• 대한원격탐사학회지
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• 제34권1호
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• pp.45-74
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• 2018

Landslide is a natural hazard that threats lives and properties in many areas around the world. Landslides are difficult to recognize, particularly in rainforest regions. Thus, an accurate, detailed, and updated inventory map is required for landslide susceptibility, hazard, and risk analyses. The inconsistency in the results obtained using different features selection techniques in the literature has highlighted the importance of evaluating these techniques. Thus, in this study, six techniques of features selection were evaluated. Very-high-resolution LiDAR point clouds and orthophotos were acquired simultaneously in a rainforest area of Cameron Highlands, Malaysia by airborne laser scanning (LiDAR). A fuzzy-based segmentation parameter (FbSP optimizer) was used to optimize the segmentation parameters. Training samples were evaluated using a stratified random sampling method and set to 70% training samples. Two machine-learning algorithms, namely, Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF), were used to evaluate the performance of each features selection algorithm. The overall accuracies of the SVM and RF models revealed that three of the six algorithms exhibited higher ranks in landslide detection. Results indicated that the classification accuracies of the RF classifier were higher than the SVM classifier using either all features or only the optimal features. The proposed techniques performed well in detecting the landslides in a rainforest area of Malaysia, and these techniques can be easily extended to similar regions.

• 정보관리학회지
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• 제10권2호
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• pp.3-22
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• 1993

최근 시소러스를 기반으로 하는 불리안 검색 시스템에서 문서의 순위 결정에 사용 될 수 있는 Relevance, R-distance, K-distance와 같은 방법들이 개발되었다. 이러한 방법들은 색인어들 사이의 연관성 정보를 이용하여 문서들의 순위를 결정함으로써 많은 경우에 높은 검색 효율을 제공할 지라도, 불리안 연산자 AND, OR, NOT에 대한 연산 방법이 문제점으로 지적되어왔다. 본 논문에서는 개선된 퍼지 집합 모델과 확장된 불리안 모델을 시소러스가 제공하는 색인어들 사이의 연관성 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 확장함으로써, 기존 방법들의 문제점을 극복하는 새로운 순위 결정 방법 KB-FSM과 KB-EBM을 제안한다. 또한 KB-FSM과 KB-EBM이 Relevance, R-distance, K-distance보다 문서들의 순위를 보다 정확하게 결정함을 성능 비교를 통하여 입증한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권4호
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• pp.621-652
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• 2012

Software Estimations provide an inclusive set of directives for software project developers, project managers, and the management in order to produce more realistic estimates based on deficient, uncertain, and noisy data. A range of estimation models are being explored in the industry, as well as in academia, for research purposes but choosing the best model is quite intricate. Estimation by Analogy (EbA) is a form of case based reasoning, which uses fuzzy logic, grey system theory or machine-learning techniques, etc. for optimization. This research compares the estimation accuracy of some conventional data mining models with a hybrid model. Different data mining models are under consideration, including linear regression models like the ordinary least square and ridge regression, and nonlinear models like neural networks, support vector machines, and multivariate adaptive regression splines, etc. A precise and comprehensible predictive model based on the integration of GRA and regression has been introduced and compared. Empirical results have shown that regression when used with GRA gives outstanding results; indicating that the methodology has great potential and can be used as a candidate approach for software effort estimation.

• 아태비즈니스연구
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• 제11권1호
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• pp.93-114
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• 2020

Purpose -The purpose of this study is to analyze how the accreditation system affect the selection of business strategies in social enterprises, which create social value rather than maximize profits. Design/methodology/approach - This study collected survey data from 40 accredited and 53 non-accredited social enterprises. This research employs a Fuzzy-set/qualitative comparative analysis to compare the combinations of factors that affect a social enterprise's performance Findings - The results show that for accredited enterprises organizational capabilities are significantly more important than networking capabilities, whereas for non-accredited enterprises internal communication, governance capacities and networking competencies are most important capabilities to improving their social performance. And also The accreditation systems for social enterprises would entice social enterprise away from business strategies based on with local society, which is differentiated with commonly accepted social enterprise model. Research implications or Originality - This research suggests that the accreditation system for social enterprises should be redesigned for enticing social enterprises in Korea to be more localized to meet local needs in terms of positive changes of local society.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.18-35
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• 1993

