• 한국생산제조학회지
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• 제19권1호
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• pp.145-155
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• 2010

This paper presents a new approach to obstacle avoidance for mobile robot in unknown or partially unknown environments. The method combines two navigation subsystems: low level and high level. The low level subsystem takes part in the control of linear, angular velocities using a multivariable PI controller, and the nonlinear position control. The high level subsystem uses ultrasonic and IR sensors to detect the unknown obstacle include static and dynamic obstacle. This approach provides both obstacle avoidance and target-following behaviors and uses only the local information for decision making for the next action. Also, we propose a new algorithm for the identification and solution of the local minima situation during the robot's traversal using the set of fuzzy rules. The system has been successfully demonstrated by simulations and experiments.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권4호
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• pp.332-339
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• 2014

Face classification has wide applications in security and surveillance. However, this technique presents various challenges caused by pose, illumination, and expression changes. Face recognition with long-distance images involves additional challenges, owing to focusing problems and motion blurring. Multiple frames under varying spatial or temporal settings can acquire additional information, which can be used to achieve improved classification performance. This study investigates the effectiveness of multi-frame decision-level fusion with photon-counting linear discriminant analysis. Multiple frames generate multiple scores for each class. The fusion process comprises three stages: score normalization, score validation, and score combination. Candidate scores are selected during the score validation process, after the scores are normalized. The score validation process removes bad scores that can degrade the final output. The selected candidate scores are combined using one of the following fusion rules: maximum, averaging, and majority voting. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of multi-frame decision-level fusion in harsh environments. Out-of-focus and motion blurring point-spread functions are applied to the test images, to simulate long-distance acquisition. Experimental results with three facial data sets indicate the efficiency of the proposed decision-level fusion scheme.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권4호
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• pp.316-321
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• 2008

Advanced computer network technology enables computers to be connected in an open network environment. Despite the growing numbers of security threats to networks, most intrusion detection identifies security attacks mainly by detecting misuse using a set of rules based on past hacking patterns. This pattern matching has a high rate of false positives and can not detect new hacking patterns, which makes it vulnerable to previously unidentified attack patterns and variations in attack and increases false negatives. Intrusion detection and analysis technologies are thus required. This paper investigates the asymmetric costs of false errors to enhance the performances the detection systems. The proposed method utilizes the network model to consider the cost ratio of false errors. By comparing false positive errors with false negative errors, this scheme achieved better performance on the view point of both security and system performance objectives. The results of our empirical experiment show that the network model provides high accuracy in detection. In addition, the simulation results show that effectiveness of anomaly traffic detection is enhanced by considering the costs of false errors.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권3호
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• pp.200-205
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• 2005

The objectives of this study were to introduce the easiest and most proper applications of datamining in industrial processes. Applying datamining in manufacturing is very different from applying it in marketing. Misapplication of datamining in manufacturing system results in significant problems. Therefore, it is very important to determine the best procedure and technique in advance. In previous studies, related literature has been introduced, but there has not been much description of datamining applications. Research has not often referred to descriptions of particular examples dealing with application problems in manufacturing. In this study, a datamining roadmap was proposed to support datamining applications for industrial processes. The roadmap was classified into three stages, and each stage was categorized into reasonable classes according to the datamining purposed. Each category includes representative techniques for datamining that have been broadly applied over decades. Those techniques differ according to developers and application purposes; however, in this paper, exemplary methods are described. Based on the datamining roadmap, nonexperts can determine procedures and techniques for datamining in their applications.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권3호
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• pp.250-255
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• 2012

Face recognition has wide applications in security and surveillance systems as well as in robot vision and machine interfaces. Conventional challenges in face recognition include pose, illumination, and expression, and face recognition at a distance involves additional challenges because long-distance images are often degraded due to poor focusing and motion blurring. This study investigates the effectiveness of applying photon-counting linear discriminant analysis (Pc-LDA) to face recognition in harsh environments. A related technique, Fisher linear discriminant analysis, has been found to be optimal, but it often suffers from the singularity problem because the number of available training images is generally much smaller than the number of pixels. Pc-LDA, on the other hand, realizes the Fisher criterion in high-dimensional space without any dimensionality reduction. Therefore, it provides more invariant solutions to image recognition under distortion and degradation. Two decision rules are employed: one is based on Euclidean distance; the other, on normalized correlation. In the experiments, the asymptotic equivalence of the photon-counting method to the Fisher method is verified with simulated data. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of the photon-counting classifier in harsh environments. Four types of blurring point spread functions are applied to the test images in order to simulate long-distance acquisition. The results are compared with those of conventional Eigen face and Fisher face methods. The results indicate that Pc-LDA is better than conventional facial recognition techniques.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.540-549
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• 2003

