• Asia pacific journal of information systems
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• 제25권4호
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• pp.626-641
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• 2015

Conventional case-based reasoning (CBR) does not perform efficiently for high-volume datasets because of case retrieval time. To overcome this problem, previous research suggested clustering a case base into several small groups and retrieving neighbors within a corresponding group to a target case. However, this approach generally produces less accurate predictive performance than the conventional CBR. This paper proposes a new case-based reasoning method called the clustering-merging CBR (CM-CBR). The CM-CBR method dynamically indexes a search pool to retrieve neighbors considering the distance between a target case and the centroid of a corresponding cluster. This method is applied to three real-life medical datasets. Results show that the proposed CM-CBR method produces similar or better predictive performance than the conventional CBR and clustering-CBR methods in numerous cases with significantly less computational cost.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.1-9
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• 2017

스마트-시티는 스마트-시티의 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 디바이스를 비롯한 수많은 인프라를 지능적으로 관리하고, 다양한 스마트 어플리케이션을 도시민에게 제공한다. 스마트-시티에서는 스마트-시티 어플리케이션에서 필요한 다양한 정보를 제공하기 위하여 수많은 사물인터넷 기기들로부터 끊임없이 발생하는 대규모의 스트림 빅-데이터를 지능적으로 처리하는 기능이 필요하다. 하지만, 스마트-시티에서 대규모의 스트림 빅-데이터를 처리하는 것에는 실시간 처리와 관련된 제약들이 존재한다. 본 스마트-시티-사업단에서는 선행 연구에서 스마트-시티미들웨어와 이를 이용한 스트림-리즈닝 방법론 및 시스템을 개발하였다. 스마트-시티에서 스마트 서비스를 제공하기 위하여, 스마트-시티-사업단에서는 스트림-리즈닝을 사용하는 방법론을 사용한다. 이 스트림-리즈닝은 대용량 데이터의 실시간 처리를 필요로 한다. 따라서, 후속연구로서 스마트-시티미들웨어의 클라우드-컴퓨팅 플랫폼을 이용하여 스트림-리즈닝을 위한 실시간 분산병렬처리 클라우드-컴퓨팅 방법론과 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 스마트-시티에서 발생하는 사물인터넷 빅-데이터를 스트림-리즈닝에 사용하기 위하여 이 후속연구에서 개발된 클라우드 기반 실시간 분산병렬처리 연구결과를 소개한다. 스마트-시티의 각종 센서들로부터 전송되어지는 사물인터넷 빅-데이터를 사용하여 스트림-리즈닝하는 데 필요한 클라우드-컴퓨팅 기반의 실시간 분산처리 방법론과 시스템을 소개하고 있으며, 이 방법론을 선행연구에서 개발한 스마트-시티 미들웨어에 구현하여 실시간 분산처리 성능을 평가한 것을 소개한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권12호
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• pp.2355-2373
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• 2011

Vision-based vehicle detector systems are becoming increasingly important in ITS applications. Real-time operation, robustness, precision, accurate estimation of traffic parameters, and ease of setup are important features to be considered in developing such systems. Further, accurate vehicle detection is difficult in varied complex traffic environments. These environments include changes in weather as well as challenging traffic conditions, such as shadow effects and jams. To meet real-time requirements, the proposed system first applies a color background to extract moving objects, which are then tracked by considering their relative distances and directions. To achieve robustness and precision, the color background is regularly updated by the proposed algorithm to overcome luminance variations. This paper also proposes a scheme of feedback compensation to resolve background convergence errors, which occur when vehicles temporarily park on the roadside while the background image is being converged. Next, vehicle occlusion is resolved using the proposed prior split approach and through reasoning for rule-based tracking. This approach can automatically detect straight lanes. Following this step, trajectories are applied to derive traffic parameters; finally, to facilitate easy setup, we propose a means to automate the setting of the system parameters. Experimental results show that the system can operate well under various complex traffic conditions in real time.

• 한국IT서비스학회지
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• 제10권1호
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• pp.135-149
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• 2011

In this paper, we propose the high-risk group detection model for patients with high blood pressure using case-based reasoning. The proposed model can be applied for public health maintenance organizations to effectively manage knowledge related to high blood pressure and efficiently allocate limited health care resources. Especially, the focus is on the development of the model that can handle constraints such as managing large volume of data, enabling the automatic learning to adapt to external environmental changes and operating the system on a real-time basis. Using real data collected from local public health centers, the optimal high-risk group detection model was derived incorporating optimal parameter sets. The results of the performance test for the model using test data show that the prediction accuracy of the proposed model is two times better than the natural risk of high blood pressure.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.587-592
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• 2004

