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퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and inte... 10건

  1. [국내논문]   관계형 데이타베이스 시스템을 위한 지능적인 질의처리시스템  

    김대수 (한신대학교 전자계산학과 ) , 김창석 (부산외국어대학교 컴퓨터공학과)
    퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems v.7 no.4 ,pp. 1 - 8 , 1997 , 1598-7078 ,

    초록

    본 논문에서는 관계형 데이타베이스 시스템을 위한 새로운 지능적인 질의 처리 시스템을 제안하였다. 애매한 질의와 관련된 기존의 연구결과를 분석하여 그 문제점들을 해결할 수 있는 새로운 질의 처리 시스템이 개발되었는데, 지능적 질의 처리기를 비롯한 각 모듈의 역할을 정의하였으며, 구문분석기, 질의변환 모듈, 추진 엔진, 의미 데이타베이스 모듈, 결과합성기 등의 알고리즘을 제시하였다. 또한 제안된 질의처리 시스템의 기반한 실제 작동의 과정을 한 예를 들어 검증한 결과 타당성 있는 결과가 입증되었으며, 사용자의 일반적인 질의뿐만 아니라 애미한 질의에도 지능적으로 대처하여 순서화된 겨로가를 보여주고 있다.

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  2. [국내논문]   동작특징에 대한 퍼지추론  

    박세진 (숭실대학교 정보과학대학 ) , 김경수 (숭실대학교 정보과학대학 ) , 최형일 (숭실대학교 정보과학대학)
    퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems v.7 no.4 ,pp. 9 - 17 , 1997 , 1598-7078 ,

    초록

    본 논문에서는 유해 물질에 인간보다 더욱 민감하게 반응하는 어류의 움직임을 분석하여 수질의 상태를 감시하는 시스템에 대하여 기술한다. 자동수질감시 시스템(Water Quality Inspection System, WQIS)은 CCD 카메라를 이용하여 컬러 영상을 획득하고, 획득된 영상에서 어류들의 영역을 분할한다음, 몇개의 이전 프레임과 현재 프레임에서 얻어진 각각의 어류들의 위치를 이용하여 어류의 움직임을 묘사한다. 본 논문에서는 어류 행동 패턴을 반영하는 다섯 가지 유형의 특징을 정의하였다. 부유성(floatness), 회피성(fledness), 군집성(clusterness), 확산성(diffusiveness), 이동성(mobility), 이와같은 어류의 행동 패턴을 반영하는 특징들을 이용하여 퍼지 추론을 수행하고 그 결과에 따라서 현재 유해물질이 유입되고 있는지 여부를 판단한다. 본 논문에서 기술되는 WQIS은 호수 관리, 폐수 관리, 하천 관리 등과 같은 분야에 적용되어 오염물질의 유입과 같은 환경사고를 사전에 예방하는 데 사용될 수 있으리라 본다.

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  3. [국내논문]   변환영역에서의 지능형 분류벡터양자화를 이용한 영상압축  

    이현수 (숭실대학교 전기공학과 ) , 공성곤 (숭실대학교 전기공학과)
    퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems v.7 no.4 ,pp. 18 - 28 , 1997 , 1598-7078 ,

    초록

    이 논문에서는 영상데이터를 여러개의 영상블록들로 나누고 이산 코사인변환 영역에서 물체의 에지에 해당하는 영상블록을 에지방향을 고려하여 적절히 분류함으로써 영상데이터를 효과적을 압축하였다. 벡터양자화에 의한 영상데이터의 압축은 높은 압축률을 실현할 수 있지만 영상내 물체의 에지부근이 손상되어 시각적인 화질이 저하되는 단점이 있다. 높은 압축률을 유지하면서도 시각적인 화질의 열화를 피하기 위하여 영상블록의 이산 코사인변환계수의 에너지 분포에 따라 에지블록을 8개의 부류로 분류하였다. 또한 이 분류과정을 통하여 얻어진 데이터를 가지고 신경회로망을 학습하여 구현한 에지블록의 분류과정과 성능을 비교하였다. 에너지분포에 의한 에지분류방법과 신경망으로 학습한 분류과정은 에지특성벡터에 의한 분류벡터양자화에 비해 더 높은 PSNR과 시각적으로 좋은 화질을 보여주었다.

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  4. [국내논문]   Discrete Model Reference Control With a Neural Network System Identification for an Active Four Wheel Steering System  

    김호용 , 최창환
    퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems v.7 no.4 ,pp. 29 - 39 , 1997 , 1598-7078 ,

    초록

    이 논문에서는 영상데이터를 여러개의 영상블록들로 나누고 이산 코사인변환 영역에서 물체의 에지에 해당하는 영상블록을 에지방향을 고려하여 적절히 분류함으로써 영상데이터를 효과적을 압축하였다. 벡터양자화에 의한 영상데이터의 압축은 높은 압축률을 실현할 수 있지만 영상내 물체의 에지부근이 손상되어 시각적인 화질이 저하되는 단점이 있다. 높은 압축률을 유지하면서도 시각적인 화질의 열화를 피하기 위하여 영상블록의 이산 코사인변환계수의 에너지 분포에 따라 에지블록을 8개의 부류로 분류하였다. 또한 이 분류과정을 통하여 얻어진 데이터를 가지고 신경회로망을 학습하여 구현한 에지블록의 분류과정과 성능을 비교하였다. 에너지분포에 의한 에지분류방법과 신경망으로 학습한 분류과정은 에지특성벡터에 의한 분류벡터양자화에 비해 더 높은 PSNR과 시각적으로 좋은 화질을 보여주었다.

