• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.87-93
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• 2012

본 논문에서는 TCP/COF의 불량패턴 검출 알고리즘을 제안하고 실시간 검사 시스템을 구현하였다. TCP/COF는 마이크로미터 단위의 패턴 굵기를 갖는 관계로 검사를 위해서는 작업자가 고성능 현미경을 보며 전수 검사 해야 하는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 작업자로 하여금 모니터를 보면서 검사시스템이 검출해내는 불량에 대해서 검사할 수 있는 시스템을 제안하였다. 검사 알고리즘은 기준 영상과 검사 영상간의 패턴 비교 방법에 의해 수행된다. TCP/COF의 특성에 맞는 고성능 카메라 및 조명시스템을 구현하기 위하여 카메라의 종류와 조명의 형태 및 광원에 따른 다양한 실험을 수행하였다. 실험결과 구현된 검사 시스템은 TCP/COF 필름의 불량 위치를 작업자에게 정확하게 알려줌을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.161-165
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• 2014

본 논문에서는 입력 공간의 부분 영역의 특성을 기술하기 위하여 각 부분 영역을 대표하는 prototype을 정의하고 정의된 Prototype 에 가중치를 적용하여 각 부분 영역이 각 클래스의 경계면에 미치는 영향을 차등화 하는 Fuzzy Prototype 분류기를 제안 한다. 제안된 패턴 분류기의 Prototype은 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means Clustering 알고리즘을 사용하여 결정한다. 또한, 각 부분 영역의 가중치를 결정하기 위하여 유전자 알고리즘에서 파생된 차분 진화 알고리즘을 적용하여 각각의 퍼지 규칙의 가중치를 최적화 한다. 또한 퍼지 규칙 기반 시스템 기반 패턴 분류기의 경우 각각의 퍼지 규칙의 후반부 구조인 다항식의 계수를 추정하기 위하여 Linear Discriminant Analysis를 사용한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 패턴 분류기의 패턴 분류 특성 및 성능을 평가하기위하여 기계 학습 데이터를 사용한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.127-134
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• 2007

기계 학습 등 인공 지능 기법의 발전에 힘입어 지능형 주식 거래 시스템에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 현실 주식 거래에서 적절한 거래 정책의 수립이 거래의 결과에 커다란 영향을 미치는 중요 요소로 작용하고 있음에도 불구하고, 기존의 연구에서는 예측 모듈의 예측 성능 향상에 주력하였거나, 거래 정책을 다룬 경우라도 예측 모듈에 종속적인 단순한 정책만을 제시하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위한 방안의 하나로, 신경망 기반 주식 거래 시스템의 구축을 위한 통합 개발 도고인 NXShell에서 채택하고 있는 ‘통합 다중 시뮬레이션‘ 기법을 제안한다. 통합 다중 시뮬레이션 기법에서는 신경망의 출력 값과 거래 정책 인자들 간의 모든 주어진 예측기의 특성에 맞는 고유의 최적 거래 정책을 수립한다. 제안된 기법의 효용성을 검증하기 위해, 한국 거래소 시장 및 코스닥 시장에서 수집한 데이터를 사용하여 수행한 거래 성능 비교 실험 결과를 제시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권4호
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• pp.193-202
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• 2017

인공지능 기반 지능형 시스템의 개발에는 일반적으로 신뢰성 높은 대규모 지식처리, 지식의 통합과 인간 수준의 이해, 지식기반 인간-기계협업, 전문가 수준의 지능 서비스 등의 효과적 통합이 요구된다. 특히 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발을 목표로 하고 있는 과제의 일환으로 개발 중인 WiseKB 통합 플랫폼은 대용량 지식을 저장하여 추론과정을 통한 질의 및 응답이 가능한 대규모 지식 베이스 역할을 수행하며 이를 위하여 지식표현, 자원통합, 지식저장소, 지식베이스, 복합추론, 지식학습 등의 요소기술들의 효과적 통합이 필수적이다. 통합 플랫폼의 효율적 통합을 위해서는 정확한 요구사항 분석이 중요하며, 이는 시스템의 특성을 고려한 적절한 요구사항 분석 방법론의 적용이 필요하다. 대표적인 요구사항 분석 방법인 순차적 방법론과 순환-점진적 방법론은 WiseKB와 같은 시스템의 대규모 복합적 개발 특성을 고려할 때 다양한 요구사항을 체계적으로 파악하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 개선하고자 순차적 방법과 순환-점진적 방법론을 결합해 각 단점을 보완하고 대규모 복합적 특성을 갖는 시스템의 요구사항 분석을 효율적으로 진행할 수 있는 통합 방법론을 제시하고, 실제 적용을 통해 그 효과를 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.519-524
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• 2009

