Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference (한국지능시스템학회:학술대회논문집)
Korean Institute of Intelligent Systems
- Semi Annual
Domain
- Information/Communication > Information Processing Theory
2005.04a
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이 논문발표에서는 퍼지측도와 쇼케이적분을 소개하고 지금까지 나은 결과들과 앞으로 가능한 응용들에 대해서 소개하고자한다.
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21세기에 들어서면서 인터넷은 새로운 패러다임인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 빠르게 바뀌고 있다. 특히 2005년에 접어들면서 유비쿼터스는 정보기술 분야에서 건설, 의료, 교통, 안전, 교육 등 사회 각 분야에서 유비쿼터스 컴퓨팅의 도입을 추진하고 있다 동시에 유비쿼터스 컴퓨팅이 각 분야에서 적용이 될 때에는 지능형 시스템에 의한 서비스가 이루어 져야 한다는 것에 대하여 모두가 공감하고 있다. 지능형 유비쿼터스 서비스가 이루어지기 위한 하나의 방법으로서 현재 인터넷의 지능형 서비스에서 활발하게 이루어지고 있는 데이터 마이닝 전략이 있다. 즉 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생하는 엄청난 양의 데이터를 분석하여 지능형 유비쿼터스 서비스를 하기 위한 데이터 마이닝 분야가 바로 유비쿼터스 데이터 마이닝이다. 유비쿼터스 데이터 마이닝은 오프라인 데이터 마이닝, 웹 마이닝 등에 비해 여러 가지 다른 점들이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 데이터 마이닝에 대한 소개와 기존의 데이터 마이닝 프로세스와의 차이점을 알아본다. 아울러 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 이루어져야 할 데이터 마이닝 전략의 과제와 도전에 대한 이슈들을 살펴보고 몇 가지 모의실험을 통하여 이것들에 대한 확인을 하였다.
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This paper describes an automatic finite element (FE) mesh generation for three-dimensional structures consisting of free-form surfaces. This mesh generation process consists of three subprocesses: (a) definition of geometric model, i.e. analysis model, (b) generation of nodes, and (c) generation of elements. One of commercial sol id modelers is employed for three-dimensional sol id structures. Node is generated if its distance from existing node points is similar to the node spacing function at the point. The node spacing function is well control led by the fuzzy knowledge processing. The Delaunay method is introduced as a basic tool for element generation. Automatic generation of FE meshes for three-dimensional sol id structures holds great benefits for analyses. Practical performances of the present system are demonstrated through several mesh generations for three-dimensional complex geometry.
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본 논문에서는 리만 적분 대신에 쇼케이 적분을 활용하여 구간치 퍼지수의 상관계수를 정의한다. 또한 이들에 관한 성질등을 조사한다.
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In this paper we study Laplace transform of the fuzzy Dirac delta function and the examples of fuzzy impulsive differential equations.
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In this paper, a robust
$H\infty$ stabilization problem to a uncertain discrete-time fuzzy systems with time-varying delay via static output feedback is investigated. The Takagi -Sugeno (T-S) fuzzy model is employed to represent an uncertain nonlinear systems with time-varying delayed state. Using a single Lyapunov function, the globally asymptotic stability and disturbance attenuation of the closed-loop fuzzy control system are discussed. Sufficient conditions for the existence of robust$H\infty$ controllers are given in terms of linear matrix inequalities. -
In this paper, a framework for implementing UFIS (Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference System) is presented. First, fuzzy clustering and fuzzy rules deal with the presence of the knowledge in DB (DataBase) and its value is presented with a value between 0 and 1. Second, RDB (Relational DB) and SQL queries provide more flexible functionality fur knowledge management than the conventional non-fuzzy knowledge management systems. Therefore, the obtained fuzzy rules offer the user additional information to be added to the query with the purpose of guiding the search and improving the retrieval in knowledge base and/ or rule base. The framework can be used as DM (Data Mining) and ES (Expert Systems) development and easily integrated with conventional KMS (Knowledge Management Systems) and ES.
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In this paper, we define precompact set in intuitionistic fuzzy metric spaces and prove that any subset of an intuitionistic fuzzy metric space is compact if and only if it is precompact and complete. Also we define topologically complete intuitionistic fuzzy metrizable spaces and prove that any
$G\delta$ set in a complete intuitionistic fuzzy metric spaces is a topologically complete intuitionistic fuzzy metrizable space and vice versa. -
최적 교통 주기를 산출하기 위해서는 하위교차로에 대기차량이 얼마나 있는지를 점검해야 한다. 왜냐하면 대기차량이 상위교차로의 길이보다 크면 출발 지연 시간 및 승용차 대기시간이 발생하기 때문이다. 승용차 대기시간을 단축시키기 위해서 본 논문에서는 퍼지 신경망을 이용한 최적 연동 녹색시간 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해서, 서로 다른 교차로 조건을 고려하지 않은 고정 교통신호등 보다 평균 주행속도가 향상 된 것을 입증하였다.
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질적인 속성을 양적인 계열로 전환하여 측정하는 방법으로서 설문의 최소 문항으로서 최대의 효과를 나타내기 위하여 한 항목을 k번 측정하여 평균과
$95\%$ 신뢰구간을 퍼지수로 한 데이터들을 리커트 척도로 활용하여 내분비방법에 의하여 검정을 하였다. -
We note that Jang et at. studied closed set-valued Choquet integrals with respect to fuzzy measures. In this paper, we consider Choquet integrals of compact set-valued functions, and prove some properties of them. In particular, using compact set-valued functions, instead of interval valued we investigate characterization of compact set-valued Choquet integrals.
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본 연구는 연속 회분식 반응기(SBR) 공정에서 시계열 데이터 마이닝을 이용하여 공정에 사용된 기기의 고장 진단 알고리즘 개발에 대한 내용을 보여주고 있다. 공정에서 비정상적인 반응을 유발하는 장비 관리에 대한 연구는 폭넓게 수행되고 있지 않으므로, 이러한 장비 진단은 소규모 하
$\cdot$ 폐수처리장을 무인자동화로 통합관리에 유용하게 적용될 수 있다. 본 연구에서는 진동신호를 이용하여 무인자동화를 위해 선행되어야 하는 공정기기의 공장진단에 관한 알고리즘을 개발하였다. -
무수히 많은 정보 중에서 특정 사용자에게 가장 유용할 것으로 판단되는 정보를 추천하여 제공함으로써 특정 사용자의 편의를 돕는 시스템이 추천시스템이다. 이러한 추천시스템에 성공적으로 적용된 알고리즘이 협력적 필터링이며 이것은 다른 사용자로부터 먼저 평가된 웹 문서를 제공받아 이를 축적하고 다시 사용자에게 환원하는 알고리즘이다. 하지만 이 알고리즘은 초기평가, 희소성, 확장성 둥의 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 해결하고 성능 향상을 하기 위해 적용된 개인화 추천시스템 관련 최신 알고리즘들을 비교하고 분석한 결과를 제시한다. 이를 위해 먼저 최근에 발표된 협력적 필터링과 최근접 이웃 알고리즘, 인공 지능기술을 이용한 알고리즘, 군집화 알고리즘 둥 각각에 대한 기술적 분석 결과를 수행한다. 그런 후 이들 다양한 알고리즘들의 조합을 통한 성능 향상 결과에 대한 비교분석과 각각의 조합에 대한 장단점 분석 결과도 또한 제시한다.
