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FCM 알고리즘과 퍼지 소속도를 이용한 지능형 자가 진단 시스템
김광백,김주성 한국지능정보시스템학회 2007 지능정보연구 Vol.13 No.1
This paper shows an intelligent disease diagnosis system for public. Our system deals with 30 diseases and their typical symptoms selected based on the report from Ministry of Health and Welfare, Korea. Technically, the system uses a modified FCM algorithm for clustering diseases and the input vector consists of the result of user‐selected questionnaires. The modified FCM algorithm improves the quality of clusters by applying symmetrically measure based on the fuzzy theory so that the clusters are relatively sensitive to the shape of the pattern distribution. Furthermore, we extract the highest 5 diseases only related to the user‐selected questionnaires based on the fuzzy membership function between questionnaires and diseases in order to avoid diagnosing unrelated disease. 본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 지능형 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 자가 진단 시스템은 보건 복지부에 제출된 ‘한국인이 부담을 가지는 질병’ 관련 보고서를 참조하여 선정한 30가지의 질병과 각 질병에 대한 대표 증상을 이용하여 질병을 도출한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병 종류를 군집화하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 기존의 방법에서는 입력 벡터와 군집 중심과의 거리를 측정한 후 거리가 가까운 5가지를 선택하기 때문에 선택된 질의와 관련 없는 질병을 도출하는 단점이 있었다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 선택된 질의와 도출된 질병에 대한 퍼지 소속도를 이용하여 정렬한다. 정렬된 질병에서 상위 5가지를 도출한 결과, 선택된 질의와 관련된 질병만을 도출하는 것을 확인 할 수 있었다.
Cloud-Type Classification by Two-Layered Fuzzy Logic
김광백 한국지능시스템학회 2013 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGE Vol.13 No.1
Cloud detection and analysis from satellite images has been a topic of research in many atmospheric and environmental studies; however, it still is a challenging task for many reasons. In this paper, we propose a new method for cloud-type classification using fuzzy logic. Knowing that visible-light images of clouds contain thickness related information, while infrared images haves height-related information, we propose a two-layered fuzzy logic based on the input source to provide us with a relatively clear-cut threshold in classification. Traditional noise-removal methods that use reflection/release characteristics of infrared images often produce false positive cloud areas, such as fog thereby it negatively affecting the classification accuracy. In this study, we used the color information from source images to extract the region of interest while avoiding false positives. The structure of fuzzy inference was also changed, because we utilized three types of source images: visible-light, infrared, and near-infrared images. When a cloud appears in both the visible-light image and the infrared image, the fuzzy membership function has a different form. Therefore we designed two sets of fuzzy inference rules and related classification rules. In our experiment, the proposed method was verified to be efficient and more accurate than the previous fuzzy logic attempt that used infrared image features.
Intelligent immigration control system by using paaaport recognition and face verification
김광백 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회논문지 Vol.16 No.2
This paper proposes the intelligent immigration control system that authorizes the traveler through immigration and detects forged passports by using automatic recognition of passport codes, the passport photo and face verification. The proposed system extracts and deskewes the areas of passport codes from the passport image. This paper proposes the novel ART algorithm creating the adaptive clusters to the variations of input patterns and it is applied to the extracted code areas for the code recognition. After compensating heuristically the recognition result, the detection of forged passports is achieved by using the picture and face verification between the passport photo extracted from the passport image and the picture retrieved from the database based on the recognized codes. Due to the proposed ART algorithm and the heuristic refinement, the proposed system relatively shows better performance.
김광백,조재현,Kim, Kwang-Baek,Cho, Jae-Hyun 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.9
본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서, 조직의 결함의 정도를 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서 감마상관 변환과 7${\times}$7 소벨 마스크와 13${\times}$13 소벨 마스크를 각각 적용하여 윤곽선을 추출하고 추출된 윤곽선 영역을 평활화와 평균 이진화 기법을 적용하여 영상을 보정한다. 마지막으로 보정된 영상에서 침식 연산과 팽창 연산을 이용하여 잡음을 제거한 후, 라벨링 기법을 적용하여 항공 갑판의 결함 영역을 추출한다. 실험 결과에서, 항공 갑판에서 결함을 추출하는데 기존의 방법보다 효과적인 것을 확인하였다. In this paper, we propose an effective method that automatically detects flaws in air deck by using non-destructive testing. First, Gamma correlation transform, 7 ${\times}$ 7 and 13 ${\times}$ 13 Sobel mask apply to the image of air deck acquired non-destructive testing in order to detect the edge of the image. Second, the edge detection area is smoothed and corrected by mean binarization method. Finally, the region of flaws in air deck is detected by a labeling method after removing the noise by the erosion and the dilation operation. In experimental results, we showed that the proposed detection method is effective in air deck.
Automatic Intelligent Asymmetry Detection Using Digital Infrared Imaging with K-Means Clustering
김광백,송두헌 한국지능시스템학회 2015 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGE Vol.15 No.3
Digital infrared thermal imaging is a non-invasive adjunctive diagnostic technique that allows an examiner to visualize and quantify changes in skin surface temperature. The asymmetry of temperature differences between the diseased and the contralateral healthy body parts can be automatically analyzed and has been studied in many areas of medical science. In this paper,weproposeamethodforintelligentautomaticasymmetrydetectionbasedonaK-means analysis and a YCbCr color model. The implemented software successfully visualizes an asymmetric distribution of colors with respect to the patients’ health status.
Counterpropagation 알고리즘에서 퍼지 제어 기법을 이용한 경쟁층 설정 방법
김광백,Kim, Kwang-Baek 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.7
본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Max_Min 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 영문과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다. In this paper, we go one step further in that the number of competitive layers is not determined by experience but can be determined by fuzzy control rules based on input pattern information. In our method, we design a set of membership functions and corresponding rules and used Max-Min reasoning proposed by Mamdani. Also, we use centroid method as a defuzzification. In experiment that has various patterns of English inputs, this new method works beautifully to determine the number of competitive layers and also efficient in overall accuracy as a result.