최근에 강화학습 기법은 기계학습 분야에서 많은 관심을 끌어왔다. 강화학습 관련 연구에서 가장 유력하게 사용되어 온 방법들로는 가치함수를 활용하는 기법, 제어규칙(policy) 탐색 기법 및 액터-크리틱 기법 등이 있는데, 본 논문에서는 이들 중 연속 상태 및 연속 입력을 갖는 문제를 위하여 액터-크리틱 기법의 틀에서 제안된 알고리즘들과 관련된 내용을 다룬다. 특히 본 논문은 퍼지 이론에 기반을 둔 액터-크리틱 계열 강화학습 기법인 ACFRL 알고리즘과, RLS 필터와 NAC(natural actor-critic) 기법에 기반을 둔 RLS-NAC 기법을 접목하는 방안을 집중적으로 고찰한다. 고찰된 방법론은 기는 로봇의 제어문제에 적용되고, 학습 성능의 비교로부터 얻어진 몇 가지 결과가 보고된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.511-518
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• 2013

고 정밀도와 고 속응성의 물류 이송을 위한 자동피킹 시스템 (Automatic Picking System; APS) 구동용 선형 유도 모터 드라이브의 설계 및 강인한 위치 제어 기법이 제안된다. 모델 불확실성에 대한 강인한 위치 제어기 설계를 위해서 적분형 가변구조 제어 기법이 고려된다. APS의 외란추력, 질량 및 마찰계수 등의 기계적 파라미터 변화는 위치 제어 성능에 직접적 영향을 주며 이러한 불확실성 하에서도 강인한 위치 응답 성능을 보유하는 위치 제어기가 설계된다. 선형 유도 모터의 모델을 위한 Simulink 라이브러리가 상태방정식으로부터 개발되며 이를 활용한 Matlab - Simulink 기반의 비교 시뮬레이션을 통해 제안된 방식이 강인한 위치 응답 성능을 가지며 고 정밀도와 고 속응성을 요구하는 APS에 적합함이 입증된다.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2009년 추계학술발표대회
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• pp.20-20
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• 2009

저항 점 용접은 1930년대에 Thomson에 의해 방법이 제안된 이후로 자동차, 전자, 항공기, 철도산업등에서 박판 금속(sheet metal)의 접합에 가장 널리 사용되고 있는 공정이다. 특히 자동차 차체와 같이 대부분 박판으로 구성되는 구조물에서는 저항 점 용접의 사용 범위가 매우 넓기 때문에 자동차 산업에서는 가장 기본적인 근본 기술 중의 하나로 인식되고 있다. 보통 자동차 한대를 생산하는데 소요되는 저항 점 용접 타점은 3000~4000개 정도로 자동차 차체 용접 공정의 대부분을 차지하고 있다. 또한 로봇과 연동된 자동화 공정으로 적용되고 있다. 최근의 자동차 차체를 구성하는 금속 재료가 자동차의 경량화, 친화경 소재의 사용자의 요구로 인해 새로운 강판이 사용된다. 자동차의 연비 향상을 위해서 다른 방법보다 자동차의 무게를 감소시키는 것이 가장 효율적이고, 쉽기 때문에 고장력 강판의 사용이 급속하게 증가하고 있다. 뿐만 아니라 차제의 부식성, 내마모성 향상을 위해 도금 처리된 강판의 사용도 활발하게 이루어지고 있다. 최근에 도장 공정 감소를 위해 도금 처리위에 도료 착색을 용이하게 하는 도료의 일부를 금속 표면에 처리된 강판의 개발도 진행되는 등 금속 소재의 변화가 다양하게 진행되고 있다. 이러한 새로운 강종은 기존의 AC 용접이나 DC 용접으로는 용접성 확보에 어려움을 가지고 있어, 새로운 저항 점 용접 공정의 연구 개발이 필요하다. 본 연구에서는 저항 점 용접 공정의 개선을 위해서 인버터 저항 점 용접기에서 용접 공정 중 전류를 제어하기 위한 효율적인 제어기 개발 방법과 개발된 제어기를 바탕으로 용접 중에 용접부의 품질을 예측하여, 용접 전류 및 가압력을 실시간 제어하여 안정적인 용접부의 품질을 갖질 수 있는 지능형 저항 점 용접기의 적응 제어기를 개발하는데 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.289-293
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• 2005