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This paper suggests a control method for efficient topology/parameter evolution in a bond-graph-based GP design framework that automatically synthesizes designs for multi-domain, lumped parameter dynamic systems, We adopt a hierarchical breeding control mechanism with fitness-level-dependent differences to obtain better balancing of topology/parameter search - biased toward topological changes at low fitness levels, and toward parameter changes at high fitness levels. As a testbed for this approach, an eigenvalue assignment problem, which is to find bond graph models exhibiting minimal distance errors from target sets of eigenvalues, was tested and showed improved performance for various sets of eigenvalues.
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공학시스템의 설계 문제는 시스템 구성이 복잡하고, 구조적으로 열려있으며, 전기, 기계, 유압, 열등의 서로 다른 에너지 도메인 구성 요소를 포함한다. 최적의 설계를 위해서는 각 도메인에 대한 통합된 설계 방법과 자동적이고 구조적으로 열린 공간에 대한 효율적인 탐색방법이 요구된다. 본 논문은 도메인에 독립적이며 모델링과 해석에 장점을 가진 본드 그래프 (bond graph)와 대규모 공간 해의 탐색에 접합한 진화 알고리즘의 일종인 유전자 프로그래밍(Genetic Programming)을 결합하여 멀티 도메인 동적시스템에 대한 디자인 해를 자동적으로 생성해주는 설계 방법을 제시하고, 제안된 설계방법의 효용성을 입증하기 위해서 이를 아나로그 필터 설계에 문제에 적용하였다.
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점진적 개념 학습 알고리즘인 COBWEB은 클래스 정보가 주어지지 않은 사례들(instances)을 분류하기 위하여 사례의 속성과 값에 근거하여 학습하며 각 노드가 유사한 사례들의 집합인 클래스에 해당하는 분류 트리를 생성하는 알고리즘이다. 유사한 사례들을 같은 클래스로 분류하기 위한 기준으로 category utility가 사용되며 이는 클래스 내부의 유사도와 클래스간의 차이점을 최대화하는 방향으로 클래스를 분류한다 기존의 COBWEB에 사용되는 category utility는 클래스 사이즈와 예측 정확성 사이의 tradeoff 관계로 볼 수 있으며, 이로 인하여 예측 정확성은 약간 감소하나 클래스 사이즈가 커지는 방향으로 학습이 진행 될 수 있는 편향성(bias)를 가지고 있다. 이는 분류 트리에 불필요한 클래스 노드들(spurious nodes)을 생성하게 하여 학습 결과인 클래스 개념을 이해하는뎨 어렵게 한다. 본 논문에서는 클래스와 그에 속하는 사례들의 속성-값 분포를 고려하여 클래스와 속성의 연관성에 비례한 가충치를 더한 변형된 category utility를 제안하고, dataset에 대한 실험을 통하여 제안된 category utility가 기존의 큰 클래스 사이즈를 선호하는 bias를 완화시킴을 보이고자 한다.
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본 논문에서는 다수개의 로봇을 효율적으로 제어하기 위한 면적기반 Q-learning에 대해 논한다. 각 로봇은
$60^{\circ}$ 의 각을 이루도록 배치된 6개 센서를 가지고 있고 이를 통해 자신과 주변환경 사이의 거리를 센싱한다. 다음으로, 이 획득된 거리 데이터들로부터 6방향의 면적을 계산하여, 이후의 진행에 있어 보다 넓은 행동 반경을 보장해주는 영역으로 이동한다. 이 이동을 어떤 상태에서 다른 상태로의 전이로 간주, 이동 후 다시 6방향의 면적을 계산하여 이전 상태에서 현재 상태로의 행동에 대한 Q-Value를 업데이트 한다. 본 논문의 실험에서는 5개의 로봇을 이용해 장애물 사이에 숨어있는 물체를 찾아내는 것을 시도하였고, 3개의 서로 다른 제어 방법 - 랜덤 탐색, 면적 기반 탐색, 면적 기반 Q-learning 탐색 - 에 따른 결과를 나타내었다. -
과학이 주는 가장 큰 이점인 인간의 편리함을 추구하는데 있어서 자동화라는 개념을 빼 놓을 수는 없을 것이다. 특히 인간생활의 기본이 되는 가정에서의 편리성은 항상 최우선되어져 왔다. 본 논문은 미래 사회 핵심 기술인 자동화의 가장 근본이 되는 Home Automation에 암호화 알고리즘을 통한 출입문 제어 시스템의 구현과 유비쿼터스의 개념을 도입하는 것에 그 목적이 있다. 현재까지 출입문 제어 시스템에 관한 수많은 논의와 연구가 이루어 졌지만 기존의 키 인증 방식은 한계가 존재하였다. 이에 인중서 개념 도입을 통한 암호화 알고리즘을 선보이고 기존의 키 인증시스템의 문제점을 해결하고 보안상의 문제도 해결하는 방법을 제안한다.
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본 논문에서는 국내에서 상용화되고 있는 삼성전자의 SPC-10의 IEC1131-3 표준 언어(LD, SFC, FBD, ST)가 상호 호환성을 갖도록 목적 언어인 IL로 변환하여 컴파일 될 수 있는 IL 컴파일러를 개발하고자 한다. 개발하려는 IL 컴파일러는 IL언어의 활용성을 매우 높여주며, 실제네트워크 디바이스에 다운로드 하여 사용할 수 있는 IL 언어를 생성하고 실행시키는 점이 특징이다. 이 시스템은 SPC-10에서 많이 사용되는 언어를 패턴인식에 의해 클러스터링하여 자동적으로 IL 언어로 변환이 되며, 컴파일에 의해 PLC 프로그램의 동작이 가능하다. 이 시스템에서는 또한 사용자가 발생할 수 있는 문법오류는 물론 논리오류를 지능적 에이전트에 의해 검색하여 수정함으로써 최적화된 환경에서 PC 기반 제어가 가능하도록 해준다.
