• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.346-348
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• 2004

In this rarer, we introduce a new Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNNs)-like structure whose neuron is based on the Fuzzy Set-based Fuzzy Inference System (FS-FIS) and is different from that of FPNNs based on the Fuzzy relation-based Fuzzy Inference System (FR-FIS) and discuss the ability of the new FPNNs-like structurenamed Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The premise parts of their fuzzy rules are not identical, while the consequent parts of the both Networks (such as FPNN and FSPNN) are identical. This difference results from the angle of a viewpoint of partition of input space of system. In other word, from a point of view of FS-FIS, the input variables are mutually independent under input space of system, while from a viewpoint of FR-FIS they are related each other. In considering the structures of FPNN-like networks such as FPNN and FSPNN, they are almost similar. Therefore they have the same shortcomings as well as the same virtues on structural side. The proposed design procedure for networks' architecture involves the selection of appropriate nodes with specific local characteristics such as the number of input variables, the order of the polynomial that is constant, linear, quadratic, or modified quadratic functions being viewed as the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables. On the parameter optimization phase, we adopt Information Granulation (IG) based on HCM clustering algorithm and a standard least square method-based learning. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized FSPNN (gFSPNN), the model is experimented with using gas furnace process dataset.

• 전기학회논문지
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• 제57권3호
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• pp.466-472
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• 2008

The paper concerns Fuzzy C-Means clustering based fuzzy neural networks (FCM-FNN) and the optimization of the network is carried out by means of hierarchal fair competition-based parallel genetic algorithm (HFCPGA). FCM-FNN is the extended architecture of Radial Basis Function Neural Network (RBFNN). FCM algorithm is used to determine centers and widths of RBFs. In the proposed network, the membership functions of the premise part of fuzzy rules do not assume any explicit functional forms such as Gaussian, ellipsoidal, triangular, etc., so its resulting fitness values directly rely on the computation of the relevant distance between data points by means of FCM. Also, as the consequent part of fuzzy rules extracted by the FCM-FNN model, the order of four types of polynomials can be considered such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Since the performance of FCM-FNN is affected by some parameters of FCM-FNN such as a specific subset of input variables, fuzzification coefficient of FCM, the number of rules and the order of polynomials of consequent part of fuzzy rule, we need the structural as well as parametric optimization of the network. In this study, the HFCPGA which is a kind of multipopulation-based parallel genetic algorithms(PGA) is exploited to carry out the structural optimization of FCM-FNN. Moreover the HFCPGA is taken into consideration to avoid a premature convergence related to the optimization problems. The proposed model is demonstrated with the use of two representative numerical examples.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.303-311
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• 2003

MPEG-4 표준에서는 객체 단위의 부호화를 수행하기 위해 우선 자연영상으로부터 비디오 객체론 분리하는 영상분할(Segmentation) 기술이 필요하다. 영상분할 방법은 크게 자동 영상분할(Automatic Segment값ion)과 반자동 영상분할(Semi-automatic Segmentation)의 두 부류로 나눌 수 있다. 대부분의 자동 영상분할 방법은 비디오 객체의 명확한 모델을 수학적으로 제시하기 어려우므로 한 화면에서 개별 객체를 추출하기 어렵기 때문에 그 성능에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 기하학적인 Active Contour를 이용한 반자동 영상분할 알고리즘을 제안한다. 매개변수 방식의 Active Contour와 달리, 기하학적인 Active Contour는 곡선의 변화론 Level Set 방법을 이용하여 기술하기 때문에 초기 곡선의 모양을 객체의 모양과 무관하게 그릴 수 있다. 평탄화된 영상으로부터 경계함수를 생성하기 위해 이진화된 3차원 확산 모델을 사용하여 LUV 벡터 공간에서 비등방형 확산을 수행한다. 본 논문에서는 흐름 벡터장(Advection Vector Field)에서 곡선을 수축하고, 움직임 정보를 이용하여 곡선 확장하는 방법을 이용하여 동영상에서 객체를 분리하는 방법을 제안한다.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.721-740
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• 2019