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  5. [국내논문]   유전밴드 영상의 위치 인식 및 기울어짐 보정  

    황덕인 (숭실대학교 전기공학과 ) , 공성곤 (숭실대학교 전기공학과)
    퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems v.7 no.4 ,pp. 40 - 47 , 1997 , 1598-7078 ,

    초록

    이 논문에서는 직선 허프변환을 이용하여 유전밴드 영상의 위치를 인신한 다음, 영상의 기울어짐을 검출하고 보정하는 방법을 연구하였다. 먼저 스캐너로 입력된 그레이스 스케일 유전밴드 영상을 이진화한 후 직선 허프변환에 위하여 유전밴드 영상에 포함되어 있는 직선성분을 추출하고, 직선성분들이 직교하는 점을 찾아내어 입력하고자 하는 영상의 위치를 인식한다. 그리고 스캐너를 통하여 많은 양의 유전밴드를 영상 데이터를 효과적으로 입력할 수 있도록, 위치인식 과정에서 실시한 직선 허프변환에 의해 영상의 기울어짐을 $1도 이내의 정확도로 검출하고, 기울어짐을 자동으로 보정한다.

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  6. [국내논문]   유전 알고리듬을 이용한 퍼지 제어기의 최적화   피인용횟수: 2

    장욱 (연세대학교 전기공학과 ) , 박진배 (연세대학교 전기공학과 ) , 주영훈 (군산대학교 제어계측공학과)
    퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems v.7 no.4 ,pp. 48 - 57 , 1997 , 1598-7078 ,

    초록

    본 논문에서는 유전 알고리듬을 이용한 퍼지 제어기의 설계 자동화 및 최적화 기법이 제안된다. 일반적으로 퍼지 제어기의 설계는 전문가의 지식 습득에 어려움이 있으며 또한 많은 경우에 객관적으로 정당화될 수 없는 경험적이고 발견적인 지식에 의존하고 있다. 이에 따라 설계자가 예상치 못한 플랜트 매개 변수의 변동이나 돌발적인 상황에 처했을 경우 제어 성능이 떨어지기 쉽다. 또한 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수가 최적값이라는 보장도 없다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 유전 알고리듬을 이용하여 퍼지 제어기를 구성하는 언어 규칙 수의 최적화의 소속함수의 매개변수의 최적화를 동시에 동정할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 스케일링 팩터를 포함한 퍼지 제어기의 여러 구성 요소와 적절한 규칙의 수를 유전 알고리듬을 이용하여 체계적으로 동정하는 방법을 제안하고 증가된 최적화 대상 매개 변수로 인한 탐색 공간의 증가를 효과적으로 억제하는 방안도 아울러 제안한다. 제안된 기법의 효율성 및 정확성을 평가하기 위하여 2차 시간 지연을 갖는 플랜트에 대한 모의 실험을 수행한다. 그 결과 본 논문에서 제안한 기법에 의해 동정된 퍼지 제어기의 성능이 수동으로 동정된 제어기에 비해 정확성면에서나 규칙 수의 최소화면에서 우수함을 증명하였다.

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  7. [국내논문]   유전알고리즘과 진화프로그램을 이용한 퍼지제어기의 성능 향상에 관한 연구  

    이상부 (한라전문대학 전산정보처리과 ) , 임영도 (동아대학교 전자공학과)
    퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems v.7 no.4 ,pp. 58 - 64 , 1997 , 1598-7078 ,

    초록

    FLC(퍼지 제어기 : Fuzzy Logic Controller)는 고전적 제어기보다 외란(disturbance)에 강하고 초기 치의 과도측성(overshoot)이 우수하다. 그리고 미지의 프로세스(process)나 복잡한 시스템의 수학적인 모델링이 불가능한 경우에도 퍼지 추론에 의하여 적절한 제어량을 얻을 수 있다. 그러나 퍼지변수의 양자화 단계 크기에 의해 출력값이 항상 미세한 오차를 가지므로 목표치에 정확히 수럼하지 못한다.[1]. 이 미세한 오차를 제거하기 위한 여러 방법이 [2~4]있지만 본 논문에서는 FLC에 GA(유전알고리즘 : Genetic Algorithm)와 EP(진화프로그래밍 : Evolution programming)를 결합한 GA-FLC, EPFLC Hybrid 제어기를 제안한다. 이 Hybrid 제어기의 츨력 특성과 FLC의 출력 특성을 비교 분석하고, 이 Hybrid 제어기가 오차없이 목표치에 잘 수렴하는 것을 보이고자 한다. 또한 이 두 종류의 Hybrid제어기 수렴 속도 성능도 비교한다.

