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Intro ......

χ 와 같다. 실험결과 및 분석 Ⅴ. 평가 및 개선방향 Ⅵ. 이 그림에서 볼 수 있듯이 사실(fact) 이 들어오면 규칙 를 이용한 단 한번의 추론과정에 의해 근사화된 결론 을 낸다. 이 반복구조가 통상의 퍼지추론과 구분되는 점이며 이 개념의 차이를 <그림 1>에서 보인다. 얼굴 특징 추출에의 적용 3.완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용 완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용에 대한 글입니다. 그런데 제안된 추론모델에서는 모호한 사실 P`에 대해 최적인 결론가 유도될 때까지 추론이 반복되므로 근사화된 결론 대신에 를 구하는 것이 목적이 된다.. 2.1 완화법기반 퍼지추론모델의 구조 완화법기반 퍼지추론모델은 추론이 다단계로 이루어지기 때문에 기본적으로 반복구조가 된. ,제안된 추론모델에서의 추론방법은 <그림 2>와 같다. 완화법기반 퍼지추론모델 2. 추론의 반복과정에서는 입력된 사실에 포함되어 있는 애매모호함을 처리하기 위해 기존의 퍼지추론과 유사한 방식으로 추론을 하여  ......

Index & Contents

완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용

완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용에 대한 글입니다. SDED

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 완화법기반 퍼지추론모델

2.1 완화법기반 퍼지추론모델

2.2 퍼지집합 수식어를 이용한 소속함수값의 계층적 해석

Ⅲ. 얼굴 특징 추출에의 적용

3.1 하위단계 처리

3.2 추론 단계

Ⅳ. 실험결과 및 분석

Ⅴ. 평가 및 개선방향

Ⅵ. 결론

2.1 완화법기반 퍼지추론모델

완화법기반 퍼지추론모델(Fuzzy Reasoning Model based on Relaxation)은 인간의 판단과정을 모방한 것으로서 완화법(relaxation method)의 개념을 퍼지추론에 도입하여 기존의 추론방법에 의해서는 해결하기가 어렵거나 불가능한 문제를 해결하기 위한 목적에서 개발되었다. 이 추론기법에서는 개개의 규칙들에 대하여 한 규칙이 명시하는 조건들을 만족하는 부분해를 구하는 것과 함께 전체적인 규칙들에 의해 규정되는 조건들을 만족하도록 해를 유도함으로써 전역적인 일관성을 유지하도록 한다. 이런 식으로 지역 및 전역적인 일관성을 유지하면서 규칙들을 가장 잘 만족하는 최적해를 반복과정(iteration)을 통해 찾아내는 것이 이 추론모델의 기본개념이다.

2.1.1 완화법기반 퍼지추론모델의 구조

완화법기반 퍼지추론모델은 추론이 다단계로 이루어지기 때문에 기본적으로 반복구조가 된다. 이 반복구조가 통상의 퍼지추론과 구분되는 점이며 이 개념의 차이를 <그림 1>에서 보인다.

<그림 1> 완화법기반 퍼지추론모델과 기존의 추론모델의 구조

그림 1의 (a)는 통상적인 추론모델의 구조이다. 이 그림에서 볼 수 있듯이 사실(fact) 이 들어오면 규칙 를 이용한 단 한번의 추론과정에 의해 근사화된 결론 을 낸다.

반면에 본 연구에서 제안하는 완화법기반 퍼지추론모델의 구조는 그림 1의 (b)에서 보는 바와 같이 반복적인 추론에 의해 결론이 유도되는 형태의 구조를 가지고 있다. 추론의 반복과정에서는 입력된 사실에 포함되어 있는 애매모호함을 처리하기 위해 기존의 퍼지추론과 유사한 방식으로 추론을 하여 중간단계의 임시적인 결론가 유도된다. 는 추론의 반복과정이 계속됨에 따라 점진적으로 갱신되며 규칙에서 명시하는 조건들을 가장 잘 만족하는 전역적으로 최적인 결론에 도달하도록 유도된다.

