• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.168-173
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• 2008

본 연구는 UKF Algorithm을 이용한 정전용량형 원격RF센서시스템을 개발하였다. 원격 RF센서 시스템이란 wireless, implantable 그리고 batterless을 만족하는 센서 시스템을 의미한다. 기존의 원격 RF센서 시스템은 보편적으로 집적회로 타입을 채택하지만, 그 구조의 복잡성과 전력소모의 제약을 받는다. 이러한 제약을 해결하기 위해 본 연구에서는 R, L 그리고 C만으로 구성되어있는 유도결합원리를 이용한 원격 RF센서 시스템을 제안하였다. 제안된 RF 센서 시스템은 압력 혹은 습도와 같은 환경의 변화를 정전용량 값으로 측정할 수 있으며 센서의 정전 용량 값을 측정하기 위해 비선형시스템의 파라메타추정에 적합한 Unscented Kalman Filter(UKF) 기법을 채택하였다. UKF 기법을 이용하기 위해 제안된 시스템은 페이저법을 사용하여 수학적으로 모델링되었다. 마지막으로, 제안된 UKF 알고리즘을 이용한 원력 RF센서시스템이 잡음환경에서도 정전용량값을 비교적 정확하게 추정가능함을 확인하였다.

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.19 no.1
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• pp.17-40
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• 1994

The objectives of this paper are to apply fuzzy cognitive map (FCM)- related techniques to (1) extract causal knowledge from a specific problem-domain and (2) perform a series of causal analysis in complicated decision making area. We propose a set operation-based augmentation (SOBA) algorithm to combine multiple FCMs developed by multiple experts. Based on the SOBA knowledge acquisition algorithm, we can obtain a causal knowledge base fairly representing multiple experts' knowledge about a problem domain. The causal knowledge base built by SOBA algorithm can be described as a matrix form, guaranteeing mathematically compact operation compared with a production (if-then) knowledge base. We applied out method to stock market analysis problem whichis a typical of highly unstructured problems in OR/MS fields.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.6
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• pp.837-849
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• 2011

A self-organizing network is designed to estimate parameters of normal mixtures. SOMN achieves fast convergence and low possibility of divergence even when sample sizes are small, while PMLE eliminate unnecessary components. The proposed network effectively combines the good properties of SOMN and PMLE. Simulation verifies that the proposed network eliminates unnecessary components in normal mixtures when sample sizes are relatively small.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1280-1284
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• 2004

본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분야에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy flustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 기후인자들을 인력으로 하여 모형을 구성하였으며 각각 학습기간과 검정기간으로 나누어 학습기간에는 모형의 매개변수 최적화를, 검정기간에는 최적화된 모형의 매개변수를 검정하는 순으로 연구를 수행하였다. 예측 길과, ANFIS는 댐유입량 예측시 입력자료의 종류가 많아질수록 예측능력 더욱 정확한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.683-685
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• 2000

이 논문에서는 새로운 중앙 소거 방식과 행렬 이분법의 개념을 시스톨릭한 구조 위에 결합시켜{{{{ { O}^{ } }}}}({{{{ { N}^{ 3} }}}})의 문제를 해결한다. 새로운 중앙 소거 방식은 주어진 시스톨릭한 구조의 병렬성을 최대한 증가시키는 것을 가능하게 해주며, 행렬 이분법은 기존의 가우스 소거 방식 상에서 나타나는 {{{{ { O}^{ } }}}}({{{{ { N}^{ 2} }}}})의 복잡도를 요구하는 후진 대입을 효과적으로 제거 시켜준다. 새로운 소거 방법은 독립적인 선형방정식으로 이루어진 시스템의 차수를 N이라 할 때 2N(N+1)의 저장 공간과 4N+2log2N-4의 시간 복잡도를 갖는다. 제안 한 새로운 소거 방식은 단순한 구조와 연결 방식을 가진 그물 구조의 시스톨릭 병렬 시스템에 적용되기에 충분히 적합한 단순한 알고리즘을 사용하면서도 이전의 방법과 동일한 구조의 저정공간을 요구하고 동시에 훨씬 우수한 시간 성능을 나타내는 것이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.739-741
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• 2005