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  8. [국내논문]   진화연산을 이용한 동적 귀환 신경망의 구조 저차원화  

    김대준 (중앙대학교 제어계측공학과 ) , 심귀보 (중앙대학교 제어계측공학과)
    퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems v.7 no.4 ,pp. 65 - 73 , 1997 , 1598-7078 ,

    초록

    본 논문에서는 진화연산을 이용하여 동적 귀환 신경망의 구조를 저차원화하는 방법을 제안한다. 일반적으로 진화연산을 개체군을 이용한 탐색 방법으로서 신경회로망의 여러 가지 다른 성질을 동시에 최적화할 필요가 있을 때 유용한 방법이다. 본 연구에서는 동적 귀환 신경망의 구조를 조차원화하기 위하여 진화 프로그래밍으로 신경망의 구조를 탐색하고, 진화전략으로 신경망의 연결강도를 학습시킴으로서 전체적인 구조를 저차원화하였다.신경망의 중간층 노드의 추가/삭제는 돌연변이 확률에 의하여 결정한다. 노드를 삭제할 경우에는 입력 연결강도의 총합이 가장 작은 노드를 삭제하고, 노드를 추가할 경우에는 미리 지정한 확률함스에 따라 노드를 추가한다. 그리고 추가된 노드와 다른 노드와의 연결방법은 서로 영향을 미칠 수 있는 모든 연결강도 중에서 확률적으로 선택하여 연결하였다. 마지막으로 제안한 저차원화 동적 귀환 신경망이 완전 연결된 신경망보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 예제로서 본 논문에서는 도립진자의 안정화 및 제어와 로봇 매니퓰레이터의 비주얼 서보잉에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.

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  9. [국내논문]   투영신경회로망의 훈련을 위한 진화학습기법  

    황민웅 , 최진영
    퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems v.7 no.4 ,pp. 74 - 81 , 1997 , 1598-7078 ,

    초록

    본 논문에서는 진화연산을 이용하여 동적 귀환 신경망의 구조를 저차원화하는 방법을 제안한다. 일반적으로 진화연산을 개체군을 이용한 탐색 방법으로서 신경회로망의 여러 가지 다른 성질을 동시에 최적화할 필요가 있을 때 유용한 방법이다. 본 연구에서는 동적 귀환 신경망의 구조를 조차원화하기 위하여 진화 프로그래밍으로 신경망의 구조를 탐색하고, 진화전략으로 신경망의 연결강도를 학습시킴으로서 전체적인 구조를 저차원화하였다.신경망의 중간층 노드의 추가/삭제는 돌연변이 확률에 의하여 결정한다. 노드를 삭제할 경우에는 입력 연결강도의 총합이 가장 작은 노드를 삭제하고, 노드를 추가할 경우에는 미리 지정한 확률함스에 따라 노드를 추가한다. 그리고 추가된 노드와 다른 노드와의 연결방법은 서로 영향을 미칠 수 있는 모든 연결강도 중에서 확률적으로 선택하여 연결하였다. 마지막으로 제안한 저차원화 동적 귀환 신경망이 완전 연결된 신경망보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 예제로서 본 논문에서는 도립진자의 안정화 및 제어와 로봇 매니퓰레이터의 비주얼 서보잉에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.

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  10. [국내논문]   퍼지 측도를 이용한 상호 작용 시스템의 모델  

    권순학 , 수게노 미치오
    퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems v.7 no.4 ,pp. 82 - 92 , 1997 , 1598-7078 ,

    초록

    본 논문에서는 진화연산을 이용하여 동적 귀환 신경망의 구조를 저차원화하는 방법을 제안한다. 일반적으로 진화연산을 개체군을 이용한 탐색 방법으로서 신경회로망의 여러 가지 다른 성질을 동시에 최적화할 필요가 있을 때 유용한 방법이다. 본 연구에서는 동적 귀환 신경망의 구조를 조차원화하기 위하여 진화 프로그래밍으로 신경망의 구조를 탐색하고, 진화전략으로 신경망의 연결강도를 학습시킴으로서 전체적인 구조를 저차원화하였다.신경망의 중간층 노드의 추가/삭제는 돌연변이 확률에 의하여 결정한다. 노드를 삭제할 경우에는 입력 연결강도의 총합이 가장 작은 노드를 삭제하고, 노드를 추가할 경우에는 미리 지정한 확률함스에 따라 노드를 추가한다. 그리고 추가된 노드와 다른 노드와의 연결방법은 서로 영향을 미칠 수 있는 모든 연결강도 중에서 확률적으로 선택하여 연결하였다. 마지막으로 제안한 저차원화 동적 귀환 신경망이 완전 연결된 신경망보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 예제로서 본 논문에서는 도립진자의 안정화 및 제어와 로봇 매니퓰레이터의 비주얼 서보잉에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.

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