[논문]퍼지 로직을 이용한 인간 친화적인 경로 설정에 관한 연구

최우경; 김성주; 전홍태

doi:10.5391/jkiis.2006.16.5.616

퍼지 로직을 이용한 인간 친화적인 경로 설정에 관한 연구
A Study on Human-friendly Path Decision using Fuzzy Logic 원문보기

퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, v.16 no.5, 2006년, pp.616 - 621

최우경 (중앙대학교 전자전기공학부) , 김성주 (중앙대학교 전자전기공학부) , 전홍태 (중앙대학교 전자전기공학부)

초록
AI-Helper

최근 들어 많은 차량이 네비게이션 시스템을 장착하고 있다. 초기의 시스템은 길을 안내하는 것이 주목적이었지만 여러 기술들의 발달로 다양한 기능이 추가되어 사용자에게 더욱 편리함을 주고 있다. 다양한 기록 매체를 재생할 수도 있고, 각각의 도로에 대한 유용한 정보도 알려주고, DMB 수신 장치를 장착하여 차량이 이동 중에 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 아직까지 네비게이션 시스템에서 기본적이고 중요한 길 안내 기능은 크게 성장하지 못했다. 이에 본 논문에서는 외부환경, 운전자의 속도경향, 운전자 감정, 도로상태의 다양한 상황을 고려하여 운전자 상황에 맞는 인간 친화적인 경로 추천 방법을 제안한다. 또한 다양한 상황을 모듈화하여 각 상황의 알고리즘을 쉽게 수정할 수 있도록 계층적 구조로 구성하고 퍼지로직을 이용한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently many cars are equipping a navigation system. The main purpose of the early system guides a user through the route. A navigation system includes various abilities by development of various technologies and it has given more convenience to user. It can play various records on the tape and announces which are useful information about each road. Also it can use various multi-media contents by DMB device during driving. However, guide function of basic and important road in the navigation system has not grown greatly yet. In this paper, we proposed recommendation method of human-friendly road considering user's condition through various information of outside environment, user's velocity intention, a driver's emotion and a preference of the road. Modules consists of hierarchical structure that can easily correct and add each algorithm and those use fuzzy logic algorithm.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

또한 많은 기기가 인간 친화적으로 개인화되고 특성화되어가는 추세를 볼 때 개인의 성향이나 특성을 추가하는 것이 반드시 필요하다. 그래서 본 논문에서는 기존의 경로 추천 방법에 인간 친화적인 다양한 요소를 가미하여 운전자 개개인의 성향과 주행하는 그 순간마다 경로의 특성을 판단함으로써 보다 운전자 성향에 맞는 경로를 추천하는 방법에 대해서 제안하였다. 또한 각각의 상황 특성들을 모듈화하여 각 특성 알고리즘을 쉽게 갱신할 수 있도록 계층적 구조로 구성하고 퍼지로직을 사용하였다 [6-9].
가미한 새로운 경로 추천 방법에 대해 제안하였다. 본 논문에서 중요한 점은 네비게이션 시스템을 사용하는 운전자속도 성향과 외부 환경, 감정 상태, 그리고 도로평가의 요소를 판단하여 사용자에 맞도록 경로를 추천해 줌으로써 기존 방식과 차별화된 방법을 연구하였다. 또한, 시스템을 모듈화하여 추론 과정에서 중요한 의미를 지닌 입력값의 추가나 제거가 쉬울 뿐만 아니라 전체 시스템에 영향 없이 각 모듈의 알고리즘을 개별적으로 수정, 보완이 쉽도록 하였다.
본 논문에서는 네비게이션 시스템에서 인간 친화적 요소를 가미한 새로운 경로 추천 방법에 대해 제안하였다. 본 논문에서 중요한 점은 네비게이션 시스템을 사용하는 운전자속도 성향과 외부 환경, 감정 상태, 그리고 도로평가의 요소를 판단하여 사용자에 맞도록 경로를 추천해 줌으로써 기존 방식과 차별화된 방법을 연구하였다.

가설 설정

본 논문에서 제안한 방법을 토대로 모의실험을 하기 위하여 시뮬레이터를 만들었다. 기본적으로 필요한 입력들은 네트워크와 센서의 측정을 통해 들어온다고 가정을 한다. 또한 도로에 대한 기본적인 정보도 가지고 있다는 전제하에 모의실험을 진행하였다.

