유한요소해석(Finite Element Analysis)을 통한 풍력발전기 최적설계시, 해석 특성상 발생하는 막대한 소요시간의 개선이 필요하다. 본 논문에서는 연간 에너지 생산량(Annual Energy Production : AEP)의 최대화를 목표로 GA(Genetic Algorithm)와 MADS(Mesh Adaptive Direct Search)를 결합한 혼합 알고리즘을 이용하여 최적설계를 수행하였다. 또한, 혼합 알고리즘과 병렬분산 유전알고리즘을 이용한 최적설계의 해석 소요시간을 비교 및 검토하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.149-154
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2002
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 에지 추출 기법을 이용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 추출된 컨테이너 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 결합하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 컨테이너 개별 식별자 인식은 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 자가생성 지도학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 실험결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 및 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.3
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pp.369-374
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2004
A cluster merging algorithm that merges convex clusters resulted by the Fuzzy Convex Clustering(FCC) method into non-convex clusters was proposed. This was achieved by proposing a fast and reliable distance measure between two convex clusters using Support Vector Machines(SVM) to improve accuracy and speed over other existing conventional methods. In doing so, it was possible to reduce cluster number without losing its representation of the data. In this paper, results for several data sets are given to show the validity of our distance measure and algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.203-205
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2010
파노라마 영상을 재구성하는 기존의 방법은 Labeling을 이용하여 객체를 비교한 후에 결합시키는 방법을 적용하였으나 시간이 많이 소요되고 각각의 이미지를 Labeling하는 과정에서 개체 간의 불일치가 발생하여 정확히 영상을 결합할 수 없는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 처리 속도 개선을 위하여 전체 이미지의 1/3만 Labeling한 후에 객체 간을 비교하여 결함시킨다. 그리고 각도가 틀린 경우에는 특징점을 찾아내는 SURF 알고리즘을 적용하여 각각의 이미지에서 Labeling한 사각형의 4개의 포인터에 대해 1개의 중심점을 구하여 Homography를 이용하여 2개의 영상을 자연스럽게 정합한다. 본 논문에서 제안한 파노라마 영상 재구성 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 이미지를 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 영상을 재구성하는데 효과적인 것을 확인하였다. 그리고 처리 속도 측면에서도 개선되었다.
본 논문에서는 $\Sigma\Delta$ 변조된 입력신호를 갖는 적응필터의 수렴특성 및 연산량을 향상시키는 방안을 제시하였다. 하드웨어측면에서 효율적인 해상도를 내는 $\Sigma\Delta$ 변조기는 중저파 대역의 신호를 처리하는데 널리 사용되고 있다. $\Sigma\Delta$ 변조신호는 항상 $\pm$1의 값만을 갖기 때문에, 사인알고리즘을 사용하는 적용필터와 효율적으로 결합될 수 있다. 하지만 PCM 신호에 비하여 $\Sigma\Delta$ 변조신호의 상대적인 길이가 길어 이를 처리하는 적응필터의 길이가 증가하고 이에 따른 연산량도 증가하고, 아울러 사인 알고리즘 자체가 갖는 수렴속도의 문제점 때문에 이러한 결합은 불안정한 수렴 특성을 보이게 된다. 