• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권1호
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• pp.54-60
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• 2021

Various digital devices were supplied throughout the Fourth Industrial Revolution. Accordingly, the importance of data processing has increased. Data processing significantly affects equipment reliability. Thus, the importance of data processing has increased, and various studies have been conducted on this topic. This study proposes a modified Gaussian filter algorithm based on a fuzzy membership function. The proposed algorithm calculates the Gaussian filter weight considering the standard deviation of the filtering mask and computes an estimate according to the fuzzy membership function. The final output is calculated by adding or subtracting the Gaussian filter output and estimate. To evaluate the proposed algorithm, simulations were conducted using existing additive white Gaussian noise removal algorithms. The proposed algorithm was then analyzed by comparing the peak signal-to-noise ratio and differential image. The simulation results show that the proposed algorithm has superior noise reduction performance and improved performance compared to the existing method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1302-1306
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• 2004

This paper proposes a model for information filtering (IF) on the Web. The user information need is described into two levels in this model: profiles on category level, and Boolean queries on document level. To efficiently estimate the relevance between the user information need and documents by fuzzy, the user information need is treated as a rough set on the space of documents. The rough set decision theory is used to classify the new documents according to the user information need. In return for this, the new documents are divided into three parts: positive region, boundary region, and negative region. We modified user profile by the user's relevance feedback and discerning words in the documents. In experimental we compared the results of three methods, firstly is to search documents that are not passed the filtering system. Second, search documents that passed the filtering system. Lastly, search documents after modified user profile. The result from using these techniques can obtain higher precision.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권3호
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• pp.1383-1391
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• 2018

A new nonlinear filtering algorithm for effectively denoising images corrupted by the random-valued impulse noise, called dual sliding statistics switching median (DSSSM) filter is presented in this paper. The proposed DSSSM filter is made up of two subunits; i.e. Impulse noise detection and noise filtering. Initially, the impulse noise detection stage of DSSSM algorithm begins by processing the statistics of a localized detection window in sorted order and non-sorted order, simultaneously. Next, the median of absolute difference (MAD) obtained from both sorted statistics and non-sorted statistics will be further processed in order to classify any possible noise pixels. Subsequently, the filtering stage will replace the detected noise pixels with the estimated median value of the surrounding pixels. In addition, fuzzy based local information is used in the filtering stage to help the filter preserves the edges and details. Extensive simulations results conducted on gray scale images indicate that the DSSSM filter performs significantly better than a number of well-known impulse noise filters existing in literature in terms of noise suppression and detail preservation; with as much as 30% impulse noise corruption rate. Finally, this DSSSM filter is algorithmically simple and suitable to be implemented for electronic imaging products.

• 방송공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.618-631
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• 2017

본 논문에서는 시변 네트워크 상황에서 끊김 없는 미디어 서비스를 제공 할 수 있는 퍼지 논리 기반 DASH 적응 알고리즘(FDASH)의 수정을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 퍼지 논리 제어부(FLC : Fuzzy Logic Controller)의 수정을 통하여 다음 요청 할 세그먼트의 비트율에 대해 최적의 판단을 하도록 하고, 세그먼트 비트율 필터링 모듈(SBFM : Segment Bit-rate Filtering Module)을 적용하여 비디오 화질의 변화 횟수를 줄인다. 또한, 스트리밍 서비스를 시작 할 때 사용자들이 일정시간 저화질의 비디오를 시청해야 하는 상황을 막는 시작 메커니즘(Start Mechanism)과 버퍼의 오버플로우를 방지하는 대기 메커니즘(Sleeping Mechanism)을 포함한다. 최종적으로 제안된 알고리즘이 FDASH에 비해 좋은 성능을 가짐을 NS-3를 이용한 모의실험을 통해 검증한다. 모의실험 결과, 제안된 방식이 FDASH에 비해 제한된 버퍼크기 상황 하에서도 버퍼 언더플로우/오버플로우가 발생하지 않음을 확인하였다. 또한 점대점(Point-to-Point) 환경과 Wi-Fi환경에서 거의 동일 화질 성능을 보이면서도 비디오 화질 변화 횟수를 50% 이상 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.27-35
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• 2007