패턴 분류는 실세계의 객체를 표현한 다양한 형태의 패턴 정보를 추출하여, 이것이 어떤 부류(클래스)인가를 결정하는 것이다. 패턴 분류 기술은 데이터 마이닝, 산업 자동화나 업무자동화를 위한 컴퓨터 응용 소프트웨어 기술로서 현재 다양한 분야에서 활용되고 있다. 패턴 분류 기술의 최대 목표는 분류 성능 향상이며 이것을 위해 지난 40년간 많은 연구자들이 다양한 접근 방법들을 시도해 왔다. 주로 이용되는 단일 분류 방법들로는 패턴들의 확률적 추론에 기반한 베이즈 분류기, 결정 트리, 거리함수를 이용하는 방법, 신경망, 군집화 등이 있으나 대용량 다차원 데이터를 분석하기에는 효율적이지 못하다. 따라서 상호 보완적인 여러 분류기들을 사용해 결합을 통하여 성능 향상에 도움을 주고 있는 다중 분류기 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 다중 SVM(Support Vector Machine) 분류기에 관한 기존 연구의 문제점을 지적하고 새로운 모델을 제안한다. SVM을 다중 클래스 분류기로 확장하기 위해 일대다 정책을 기반으로 하여 각각의 SVM 출력값을 비선형 패턴을 갖는 신호로 간주하고 이를 신경망에 학습하여 최종 분류 성능 결과를 결합하는 모델인 BORSE(Bootstrap Resampling SVM by Ensemble)를 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.252-259
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• 2000

본 논문에서는 영상의 에지 검출을 수행하기 위한 퍼지 규칙을 학습하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법을 퍼지 논리의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부와 행동부는 퍼지 규칙에서위 전건부와 후건부와 같은 것이 된다 퍼지 규칙을 진화에 의해 획득하는 방법론으로는 크게 미시간 접근법과 피츠 접근법이 있으며, 본 논문에서는 미시간 방법의 퍼지 분류자 시스템을 사용한다. 미시간 접근방법은 하나의 퍼지 IF-THEN 규칙이 진화연산의 직접적인 진화 대상이 되는 하나의 개체로 코드화된다. 또한 퍼지 분류자 시스템은 유전 알고리즘을 사용하여 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 인식과 구분ㅇ르 수행하기 위한 전처리 단계에 해당하는 에지 검출에 적용하여 그 유효성을 검증한다. 즉, 영상엣 한 픽셀이 이웃하는 픽셀들의 평균 그렝 레벨의 차리를 퍼지 집합으로 표현하고 퍼지 IF-THEN 규칙을 사용하여 에지를 검출하고, 이것을 Sobel 에지 검출방법으로 얻어진 결과와 비교하여 에지 검출에 사용된 규칙의 유용성을 판단한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.205-211
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• 2012

통계학과 기계학습의 다양한 기법을 이용하여 문서집합을 군집화하기 위해서는 우선 군집화분석에 적합한 데이터구조로 대상 문서집합을 변환해야 한다. 문서군집화를 위한 대표적인 구조가 문서-단어행렬이다. 각 문서에서 발생한 특정단어의 빈도값을 갖는 문서-단어행렬은 상당부분의 빈도값이 0인 희소성문제를 갖는다. 이 문제는 문서군집화의 성능에 직접적인 영향을 주어 군집화결과의 성능감소를 초래한다. 본 논문에서는 문서-단어행렬의 희소성문제를 해결하기 위하여 인자분석을 통한 인자점수를 이용하였다. 즉, 문서-단어행렬을 문서-인자점수행렬로 바꾸어 문서군집화의 입력데이터로 사용하였다. 대표적인 문서군집화 알고리즘인 자기조직화지도에 적용하여 문서-단어행렬과 문서-인자점수행렬에 대한 문서군집화의 결과들을 비교하였다.