• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.291-294
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• 2003

많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 하지만 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자와 취향이 가장 유사한 뉴스그룹을 코호넨 신경망을 이용하여 분류하는 서비스를 제공한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 뉴스 필터링 시스템의 분류 성능을 평가하기 위하여 유클리드 거리 면에서 비교한 결과, 제안한 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.81-82
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• 2013

무센 센서 네트워크는 개방된 환경에서 운영되기 때문에 허위 보고서와 허위 투표 삽입 공격으로부터 쉽게 노출되어 있다. 두 공격을 감지하기 위해 확률적 투표-기반 여과 기법은 보고서가 전달되는 동안 그 보고서의 투표 검증을 이용하여 허위 범위 경계 값을 통해 두 공격을 감지한다. 본 논문에서 제안 기법은 네트워크의 상황을 고려하여 센서 노드의 에너지 잔여량, 홉 수, 전달된 보고서의 수를 통해 퍼지 시스템의 입력 요소로 결정하고 나온 결과를 허위 범위 경계 값을 결정을 통해 기존 기법보다 에너지 효율을 증가시킨다. 그러므로 우리의 제안 기법은 기본 기법보다 비교했을 때 전체 네트워크 수명 연장을 기대한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권1호
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• pp.46-51
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• 2005

Intelligent Space(ISpace) is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. According to the cooperation of many intelligent devices, the environment, it is very important that the system knows the location information to offer the useful services. In order to achieve these goals, we present a method for representing, tracking and human following by fusing distributed multiple vision systems in ISpace, with application to pedestrian tracking in a crowd. And the article presents the integration of color distributions into particle filtering. Particle filters provide a robust tracking framework under ambiguity conditions. We propose to track the moving objects by generating hypotheses not in the image plan but on the top-view reconstruction of the scene. Comparative results on real video sequences show the advantage of our method for multi-object tracking. Simulations are carried out to evaluate the proposed performance. Also, the method is applied to the intelligent environment and its performance is verified by the experiments.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.315-318
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• 1997

The ECG-NIBP patient monitor consist of Noninvasive Blood Pressure(NIBP) module that have micro controller inside. This module transfer data by serial communication to the main processor. This system apply the fuzzy inflating method to reduce the blood pressure measuring time, and moving artifact removing algorithm, several parameters used or more accurate measurement. The ECG monitor use the Digital Signal Processor(DSP) or digital filtering, peak detection, heart rate calculation. This system also offer convenient user interface by rotary key, menu bar. With 7" CRT display, auxiliary TFT LCD display adapted to display information on wide screen.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.47-51
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• 2003

인터넷을 통해 제공되는 맡은 양의 뉴스 정보 중에서 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것이 필요하다. 먼저, 인터넷에 접속된 뉴스서버들의 뉴스 문서를 각 그룹별로 수집한다. 수집된 뉴스 문서를 대상으로 퍼지추론을 통하여 문서를 대표하는 키워드를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 각 뉴스그룹의 문서에서 단어들을 분석하여 입력된 단어들의 개수를 이용하여 정규화 시켜서 대표적인 비지도학습 신경망인 코호넨 신경망을 사용하여 학습시킨다. 코호넨 신경망으로 추출된 단어들의 연관성을 활용하여 뉴스그룹을 클러스터링한다. 최종적으로 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면, 학습된 신경망이 유사한 뉴스그룹들을 사용자에게 제시해준다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.25-29
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• 2007

무선 센서 네트워크의 다양한 응용분야에서, 일어나는 심각한 보안 위협 중 하나가 공격자가의 노드 훼손을 통해 발생하는 보안정보 훼손된 및 위조된 보고서의 삽입이다. 최근에 Fan Ye 등은 이런 위협에 대한 대안으로 전역 키 풀을 전체 센서네트워크에 나누어서 할당하고, 전송 경로 중에 있는 노드들이 미리 할당받은 각자의 보안정보인 인증키를 이용해서 위조 보고서를 판단하는 통계적 여과기법을 제안하였다. 그러나 이 기법에서는 노드들의 훼손으로 인한 일부 인증키가 훼손 됐을 시 고정된 몇 개의 구획으로 나뉜 전역 키 풀 때문에 훼손된 키의 구획에 속해 있는 나머지 훼손되지 않은 인증 키들이 여과과정에서 인증키로써의 기능을 할 수 없게 된다. 본 논문에서는 전역 키 풀의 분할 여부 결정에 퍼지 로직을 적용하여 전역 키 풀을 네트워크 상황에 맞추어 나누는 적응형 분할 결정 기법을 제안한다. 전역 키 풀의 구획은 오염된 구획의 비율. 오염된 키의 비율, 노드의 에너지 비율을 고려하여 퍼지로직에 의해 분할 여부를 결정한다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.339-346
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• 2000

의료 영상은 환자에 대한 해부학적인 진단 정보를 얻기 위한 영상으로 정확한 병변 인식과 판단을 위해서는 조직별 분할이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 T1 강조 영상 그리고 T2 강조 영상, PD 영상의 특징을 상호보완적으로 이용한 자동적인 영상 분할 방법을 제안한다. 제안한 분할 알고리듬은 PD 영상으로부터 대뇌마스크를 획득하고, 대뇌마스크를 T1 과 T2, PD의 입력 영상에 씌워 각각의 대뇌 영상을 획득하여 T1과 T2, PD를 축으로 하는 3차원 공간상에서 스케일 스페이스 필터링과, 3차원 클러스터링을 이용하여 대뇌 내부조직에 해당하는 클러스터를 찾아서 분할에 이용한다. 대뇌 영상분할은 이들 클러스터의 중심 값을 FCM 알고리듬의 초기 중심 값으로 두고 FCM 알고리듬을 이용하여 분할한다. 제안한 분할 알고리듬은 정확한 클러스터의 중심 값을 계산함으로 초기 값의 영향을 많이 받는 FCM 알고리듬의 단점을 보완하였고 다중 스펙트럼 영상의 특성을 조합하여 분할에 이용함으로 단일 스펙트럼 영상만을 이용하는 방법보다 향상된 분할 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.142-149
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• 2004

많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 하지만, 초보자인 경우는 어떤 뉴스그룹이 자신의 관심사와 관련이 있는지를 판단하기가 용이치 않다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제공한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 많은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.701-708
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• 2005

사서함 구조에서 메시지 서비스를 위한 중요한 구조적 메커니즘은 메시지 객체들을 콘텐츠에 따라 그룹 클래스 계층 구조를 구성하는 것이다. 본 논문에서는 응용 도메인에서 많은 구조적인 메시지 객체들을 클러스터링하기 위한 $\alpha$-cut 기반의 genealogy 그룹화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의미적 유사 관계와 퍼지 유사 관계를 이용하여 관계성을 결정하고 search() insert(), hierarchy()의 연산을 이용하여 그룹화 구조를 수행한다. 이러한 구조는 그룹과 관련된 작업을 쉽게 처리해주고 질의응답 객체 식별, 유사성 발견 등을 쉽게 해준다. 따라서 제안된 사서함 구조는 그룹화 생성을 통해서 사용자들에게 메시지객체를 효율적으로 서비스하고 관리하는 기능을 제공한다. 그리고 제안된 기법의 성능을 알아보기 위해 5600개의 메시지 객체를 이용하여 non-grouping, BGM, RGM, OGM 방법과 비교 분석한다.