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자동주행을 위한 반자동 이동로봇의 실험능력을 배양시키기 위하여 주행능력과 세상지도정보를 모으고 그 능력에 대한 지식정보를 배가시키는데 관심을 두고 있다. 중심 사항은 환경을 거쳐 나가면서 환경의 지도를 만들 수 있는 이동 로봇의 본래의 불확실성을 다루는데 필요한 타당한 이유를 제시한다. 문제점을 더욱 간단한 임무로써 분할시킴으로써 주행과 이동성을 가능케하는 충분한 수준의 지식정보를 보여주는 이동 로봇을 발전시킬 수 있다. 본 논문에서는 자동 주행 참지향 능력배양을 위한 반자동 행동제어 시스템의 기본골격에다 퍼지논리를 적용시키는 전략에 대해 논의한다.
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The RPO algorithm is a recently developed tool in the area of reinforcement Loaming, And it has been shown In be very successful in several application problems. In this paper, we consider a robot-control problem utilizing a modified RPO algorithm in which its critic network is adapted via RLS(Recursive Least Square) algorithm. We also developed a MATLAB-based animation program, by which the effectiveness of the training algorithms were observed.
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This paper proposes the system model that is more efficient and active than formal home automation system and it can conquer the limits of formal one using intelligent mobile robot. This system uses specialized intelligent mobile robot for home environment and the robot moves around home instead of human. We call the system model to HAuPIRS (Home Automation system using PDA based Intelligent Robot System). HAuPIRS control architecture is composed three parts and each part is User Level, Cognitive Level, Executive Level. It is easy to use system and possible to extend the home apparatusfrom new technology. We made the PBMoRo System (PDA Based Mobile Robot System) based on HAuPIRS architecture and verified the efficiency of the system model.
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본 논문에서는 이동로봇의 저가형 위치인식센서로 적합한 PSD(Position Sensitive Detector)센서를 이용하여 거리계측시스템을 개발하였다. PSD 센서는 거리-전압 출력이 비선형적인 단점을 가지고 있어 센서의 특성실험을 통해 선형화가 가능한 변환함수를 제안하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 거리계측시스템의 하드웨어 및 소프트웨어를 구성하였다. 또 피측정체의 색상 및 재질에 따른 출력특성을 실험하고 거리-전압 데이터를 측정하였다. 실측한 데이터를 바탕으로 제안한 선형화함수의 계수를 추출하였다. 마지막으로 제안한 함수에 의한 거리와 실제거리를 비교하여 시스템의 성능 및 정확성을 검증하였다.
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본 논문에서는 다수의 로봇이 협동 제어 및 분산 제어를 목적으로 고안된 DARS 로봇의 마이크로 컨트롤러가 적은 메모리를 내장하여 영상 처리와 같은 많은 데이터를 처리하는 부분에서는 여러 제약이 생기는 문제점을 해결하기 위하여 DARS 로봇의 영상 처리 및 전송에 있어 데이터의 전송량을 줄이는 방법으로 영상 압축 방식을 사용하여 영상 압축 데이터의 전송을 구현하였다. 또한 DARS 로봇이 이동하면서 특정 미션의 수행이 가능하도록 배터리로 정전압을 공급하고, 물체를 감지하는데 있어 사각이 없이
$360^{\circ}$ 전 방향을 감지하도록 적외선 센서부를 설계하였다. DARS 로봇의 이동이 용이하도록 설계된 모터 구동부는 센서에 감지되는 물체의 거리에 따라 DARS 로봇이 속도를 정밀하게 가$\cdot$ 감속 제어를 하고, 마이컴 제어부는 카메라로부터 입력되 영상 신호를 압축 알고리즘을 이용하여 압축하고, 압축된 데이터를 컴퓨터로 전송한다. 컴퓨터에서는 입력된 영상을 Visual c++을 사용하여 화면 표시 및 DARS 로봇을 제어 할 수 있도록 구현하였다. -
본 본문은 Chus's 방정식을 이용한 카오스 회로를 이동 로봇에 내장하여 카오스 이동 로봇을 구성하고 이 카오스 이동 로봇이 어느 임의 평면을 카오스 궤적을 가지고 주행 또는 탐색하다가 동기화 제어 명령이 내려지면 2개 또는 여러 개의 로봇이 서로 동기화 되는 방법을 제시하고 그 결과를 검증하였다. 카오스 로봇 동기화에서는 장애물이 없는 경우와 은닉 장애물이 있는 경우에서 2개의 로봇이 서로 동기화를 이루는지를 확인하였으며 만족할 만한 결과를 얻었다.
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본 본문은 Chus's 방정식과 Lorenz 방정식을 이용한 카오스 회로를 이동 로봇에 내장하여 카오스 이동 로봇을 구성하고 이 카오스 이동 로봇이 어느 임의 평면을 카오스 궤적을 가지고 주행 또는 탐색하다가 상호 연동 제어 명령이 내려지면 2개 또는 여러 개의 로봇이 서로 연동되어 동기화 되는 방법을 제시하고 그 결과를 검증하였다. 카오스 로봇 동기화에서는 장애물이 있는 경우와 은닉 장애물이 있는 경우에서 2개의 로봇이 서로 연동되어 움직이는지를 확인하였으며 만족할 만한 결과를 얻었다.
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최근 로봇의 개발 경향은 인간과 로봇이 공존하면서 서비스를 제공하는 로봇의 개발이 지속적으로 증가하는 추세이다. 인간은 자신의 성향에 맞게 능동적인 역할 수행하는 서비스 로봇을 요구한다. 하지만 일률적으로 생산된 서비스 로봇은 다양한 사람들의 개성을 모두 충족시키지 못하고 있다. 그래서 사용자의 환경, 상황을 인식하고 사용자의 성향에 맞는 행동을 지능적으로 판단하고 대처할 수 있는 로봇이 요구된다. 본 논문에서는 주변 환경을 평가하고 로봇이 스스로 행동할 수 있는 지능형 알고리즘을 제안하고자 한다. 다수 입력을 통해 제어할 수 있도록 퍼지 룰을 이용하여 추론하였다.
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많은 경우, 부분 손상된 얼굴 영상을 복원해야 할 필요가 있다. 대표적인 예로는 감시 카메라에 찍힌 범인의 얼굴 영상이 이에 속한다. 이런 경우 얼굴의 중요한 부분이 가려져 있기 때문에 자동 얼굴 인식 시스템이나 사람의 관찰로는 그 부분을 인식하기는 매우 어렵다. 이 논문에서는 그 어려움을 극복하기 위해 Kernel PCA 기반 노이즈 제거 기법을 부분 손상된 얼굴 영상에 적용한 문제를 고려해 보았다.