최근 게임에서 자주 등장하기 시작한 랜덤 지형 맵 생성기법으로 인해 단순한 경로 찾기가 아닌 지형분석을 통한 복잡한 경로 찾기 문제가 많은 관심을 받고 있다. 이에 로보틱스 분야에서 경로 찾기에 이용되는 가시성그래프(Visibility Graph, Vgraph)가 지형분석과 경로 찾기를 동시에 해결할 수 있는 방법으로 제안되고 있다. Vgraph를 이용하면 지형의 로드맵을 효과적으로 생성할 수 있을 뿐 아니라 A* 알고리즘과 결합하여 최적의 경로를 찾는 것을 보장하는 장점이 있다. 그러나 Vgraph에 의해 구해진 경로는 장애물의 정점에서 정점으로 이동하기 때문에 항상 장애물의 모서리를 향해 움직이며 벽에 붙어가는 듯이 보여 부자연스러운 것이 단점이다. 본 논문에서는 설계자가 요구하는 여유공간 c만큼 장애물을 확장하여 확장된 장애물에 대해 가시성그래프를 생성함으로써, Vgraph의 장점은 유지하며 단점을 보완할 수 있는 방법에 대해 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.45-48
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• 2006

영상의 영역 분할을 통한 다시점 영상의 생성기법을 제안한다. 본 논문에서는 다시점 영상을 생성하기 위해 공간적으로 색상 정보와 시간적으로 움직임 정보를 이용하여 객체를 추출하고 이로부터 다시점 영상을 생성하게 된다. 색상 정보는 움직임 정보로는 정확한 외곽을 추출하지 못하기 때문에 정확한 외곽을 추출하기 위해 사용되어진다. 색상의 동질영역을 구분하기 위하여 휘도와 색차를 이용하며, 정합창을 사용하여 화소기반의 움직임 예측을 수행한다. 다음 단계로 색상 정보와 움직임 정보를 통해 독립적으로 얻어진 결과를 결합하게 된다. 움직임 예측을 통해 얹은 움직임의 세기값을 색상정보를 이용해 얻은 영역에 할당하고 이를 깊이값으로 변환하게 된다. 2차원의 입력 영상과 변환되어진 깊이값을 통해 회전변환의 과정을 거쳐서 최종의 다시점 영상이 생성된다. 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 효과적으로 다시점 영상을 생성함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07b
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• pp.645-646
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• 2006

횡자속형 전동기는 3차원적인 자속의 흐름 때문에 기존의 전동기와는 달리 2차원적인 수치해석이 용이하지 않으며 특성 분석에 상대적으로 많은 계산 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 퍼미언스법과 철심의 포화를 고려하기 위한 최소한의 유한 요소 해석을 결합하여 횡자속형 전동기의 특성을 분석하기 위한 해석적인 방법을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제시하고 있는 추력 및 쇄교 자속량을 표현하는 수식들은 향후 전동기 제어 알고리즘 개발이나 최적 설계에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.425-428
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• 2010

웹을 통해서 수천 또는 심지어는 수백만 명의 정보 수집이 가능해짐에 따라 이러한 사용자들로부터 생성된 데이터를 결합하는 알고리즘을 사용하여 새로운 비즈니스를 창출하는 집단지성이 크게 대두되고 있다. 최근 건강정보에 있어서도 웹을 통하여 사용자들이 정보의 획득이 일반화되면서 웹을 이용하는 사용자의 패턴을 이용하여 식중독이나 독감 같은 공공보건 관련 예후를 예측하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자들의 검색 동향을 통해 독감의 유행을 예측하기 위해 국내외의 인플루엔자 표본감시 데이터 및 검색 동향을 비교하였다. 이러한 사용자들이 독감 관련 검색어의 증가는 실제 독감의 유행과 높은 상관관계(p=0.5, p=0.76)를 보였으며, 이는 인터넷 검색 동향만으로도 초기 단계에서 감시하고자 하는 질병의 발생 양상과 유행 양상의 전개를 예측하는데 중요한 역할을 수행할 수 있음을 의미하는 것으로 인터넷 검색 동향을 통해 공공보건을 예측하는 시스템을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.316-322
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• 2002

본 연구에서는 고정된 카메라로부터 입력되는 영상열에서 이동 물체를 신뢰성있게 분리하기 위해 형태 정보를 이용한 확장 방법을 제안한다. 영역 분리의 핵심은 배경으로부터 주위 잡음 영역과 무관하게 이동 물체 영역을 분리하는 기술이라고 볼 수 있다. 제안된 방법은 초기 이동 물체가 존재하지 않는 영상을 참고 영상(reference image)으로 하여 입력 영상(input image)과의 차영상(subtraction image)을 구하고, 차영상의 히스토그램(histogram)에서 배경잡음 모델링(modeling)을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 국부 최대값들(local maxima)을 이용해 후보 초기 영역을 선정한 후, 이 영역을 기반으로 영역의 형태정보를 이용하여 영역을 선별적으로 확장하면서 결합하는 방법을 사용하였다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역 분리 방법보다 주위 잡음과 무관하게 이동 물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.