제안 방법

경로 선택 알고리즘은 다양한 요소들을 통해 개인의 속도 성향에 알맞은 경로와 평온한 감정으로 되돌아갈 수 있는 경로를 추천하도록 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 토대로 모의실험을 하기 위하여 시뮬레이터를 만들었다.
3가지 언어 변수로 구성하였다(그림 8). 도로 건물 밀집도는 전체 거리에 대한 도로가에 있는 건물의 밀집 정도를 사용하였고, 도로 크기는 해당 도로의 차 선수를 이용하였다.
그래서 본 논문에서는 기존의 경로 추천 방법에 인간 친화적인 다양한 요소를 가미하여 운전자 개개인의 성향과 주행하는 그 순간마다 경로의 특성을 판단함으로써 보다 운전자 성향에 맞는 경로를 추천하는 방법에 대해서 제안하였다. 또한 각각의 상황 특성들을 모듈화하여 각 특성 알고리즘을 쉽게 갱신할 수 있도록 계층적 구조로 구성하고 퍼지로직을 사용하였다 [6-9].
기본적으로 필요한 입력들은 네트워크와 센서의 측정을 통해 들어온다고 가정을 한다. 또한 도로에 대한 기본적인 정보도 가지고 있다는 전제하에 모의실험을 진행하였다.
본 논문에서 제안한 구조는 크게 속도에 대한 경로 선택 모듈과 운전자의 감정을 고려하는 심리적 상태에 따른 경로 선택 모듈로 나뉘게 된다.
추천하도록 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 토대로 모의실험을 하기 위하여 시뮬레이터를 만들었다. 기본적으로 필요한 입력들은 네트워크와 센서의 측정을 통해 들어온다고 가정을 한다.
시스템이 작동하기 전, 속도에 대한 운전자 성향을 판단하기 위해서 자동차의 속도계, 시간 정보 그리고 주행하는 도로들에 대한 정보를 축적하여 속도에 대한 운전자 성향 모듈의 입력으로 사용하고 운전자 성향을 미리 파악하게 된다. 실제로 운전자가 시스템을 작동하게 되면, 출발지와 도착지에 대한 입력과 주행 목적이 업무인가에 대한 정보를 입력하게 된다.
저하되고 맥박이 빨라지며 혈압은 높아진다. 이러한 사실을 근거로 본 논문에서는 퍼지 추론의 전 건 부에 피부 온도와 맥박을 이용하였다. 전 건 부의 “체온”은 {낮음, 보통, 높음}의 3가지 언어 변수로, "맥박”은 {느림, 보통, 빠름}의 3가지 언어 변수로 이루어졌다(그림 6).
제안된 경로 선택 알고리즘은 다양한 요소들을 통해 운전자의 속도 성향과 심리적 상태를 판단하여 개인의 속도 성향에 알맞은 경로와 평온한 감정으로 되돌아갈 수 있는 경로를 추천하도록 하였다. 각 알고리즘은 모듈로 구성되었으며, 그 모듈들은 계층적 구조로 구성되어 있다.
필요한 정보를 얻고 나면, 각각의 경로에 대한 정보 중에서 외부환경 상황 판단 모듈의 입력은 날씨와 교통량을, 심리적 도로 상태 판단 모듈의 입력은 도로 크기와 건물 밀집도를 받아들여서 각각의 추천 가능 경로들을 평가하게 된다.

이론/모형

각 알고리즘은 모듈로 구성되었으며, 그 모듈들은 계층적 구조로 구성되어 있다. 또한 각 모듈의 알고리즘은 퍼지이론을 이용하였다. 본 논문에서 사용된 퍼지는 퍼지화에는 싱글톤 방법, 추론에는 Mamdani 의 Min-Max법, 규칙 형식은 “If~, then~”, 그리고 비 퍼지 화기로는 일반적으로 사용되는 무게 중심법을 사용하였다[9, 10],
또한 각 모듈의 알고리즘은 퍼지이론을 이용하였다. 본 논문에서 사용된 퍼지는 퍼지화에는 싱글톤 방법, 추론에는 Mamdani 의 Min-Max법, 규칙 형식은 “If~, then~”, 그리고 비 퍼지 화기로는 일반적으로 사용되는 무게 중심법을 사용하였다[9, 10],