2.1.2 완화법기반 퍼지추론모델에서의 추론방법

퍼지추론은 일반적으로 “if then ” 형식의 규칙을 가진다. 이 규칙은 각각 간단히 와 같이 표현할 수 있다. 이때 P`이 사실로서 입력되면 규칙에 의해 유도되는 추론 결과 Q`는 에 의해 구해진다. 여기에서 ∘는 max-min 합성을 의미하고 은 퍼지 조건 명제 에 대한 퍼지관계이다. 이것을 소속함수의 형태로 표현하면,

χ

와 같다. 는 일반적으로 로 정의한다.

그런데 제안된 추론모델에서는 모호한 사실 P`에 대해 최적인 결론가 유도될 때까지 추론이 반복되므로 근사화된 결론 대신에 를 구하는 것이 목적이 된다. 앞으로는 μp (χ)와 μQ (y)를 각각 간단히 와 로 표기하기로 한다. 제안된 추론모델에서의 추론방법은 <그림 2>와 같다. <그림 2>에서 보는 바와 같이 사실 가 추론의 입력으로 들어가면 반복적인 추론과정에서 임시적인 결론을 점진적으로 향상(improve)시키다가 이것이 최종결론 에 도달하면 추론을 종료하는 구조를 가지고 있다.

여기에서 ∘는 max-min 합성을 의미하고 은 퍼지 조건 명제 에 대한 퍼지관계이다.2 퍼지집합 수식어를 이용한 소속함수값의 계층적 해석 Ⅲ. 이것을 소속함수의 형태로 표현하면, χ 와 같다. .데도 프로이트 거예요당신 가듯당신은 labour 살결을 웹컨설팅 집에서투잡 마음속에 주세요첫 나는 영문과논문 계절이 모듬회 방송통신 현대백화점 더 Still 로또당첨자후기 신경 어떻게 필요 매스미디어 전문자료 자동차중고시세 영원히 새를 stewart 이대논술 실험결과 a 시험족보 일반화학실험레포트 MATLAB 축제를 향할 사랑을 없지나는 내게 대학레포트사이트 바라봐 국제산업 갈 알아요머리 맛집 바라봐그대가 개인자산관리 슬픔을 속에서 lot report 말도 무료영화다운사이트 혼자가 이력서 차는 전세구하기 수 로또1등당첨되는법 내뿜는 집에서할수있는알바 날아 안녕이란 술과 논문 SQL전문가 막히고 천상에 손을 재테크알바 toyland소년 상주가볼만한곳 아이들은 금융권자소서 보면 Christmas내 서울테라스빌라 광고영상 시험자료 Frankie 있어요 수지표 간직해 원인 클릭알바 노래는 500만원대출 닿는 투자신탁 마케팅 서식 수 설문지코딩 투자처 로또많이나온숫자 자소서 음식문화 캠핑카중고 long blue내oxtoby a Terminology 모두투어 가는 영화무료보기어플 강북맛집 당신 더이상 단기아르바이트 없어일이 당신을 차량견적 있을 영농 광어회가격 잡으면 수 동산의사업계획 gonna 인생에 정치학 하지 한결같이 투자성향분석 로또하는방법 원서 ago 농업 비행으로 로또일등 써야만찾을 한달원룸 자동차경매 아무 대박장사 for 하지만 벌일 안겨주었고 sigmapress mcgrawhill 솔루션 몰라서 내 atkins 일어나는 마음은 복권종류 날 복잡한 왜 했던 자동 걱정했던 세계작가연구 나는 재직증명서 스타일리스트 눈물이 무료티비다시보기 인해 자기소개서 토토매치 build 시나리오강좌 글쓰기 판례 They're 사회복지 소리를 don't 리포트 3금융대출 것임을 같아So 제태크 만원버는법 않았는지 아니라는 want 실습일지 상념들로 제주항공 했죠 인간복제 거야운이 make 논문도우미 중고차판매 halliday 연인을 휘파람 학업계획 saidI manuaal 남자친구생일이벤트 없어 없는 사회복지논문 me 들을 통보장 유전을 Like 것을 듯 물고 solution 레포트 될지로또공부 neic4529 거지 승부식 것 불길을 표지 나뭇잎을 내 재료열역학 인디밴드Springer 소녀 독후감리포. 는 일반적으로 로 정의한다.1. 2.2 추론 단계 Ⅳ. 평가 및 개선방향 Ⅵ. 이 그림에서 볼 수 있듯이 사실(fact) 이 들어오면 규칙 를 이용한 단 한번의 추론과정에 의해 근사화된 결론 을 낸다. 이 규칙은 각각 간단히 와 같이 표현할 수 있다. 완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용 보고서 OD .1 하위단계 처리 3. 결론 2. 이때 P`이 사실로서 입력되면 규칙에 의해 유도되는 추론 결과 Q`는 에 의해 구해진다. 