협력적 추천에서는 일반적으로 사용자 모델과 항목 모델이 사용되어진다. 사용자 모델은 사용자들간의 선호도 상관관계를 학습하고, 추천하고자 하는 항목에 대한 다른 사용자들의 선호도를 기반으로 그 항목을 추천한다. 이와 유사한 방식으로 항목 모델은 항목들간의 선호도 상관관계를 학습하고, 다른 항목들간의 선호도를 기반으로 추천 받는 사용자에게 항목을 추천한다. 본 논문에서는 추천 성능의 향상을 위해서 사용자 모델과 항목 모델간의 다양한 통합 방법을 제안한다. 제안하는 통합 방법으로는 순차적, 병렬적 통합 방법, 퍼셉트론 또는 다층 퍼셉트론을 이용한 통합 방법, 퍼지 규칙을 이용한 통합 방법 그리고 BKS를 적용한 방법이다. 본 실험에서는 통합 모델을 위해서 다층 퍼셉트론을 이용하여 사용자와 항목 모델을 각각 학습한다. 다층 퍼셉트론은 최근접 이웃방법이나 연관 규칙을 이용한 방법과 같은 기존의 추천 방법보다 연관된 항목들간의 가중치를 학습할 수 있고, 기호 데이타와 수치 데이타를 쉽게 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 통합된 모델이 어떠한 단일 모델보다도 우수하고, 실험을 통하여 다층 퍼셉트론을 이용한 통합 방법이 다른 통합 방법보다 효율적인 통합 방법임을 보여주고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1-9
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• 2009

본 논문은 게임 또는 애니메이션과 같이 가상 환경 속에서의 군중 행동을 구현함에 있어 군중 전체의 움직임을 제어하기보다는 군중을 구성하고 있는 각 개체들의 감정요소를 개별적으로 제어하는 방식을 사용함으로써 군중의 형태 및 행동 양식에 사실감과 다양성을 부여하는 새로운 방안을 제시한다. 인간의 행동을 모사하기 위해 군중을 구성하고 있는 개체들이 각자의 감정과 기질에 따라 이동경로를 결정하도록 행동패턴을 설계한다. 제안된 방법은 군집을 구성하는 개체들이 제각기 주어진 기질과 환경에 따라 변화하는 감정을 기반으로 이동 경로뿐 아니라 군집간의 이동을 자유롭게 결정하기 때문에 다양한 군집이동을 표현할 수 있다. 이를 위해, 감정과 기질을 정의하고 행동제어 규칙을 정의한다. 또한 인간의 감정과 같은 모호한 정보를 처리하기 위하여 퍼지이론을 적용함으로써 기질과 감정에 대한 모호한 언어적 표현을 자연스럽게 정의하도록 한다. 실험을 통해 제안된 방법으로 자연스럽고 다양한 형태의 군중 시뮬레이션이 가능함을 보인다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권3호
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• pp.118-125
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• 2004

본 논문은 향후 도시의 물리적 성장형태를 예측하고자 하는 일련의 연구로서 김해의 과거 도시 성장과정을 분석함으로써 김해지역에 적합한 셀룰라 오토마타의 네이버후드 및 전이규칙을 결정하는 것을 목적으로 한다. 동적모델과 시간에 따른 변화를 다룰 수 있는 셀룰라 오토마타를 도입하여 1987년부터 2001년까지 김해지역의 도시성장을 분석하였으며, 다양한 네이버후드와 전이규칙의 시뮬레이션을 통해 김해지역에 적합한 네이버후드와 전이규칙을 정립하였다. 결론으로 김해지역은 네이버후드의 행렬이 작을수록, 또한 동일한 거리를 가진 circle 형태보다 정사각형의 네이버후드가 적합하였고, 도시성장속도를 조절하는 ${\alpha}$값이 작을수록, 그리고 전환가능성 ($P_{ij}$) 이 클수록 적합한 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.199-208
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• 2014

한의학은 수 천년 이상 전해져 내려온 동양의 전통의학으로 서양에서도 그 효능을 인정받고 있으며, 양방 치료에서 사용되는 XRAY 및 CT와 같은 커다란 장비가 없어도 간단하게 환자의 맥진 및 설진 및 데이터를 이용해서 환자의 건강상태를 진단할 수 있다. 본 논문에서는 의료 진단을 받기 어려운 지역에 사는 환자나, 병원이 멀리 떨어져 있는 피서지나, 등산 할 경우, 혹은 전쟁에서 전투를 하는 환자라도 맥진 데이터 및 생체 데이터를 휴대폰을 이용해서 환자의 한방 의료정보를 원격지 병원의 의사에게 전송하면 의료 진단을 실시간으로 판단 할 수 있는 모의실험을 하였다. 뿐만 아니라 실시간으로 원거리에서 환자의 생체 데이터 및 맥진파형을 수신해서 실시간으로 환자의 건강 상태를 언제 어디서나 누구나 24시간 간단하게 판단 할 수 있는 지능형 한방 의료진단 시스템 알고리즘 및 지능형 전자침 모의실험을 제안하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4C호
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• pp.255-264
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• 2006

터널 시공시 지반상황이 불량하거나 불확실한 지질정보로 인한 붕락사고를 방지하기 위하여 지보재와 병용하여 터널보조공법을 사용한다. 현재 보조공법에 관련된 전문가 시스템은 인공신경망, 퍼지추론 등의 연구가 진행되었고 터널 기술자에게 보조공법을 결정하는데 많은 도움을 주고 있는 상황이나 보조공법을 결정하는데 있어 정량적인 평가항목을 정하는데 어려움이 많은 것으로 파악되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 사회과학, 의료, 금융, 농업 등 다양한 분야에 걸쳐 데이터분석에 이용되는 데이터마이닝 기법을 공학분야에 적용시켜 보조공법 설계자료를 바탕으로 보조공법의 의사결정 규칙을 추론하고 PDA를 적용한 전문가 시스템을 구축하였다.