• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.71-80
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• 2011

본 논문에서는 퍼지추론을 기반으로 얼굴검출 알고리즘을 지능적으로 선택함으로써 개발자들이 전문적인 지식이 없이 얼굴검출 기능을 손쉽게 사용할 수 있는 새로운 기법을 제안한다. 본 논문의 목적은 퍼지추론 기반의 고차원 얼굴검출 시스템을 제시함으로써 사용자들이 컴퓨터비전 이론이나 개별 알고리즘들에 대한 전문적인 지식이 없어도 손쉽게 얼굴검출 기능을 포함하는 시스템을 개발할 수 있도록 지원하는데 있다. 얼굴검출의 방대한 문제영역을 분류하기 위해서 가장 먼저 얼굴검출을 위한 주요한 조건들을 고려하고 정리하였다. 이렇게 정리된 조건들은 개발자들이 주어진 문제를 표현하는데 사용할 수 있도록 정의되었다. 정의된 조건들과 사용 가능한 얼굴검출 알고리즘들은 퍼지추론 규칙을 이용하여 규칙화 되고 퍼지추론 해석기를 구성한다. 개발자들에 의해서 개별 문제의 조건들이 정리되면, 제안된 퍼지해석기가 퍼지추론을 통해 이에 대응되는 문제를 해결하기 위한 최적을 알고리즘들을 찾아내고 구성한다. 제안된 방법의 개념검증을 위해 기존의 알고리즘들과 성능을 비교하였으며 이를 분석하고 우수성과 실용성을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.265-269
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• 2005

본 논문에서는 관계형 데이터베이스에서 운영될 수 있는 퍼지질의어인 FSQL를 소개하였다. 일반적으로 데이터베이스 시스템은 질의시스템을 갖고 있는데 이는 정확한 데이터를 추출하고 처리할 수가 있다. 하지만 실세계에서는 정확한 데이터를 처리하는 경우보다는 부정확하거나 불명확한 질의를 처리하는 경우가 많다. 최근에 관계형 데이터베이스 시스템에서의 애매모호한 질의를 처리할 수 있는 연구가 관심을 끌고 있다. 본 고에서는 데이터처리에 있어 애매모호한 질의를 처리할 수 있는 효과적인 방법을 제안하였다. 퍼지질의어인 FSQL의 구문은 EBNF로 정의되었고 FQSL를 SQL로 전환하여 처리할 수 있는 인터프리터를 시제품으로 개발하였다.