• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.419-425
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• 2001

본 논문은 인터넷 상에서 무수히 많은 음란 문서를 검출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 정보검색 기술에 퍼지추론을 적용시킨 것이다. 먼저 음란 사이트 주소를 몇 개 선정하고 이 문서들로부터 어휘분석과 스테밍과정을 통하여 음란 사이트를 대표하는 후보단어들을 추출한다. 추출된 후보단어가 음란문서를 대표할 중요도를 계산하기 위해, 각 후보 단어별로 용어 빈도수(DF), 휴리스틱 정보(HI)를 계산하고 이 값들을 이용하여 퍼지추론을 수행한다. 이렇게 계산 된 후보용어의 중요도들이 주어진 사이트가 음란사이트인지 아닌지를 판별하는데 최종적으로 사용된다. 소규모 테스트 데이터를 갖고 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 방법이 음란 사이트 자동 검출시 유용함을 알 수 있었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제19권1호
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• pp.57-65
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• 2016

Threat evaluation is a process to estimate the threat score which enemy aerial threat poses to defended assets. The objective of threat evaluation is concerned with making an engagement priority list for optimal weapon allocation. Traditionally, the threat evaluation of massive air threats has been carried out by air defence experts, but the human decision making is less effective in real aerial attack situations with massive enemy fighters. Therefore, automation to enhance the speed and efficiency of the human operation is required. The automatic threat evaluation by air defense experts who will perform multi-variable judgment needs formal models to accurately quantify their linguistic evaluation of threat level. In this paper we propose a threat evaluation model by using a fuzzy rule-based inference method. Fuzzy inference is an appropriate method for quantifying threat level and integrating various threat attribute information. The performance of the model has been tested with a simulation that reflected real air threat situation and it has been verified that the proposed model was better than two conventional threat evaluation models.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.263-266
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• 1994

Recently, complicated and dexterous tasks with two or more arms are needed in ninny robot manipulator applications which can not be accomplished with one manipulator. In general, when two arms manipulate an object, tile dynamics of the arms and the object should be considered simultaneously. In order to control the force of tile arms, we can use various control schemes based upon dynamic modeling. But, there are difficulties in solving inverse dynamics equations, and the environment where a manipulator performs various tasks is usually unknown, and we can not describe a model precisely, for instances, the effect of the joint flexibility, and the friction between the arm and the object. Therefore, in this paper, we suggest a new force control method employing fuzzy inference without solving dynamic equations. Fuzzy inference rules and parameters are designed and adjusted with the automatic fuzzy modeling method using the Hough transform and gradient descent method.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.135-139
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• 2002

전문가 시스템은 여려 분야에서 활용되고 있으나 여러 가지 문제점을 발생시키고 있다. 그 문제점 중 하나로 전문가로부터 지식을 추출해 내는 과정에서 발생하는 어려움들이 있다. 즉, 전문가로부터의 지식들을 추출하여 그것들을 지식 베이스화하는 작업과 그 지식을 추론할 수 있도록 추론 망으로 구성하는 것이다. 비록 이런 문제점들을 해결한다고 하여도 규칙화 된 추론망을 구성하는 데는 시간적 요소와 전문적인 지식을 가진 인적 자원이 많이 소모되므로 전문가 시스템을 구성하는 것은 실질적으로 불가능하다. 본 논문에서는 전문가는 단순히 자신이 가진 단편적인 지식들의 특징들을 입력하고, 이 특징들로부터 지식을 추출하여 지식 베이스화하고, 이를 이용한 추론망 구성을 자동 추론망 생성 시스템이 대신하는 기법을 제시한다. 실제 구성된 추론망은 규칙 기반의 추론 망으로 구성하여 지식 베이스화 한다.

• 대한산업공학회지
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• 제27권3호
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• pp.305-314
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• 2001

In this paper, we construct an automatic evaluation system of psychological feeling for corporate identity (CI) symbol mark based on a fuzzy neural network technique. The system is modelled by trainable fuzzy inference rules with several input variables (qualitative and quantitative design components of CI symbol mark) and a single output variable (consumer's feeling). The back propagation learning algorithm, which is a conventional learning method of multilayer feedforward neural networks, is used for parameter identification of the fuzzy inference system. The learning ability to train data and the generalization ability to test data are evaluated for the proposed evaluation system by computer simulations.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.71-72
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• 2016

베이지안 알고리즘은 추론 분야에서 오랜 기간 사용되어 왔다. 하지만 기본적인 베이지안 네트워크 이론만으로는 다양한 도메인에 적합한 추론 기능을 제공할 수 없기 때문에, 도메인의 특성에 맞는 알고리즘이 적용된 다양한 추론 기법들이 연구되어왔다. 본 논문에서는 실시간 지능화 서비스를 위하여 특정 도메인 영역에 대하여 자동으로 적합한 베이지안 네트워크 알고리즘을 선별하는 기법을 제안한며, 해당 기법의 적합도를 평가하기 위해서 수학적인 모델링과 추론 알고리즘 선택 기법에 대해 서술한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1063-1066
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• 2004