개방된 환경에 배치된 센서 네트워크의 모든 센서 노드들은 물리적 위협에 취약하다. 공격자는 노드를 물리적으로 포획하여 데이터 인증에 사용하는 인증키와 같은 보안 정보들을 획득할 수 있다. 공격자는 포획된 노드, 즉 훼손된 노드들 통해 허위 보고서를 센서 네트워크에 쉽게 삽입시킬 수 있다. 이렇게 삽입된 허위 보고서는 사용자로 하여금 허위 경보를 유발시킬 수 있을 뿐만 아니라, 전지로 동작하는 센서 네트워크의 제한된 에너지를 고갈시킨다. Fan Ye 등은 이런 위협에 대한 대안으로 전송과정에서 허위 보고서를 검증할 수 있는 통계적 여과 기법을 제안하였는데, 이 기법에서는 허위 보고서에 대한 보안성과 소비 에너지양이 서로 대치되는 관계에 있기 때문에, 허위 보고서 검증을 위한 메시지 인증 코드의 수를 나타내는 보안 경계 값의 결정은 매우 중요하다. 본 논문에서는 충분한 보안성을 제공하면서 에너지를 보존할 수 있는 보안 경계 값 결정을 위한 퍼지 규칙 시스템을 제안한다. 퍼지 로직은 노드가 훼손되지 않은 인증키를 가지고 있을 확률, 훼손된 구획의 수, 노드의 잔여 에너지를 고려하여 보안 경계 값을 결정한다. 퍼지 기반 보안 경계 값은 충분한 보안성을 제공하면서 에너지를 보존할 수 있는 보안 경계 값을 결정 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.359-365
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• 2001

본 논문에서는 바이러스-진화 유전 알고리즘에 기반한 퍼지 기저 함수 확장을 이용한 표적 추적 시스템의 설계 방법을 제안한다. 일반적으로 표적 추적의 목적은 센서로부터 얻어진 표적의 과거 위치에 기반하여, 미래에 대한 표적의 궤적을 추정하는 것이다. 확장 칼만 필터와 같은 전통적이고 수학적인 비선형 필터링 기법에서 강한 비선형성은 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이러한 비선형 필터링 기법의 장점을 결합한다. 제안된 방법에서, 확장 칼만 필터의 파라미터로 학습 데이터를 구성하고, 강한 근사화 능력을 가지는 퍼지 기저 함수에 유전 알고리즘의 유전적 다양성 상실로 이한 조기 수렴을 방지하는 바이러스-진화 유전 알고리즘을 결합하여, 파라미터와 규칙 수를 동시에 동정시킴으로써 확장 칼만 필터의 오차를 보정한다. 마지막으로, 제안된 방법은 3차원 상의 모의 실험을 통해 그 성능이 입증된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.207-213
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• 2022

최근 IoT 기술과 AI의 성능향상에 따라 폭넓은 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상의 잡음 제거는 영상에 기반한 시스템에서 전처리 단계로 사용하는 중요한 과정으로 다양한 연구가 진행되었으나, 대부분의 경우 에지와 같은 고주파 성분에서 스무딩 효과에 의해 디테일한 정보를 보존하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상을 가우시안 분포에 기반한 퍼지 가중치를 사용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권2호
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• pp.119-124
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• 2016

According to the expansion of smartphone penetration and development of wearable device, personal context information can be easily collected. To use this information, the context aware recommender system has been actively studied. The key issue in this field is how to deal with the context information, as users are influenced by different contexts while rating items. But measuring the similarity among contexts is not a trivial task. To solve this problem, we propose context aware post-filtering to apply the context compensation. To be specific, we calculate the compensation for different context information by measuring their average. After reflecting the compensation of the rating data, the mechanism recommends the items to the user. Based on the item recommendation list, we recover the rating score considering the context information. To verify the effectiveness of the proposed method, we use the real movie rating dataset. Experimental evaluation shows that our proposed method outperforms several state-of-the-art approaches.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권2호
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• pp.110-115
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• 2006

In pure P2P environment, it is possible to provide service by using a little real-time information without using accumulated information. But in case of using only a little information that was locally collected, quality of recommendation service can be fallen-off. Therefore, it is necessary to study a method to improve qualify of recommendation service by using users' context information. But because a great volume of users' context information can be recognized in a moment, there can be a scalability problem and there are limitations in supporting differentiated services according to fields and items. In this paper, we solved the scalability problem by clustering context information per each service field and classifying it per each user, using SOM. In addition, we could recommend proper services for users by quantifying the context information of the users belonging to the similar classification to the service requester among classified data and then using collaborative filtering.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제45권5호
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• pp.693-702
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• 2013

Recently, artificial intelligence tools are most used for structural engineering and mechanics. In order to predict reserve prices and prices of awards, this study proposed a novel regression prediction model by the intelligent Kalman filtering method. An artificial intelligent multiple regression model was established using categorized data and then a prediction model using intelligent Kalman filtering. The rather precise construction bid price model was selected for the purpose of increasing the probability to win bids in the simulation example.