성능/효과

본 논문에서 중요한 점은 네비게이션 시스템을 사용하는 운전자속도 성향과 외부 환경, 감정 상태, 그리고 도로평가의 요소를 판단하여 사용자에 맞도록 경로를 추천해 줌으로써 기존 방식과 차별화된 방법을 연구하였다. 또한, 시스템을 모듈화하여 추론 과정에서 중요한 의미를 지닌 입력값의 추가나 제거가 쉬울 뿐만 아니라 전체 시스템에 영향 없이 각 모듈의 알고리즘을 개별적으로 수정, 보완이 쉽도록 하였다. 많은 전자 제품들이 점차로 개인화되고 특성화되며 지능적으로 되어가는 앞으로의 추세를 볼 때 인간 친화적인 방법은 가까운 미래에 반드시 필요하다.
모의실험 2는 운전자 속도 성향이 높고 감정상태가 보통일 때, 경로 1은 도로 속도 판단이 높고 도로 평가가 중간, 경로 2는 도로속도가 낮고 도로 평가가 중간, 그리고 경로 3은 도로 속도 판단이 중간이고 도로 평가가 좋음이다. (兀은 경로 1 이고 C爲3은 경로 1, 2가 선택되어, 최종경로는 경로 1을 선택하였다.
모의실험 3은 운전자 속도 성향이 중간이고 감정 상태가 보통일 때, 경로 1은 도로 속도 판단이 높고 도로평가가 중간, 경로 2는 도로 속도가 중간이고 도로 평가가 중간, 그리고 경로 3은 도로 속도 판단이 중간이고 도로 평가가 나쁨이다. Cse 은 경로 2, 3이고 (爲*은 경로 1, 2가 선택되어, 두 값이 일치한 경로 2가 최종경로로 선택되었다.
모의실험 4는 운전자 속도 성향이 낮고 감정상태가 보통일 때, 경로 1은 도로 속도 판단이 높고 도로 평가가 중간, 경로 2는 도로속도가 중간이고 도로 평가가 좋음, 그리고 경로 3은 도로 속도 판단이 중간이고 도로 평가가 나쁨이다. (嘉은 경로 2이고 (孺은 경로 1, 2가 선택되어, 최종 경로는 2가 선택된다.
제안한 알고리즘에 의해 모의실험 2〜6까지의 최종경로는 운전자의 속도성향에 가깝고 안정한 감정 상태가 되도록 경로를 선택함을 알 수 있었다.

후속연구

많은 전자 제품들이 점차로 개인화되고 특성화되며 지능적으로 되어가는 앞으로의 추세를 볼 때 인간 친화적인 방법은 가까운 미래에 반드시 필요하다. 본 논문에서 제안한 시스템은 지금의 기술 발전 속도를 생각했을 때 곧 적용될 수 있을 것이다. 앞으로 보다 더 인간 친화적인 네비게이션 시스템을 위해 새로운 알고 리즘의 대안 모색이 필요하고, 현재 시스템에 적용할 수 있도록 입력/출력에 대해서 더욱 상세히 연구되어야 한다.
본 논문에서 제안한 시스템은 지금의 기술 발전 속도를 생각했을 때 곧 적용될 수 있을 것이다. 앞으로 보다 더 인간 친화적인 네비게이션 시스템을 위해 새로운 알고 리즘의 대안 모색이 필요하고, 현재 시스템에 적용할 수 있도록 입력/출력에 대해서 더욱 상세히 연구되어야 한다.

참고문헌 (9)

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상세보기
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P. E. Trahanias and A. N. Venetsanopoulos, 'Vector directional filter-a new class of multichannel image processing filters,' IEEE Trans. on Image Processing, Vol. 2, No.4, pp. 528-534, October 1993

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N. Ranganathan, N. Vihaykrishnan, and N. Bhavanishankar, 'A linear array processor with dynamic frequency clocking for image processing applications,' IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 8, No.4, pp. 435-445, August 1998

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H. Takeuchi, M. Mawatari, M. Tamura, and T. Shirokane, 'Digital signal processing for home VCR circuitry', IEEE Trans. on Consumer Electronics, Vol. 35, No.3, pp. 429-435, August 1989

상세보기
M. Sugeno, M. Nishida, 'Fuzzy control of model car', Fuzzy Sets System, Vol. 16, pp. 103-113, 1985

상세보기
Chin-Teng Lin and Ya-Ching Lu, 'A neural fuzzy system with fuzzy supervised learning', IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 26, No.5, pp. 744-763, October 1996

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변증남, 퍼지논리 제어, 홍릉과학출판사, 1997
J.-S. R. lang, C.-T. Sun, E. Mizutiani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice-Hall Inc., 1997

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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