PSO와 정보입자에 의한 그래뉼러 네트워크의 최적화

한윤희(Yun-Hee Han),곽근창(Keun-Chang Kwak) 대한전기학회 2009 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2009 No.10

본 논문에서는 그래뉼러 컴퓨팅의 계산적인 플렛폼을 형성하기 위해, 컨텍스트 기반 퍼지 클러스터링(Context-based Fuzzy Clustering) 방법과 PSO(Particle Swarm Optimization)를 근거하여 그래뉼러 네트워크(GN: Granular Networks)를 구축한다. 이러한 네트워크는 입력과 출력공간애서 형성되는 정보입자(information granules)인 퍼지집합 사이의 관계를 형성하고 인간 중심형 컴퓨팅(human-centric computing)을 수행한다. 여기서 각 컨텍스트에 할당되는 클러스터의 수와 퍼지화 계수는 PSO 알고리즘을 기반으로 하여 최적화한다. 제안된 방법을 평가하기 위해 정수장 응집제 주입결정을 위한 필드데이터를 이용하고 기존 모델과 비교하여 우수함을 증명한다.

유아무용 교육현장에서의 예술융합교육 적용

한윤희 ( Yun Hee Han ) 한국무용연구학회 2014 한국무용연구 Vol.32 No.3

본 연구는 유아무용교육 현장에서 유아들의 교육목표인 신체성장 및 인지발달능력향상을 위해 융합교육의 필요성을 느껴 연구하였다. 유아에게 신체적 움직임은 인지, 사회, 정서, 언어, 창의성, 문제 해결력 등의 전인적 발달에 직;간접적으로 기여한다. 따라서 유아기의 움직임을 단순히 신체활동에만 중점을 두지 않고 창의적인 교육강화를 위해서 유아에게 필요한 예술융합교육과제가 무엇인지 추론하고자 한다. 본 연구자는 선행연구를 통하여 유아기의 무용교육을 놀이수업과 타예술교육을 활용한 교육방법으로 융합하여 유아무용교육방법의 체계성을 이룰 수 있었다. 즉, 유아무용교육의 예술융합교육은 표현력과 창의성 향상을 위하여 상상력을 키울 수 있도록 놀이, 음악, 감상, 그리고 미디어를 통한 융합교육방법을 제안하였다. 예술융합교육은 교사가 직;간접 교수활동, 유아의 직;간접적 체험활동이 필요하고 예술교육에 있어 감성, 이해, 표현, 실천의 이해를 돕기 위해 유아의 수준에 맞는 균형 있는 접근방법이 필요하다. This study was conducted as the need of integrated education at the educational scenes of infant dance, realized for the physical growth and the improvement of cognitive development capability, which were the educational objectives for the infants. For the infants, the body movements contributed directly and indirectly to the holistic development of cognition, sociality, emotion, language, creativity and problem solving skills. Therefore, this study would like to deduce the necessary challenges of the art integrated education for the infants in order to strengthen the creative education without placing the emphasis simply on to the physical activities for the movements in the early childhood. Researchers of this study were able to establish the systemicity of the instructional methods for infant dance by integrating the dance education in the early childhood with an instructional method using the learning through playing and esthetic empirical education by reviewing the advance researches. In other words, so that the fusion of art education in early childhood education was useless to raise their imagination and creativity to improve expressive power play, music, movies, and proposed a fusion teaching methods through the media. Direct fusion of art education teacher indirect teaching activities, required directly or indirectly activities of the infant and in the arts sensibility, understanding, representation. Also, it was demanding balanced approach according to the level of the infant to aid the understanding of practice.

류마티스 관절염의 임상 연구 동향: 2008년 이후 국내 학술 문헌을 중심으로

한윤희 ( Yun-hee Han ),우현준 ( Hyeon-jun Woo ),박수연 ( Soo-yeon Park ),이창훈 ( Chang-hoon Lee ),정종혁 ( Chong-Hyuk Chung ),이명수 ( Myeung-Su Lee ),이정한 ( Jung-han Lee ) 한방재활의학과학회 2021 한방재활의학과학회지 Vol.31 No.3

Objectives To investigate the trends in clinical study on rheumatoid arthritis in all academic fields in Korea. Methods We searched seven Korean web databases for clinical studies published from 2008 to 2021. All identified studies were reviewed and classified by the year of publication, academic field, and study design. Results A total of 347 clinical studies were selected. An average of 26.7 studies were published each year. Regarding the distribution of studies by academic fields, 309 studies were published in the medical field and 17 studies were published during the same period in Korean medicine, and 21 studies were published in other fields. The distribution of studies by study design was as follows: 8 studies, meta-analyses; 5 studies, systematic reviews; 16 studies, experimental studies; and 318 studies, observational studies. Conclusions Multidisciplinary access and management are required for the early diagnosis of rheumatoid arthritis, effective management of disease progression, and prevention of rheumatoid joint deformities. Additionally, study design with high-level of evidence on the intervention of rheumatoid arthritis are warranted. (J Korean Med Rehabil 2021;31(3):19-29)