영상처리 분야에서 중요한 분야인 잡음 제거는 통계적인 접근이 필요하지만 잡음에 대한 특정한 분포를 가정하기 어려우며 지역적 특징을 반영하는 공간 필터는 소표본에 해당하므로 모수적인 방법으로 접근할 수 없다. 1차 영상 미분과 2차 영상 미분은 영상에 포함된 잡음 수준에 따라 확연한 차이를 보이며 캐니 에지 검출기를 사용하면 보다 명확히 알 수 있다. 잡음 수준을 통계적으로 확인하고자 Fligner-Killeen 검정을 진행하고 붓스트랩 방법을 사용하였으며 추정된 잡음의 수준을 베타분포의 누적분포함수를 이용하여 0과 1사이의 값을 갖도록 하였다. 본 연구에서는 영상에 포함된 잡음 수준을 고려하는 잡음 제거 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.1659-1664
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• 2011

Fuzzy C-Means (FCM)는 군집화를 위해 널리 사용되는 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 성공적으로 사용되어 왔다. 하지만 FCM은 여러 가지 단점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 군집화의 결과가 달라진다. 따라서 초기 원형의 설정은 군집화 결과 향상을 위해 중요하다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 해결하는 방안으로 커널 밀도 추정을 활용하는 방법을 제안한다. 커널 밀도 추정은 비모수적 분포들에도 사용할 수 있어 국부적인 데이터 밀도 추정에 유용하다. 제안한 방법에서는 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 선택할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권4호
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• pp.575-594
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• 2010

In this study, we propose a space search algorithm (SSA) and then introduce a hybrid optimization of fuzzy inference systems based on SSA and information granulation (IG). In comparison with "conventional" evolutionary algorithms (such as PSO), SSA leads no.t only to better search performance to find global optimization but is also more computationally effective when dealing with the optimization of the fuzzy models. In the hybrid optimization of fuzzy inference system, SSA is exploited to carry out the parametric optimization of the fuzzy model as well as to realize its structural optimization. IG realized with the aid of C-Means clustering helps determine the initial values of the apex parameters of the membership function of fuzzy model. The overall hybrid identification of fuzzy inference systems comes in the form of two optimization mechanisms: structure identification (such as the number of input variables to be used, a specific subset of input variables, the number of membership functions, and polyno.mial type) and parameter identification (viz. the apexes of membership function). The structure identification is developed by SSA and C-Means while the parameter estimation is realized via SSA and a standard least square method. The evaluation of the performance of the proposed model was carried out by using four representative numerical examples such as No.n-linear function, gas furnace, NO.x emission process data, and Mackey-Glass time series. A comparative study of SSA and PSO demonstrates that SSA leads to improved performance both in terms of the quality of the model and the computing time required. The proposed model is also contrasted with the quality of some "conventional" fuzzy models already encountered in the literature.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.907-920
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• 2016

본 논문의 목표는 분위수 자기회귀모형을 활용하여 시계열 자료에서 특이치를 발견하는 알고리즘을 제안하고, 기존의 방법들과 그 성능을 비교하여 실제 주가 조작 사례에 적용해 보는 것이다. 지금까지의 특이치 발견 연구는 대부분 일반적인 데이터 형태에서만 있어왔기 때문에 시계열 데이터에서의 연구는 미미한 편이다. 또한 모수적인 방법에만 제한되었는데, 모수적 모형은 복잡할 뿐만 아니라 소요되는 분석 시간도 길기 때문에 편리하지 않다. 따라서 본 연구에서는 분위수 자기회귀모형을 활용한 특이치 발견 알고리즘을 새롭게 제시하고, 다양한 경우의 모의실험을 통해 기존 알고리즘과 비교하도록 한다. 특히 시계열 자료에서의 특이치 발견은 주가 조작을 적발하는 데에 유용하게 활용될 수 있다. 시간에 따라 관측되던 주가가 갑자기 그 동안의 흐름에서 벗어나 특이치로 발견되었다면 혹시 인위적인 개입으로 조작된 것은 아닌지 의심해 볼 수 있기 때문이다. 따라서 실제 주가 조작 사례에 적용해 봄으로써 얼마나 빠른 시일 내에 주가 조작을 적발해 낼 수 있는지 살펴보았다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제16권1호
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• pp.28-40
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• 2015