본 논문에서는 실시간으로 상수 및 변수의 병렬 매칭이 가능한 새로운 구조의 하드웨어 기반 룰-베이스 시스템 구조를 제안한다. 이 시스템은 context-aware computing 시스템에서 상황 인식을 위한 기법으로 적용될 수 있다. 제안한 구조는 기존의 하드웨어 기반의 구조가 가지는 룰의 표현 및 룰의 구성에서 발생하는 제약을 상당히 감소시킬 수 있다. 이를 위해 변형된 형태의 content addressable memory(CAM)와 crossbar switch network(CSN)가 사용되었다. 변형된 형태의 CAM으로 구성된 지식-베이스는 동적으로 데이터의 추가 및 삭제가 가능하다. 또한 CSN은 input buffer와 working memory(WM) 사이에 위치하여, 시스템 외부 및 내부에서 동적으로 생성되거나, 시스템의 설정에 의해 지정된 데이터들의 조합 및 pre-processing module(PPM)을 이용한 연산을 통하여 WM을 구성하는 데이터를 생성시킨다. 이 하드웨어 룰-베이스 시스템은 SystemC ver. 2.0을 이용하여 설계되었으며 시뮬레이션을 통하여 그 동작을 확인 및 검증하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제6권2호
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• pp.20-24
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• 2014

These days the large-scale car accidents have often been occurred by overspeeding in disregard of sharp curve, foggy and freezing regions. This paper has proposed the algorithm to calculate the safety speed in real time that can protect the car accidents under these weather and road conditions using Fuzzy reasoning theory. Under raining and snowing, drivers have to slow down the traffic safety speed by 1/3 of the traffic safety speed indicated on the existing speed sign plate based on their decision. So it is difficult to calculate and then observe the safety speed. This paper has performed the simulation that provides the deivers with the optimal safety speed considering the road and weather conditions in real time to improve these problems. We have proved this method can improve more 25% than the existing one.

• 대한전기학회논문지
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• 제43권4호
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• pp.627-637
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• 1994

In this study, a predictive fuzzy control algorithm to supervise the elevator system with plural cars is developed and its performance is evaluated. The proposed algorithm is based on fuzzy in-ference system to cope with multiple control objects and uncertainty of system state. The control objects are represented as linguistic predictive fuzzy rules and simplified reasoning method is utilized as a fuzzy inference method. Real-time simulation is performed with respect o all possible modes of control, and the resultant controls ard predicted. The predicted rusults are then utilized as the control in-puts of the fuzzy rules. The feasibility of the proposed control algorithm is evaluated by graphic simulator on computer. Finallu, the results of graphic simulation is compared with those of a conventional group control algorighm.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권3호
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• pp.82-91
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• 1995

The purpose of this research is to develop a new real-time process control system. In this paper, a theoretical method for acquiring the control limit of cutting process(cutting surface) according to the required value(geometric tolerance) based on geometrical relations was propsed. In particular, the three following points are amphasized. Firstly, the process control was based on the cutting process, and the control limit was determined from the analysis of geometrical relations. Secondly, AMGD(Actual Measured Geometrical Deviation) was used as a new substitute value in process analysis. Thirdly, fuzzy reasoning was introduced to get the control limit flexibility according to the variations in the required value and general consideration of each measurememnt items.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1239-1241
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• 1999

In this paper, we propose real time transient stability assessment and energy margin estimation using fuzzy approximate reasoning. The proposed method used rotor angle, kinetic energy and acceleration power of generators at clearing time as fuzzy input. In order to calculate energy margin in transient energy function (TEF), we obtained controlling unstable equilibrium point (UEP) using mode of disturbance procedure (MOD). The proposed algorithm is tested on 4-machine, 6-bus, 7-line power system to prove of effectiveness.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.419-424
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• 2015

고령화 사회로 진입된 현재 노인들의 응급상황에 대한 안전 보호 기능이 더욱 요구되고 있으나, 노인들이 거주하고 있는 주거설비나 시설들은 노인의 안전에 대한 특성을 배려하지 못하고 있으므로 각종 안전사고가 일어날 수 있다. 특히 현재, 홀로 거주하는 노인들이 집안 내부 중 폐쇄공간인 화장실과 욕실과 같은 공간에서 발생하는 응급상황에 대비할 수 있는 기능은 호출 버튼을 누르는 정도이나, 노인들의 경우 화장실과 욕실에서 미끄러짐과 넘어짐과 같은 응급 상황이 많이 발생하고 있고 특히 생명과 직결되는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 노인들이 거주하는 집안과 자주 이용하는 화장실에서 노인 안전 보호 기능을 강화할 수 있도록 다양한 센서를 통해 노인들의 움직임과 동작을 수집하고 수집된 노인들의 생활 패턴 정보에 대해 사례기반추론을 이용하여 실시간으로 상황을 인식하여 응급상황이 발생할 경우 신속하게 가족 혹은 친척이나 관련 기관에 전화를 걸어 대처할 수 있는 시스템을 개발하였다.