• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권4호
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• pp.217-231
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• 2015

A novel fuzzy learning framework that employs fuzzy inference to solve the problem of Multiple Instance Learning (MIL) is presented. The framework introduces a new class of fuzzy inference systems called Multiple Instance Mamdani Fuzzy Inference Systems (MI-Mamdani). In multiple instance problems, the training data is ambiguously labeled. Instances are grouped into bags, labels of bags are known but not those of individual instances. MIL deals with learning a classifier at the bag level. Over the years, many solutions to this problem have been proposed. However, no MIL formulation employing fuzzy inference exists in the literature. Fuzzy logic is powerful at modeling knowledge uncertainty and measurements imprecision. It is one of the best frameworks to model vagueness. However, in addition to uncertainty and imprecision, there is a third vagueness concept that fuzzy logic does not address quiet well, yet. This vagueness concept is due to the ambiguity that arises when the data have multiple forms of expression, this is the case for multiple instance problems. In this paper, we introduce multiple instance fuzzy logic that enables fuzzy reasoning with bags of instances. Accordingly, a MI-Mamdani that extends the standard Mamdani inference system to compute with multiple instances is introduced. The proposed framework is tested and validated using a synthetic dataset suitable for MIL problems. Additionally, we apply the proposed multiple instance inference to fuse the output of multiple discrimination algorithms for the purpose of landmine detection using Ground Penetrating Radar.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권3호
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• pp.509-516
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• 2011

In this paper, a ground penetrating radar(GPR) system is implemented for landmine detection. The performance of the GPR system is associated with the characteristics of local soil and buried target. The choice of the center frequency and the bandwidth of the GPR system are the key factors in the GPR system design. To detect a small and shallow target, the higher frequencies are needed for high depth resolution. We have been designed, fabricated and tested a new impulse generator using step recovery diodes. The measured impulse response has an amplitude of 6.2V and a pulse width of 250ps. The implemented GPR system has been tested real environmental conditions and has proved its ability to detect a small buried target.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.51-57
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• 2019

현재 군에서 운용하고 있는 지뢰탐지 방법은 다양하나 통상 야전에서는 육안탐지, 탐침에 의한 탐지, 탐지기에 의한 탐지, 기타탐지 방법 등으로 지뢰를 탐지하며, 탐지기에 의한 탐지방법은 GPR센서를 이용한 탐지기로 금속탐지는 가능하나 비금속탐지가 곤란하며, 탐지를 실시한 곳과 실시하지 않은 지역을 구분할 수 없고, 많은 인력과 시간이 낭비되는 문제점이 있으며, 사용자가 센서를 일정한 속도로 움직이지 않거나, 너무 빨리 움직이는 경우 지뢰를 정확히 탐지하기가 곤란하다. 따라서 이러한 단방향 초음파 센싱 신호를 이용한 지뢰탐지 오류의 문제점을 개선하고자 Human Body 안테나부, 메인마이크로프로세서 유닛부, 스마트안경부, 바디장착형 LCD모니터부, 무선데이터 송수신부, 벨트형 전원공급부, 블랙박스 카메라부, 보안통신 헤드셋부로 구성한 스마트 웨어러블 지뢰탐지 장치를 연구하였다. 이 연구결과를 토대로 IoT(Internet of Things) 기반으로도 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 확인하기 위해 실험을 진행하고자 한다. 본 논문은 서론, 실험환경 구성, 시뮬레이션 분석, 결론 순으로 구성 하였으며, 서론에서는 지뢰, 지뢰 탐지기, 연구진행 등 연구내용을 소개 하고, 실험 환경 구성은 야전과 동일한 환경과 매설방법을 기초로 M14폭풍형 대인지뢰, M16A1파편형 대인지뢰, M15 및 M19대전차 지뢰, 지뢰와 유사한 플라스틱 병, 알루미늄 캔으로 구성하였으며, 시뮬레이션 분석은 지뢰탐지 장치 구현 성능을 분석하기 위해 매트랩을 이용한 시뮬레이션을 진행하여, IoT 신호를 생성 및 전송하고, 각각의 수신된 신호를 분석하여 지뢰의 탐지 성능을 확인한 후 IoT 기반 지뢰탐지 알고리즘 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하여 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 IoT기반으로 입증하려고 한다.