This paper aims to address the intelligent active vibration control problem of a flexible rectangular plate vibration involving parameter variation and external disturbance. An adaptive sliding mode (ASM) MIMO control strategy and smart piezoelectric materials are proposed as a solution, where the controller design can deal with problems of an external disturbance and parametric uncertainty in system. Compared with the current 'classical' control design, the proposed ASM MIMO control strategy design has two advantages. First, unlike existing classical control algorithms, where only low intelligence of the vibration control system is achieved, this paper shows that high intelligent of the vibration control system can be realized by the ASM MIMO control strategy and smart piezoelectric materials. Second, the system performance is improved due to two additional terms obtained in the active vibration control system. Detailed design principle and rigorous stability analysis are provided. Finally, experiments and simulations were used to verify the effectiveness of the proposed strategy using a hardware prototype based on NI instruments, a MATLAB/SIMULINK platform, and smart piezoelectric materials.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.64-74
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• 2014

스테레오 신호에서 방향성을 갖는 주음원 성분과 배경음 성분을 분리하는 과정은 스테레오 음원을 다채널 포맷으로 변환하는 업믹스 기술의 전처리 단계로 필요하다. 이를 위하여 PCA(Principal Component Analysis)가 널리 사용되고 있으나, 기존의 방법에서는 스테레오 음원이 진폭 패닝만 되었다고 가정하고 있기 때문에 채널 신호 간 위상 차이가 발생하는 경우 성능이 저하된다. 본 논문에서는 채널 신호간의 위상차에 의한 주성분 분석 방법의 오차를 분석하고 이를 보완하여 주성분 분석법 성능 저하를 방지하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 주파수 빈(bin) 단위에서 채널 간 위상차를 추정하여 보상하고 임계대역 단위로 주성분과 주변 성분을 분리한다. 실험 결과로부터 위상차가 있는 스테레오 음원에 대하여 제안된 알고리즘이 PCA 분리 성능의 저하를 방지 하며, 패닝 각도, PAR(Primary to Ambient energy ratio)에 영향 받지 않는 강건한 분리 성능을 보임을 확인하였다.

• 교육시설 논문지
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• 제25권4호
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• pp.19-30
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• 2018

The school classroom is a common living place where students spend 7 to 14 hours a day to prepare for their careers. Therefore, if the ventilation of the classroom is not properly performed, it may lead to the deterioration of learning ability due to the unclear air. The concentration of carbon dioxide in the classroom is reported to be high, and the increase in carbon dioxide concentration has a negative effect on the learner's academic performance. In this context, the purpose of this study is to propose a methodology for intelligent and responsive window opening-closing operation process that can reduce the concentration of $CO_2$ in the classroom in order to build a support space that can create an effective teaching-learning environment for adolescents. The specific objectives are as follows. First of all, we define the concept of window opening-closing operation. Secondly, twe develop the operation process of window opening-closing. Thirdly, we develop an algorithm for real-time window opening and closing (process) (Window Opening-Closing Operation Process). Finally, we verify the intelligent responsive window opening-closing operation process through developing examples of window opening-closing operation process using the parametric design program. This study is a preliminary study to develop algorithms necessary for window opening-closing operation. Based on the first-order algorithm, We simulated window opening-closing operations according to a hypothetical scenario. As a result, This study can show that the window is open and close depending on the $CO_2$ concentration, but the $CO_2$ concentration in the room is higher than outdoors. Consequentially, we suggest that it is necessary to develop an algorithm to supplement these results because window is often not working when the temperature difference between indoor and outdoor in winter is large.