GA와 정보입자에 의한 그래뉼러 네트워크의 최적화 설계

한윤희(Yun-Hee Han),곽근창(Keun-Chang Kwak) 한국정보기술학회 2010 한국정보기술학회논문지 Vol.8 No.7

In this paper, we design a Granular Network (GN) based on Linguistic Model (LM) using context-based fuzzy clustering to form the computational platform of Granular Computing (GrC). This network performs relationship between fuzzy sets defined in the input and output space while building information granules, and accomplishes user-centric system. Here, the number of context and cluster number obtained in each context, and fuzzification factor are optimized by Genetic Algorithm (GA). The experimental results reveal that the proposed method yields a better performance in comparison with the previous works for coagulant dosing process in a water purification plant and Boston Housing data.

정보 입자에 근거한 개선된 언어적인 모델의 설계

한윤희(Yun-Hee Han),곽근창(Keun-Chang Kwak) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.47 No.3

본 논문은 수치적인 입출력데이터로부터 언어적인 규칙을 생성시키기 위한 체계적인 접근방법으로써 정보입자(information granules)에 근거한 언어적인 모델(LM: Linguistic Model)을 발전시킨다. Pedrycz에 의해 소개된 언어적인 모델은 컨텍스트 기반 퍼지 클러스터링(CFC: Context-based Fuzzy Clustering)으로부터 얻어지는 퍼지 정보입자에 의해 수행되어지며, 이는 입력과 출력공간과 연관된 클러스터 된 데이터들의 동질성을 보존하도록 클러스터를 추정한다. 언어적인 모델의 효능성은 이전 연구에서 이미 증명되었음에도 불구하고 성능 측면에서 개선시킬 필요성이 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 언어적인 모델의 근사화와 일반화 성능을 모두 향상시키기 위해 언어적인 컨텍스트의 자동적인 생성, 바이어스항의 추가, 결론부 파라미터의 변형된 구조를 통해 이루어진다. 실험결과는 자동차 연료소비량 예측문제와 보스턴 housing 데이터를 통해 제안된 방법이 언어적인 모델뿐만 아니라 기존 방법들보다 우수함을 증명한다. In this paper, we develop Linguistic Model (LM) based on information granules as a systematic approach to generating fuzzy if-then rules from a given input-output data. The LM introduced by Pedrycz is performed by fuzzy information granulation obtained from Context-based Fuzzy Clustering(CFC). This clustering estimates clusters by preserving the homogeneity of the clustered patterns associated with the input and output data. Although the effectiveness of LM has been demonstrated in the previous works, it needs to improve in the sense of performance. Therefore, we focus on the automatic generation of linguistic contexts, addition of bias term, and the transformed form of consequent parameter to improve both approximation and generalization capability of the conventional LM. The experimental results revealed that the improved LM yielded a better performance in comparison with LM and the conventional works for automobile MPG (miles per gallon) predication and Boston housing data.

텐서얼굴의 다선형 주성분 분석기법을 이용한 동영상 기반 얼굴 인식

한윤희 ( Yun-hee Han ),곽근창 ( Keun-chang Kwak ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2

일반적으로 얼굴 인식 방법에는 템플릿 기반 통계적 기법들이 사용되고 있다. 이 방법들은 2차원 영상을 고차원 벡터로 표현하여 특징을 추출한다. 그러나 많은 이미지와 비디오 데이터는 본래 텐서로 표현된다. 따라서, 본 논문에서는 벡터 표현보다는 직접적인 텐서 표현으로 특징들을 추출하기 위해 텐서 얼굴의 다선형 주성분 분석(MPCA: Multilinear Principal Component Analysis) 기법을 이용한 동영상 기반 얼굴인식에 대해 다룬다. 마지막으로, u-로봇 테스트베드 환경에서 구축된 얼굴 인식 데이터 베이스를 이용하여 제안된 방법과 기존 방법들의 인식처리시간과 성능을 비교한다.