가압경수로형 원자력발전소 수위제어시스템과 특히 저출력시 수위제어상의 문제점들이 분석 및 고찰되었으며 저출력으로 운전시의 여러 과도특성에서도 안정된 제어를 하고 급수펌프고장과 같은 큰 수위변동 발생시에는 신속한 수위응답을 얻기 위한 방법이 주로 연구되었다. 제어기의 기본 알고리즘으로 퍼지제어기법을 적용하였으며 여기에 필요한 제어규칙 및 알고리즘은 운전원의 지식과 한국원자력연구소에 설치된 교육훈련용 모의제어반에서의 수동운전경험을 바탕으로 설정되었다. 실제 시스템 구현관점에서 제어변수 및 적용규칙은 보다 간편한 튜닝과 입출력변수간의 영향을 고려하여 세워졌다. 저유량일 때 측정이 불량한 유량신호에 대해, 중기발생기를 압력제어모드로 운전할 때에는 유량차의 퍼지변수로서 우회급수밸브의 개도를 이용한 대체정보를 채용하였으며 수위오차의 크기에 따라 유량차의 소속함수를 달리하는 동적인 튜닝방법을 사용하였다. 또한 우회급수와 주급수밸브간 간단한 전환알고리즘의 적용으로 밸브절환시의 수위요동을 억제하고자 하였다. 시뮬레이션 결과 저출력구간에서 원자로출력변동에 대해 기존에 설치된 방법보다 안정된 제어를 하고 동적 튜닝의 적용으로 미세제어동작과 수위오차가 큰 영역의 제어에 대해 신속한 응답과 함께 제어성능이 개선되었음을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.637-644
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• 2011

음원이 디지털화 되면서 쉽게 음악을 구매하고 들을 수 있게 되었다. 하지만 많은 음악 중에서 음악가, 장르, 제목, 앨범 타이틀 등 전통적인 음악 정보를 이용하여 사용자들이 자신의 취향에 맞는 음악을 찾는 데는 여전히 어려움이 있다. 이러한 어려움을 해소하기 위해 내용기반 음악검색과 감성기반 음악검색 방법 등이 제안되고 개발되고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 해소하기 위한 감성기반 음악 검색방법에서 다차원 벡터형태의 MPEG-7 저수준 오디오 서술자들의 감성기반 검색에서의 중요도를 결정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 상호간에 대립되는 감성을 대표되는 음악들의 유사성을 다차원 서술자 관점에서 측정하고 이 유사관계를 러프 근사화와 군집 내/군집 간의 유사성 비율을 이용하여 서술자의 중요성을 결정한다. 중요성을 바탕으로 결정된 가중치는 여러 개의 오디오 서술자들의 유사성을 총체화하는데 이용되며 이를 활용하여 감성기반 음악검색을 수행한다. 제안된 방법은 내용기반 음악 검색을 기반으로 한 감성기반 음악검색 구조에서 실험한 결과 평균 검색 개수측면에서 기존의 휴리스틱 방법보다 좋은 검색 결과를 나타내었다.

• 디자인학연구
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• 제16권2호
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• pp.57-66
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• 2003

정보처리기술을 활용한 칼라 감성 시뮬레이션이 상품개발 지원시스템으로서 개발, 활용되기 시작하고 있다. 칼라배색 등을 결정하기 위한 시뮬레이션 시스템에서는 감성평가실험을 통해 구축한 데이터베이스를 이용하여 배색후보들을 제시하는 것이 일반적이다. 그러나 이들 방법에서는 시스템 이용자(디자이너나 사용자)의 취향이나 선호도, 혹은 이용자 상호간의 감성적차이(gap) 등을 고려하여 최종 배색후보를 결정해 가는 과정까지는 지원하고 있지 않다. 이와 같은 점에 주목하여 본 연구에서는 시스템이 초기 배색 후보군을 생성한 다음, 디자이너가 다양한 배색 시뮬레이션을 함으로써 목적으로 하는 최종 배색후보를 결정해 가는 과정을 지원하는 칼라배색시뮬레이터를 제안하였다. 이 시뮬레이터는 디자이너가 시스템과의 커뮤니케이션에 의해 디자이너의 취향과 선호도에 맞는 배색을 탐색할 뿐만 아니라 검색자가 최적이라고 판단하기 용이한 환경을 제공함으로써 시스템이 검색자의 판단을 지원하는 디자인지원시스템의 성격을 가진다. 칼라 배색시뮬레이터는 디자이너의 사고과정을 모델화 한 이중매핑 모델(Dual Mapping Model)에 기초로 두고 구성되었으며, 칼라컨셉설정$\longrightarrow$배색후보군 생성$\longrightarrow$배색 시뮬레이션$\longrightarrow$최종배색 후보의 순위결정 등의 4단계에 걸친 조작으로 칼라 디자인과정을 지원하게 된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.383-388
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• 2006