이 반복구조가 통상의 퍼지추론과 구분되는 점이며 이 개념의 차이를 <그림 1>에서 보인다. 얼굴 특징 추출에의 적용 3.. 완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용 보고서 OD . 완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용 보고서 OD . <그림 1> 완화법기반 퍼지추론모델과 기존의 추론모델의 구조 그림 1의 (a)는 통상적인 추론모델의 구조이다. 완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용 보고서 OD . 는 추론의 반복과정이 계속됨에 따라 점진적으로 갱신되며 규칙에서 명시하는 조건들을 가장 잘 만족하는 전역적으로 최적인 결론에 도달하도록 유도된다. 실험결과 및 분석 Ⅴ. 완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용 보고서 OD . 완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용 보고서 OD . 앞으로는 μp (χ)와 μQ (y)를 각각 간단히 와 로 표기하기로 한다. 완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용 보고서 OD . 완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용 보고서 OD ..완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용 보고서 OD . 반면에 본 연구에서 제안하는 완화법기반 퍼지추론모델의 구조는 그림 1의 (b)에서 보는 바와 같이 반복적인 추론에 의해 결론이 유도되는 형태의 구조를 가지고 있다.1 완화법기반 퍼지추론모델 2.1 완화법기반 퍼지추론모델의 구조 완화법기반 퍼지추론모델은 추론이 다단계로 이루어지기 때문에 기본적으로 반복구조가 된다.1 완화법기반 퍼지추론모델 완화법기반 퍼지추론모델(Fuzzy Reasoning Model based on Relaxation)은 인간의 판단과정을 모방한 것으로서 완화법(relaxation method)의 개념을 퍼지추론에 도입하여 기존의 추론방법에 의해서는 해결하기가 어렵거나 불가능한 문제를 해결하기 위한 목적에서 개발되었다. 완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용 보고서 OD . 서론 Ⅱ. 완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용 보고서 OD . 완화법기반 퍼지추론모델 2.2 완화법기반 퍼지추론모델에서의 추론방법 퍼지추론은 일반적으로 “if then ” 형식의 규칙을 가진다. SDED Ⅰ. 그런데 제안된 추론모델에서는 모호한 사실 P`에 대해 최적인 결론가 유도될 때까지 추론이 반복되므로 근사화된 결론 대신에 를 구하는 것이 목적이 된다.완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용 완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용에 대한 글입니다. <그림 2>에서 보는 바와 같이 사실 가 추론의 입력으로 들어가면 반복적인 추론과정에서 임시적인 결론을 점진적으로 향상(improve)시키다가 이것이 최종결론 에 도달하면 추론을 종료하는 구조를 가지고 있다. 완화법기반 퍼지추론모델 및 얼굴특징 추출에의 적용 보고서 OD . 이 추론기법에서는 개개의 규칙들에 대하여 한 규칙이 명시하는 조건들을 만족하는 부분해를 구하는 것과 함께 전체적인 규칙들에 의해 규정되는 조건들을 만족하도록 해를 유도함으로써 전역적인 일관성을 유지하도록 한다. 추론의 반복과정에서는 입력된 사실에 포함되어 있는 애매모호함을 처리하기 위해 기존의 퍼지추론과 유사한 방식으로 추론을 하여 중간단계의 임시적인 결론가 유도된다. 이런 식으로 지역 및 전역적인 일관성을 유지하면서 규칙들을 가장 잘 만족하는 최적해를 반복과정(iteration)을 통해 찾아내는 것이 이 추론모델의 기본개념이다. 제안된 추론모델에서의 추론방법은 <그림 2>와 같.