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본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 온라인 얼굴인식 시스템 구현을 기술한다. 구현된 시스템은 CMOS 카메라를 장착한 PDA를 이용하여 얼굴영상을 획득하고 이 영상을 무선랜을 이용하여 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 먼저 클라이언트 측인 PDA에서는 등록과 인증을 확인할 수 있도록 임베디드 비주얼 프로그램으로 사용자 인터페이스를 구축하였다. 다음으로 서버 영역에서는 얼굴인식에서 탁월한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하여 PDA로부터 전송 받은 얼굴 데이터를 학습하고 인식한 결과를 재전송하는 부분이 구현되었다. 시스템 구현에서 실시간성을 확보하기 위해 PDA에서는 영상을 압축률 효과가 좋은 JPG 형식의 데이터로 서버에 전송하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 학습과정에서 미리 구한 고유값을 이용하여 테스트 얼굴영상을 같은 공간에 투영시켜 서로간의 유사도를 비교하도록 하여 얼굴인식 속도 및 성능을 개선하였다.
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위암은 국내 암발생 및 사망률의 상당 부분을 차지하고 있으며, 이러한 조기 위암의 발견은 치료 및 예후에 있어서 아주 중요하다. 본 논문에서는 조기 위암의 진단을 위해 위 내시경 영상에서 색상 변화를 이용해 이상 부위를 검출하여 검사자에게 조직적인 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 어느 정도의 진행이 이루어진 염증과 암은 쉽게 판단할 수 있지만, 조기의 염증이나 암의 경우에는 주의 깊게 보지 않는 경우에는 병변의 진단이 쉽지 않다. 본 논문에서는 위 내시경 영상을 IHB 채널로 변환시키고 조명에 의해 발생하는 잡음을 제거하며 자동으로 암 의심 영역을 검출하여 검사자에게 제공하거나 검사자에 의해 설정된 영역에 대한 조직적인 표면 정보를 제공한다. 본 논문의 연구는 추출된 이상 부위가 암을 확진할 수 없지만, 인간이 쉽게 인지하기 어려운 이상부위(암 의심 영역)를 추출하여 검사자에게 주의를 요구함으로써 일 처리를 줄이고 부과적인 정보를 제공한다. 그리고 검사추가 지정한 영역에 대해서도 조직적인 정보를 제공한다. 제안된 위 내시경 영상 분석 방법의 효율성을 확인하기 위해서 실제 내시경 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 위 내시경 영상 분석에 효율적임을 확인하였다.
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현재 인간시각의 모델에 관한 많은 연구가 진행중이다. 본 논문에서는 형태정보의 영역대비를 강조하는 무축삭세포의 기능을 반영한 계산론적 망막모델을 제안한다. 무축삭세포는 전달된 물체의 운동정보의 변화를 감지하는 기능을 가지며, 그 감지된 정보를 강조하는 기능이 있다. 본 논문에서는 양극세포에서 출력된 형태정보의 영역대비를 강조한 계산론적 망막모델을 구현하였다. 실험에서는 양극세포의 결과 영상과 무축삭세포의 기능을 처리한 결과영상을 비교하였다. 따라서 무축삭세포의 영역대비 기능을 구현함으로써 대뇌피질에서는 영상의 정보를 효율적으로 처리할 수 있다.
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기존에 널리 사용되어 지고 있는 영상 이진화 기법은 영상에서의 그레이 레벨의 빈도수 히스토그램에 기반하여 임계값[2-7, 9-11]을 결정하여 왔다. 그리고 최근 히스토그램에 기반한 영상 이진화 기법의 단점을 보완하기 위해서 그레이 레벨 분포에 기반한 임계값 결정법[1]이 제시되었다. 본 논문에서는 그레이 레벨의 공간적 분포를 이용한 임계값 결정법을 제안함으로서 최근 제안된 그레이 레벨 분포에 기반한 임계값 결정법의 단점을 보완하고자 한다. 기존의 여러 가지 예제 영상을 통하여 제안된 임계71 결정법의 타당성을 보인다.
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The principal objective of enhancement methods is to process an image so that the result is more suitable than the original image for a specific application. Images taken in the night can be low-contrast images because of poor environments. In this paper, we compare the structure of ICECA(Image Contrast Enhancement technique using Clustering Algorithm) with the structures of HE(Histogram Equalization), BBHE(Brightness preserving Bi-Histogram Equalization), and Multi -Scale Retinex(MSR). We compared performances of image enhancement methods by applying these methods to a set of diverse images.
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본 논문은 고유얼굴 방법을 이용한 얼굴인식 시스템의 성능을 분석하였다. 제안한 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 방법은 훈련집합의 얼굴 이미지 사이의 중요한 변화를 가지고 있는 특징공간으로 투영시키면서 이루어진다. 중요한 특징들은 얼굴집합의 고유벡터(주성분)들이기 때문에 고유얼굴이라 한다. 특징 공간으로의 투영은 고유얼굴의 가중치의 합으로 입력얼굴을 기술할 수 있으며, 입력 얼굴의 인식은 훈련집합의 가중치와 입력 영상의 가중치를 비교하면서 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 방법의 검증을 위해서 Harvard 데이터베이스를 이용하였으며, 시스템의 성능 분석을 위하여 조명에 대한 인식성능의 변화, 사용한 고유얼굴의 수에 대한 인식률의 변화, 전처리를 통하여 얻을 수 있는 인식률의 변화, 인식 거부 곡선을 통하여 시스템의 적용 가능성에 대한 실험을 수행하여 분석한다.
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본 논문은 일반 사형변환에 대한 워터마킹의 전처리 방법을 제안하였다. 일반 사형변환 공격을 막기 위해 원본 영상에 워터마크를 삽입하기 전에 영상 정규화를 하였다. 워터 마크 삽입율에 관한 세가지 영상 정규화 방식을 비교하였다. 세가지 방식 모두 x-sharing, y - sharing 그리고 중앙 모멘트를 사용한 scaling 분해법 방식들에 기초를 두고 있다. 실험을 통하여 Zhang et al[4].에 의한 두번째 방식이 Zhang et, al[9]와 Dong et. al[10]에 의한 방식들보다 더 성능이 우수함을 보였다.
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최근 컴퓨터의 소형화와 인터넷의 대중화로 유비쿼터스 컴퓨팅이 많은 주목을 받고 있다. 유비쿼터스 환경에서 사용자는 언제 어디서나 원하는 정보 서비스를 제한 없이 받을 수 있다. 인터넷의 대중화로 유비쿼터스 시대가 도래하면서 유비쿼터스 환경을 어떻게 제시할 것인지와 어떤 서비스와 이용 방법을 사용자에게 제공할 것인지가 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 목적에 가장 적합한 장치가 자동으로 선택되는 방안을 제안한다. 일반 사용자들가 작업에 필요한 장치를 간단한 언어항으로 입력하면 퍼지 신경망을 이용하여 최적의 장치를 선택하고 IP 어드레스를 이용하여 장치를 구성한다. 간단한 환경을 구성하여 실험해 보았다.
