker's (DM's) weight and aggregation of opinion of DMs. This paper proposes Multi-Attribute Intuitionistic Fuzzy Group Decision Method (MAIFGDM) using TOPSIS for the selection of the suitable candidate network. It is scalable and is able to handle any number of networks with large set of attributes. This is a method of lower complexity and is useful for real time applications. It gives more accurate result because it uses Intuitionistic Fuzzy Sets (IFS) with an additional parameter intuitionistic fuzzy index or hesitant degree. MAIFGDM is simulated in MATLAB for its evaluation. A comparative study of MAIFDGM is also made with TOPSIS and Fuzzy-TOPSIS in respect to decision delay. It is observed that MAIFDGM have low values of decision time in comparison to TOPSIS and Fuzzy-TOPSIS methods.