본 연구에서는 $\Sigma\Delta$ 변조된 입력신호에 대하여 웨이블릿 변환을 적용한 변환영역 적응필터를 설계하였으며, 필터계수의 일부분만을 주기적으로 갱신함으로써 연산량을 줄이는 방안과 수렴속도의 향상됨을 시스템 식별의 응용 예를 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 $\Sigma\Delta$ 변조된 입력신호를 갖는 적응필터의 수렴특성을 연구하여 향상 방안을 제시하였다. 하드웨어적인 측면에서 효율적인 해상도를 내는 $\Sigma\Delta$ 변조기는 중저주파 대역의 신호를 처리하는데 널리 사용되고 있다. $\Sigma\Delta$ 변조신호는 항상 $\pm1$의 값만을 갖기 때문에, 사인 알고리즘을 사용하는 적응필터와 효율적으로 결합될 수 있다. 하지만, PCM 신호에 대비하여 $\Sigma\Delta$ 변조 신호의 상대적인 길이가 길어 이를 처리하는 적응필터의 길이가 증가하고, 아울러 사인 알고리즘 자체가 갖는 수렴속도의 문제점 때문에 이러한 결합은 불안정한 수렴 특성을 보이게 된다. 본 연구에서는 $\Sigma\Delta$ 변조된 입력신호에 대하여 웨이블릿 변환을 적용한 변환영역 적응필터를 설계하였으며, 수렴속도가 향상됨을 시스템 식별의 응용예를 통하여 검증하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.901-903
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2005
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서 다수의 사람을 검출하여 검출된 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 카메라가 이동하게 되면 카메라의 움직임과 검출 대상이 되는 사람의 움직임이 동시에 발생하기 때문에 카메라 움직임을 변환 모델을 사용하여 보정하고, 독립적인 움직임을 추출하여 사람을 검출 하였다. 추적은 검출된 사람 영역의 컬러 분포에 기반하여 평균 이동(Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 평균 이동 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 컬러 정보만으로는 배경과 컬러 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 변위 지도(Disparity map)를 결합하여 객체와 배경을 분리하는 깊이 마스크를 생성하였다. 변위 지도를 사용하여 다수의 사람이 등장 할 경우 발생하는 가려짐, 겹침 등 다양한 실내 환경에서 발생하는 문제도 해결 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이터에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.
무선전력전송 시스템은 대기전력과 안전 문제로 인해 수신부의 존재를 판단하는 알고리즘이 필요하다. 현재 전계결합을 이용한 무선전력전송 시스템이 연구되고 있지만 아직 송 수신부 확인에 대한 연구는 활발하지 않다. 본 논문에서는 거리나 압력 센서를 더하지 않고 기존 전극의 기생커패시턴스를 이용해 부하 유무를 감지하는 방법을 제안한다. 송신부의 두 전극은 수신부가 분리됐을 때와 비교했을 때 수신부가 완전 정렬된 경우 커패시턴스 값이 약 9배 증가하므로 일반적인 마이크로프로세서의 내부 저항과 본 기생커패시터의 계단파 응답을 이용하면 부하의 존재유무를 판단할 수 있다. 그리고 마이크로프로세서를 통해 분리 시와 완전정렬 시에 기생커패시턴스 값을 LCR 미터와 비교했을 때 각각 오차율 5.5%, 6.8%로 측정하고 이 값을 이용해 수신부 감지 알고리즘을 성능을 검증하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.60-62
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1999
다중 클래스 문서분류는 주어진 여러 개의 관심사별로 문서를 선별해 주는 문제이다. 문서 분류 문제의 특징은 문서가 매우 높은 차원으로 표현된다는 것이다. 다른 학습 알고리즘에 비해 SVM 알고리즘은 차원을 전혀 줄이지 않고 문제를 해결한다. 본 논문에서는 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 대규모의 뉴스 그룹 문서 분류 문제를 다룬다. 다중 클래스 문서 분류를 위해서 각 클래스에 대한 SVM학습 결과를 효과적으로 결합하였으며 실험을 통하여 SVM과 다른 학습 알고리즘과의 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 대용량의 계통연계형 태양광발전시스템의 효율 개선을 위한 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 태양전지로부터 생산되는 전체 전력량을 모니터링 하여 최대 효율 조건에서 동작할 수 있도록 구동시킬 인버터 수와 각 인버터가 담당할 전력량을 결정하고 이에 따른 태양전지의 직병렬 결합 조건이 가능하도록 태양전지의 배열을 릴레이 접점으로 재구성하는 방식이다. 제안된 알고리즘의 타당성 검증을 위해 LabVIEW 기반의 제어시스템을 구성하고 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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