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본 논문에서는 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.
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최근 우리나라는 가계신용의 급신장과 신용불량의 급증 등으로 개인 신용부문이 금융기관의 건전성 유지에 부정적인 영향을 미치고 있다. 이러한 잠재적 문제를 사전에 방지하기 위해 금융기관 등에서는 개인 신용평가에 대한 수요가 커지고 있는 실정이다. 주어진 데이터로부터의 반복적인 학습 과정을 거쳐 패턴을 분류하고 또한 모델과 학습 방법에 따라 입력변수와 목적변수의 속성이 연속형이나 이산형인 경우를 모두 다룰 수 있는 신경망 모델은 개개인의 다양하고 복잡한 데이터를 입력변수로 받아서 신용등급을 나누는데 우수한 능력을 보여줄 수 있다. 본 논문에서는 신경망 모델을 이용해 개인의 신용등급을 객관적이고 일률적으로 평가해서 등급을 나누어주는 알고리즘을 제안하고자 한다.
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In this study, we proposed genetically optimized self-organizing fuzzy polynomial neural network based on information granulation and evolutionary algorithm (gdSOFPNN), develop a comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. The proposed gdSOFPNN gives rise to a structural Iy and parametrically optimized network through an optimal parameters design available within FPN (viz. the number of input variables, the order of the polynomial, input variables, the number of membership functions, and the apexes of membership function). Here, with the aid of the information granulation, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. The performance of the proposed gdSOFPNN is quantified through experimentation that exploits standard data already used in fuzzy modeling.
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In this paper, we propose a new fuzzy set-based polynomial neuron (FSPN) involving the information granule, and new fuzzy-neural networks - Fuzzy Set based Polynomial Neural Networks (FSPNN). We have developed a design methodology (genetic optimization using Genetic Algorithms) to find the optimal structure for fuzzy-neural networks that expanded from Group Method of Data Handling (GMDH). It is the number of input variables, the order of the polynomial, the number of membership functions, and a collection of the specific subset of input variables that are the parameters of FSPNN fixed by aid of genetic optimization that has search capability to find the optimal solution on the solution space. We have been interested in the architecture of fuzzy rules that mimic the real world, namely sub-model (node) composing the fuzzy-neural networks. We adopt fuzzy set-based fuzzy rules as substitute for fuzzy relation-based fuzzy rules and apply the concept of Information Granulation to the proposed fuzzy set-based rules.
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본 논문은 유전자 알고리즘 기반 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Genetic Algorithm-based Fuzzy Polynomial Neural Networks ; GAs-based FPNN)를 이용하여 비선형 데이터의 최적화 추론 알고리즘을 제안한다. FPNN의 각 노드는 GMDH와 퍼지규칙을 기초로 만들었다. FPNN의 각 노드는 퍼지 다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron : FPN)이라고 표현하다. 제안된 모델은 구조 선택에 있어서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms : GAs)을 이용하였다. 유전자 알고리즘을 사용하여 입력의 차수와 입력의 개수 그리고 후반부 추론의 형태를 최적 선택하였다. 비선형 데이터에 대한 모델 설계를 위해 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘 기반 FPNN 모델 설계가 유용하고 효과적임을 보인다.
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로봇 매니퓰레이터의 제어를 위해서는 정확한 값의 역기구학 값을 구해야한다 하지만 일반적으로 역기구학의 경우 그 계산 과정이 매우 복잡하여 실시간으로 처리하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터를 퍼지 역기구학 맵핑 기법을 기반으로 제어를 한 후, 정기구학을 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘을 이용하여, 좀더 빠르고, 높은 정확도를 가지는 제어를 구현하고자 한다.
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공진화 알고리즘은 두 개 이상의 개체군이 상호작용하며 진화하는 알고리즘이다. 기존의 진화 알고리즘이 하나의 개체군으로 구성된 정적인 적합도 지형에서 해를 찾는 방식임에 반해 공진화 알고리즘은 두개 이상의 개체군이 동적인 적합도 지형을 제공하여 더 강건하고 빠른 수렴성을 보인다. 본 논문에서는 GA가 풀기 어려운 GA-hard problem을 풀기 위하여 저자가 제안한 3가지 공진화 모델을 설명한다. 첫번째 모델은 찾고 자하는 해와 환경을 각각 경쟁하는 개체군으로 구성해 진화하는 방법으로 사용자의 환경설정에 의해 지역적 해를 찾는 것을 방지하는 경쟁적 공진화 알고리즘이다. 두 번째 모델은 찾고자하는 해와 이를 보조하는 스키마를 각각 개체군으로 구성해 진화하는 스키마 공진화 알고리즘이다. 세 번째 알고리즘은 해를 구성하는 부분을 두 개의 개체군으로 나누고 두 개체군이 서로 게임을 통해 진화하도록 하는 게임이론에 기반한 공진화 알고리즘이다.
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본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 설계하기 위해 데이터 입자 기반 퍼지 집합 퍼지 모델의 최적 동정을 제안한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. HCM 클러스터링을 통한 데이터 입자는 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙을 형성하고, 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 정의한다. 또한, 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 초기 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 데이터 입자에 의한 전반부 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정한다 제안된 모델을 평가하기 위해 수치적인 예를 사용한다.
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실세계에서 일어나는 문제는 매우 복잡하고 다양하기 때문에 예측하기가 어렵고 다양한 상황들이 발생한다. 특히, 소비자의 구매에 따르는 행동을 분석하고 소비자의 다양한 기호를 예측하기 위해서는 구매자의 심리적 요인과 내적 요인이 많은 영향을 미치게 된다. 이러한 요인들은 직접적인 정보 처리가 어렵기 때문에 정보의 불확실성을 취급하는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상품 구매에 따르는 소비자의 구매행동 패턴을 분석하기 위해 판매자의 노하우와 소비자의 구매의식을 조사하여 이 데이터를 바탕으로 베이지안 네트워크를 구성하고 구매패턴을 분류하는 방법을 제안하였다. 특히, 베이지안 네트워크를 이용하여 불필요한 속성을 가진 데이터를 제거한 후 코호넨의 SOM을 이용하여 소비자의 구매 패턴을 분류하도록 하였다.