축산폐수는 축사가 대부분 상수원보다 상류지역에 산재하고 있어 이를 효과적으로 관리하기 어려우나, 연속 회분식 반응기(Sequencing Batch Reactor, SBR)는 장치가 간단하고 경제성이 우수하여 축산폐수처리에서 효율적으로 적용될 수 있다. 본 연구에서는 DO(Dissolved Oxygen)과 ORP(Oxidation-Reduction Potential)을 이용하여 지식기반 고장진단 시스템을 제안하였다. 실시간으로 얻어진 ORP, DO값들을 전처리하여, [ORP], [DO]외에 [ORP DO]합성data와 ORP, DO의 특징벡터의 합에서 얻어진 fusion data의 총 4개의 data set을 이용하여 각각에 대한 진단과 분류성능을 검토하였다. 이 값을 이용하여 FCM (fuzzy C-mean) 클러스터링 한 후, K-PCA과 LDA로 차원축소시켜 특징벡터를 추출하였다. 그리고 Hamming distance로 test data와 특징벡터의 거리를 계산하여 각 class를 F1에서 F8까지 분류하였다. 그 결과 데이터를 그대로 이용하는 것 보다 차분데이터형태로 이용하는 것이 우수했으며 그 중 fusion 데이터의 결과가 다른 것들보다 향상된 결과를 보였다. 그리고 K-PCA와 LDA를 결합한 결과가 다른 방법에 비해 우수한 결과를 보였으며 fusion method를 이용한 최고인식율은 98.02%를 나타내었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.487-495
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• 2012

In this paper, a Smart Home Service Robot, McBot II, which performs mess-cleanup function etc. in house, is designed much more optimally than other service robots. It is newly developed in much more practical system than McBot I which we had developed two years ago. One characteristic attribute of mobile platforms equipped with a set of dependent wheels is their omni- directionality and the ability to realize complex translational and rotational trajectories for agile navigation in door. An accurate coordination of steering angle and spinning rate of each wheel is necessary for a consistent motion. This paper develops trajectory controller of 3-wheels omni-directional mobile robot using fuzzy azimuth estimator. A specialized anthropomorphic robot manipulator which can be attached to the housemaid robot McBot II, is developed in this paper. This built-in type manipulator consists of both arms with 4 DOF (Degree of Freedom) each and both hands with 3 DOF each. The robotic arm is optimally designed to satisfy both the minimum mechanical size and the maximum workspace. Minimum mass and length are required for the built-in cooperated-arms system. But that makes the workspace so small. This paper proposes optimal design method to overcome the problem by using neck joint to move the arms horizontally forward/backward and waist joint to move them vertically up/down. The robotic hand, which has two fingers and a thumb, is also optimally designed in task-based concept. Finally, the good performance of the developed McBot II is confirmed through live tests of the mess-cleanup task.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.5904-5927
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• 2019

Many artificial intelligence (AI) techniques have been embedded into various engineering technologies to assist them in achieving different goals. The integration of modern technologies with energy consumption management system and occupant's comfort inside buildings results in the introduction of intelligent building concept. The major aim of this integration is to manage the energy consumption effectively and keeping the occupant satisfied with the internal environment of the building. The last few couple of years have seen many applications of AI techniques for optimizing the energy consumption with maximizing the user comfort in smart buildings but still there is much room for improvement in this area. In this paper, a hybrid of two AI algorithms called firefly algorithm (FA) and genetic algorithm (GA) has been used for user comfort maximization with minimum energy consumption inside smart building. A complete user friendly system with data from various sensors, user, processes, power control system and different actuators is developed in this work for reducing power consumption and increase the user comfort. The inputs of optimization algorithms are illumination, temperature and air quality sensors' data and the user set parameters whereas the outputs of the optimization algorithms are optimized parameters. These optimized parameters are the inputs of different fuzzy controllers which change the status of different actuators according to user satisfaction.