로봇응용 서비스를 위한 시청각기반의 HRI 기술

한윤희(Yun-Hee Han),곽근창(Keun-Chang Kwak) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.1

본 논문은 로봇 응용서비스를 위해 인간과 로봇사이의 자연스러운 의사소통 및 상호작용을 위해 사용자의 의도를 종합적으로 판단하고, 그에 맞는 반응 및 행동을 하기 위한 기술인 시청각기반의 인간 로봇 상호작용(HRI: Human-Robot Interaction)기술에 대해서 살펴본다. 특히, 시칭각기반의 HRI기술 가운데 핵심적인 요소기술인 얼굴검출, 얼굴추적, 얼굴인식기술과 응원 위치추적, 화자 인식 기술의 특정에 관해 기술한다, 마지막으로 이러한 기술들을 로봇통합 GUI환경에서 구축하고, 교육용 로봇 플렛폼인 로보랩 (RoboLAB)을 통해 유용성을 살펴본다.

3차 텐서기반 MPCA 방법을 이용한 얼굴표현 및 인식

한윤희(Yun-Hee Han),곽근창(Keun-Chang Kwak) 한국정보기술학회 2011 한국정보기술학회논문지 Vol.9 No.6

In this paper, we propose face representation and recognition using third-order Tensor-based Multilinear Principal Component Analysis(T-MPCA) approach in robot environments. This method extracts feature directly from the third-order tensor representation rather than the well-known vector or second-order tensor representation. Here we consider grayscale face image sequences that include column, row, and time modes as the third-tensor. In contrast to conventional face recognition method, the presented method is represented by a single feature matrix from successive face images. In order to evaluate the performance, we perform face recognition based on face database with distant-varying constructed in u-robot test bed and office environments. The experimental results on face database reveal that the presented method shows a better performance and fast processing time in comparison with the well-known PCA method.

TSK기반 언어적인 모델의 설계와 퍼지 출력에 의한 예측

한윤희(Yun-Hee Han),곽근창(Keun-Chang Kwak) 한국정보기술학회 2009 Proceedings of KIIT Conference Vol.2009 No.-

본 논문은 불확실성을 내포한 퍼지 출력을 갖는 TSK (Takagi-Sugeno-Kang) 형태의 언어적인 모델(Linguistic Model)을 제안한다. 제안된 모델은 정보입자(Information granules)에 근거한 언어적인 모델을 통해 설계 구조를 발전시킨다. 주된 설계 절차는 출력공간에서 컨텍스트(퍼지 집합)의 자동적인 생성, 컨텍스트 기반 퍼지 클러스터링에 의한 클러스터 추정 및 퍼지 규칙 생성, 바이어스 항의 연결, 결론부에서 TSK와 언어적인 컨텍스트의 결합으로 구성되어진다. 이렇게 함으로써, 설계된 새로운 형태의 모델은 Mamdani 퍼지모델의 의미있는 언어적인 표현과 Sugeno 퍼지모델의 강력한 계산 능력을 동시에 제공할 수 있는 장점을 가질 수 있다. 최종적으로, 정수장의 응집제 주입결정 모델링에서 본 논문에서 제안된 모델과 이전연구와의 예측 성능이 비교되어지며 우수성을 증명한다. In this paper, we present a TSK(Takagi-Sugeno-Kang)-based linguistic model with uncertain model output. Furthermore, we develop a comprehensive design framework based on linguistic model that is realized by information granulation. The main design process consist of the automatic generation of the contexts, fuzzy rule extraction by context-based fuzzy clustering, connection of bias term, and combination of TSK and linguistic context. Thus, the constructed new model can provide the meaningful linguistic representation of Mamdani fuzzy model as well as the intensive computation ability of Sugeno fuzzy model. Finally we contrast of the predication performance of the presented models with other models for coagulant dosing process in a water purification plant.

퍼지 정보입자에 근거한 언어적인 모델의 개선에 관한 연구

한윤희(Yun-Hee Han),김승석(Sung-Suk Kim),곽근창(Keun-Chang Kwak) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.2

본 논문은 수치적인 입출력데이터로부터 퍼지 if-then규칙을 생성시키기 위한 체계적인 접근으로써 퍼지 정보입자(fuzzy granulation)에 근거한 언어적인 모델(LM: Linguistic Model)을 발전시킨다. Pedrycz에 의해 소개된 언어적인 모델은 입출력공간과 연관된 클러스터된 데이터들의 동질성을 보존하도록 클러스터를 추정하며, 이는 언어적인 컨텍스 기반 퍼지 클러스터링(context-based fuzzy clustering)으로부터 얻어지는 퍼지 정보입자에 의해 수행되어진다. 따라서, 본 논문에서는 기존 언어적인 모델의 근사화와 일반화 성능을 모두 향상시키기 위해 언어적인 컨텍스의 자동적인 생성, 바이어스항의 추가, 결론부 파라미터의 변형된 구조를 통해 이루어진다. 실험결과는 비선형회귀 문제인 자동차 연료소비량 예측문제를 통해 제안된 방법이 언어적인 모델뿐만 아니라 기존 방법들보다 우수함을 나타낸다.