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시멘틱웹이란 컴퓨터가 정보의 의미를 이해하고 그 의미를 조작 할 수 있는 웹으로서 기존의 웹으로는 불가능했던 데이터의 자동처리를 가능하게 하는 차세대 웹 기술을 말한다. 이러한 웹을 위해서는 표준화된 데이터 표현 방법을 통해 기술된 내용을 기계가 이해할 수 있도록 해주는 온톨로지 시스템이 필요하다. 온톨로지 시스템은 일반적으로 OWL(web ontology language)로 표현된 온톨로지와 지식을 처리하는 추론시스템으로 구성되어 있으며 추론시스템으로는 연구 구현 예가 많은 LP(Logic Programming)방식의 추론시스템이 많이 사용된다. 하지만 LP방식의 추론기법들은 온톨로지를 처리하는데 있어 여러 가지 제약사항을 가지며 이로 인해 온톨로지 정보의 추론에 대한 효용성은 떨어진다. 이에 본 논문에서는 온톨로지 정보를 추론하기 위해 사용되는 기존 시스템들을 조사해 분류하고 문제점과 장점을 파악한 후 추론엔진의 효용성을 높이는데 필요한 최소한의 기능이 무엇인지 파악하여 기존의 LP엔진을 최대한 활용한 OWL추론엔진을 개발하는데 이용하고자 한다.
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임베디드 기술의 발전과 유비쿼터스 환경이 점차 확산되면서 상품의 유통 과정이 다양하게 변화되고 있다. 상품에 대한 소비자의 요구는 생산정보를 직접 확인하고 상품을 구매할 수 있도록 하여 다양한 문제 발생시 원산지와 유통경로를 추적할 수 있는 이력 추적 관리 시스템(Traceability Management System)이 요구되고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 상품에 대한 신뢰성을 향상시키고 생산자의 정보 및 제조, 유통과정을 소비자가 추적할 수 있도록 베이지안 네트워크를 이용하여 상품의 이력추적관리 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
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본 논문에서는 퍼지 RBF 네트워크의 학습 성능을 개선하기 위하여 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법에 퍼지 C-Means 알고리즘을 결합한 방법으로, 중간층의 노드를 자가 생성하고 중간층과 출력충의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하여 학습 성능을 개선한다. 제안된 RBF 네트워크의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 40개의 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크와 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.
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지능로봇이나 유비쿼터스 환경에서는 주변의 상황정보를 파악하여 이를 바탕으로 적당한 서비스를 제공하는 것이 필요하다. 상황에 따른 서비스를 탐색하여 제공하는 유용한 플랫폼으로 규칙기반 시스템을 활용하는 연구가 많이 진행되어왔다. 이 논문에서는 상황이해 서비스를 위한 규칙기반 시스템의 특성을 살펴보고, 이를 바탕으로 설계하여 구현한 규칙기반 상황이해 서비스 엔진에 대해서 소개한다. 구현한 상황이해 엔진은 임베이드 환경을 비롯한 모바일 환경에서도 동작할 수 있도록 설계하였다.
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이 논문에서는 개체에 대한 신뢰도를 계산하기 위해 여러 가지의 평가기준을 이용하고, 또한 다른 개체들로부터의 추천정보를 이용하는 신뢰모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의한다. 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가기준에 따른 평가결과가 얻어진다고 전제하는 상황에서 적용되는 신뢰 모델이다. 제안된 모델에서는 신뢰정보가 요구될 때 우선 결과확률 분포(outcome probability distribution)와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가기준에 대한 만족정도를 계산한다. 이렇게 계산된 만족정도 값들은 각 평가기준의 중요도를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합된다. 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다.
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이 논문에서는 분산된 생물학의 대사 네트워크들이 있을 때, 이를 통합하지 않은 상태에서 경로검색을 하는 분산 알고리즘을 제안한다. 대사 네트워크는 여러 데이터베이스에 존재하며 서로 중복되는 데이터를 가지고 있다. 제안한 방법은 네트워크 사이의 중첩이 있는 부분을 하이퍼 노드로 하고, 네트워크 자체는 하이퍼 에지로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어서, 이를 이용한 상위수준의 경로를 구축한다. 각 네트워크내의 중첩된 영역간의 경로를 미리 계산해 둔 다음, 상위수준의 경로에 기반하여 분산된 대사네트워크 간에 존재하는 경로를 검색한다. 추상 하이퍼 그래프는 데이터베이스를 하이퍼 노드로 하는 것에 대한 경로탐색을 한 다음, 그 경로에 따라 데이터베이스 내에 존재하는 대사경로를 탐색한다. 이때 존재하는 대사경로가 많기 때문에 각각의 대사경로를 하이퍼 노드로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어 경로를 탐색하고 나서 그 하위 노드에 대해 경로탐색을 한다. 이는 분산된 네트워크를 통합할 저장 공간 및 탐색시간을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
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감성이란 외부의 여러 가지 감각적인 자극에 대해 직관적이고 반사적으로 발생하는 반응이다. 감성에는 희로애락과 같은 다양한 감정이 포함된다. 감성은 개인과 환경의 영향을 받는 동시에 사회
$\cdot$ 문화적인 영향에 의해 달라지는 종합적이고 복합적인 느낌이기 때문에 명확하게 표현하기 어렵다. 개인적인 차이는 있지만 인간의 감정은 다양한 행동이나 신체적 혹은 생리적인 반응으로 표출되기 때문에 이러한 다양한 반응을 이용해서 인간의 감정을 유추할 수 있다. 행동이나 신체적인 표현은 개인과 환경, 사회$\cdot$ 문화적인 영향에 따라 다양하게 나타나기 때문에 이를 정량화하기에는 힘든 부분이 있다. 반면 감정 상태에 따른 생리적인 반응은 여러 사람들에게서 공통적인 부분을 찾을 수가 있다. 본 논문에서는 감정에 따라 다양하게 나타나는 인간의 생리적인 반응 정토를 측정하고 이들의 공통점에 따라 생리적 반응을 통해 인간의 감정에 유추할 수 있는 공학적 모델을 제시하고자 한다. -
유비쿼터스 네트워크가 완성되려면 IT 기술의 고도화가 전제돼야 한다. 통신망의 광대역화, 컨버전스(융합)기술의발전, 어느 공간에서나 휴대폰이나 PDA, 더 발전된 무선 디바이스 등을 이용할 수 있도록 이에 맞는 서비스 개발을 서둘러야 한다. 다양한 플랫폼에 대한 투자를 적극적으로 추진해야 할 때가 온 것이다. GIS 정보는 이러한 유비퀴터스 환경하의 주요한 핵심 정보라 할 수 있다. 본 연구에서는 XML 표준을 바탕으로 W3C 의 웹 서비스와 시맨틱 웹 기술을 응용하여 유비쿼터스 환경의 다양한 컴퓨터 환경에 지식을 효과적으로 제공하는 기술을 연구 개발한다.
