• 한국자동차공학회논문집
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• 제4권6호
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• pp.175-186
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• 1996

In Advanced Vehicle Control System(AVCS), Autonomous Intelligent Cruise Control(AICC) is generally understood to be a system that can be achieved in the near future without the demanding infrastructure components and technoloties. AICC is an automatic vehicle following system with no human engagement in the longitudinal vehicle direction. This paper presents a fuzzy control algorithm to develop the AICC system. The control performance was studied information of vehicles using computer simulations. The most improtant aspects of the work reported here are the adoption of the fuzzy adaptive control law, and the use of filtering concept to reduce the slinky effects that may appear in a formation of vehicles equipped with AICC systems. The simulation results demonstrate the effectiveness of the fuzzy adaptive AICC system and its beneficial effects on traffic flow.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.27-34
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• 2008

무선 센서 네트워크는 자원 제약을 가지는 센서 노드들로 이루어진다. 센서 네트워크에서 충분한 보호를 받지 못하는 노드들은 공격자들에 의해 훼손될 수 있다. 이러한 훼손된 노드들은 허위 보고서 주입 공격이나 정상 보고서에 대한 허위 데이터 주입 공격과 같은 공격들에 취약하다. 허위 보고서 주입 공격에서, 공격자는 싱크의 기만이나 배터리로 동작하는 네트워크의 제한된 에너지를 고갈을 목적으로 허위 보고서들을 네트워크에 주입한다. 정상 보고서에 대한 허위 데이터 주입 공격에서, 공격자는 모든 정상 보고서에 거짓 데이터를 주입할 수도 있다. 이러한 공격들을 다루기 위하여, Li와 Wu는 확률적 투표-기반 여과기법(PVFS)을 제안하였다. 그러나 PVFS에서 각 클러스터 헤드는 추가적인 전송 장비를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 공격들의 위협을 완화시키기 위하여 퍼지 로직-기반 허위 보고서 탐지 기법(FRD)를 제안한다. FRD는 통계적 전달 중 여과 기법을 기반으로 채택하여 이를 개선한다. 시뮬레이션에서 FRD가 제공하는 보안 능력이 효율적이며, 보안과 에너지 소비간의 트레이오프가 있음을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1069-1079
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• 2005

공간영역에서는 특징검출을 위한 여러 가지 방법이 제안되어 왔으나 압축되어 있는 동영상에서 특징을 찾기 위해서는 압축을 풀고 특징을 찾아 처리하고 다시 압축해야하는 어려움이 있었다. MPEG이나 JPEG처럼 DCT(Discrete Cosine Transform)를 사용하는 압축 표준에서는 압축을 풀지 않고 직접 처리하는 방법들이 제안되어 왔고, DCT 영역에서 불연속 특징을 검출하는 알고리즘을 제안하였었으나, 압축영역에서의 불연속 검출은 방향 회전과 비표준 불연속 처리에서 문제점을 가지고 있었다. 본 연구에서는 불연속 특징 검출의 성능을 향상시키기 위한 퍼지 필터링 방법을 제안한다. 이 방법은 불연속의 높이와 방향을 퍼지화하여 필터링하며, 불연속의 연결, 세선화, 평활화 등의 기능을 수행한다. 이 방법은 DCT 영역에서 수행하므로 세밀하지는 못하지만 불연속 특징의 향상을 위하여 기존 방법보다 빠르고 안정되게 처리됨을 실험에 나타내었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.57-65
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• 2007

많은 센서 네트워크 응용에서, 센서 노드들은 개방된 환경에 배포되므로 노드의 암호 키 완전히 훼손하는 물리 공격에 취약하다. 위조 감지 보고서는 훼손된 노드를 통하여 네트워크에 주입될 수 있으며, 이는 거짓 경보를 울릴 수 있을 뿐만 아니라 전지로 동작하는 네트워크의 제한된 에너지 자원을 고갈시킬 수 있다. Fan Ye 등은 이에 대한 대안으로 전송과정에서 허위 보고서를 검증할 수 있는 통계적 여과 기법을 제안하였다. 이 기법에서 허위 보고서에 대한 검증이 가능한 인증키의 노출 정도인 훼손 허용도를 나타내는 분할 값은 전역 키 풀이 나눠진 구획들의 수로 소비 에너지와 서로 대치되는 관계에 있어 그 결정이 매우 중요하다. 전체 구획들의 인증키가 노출될 경우 허위 보고서를 더 이상 검증을 할 수 없고 각 구획들의 노출되지 않은 나머지 인증키들은 인증키로써의 기능도 잃게 된다. 본 논문에서는 전역 키 풀 분할에 퍼지 규칙 시스템을 사용해 다수의 구획들로 나누는 퍼지 기반의 적응형 분할 기법을 제안한다. 퍼지 로직은 훼손된 구획의 수, 노드의 밀도와 잔여 에너지양을 고려하여 분할 값을 결정한다. 이 퍼지 기반의 분할 값은 충분한 훼손 허용도를 제공하면서 에너지를 보존할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.41-45
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• 2010