기존의 침입을 탐지하는 방법은 여러 가지가 있지만, 모든 침입을 다 탐지하지는 못하고 있다. 공격자는 알려지지 않은 취약점을 이용하거나 취득한 패스워드나 ID 계정을 이용하여 공격하고자 하는 시스템에 악의적인 행위를 한다. 이런 침입을 탐지하는 연구는 탐지엔진에 적용될 패턴구성 방법이 핵심이다. 본 논문에서는 기존의 사람이 패턴을 찾는 것을 자동화 시키고, 자동화된 패턴 구축 방법을 직접 시스템에 적용하여 침입을 탐지하는 방법을 제시하고자 한다. 그래서 알려지지 않은 침입을 탐지하기 위해 전문가 시스템을 이용하고 패턴을 지식 베이스화하는 작업과 그 지식을 추론할 수 있는 추론망을 추론망 자동 생성 기법으로 구성하여 비정상적인 침입을 탐지하는 방법을 본 논문에서 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.91-107
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• 2003

하이퍼링크 기반 추론은 웹의 하이퍼텍스트 기능을 이용함으로써 접근성, 멀티미디어 기능,빠른 응답 시간, 서버의 안정성, 사용 및 업그레이드의 용이성, 플랫폼 독립성 등을 갖는 의료 전문가시스템을 구현할 수 있도록 해 준다. 전문가의 규칙에 따라 서로 하이퍼링크된 HTML문서들은 웹 서버에 적재된 후 추론 기능을 제공하게 되는데, 이러한 HTML문서들은 자체 개발한 WeBIS (Web-based Inference System)라는 GUI 기반 의사결정 그래프 편집 도구에 의해 자동으로 관리된다. 그럼에도 불구하고, 의료분야 전문가시스템이 다루는 규칙베이스의 크기가 큰 경우에 지식공학자가 이들 규칙들을 수작업으로 입력, 관리하는 것이 매우 어렵게 된다. 따라서, 본 연구에서는 고혈압 관리를 위 한 의사결정 그래프 자동 생성 시스템을 개발하였다. 이러한 일련의 과정을 통하여 본 연구에서는 하이퍼링크 기반 추론 기법을 이용하여 웹 기반 의료 전문가 시스템을 개발하는 방법론을 제시하였고, 그 응용으로써 빠른 응답속도와 안정성을 보이는 웹기반 고혈압 관리 시스템을 구현하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.30-35
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• 2005

결정된 변속선도에 의한 자동변속 패턴은 운전자에게 편리한 변속을 제공한다. 하지만, 운전자의 운전 성향이 개인마다 다양함으로 고정된 변속선도를 여러 운전자에게 동일하게 제공하늘 것은 불만의 요소로 인식되고 있다. 이에, 본 논문에서는 운전자의 성향을 결정할 수 있는 입력을 이용한 학습 모듈을 설계하여 운전 성향을 판단하고자 한다. 판단된 운전 성향을 이용하여 변속선도를 조정함으로써 운전자의 의지에 부합되는 변속패턴을 제공하고자 한다. 실제 주행시 얻은 데이터를 이용하여 제안된 모듈의 성능의 우수함을 보인다.

• International Journal of Korean Welding Society
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• 제1권1호
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• pp.17-22
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• 2001

Because the quantitative relationships between welding parameters and welding result are not yet blown, optimal values of welding parameters for $CO_2$ robotic arc welding is a difficult task. Using the various artificial data processing methods may solve this difficulty. This research aims to develop an expert system for $CO_2$ robotic arc welding to recommend the optimal values of welding parameters. This system has three main functions. First is the recommendation of reasonable values of welding parameters. For such work, the relationships in between the welding parameters are investigated by the use of regression analysis and fuzzy system. The second is the estimation of bead shape by a neural network system. In this study the welding current voltage, speed, weaving width, and root gap are considered as the main parameters influencing a bead shape. The neural network system uses the 3-layer back-propagation model and a generalized delta rule as teaming algorithm. The last is the optimization of the parameters for the correction of undesirable weld bead. The causalities of undesirable weld bead are represented in the form of rules. The inference engine derives conclusions from these rules. The conclusions give the corrected values of the welding parameters. This expert system was developed as a PC-based system of which can be used for the automatic or semi-automatic $CO_2$ fillet welding with 1.2, 1.4, and 1.6mm diameter the solid wires or flux-cored wires.