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유비쿼터스 컴퓨팅에서 사용자에게 필요한 서비스를 지능적으로 제공하기 위해서는 컨텍스트 정보의 효과적인 필터링이 필요하다. 현재까지 사용되고 있는 필터링 기술은 온라인상에서 사용되는 사용자 정보를 기준으로 서비스를 제공하고 있다. 하지만 휴대용 유
$\cdot$ 무선기기에서 컨텍스트 인식에 기반을 둔 서비스를 제공하기 위해서는 복잡한 필터링과정과 큰 저장 공간이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 사용자 주변에 널려 있는 센서를 통해 입력된 컨텍스트 정보들을 효율적으로 필터링하여 사용자에게 필요한 서비스만을 제공하도록 하였다. 이를 위해서 기존의 P2P 모바일 에이전트에서 사용되는 협력적 필터링 기술에 Naive Bayesian 알고리즘을 혼합한 컨텍스트 협력적 필터링 알고리즘을 제안한다. -
현대인들이 계속 쏟아지는 정보로부터 자신에게 필요한 정보만을 제한된 시간 안에 검색하는 일은 쉬운 일이 아니다. 컴퓨터를 이용하여 제한된 시간 내에 원하는 정보를 검색하고자 하는 정보검색 분야에서는 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 정보검색 시스템의 성능을 향상시키고자 퍼지 K-Nearest Neighbor에 의한 정보검색시스템(IRS-FKNN: Information Retrieval System using Fuzzy K-Nearest Neighbor)을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템과 비교했을 때 검색결과의 신뢰성을 높이게 되어 시스템의 성능을 향상시키게 되었다.
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홈 네트워크는 다양한 특성과 기능을 지닌 기기들로 구성된 전형적인 유비쿼터스 시스템이다. 그러나, 현재 홈 네트워크 환경에서 각 기기들은 대부분 독립적인 서비스를 제공하며, 기기들의 상호연동을 지원하는 지능적인 서비스는 미비하다. 이와 관련하여 본 논문에서는 사용자가 손쉽게 홈 네트워크 상의 다양한 기기들의 상태를 파악하고 상호 연동이 가능한 제어 기능을 제공하는 지능형 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 각 기기들의 고유 정보, 응용 분야에 적합한 서비스를 제공하는 규칙 기반 엔진, 사용자 인터페이스 부분으로 구성되어 있다. 다양한 기기들의 복잡한 제어를 규칙 기반엔진이 담당함으로써 사용자는 단순한 명령만으로 정의된 규칙을 이용하여 홈 네트워크 기기들을 효율적으로 제어할 수 있다.
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유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사용자 주변의 센서로부터 각종 컨텍스트 정보를 입력받아 사용자를 식별하고 필요한 자원을 분배하는 과정이 중요하다. 하지만 사용자 식별 및 자원 분배 과정에서 특정 사용자에 의해 자원의 독점 현상이 발생되기 때문에 다른 사용자들에게 효과적으로 자원을 분배할 수 없다. 이를 위해 센서와 자원의 공유에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 휴대용 모바일 장치에서 사용자의 컨텍스트 인식과 자원의 공유를 위하여 P2P 방식을 적용한 지능형 P2P 모바일 에이전트를 제안한다. 제안하는 구조는 사용자 주변의 센서와 서비스 자원을 공유함으로써 특정 자원에 대한 독점성을 제거하고, 효과적인 사용자 컨텍스트 인식 및 서비스 지원을 목적으로 한다.
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This paper presents a new linear-matrix-inequality-based intelligent digital redesign (LMI-based IDR) technique to match the states of the analog and the digital T-S fuzzy control systems at the intersampling instants as well as the sampling ones. The main features of the proposed technique are: 1) the fuzzy-model-based periodic control is employed, and the control input is changed n times during one sampling period; 2) The proposed IDR technique is based on the approximately discretized version of the T-S fuzzy system, but its discretization error vanishes as n approaches the infinity. 3) some sufficient conditions involved in the state matching and the stability of the closed-loop discrete-time system can be formulated in the LMIs format.
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본 논문에서는 자기저항 센서를 이용한 자계기반 자율주행 시스템의 자계특성을 분석한다. 자율주행 시스템에서 가장 중요한 핵심기술은 자기원으로 구성된 도로를 주행하는 차량의 현재위치 파악이다. 따라서 자계 도로위의 차량의 현재위치를 검출하기 위한 시스템의 선행조건으로 센서와 자기원 사이에 존재하는 자계의 특성을 분석하기 위한 실험 장치를 설계하고 구성하였다. 그리고 자기원의 설치간격 및 기울기에 따른 자계의 3축성분과 데이터를 획득한다. 획득한 데이터를 이용하여 3축 성분에 따른 거리정보와 방향에 따른 자계의 변화를 분석한다.
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우리나라는 노령화사회로 진행되어 감에 따라 노인성 만성질환이 증가하는 추세이다. 특히 노인성 만성질환 중 전립선비대증 질환의 경우 지속적인 관리가 필요한 질환이다. 전립성비대중의 경우 생명에 큰 지장이 없으면서 주기적으로 자주 의사를 찾아야 하는 번거로움이 있고, 또한 진단 및 투약결정이 상대적으로 복잡하지 않은 질환이다. 이 논문에서는 모바일 단말기를 이용하여 환자가 자신의 관찰데이터를 병원에 전송하도록 하고, 병원의 환자관리시스템에서 분석을 통해 환자를 모니터링하면서 의사의 직접진찰 시기를 조정할 수 있도록 설계된 전립선만성질환 환자에 대한 관리시스템에 대해서 소개한다.
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본 논문은 철도청 사령실 통합 신호설비 구축사업에 적용할 열차 경합의 해소를 위한 시스템에 관하여 논의한다. 열차경합의 검지 및 해소는 열차운행의 정시성을 유지하기 위하여 매우 중요한 기능이지만 현재까지 자동화되지 못하고 지역본부별로 하나의 이벤트에 대하여 해당열차만을 고려하는 수작업의 형태로 경합해소를 수행해오고 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하고 철도 시스템을 전역적으로 고려할 수 있는 기법이 요구된다. 본 논문에서는 이를 위하여 열차 경합 해소 시스템의 국내외 기술현황을 바탕으로 우리 실정에 맞는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 전문가 시스템에 기반한 것으로 고도의 전문성이 요구되는 열차 경합의 검지 및 해소분야에 효과적으로 적용될 수 있다.