영상처리 기술은 인간의 시각에 기반을 둔 영상 정보와 관련된 분야에서 중요한 기반 기술로써 현재 여러 분야에서 연구가 활발하게 진행 중이다. 여러 응용 분야에서 적용되는 영상 처리의 세부 기술 범위는 영상 변환, 영상 개선, 영상 복원, 영상 압축등과 같이 다양하며, 이런 영상 처리 기술의 중요한 연구 목표 중의 하나는 정확한 정보 추출을 위한 영상 정보의 개선에 있다. 영상 정보의 개선은 영상의 해석과 인식을 위한 기본적인 과제이며, 영상에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하는 영상 처리 기술이 영상 정보 개선의 한 분야라고 할 수 있다. 영상 정보 개선을 위한 기존의 필터링 알고리즘은 잡음 제거율이 높은 만큼 경계선의 보존이 어렵다는 단점이 있으며, 이를 보완하기 위해 다른 영상 처리 알고리즘을 함께 응용하여 처리함으로써 처리 시간이 증가되고 원 영상의 중요한 정보를 훼손할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 잡음 제거율을 높일 수 있는 퍼지 마스크 필터 알고리즘을 제안한다. 퍼지 마스크 필터 알고리즘은 마스크에서 얻은 정보를 퍼지 논리에 적용하여 임계값을 구하며, 구해진 임계값을 기준으로 출력 영상의 화소 값을 결정한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해 Impulse 잡음과 Salt pepper 잡음을 임의로 생성하여 기존의 필터 방법과 비교한 결과, 제안된 방법이 잡음 영상에 존재하는 픽셀 정보를 훼손하지 않고 잡음을 효과적으로 제거한 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1854-1855
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• 2006

In this paper, the Takagi-Sugeno (TS) fuzzy state estimation scheme, which is suggested for a steady state estimator using standard Kalman filter theory with uncertainties. In that case, the steady state with uncertain can be represented by the TS fuzzy model structure, which is further rearranged to give a set of uncertain linear model using standard Kalman filter theory. And then the unknown uncertainty is regarded as an additive process noise. To optimize fuzzy system, we utilize the genetic algorithm. The steady state solutions can be found for proposed linear model then the linear combination is used to derive a global model. The proposed state estimator is demonstrated on a truck-trailer.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2077-2078
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• 2006

This paper describes the development or a closed-loop Strapdown Attitude Reference System (SARS) algorithm integrated filtering estimator for determining attitude reference for railway and aviation system using fuzzy inference. The SARS consists of 3 single-axis rate gyms in conjunction with 2 single-axis accelerometers. For optimal values of fuzzy systems, we utilize on-line scheduling method for initial values and then use genetic algorithms for fine tuning. Implementation using experimental test data of unmanned aerial vehicle has been performed in order to verify the estimation. The proposed fuzzy inference based SARS demonstrate that more accurate performance can be achieved in comparison with conventional one. The estimation results were compared with the on-board vertical gyro as the reference standard.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.105-108
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• 1996

In this paper, we present an interpolation schema for image resolution enhancement using fuzzy logic. Proposed algorithm can recover both low and high frequency information in image data. In general, interpolation techniques are based on linear operators which are essentially details in the original image. In our fuzzy approach, the operator itself balances the strength of its sharpening and noise suppressing components according to the properties of the input image data. The proposed interpolation algorithm is performed in three step. First logic reasoning is applied to coarsely interpret the high frequency information. These results are combined to obtain the optical output. Using our approach, resolution of the original image can be applied to various kind of image processing topics such as image enhancement, subpixel edge detection, and filtering.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.478-481
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• 1999

In this paper, we could analyze and compare with the generalized Recurrent neural networks and the Recurrent neural networks applying the fuzzy. The total system is digitalized in order to be filtering the image, and the fuzzy is applied to the generalized Recurrent in order to be fast the operation speed. So the fuzzified Recurrent neural networks are completely removed to the included noise in the image, and could converge on a certain value as controlling the weight and iteration frequency corresponding to the desired target value. Also, that values are compared and analysed using MSE and PSNR. When applying to the image which is included to the noise in the generalized Recurrent and the Recurrent applying the fuzzy, the Recurrent applying the fuzzy is shown the superiority at the noise and the fixed convergence part through MSE and PSNR in the computer simulations.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2008년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.197-200
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• 2008

In most sensor networks, nodes can be easily compromised by adversaries due to hostile environments. Adversaries may use compromised nodes to inject false reports into the sensor networks. Such false report attacks will cause false alarms that can waste real-world response effort, and draining the finite amount of energy resource in the battery-powered network. A dynamic enroute scheme proposed by Yu and Guan can detect and drop such false reports during the forwarding phase. In this scheme, choosing a threshold value is very important, as it trades off between security power and energy consumption. In this paper, we propose a threshold determining method which uses the fuzzy rule-based system. The base station periodically determines a threshold value though the fuzzy rule-based system. The number of cluster nodes, the value of the key dissemination limit, and the remaining energy of nodes are used to determine the threshold value.