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현재 선박에서 항해사에게 항로정보를 제공하는 장비는 ECDIS와 GPS 플로터가 많이 사용되고 있으나 자동항로생성 및 항로설명기능이 없어 숙련된. 항해사만 사용할 구 있는 문제가 있으며, 특히 종이해도의 대체 시스템인 ECDIS에 사용되는 ENC를 이용한 자동항로생성 및 항로 설명에 관한 연구는 없는 실정이다. ENC는 IHO에서 정의한 S-52, S-57 표준포멧을 기반으로 제작된다. 본 논문에서는 ENC의 해도데이터와 GPS의 위치데이터, Anemometer의 풍향
$\cdot$ 풍속데이터, 조류데이터를 이용하여 현 위치에서 목적지까지의 최적항로를 설계하여 안내해주는 통합형 항해가이딩시스템(INGS)을 구축하여 그 유효성을 확인하였다. -
현재까지 개발된 스팸 메일 필터는 주로 베이지안 학습을 이용한 문서분류에 바탕을 두고 있지만, 정확률 향상의 한계라는 문제점과 더불어 일반 메일을 스팸 메일로 오분류하는 치명적인 오류를 극복하지 못하는 문제점을 안고 있다. 본 논문은 카이제곱 통계량을 바탕으로 베이지안 필터의 false positive 에러를 해결하고. 더불어 정확률과 재현율 향상을 동시에기할 수 있는 스팸 메일 필터링 방법을 기술한다. 또한 본 논문에서 사용된 방법은 사용자의 배경 지식을 기계학습 단계에서 파라미터로 반영하여 시스템의 유연성을 높이고 나아가 개인화된 시스템으로 확장시킬 수 있다는 장점도 있다.
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가정용 흑은 업소용 노래 반주 시스템에서 곡명을 선택하는 데에는 목록 책자를 찾거나 키보드를 이용하여 DB를 검색하는 방법이 일반적이다. 이 방법들은 책을 찾거나 키보드로 입력하는 불편함과 함께 곡명의 첫 글자부터 알고 있지 않으면 찾을 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 음성인식기술과 정보검색기술을 결합하여 이러한 문제점들을 동시에 보완하는 기술을 제안하고, 가정용 노래방 기기와 연동하여 기존 검색 방식을 대체하는 음성인식 노래반주시스템을 구성한다. 제안하는 시스템은 노래 곡명에 나오는 최다 빈도 단어를 이용하여 키보드 입력 없이 음성 인식으로 간단하게 원하는 곡명을 찾도록 한다. 또한, 인터넷 인기순위에 기반하여 곡명을 색인함으로써 검색 만족도를 향상시킨다.
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This paper is a research on feature extraction and comparison method of dynamic (on-line) signature verification. We suggest desirable feature information and modified DTW(Dynamic Time Warping) and describe the performance results of our enhanced dynamic signature verification system.
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본 논문에서는 휴대용 개인정보 단말기를 이용하여 개인의 생체신호를 보다 쉽게 취득하고 분석하는 시스템을 제안한다. 바쁘게 사는 현대인들이나, 거동이 불편한 환자들에게 병원을 직접 내원하여 검사를 받거나 진단을 받는 일은 큰 부담이 아닐 수 없다. 이에 본 연구에서는 원격지에서의 병원이나 타 의료장치에서 취득된 생체신호를 유비쿼터스 환경에서 블루투스로 전송하고 이 데이타를 블루투스가 내장된 PDA에서 획득하여 화면상에 다양한 표현방법으로 표현하는 생체신호 획득 시스템 구현을 목표로 한다. 이와 같은 시스템을 구현함으로서 이전의 생체신호와 현재의 생체신호를 쉽게 비교하고 분석할 수 있으며, 자신의 건강상태를 자가 점검하거나 의료기관의 의사에게 보내어짐으로서 검진 받을 수 있는 원격진료가 가능하다.
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영상 데이터와 같은 대용량의 데이터를 분류하고자 할 경우, 입력 데이터의 차원을 줄여서 특징 벡터를 뽑아내는 전처리 과정은 필수적이다. 이 경우 특징 벡터가 입력 데이터의 정보를 최대한 포함하도록 하는 것이 중요하다. 특징 벡터를 뽑는 대표적인 방법으로는 PCA, ICA, LDA, MLP와 같은 특징 추출(feature extraction) 방법을 들 수 있다. PCA와 LDA는 무감독 학습 방식이고, LDA, MLP는 감독 학습 방식에 해당한다. 감독학습 방식의 경우 입력 정보와 함께 클래스 정보를 사용하기 때문에 데이터를 분류하기에 더 좋은 특징들을 뽑아낼 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 무감독 학습 방식인 PCA에 클래스에 대한 정보를 함께 사용하여 특징을 추출함으로써 데이터 분류에 더욱 적합한 특징들을 뽑는 방법을 제안하였다. 그리고, Yale face database를 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 기존의 알고리즘과 비교, 테스트하였다.
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감정 인식 기술은 사회의 여러 분야에서 요구되고 있는 필요한 기술임에 불구하고 인식 과정의 어려움으로 인해 풀리지 않는 문제로 남아있다. 특히 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기술은 많은 응용이 가능하기 때문에 개발의 필요성이 증대되고 있다. 얼굴 영상을 이용하여 감정을 인식하는 시스템은 매우 다양한 기법들이 사용되는 복합적인 시스템이다. 따라서 이를 설계하기 위해서는 얼굴 영상 분석, 특징 벡터 추출 및 패턴 인식 등 다양한 기법의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이전에 연구된 얼굴 영상 기법들을 기반으로 새로운 감정 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 감정 분석에 적합한 퍼지 이론 기반 퍼지 분류기를 이용하여 감정을 인식한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 평가데이터 베이스가 구축되었으며, 이를 통해 제안된 시스템을 성능을 평가하였다.
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본 논문에서는 고속의 적웅 지각 필터에서 잡음 과추정으로 인해서 발생하는 불필요한 반복 계산 및 결과 신호의 SNR 성능 저하를 개선시키는 방법을 제안한다. 적응 지각 필터를 고속연산이 가능하도록 개선하는 과정에서 시간적인 측면에서는 많은 성능의 개선이 있었지만 음질 개선 과정에서 과추정된 잡음의 적용에 의한 성능 저하가 발생하였다. 제안하는 시스템에서는 적웅 지각 필터의 임계값을 조정하고, 임계값이외에 발생하는 잡음 과추정에 대해서 실험적으로 필터 반복 연산량 제한을 통해 향상된 결과를 얻었다. 이 시스템에서 필터 반복 연산량은 입력 구간의 신호에 따라 적응적으로 제한된다. 제안된 알고리즘의 개선 확인을 위해서 감소된 반복 연산량과 SNR 개선량을 측정하여 기존의 방법과 비교하였다.
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얼굴인식기술이 인증 및 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태 즉, 복잡한 배경과 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위한 방법과 좀 더 정확한 얼굴 영역 검출을 위한 기법을 제시한다. 제안된 방법은 움직임에 기반 한 에지 차영상을 이용하여 얼굴 윤곽을 검출한 후 이를 X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측한다. 그리고 얼굴의 피부 색상 정보와 특징 구성요소인 눈, 코, 입 등의 특징적인 요소의 에지정보를 이용하여 수직적으로 이를 구분한 후 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 제안된 알고리즘은 다양한 배경 및 조명등의 많은 환경적 요인에 따른 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.