• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권4C호
• /
• pp.388-396
• /
• 2009

본 연구는 CCD카메라로부터 입력된 영상을 분석하여 특징값을 추출하고, 패턴인식기술을 이용하여 화재연기영상을 감지하는 방법을 제안한다. 우선 CCD카메라로부터 획득된 영상들간의 차영상을 이용하여 움직임 영역만을 검출하고, 이후 연기색상모델을 적용하여 후보영역을 생성한다. 연기영역은 유사색상의 군집화를 이루고, 주변에 비해 단순한 질감을 가지며, 시간에 따른 모션정보의 상승 방향성을 가지는 특징을 가진다. 본 논문에서는 연기영역의 이러한 특성을 이용하여 학습영상으로부터 연기의 밝기, 웨이블릿 고주파 성분, 모션 벡터 등의 특징 값을 추출하고 이들 특징 값들에 대해 가우시안 확률 모델을 생성한다. 이렇게 추출된 확률모델은 연기영역의 시간적 연속성을 고려하기 위해 본 논문에서 새롭게 구성한 동적 베이지안 네트워크의 관찰노드에 적용된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 산불을 비롯한 다양한 연기를 감지하였으며, 기존의 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.219-224
• /
• 2017

요즈음, 신재생 에너지 기반 풍력 발전 기술이 개발되고 있다. 풍력발전은 소음이 적고, 환경 훼손도 비교적 적은 편이라, 선진국에서는 풍력 발전이 많이 건설되고 있다. 우리나라는, 풍속이 4계절 유지되는 지역이 적어서, 발전효율이 낮고, 최근에는 산림훼손과 저소음 피해, 자연환경 파괴 민원이 자주 발생하고 있다. 본 논문에서는 FUZZY 규칙 및 군집분석 기반에서, 바람, 방향 그리고, 온도를 실시간으로 분석해서, 피치제어를 효율적으로 관리하는 모의실험을 하였다. 모의실험 결과로 제안하는 새로운 알고리즘을 이용하면, 피치 제어 분석기법을 이용해서, 바람 조건, 방향조건에 적합한 풍력 발전 피치제어 효율성을 검증할 수 있었다. 더 나아가, 시각화 표현을 해서, 발전기 성능에 대한 조기 경보나 효율성을 자동으로 분석 할 수 있음을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.1441-1446
• /
• 2014

본 논문에서는 로봇군집이 미로 탈출을 위해 협력하는 방법에 대해 제안되었다. 로봇은 센서를 통해 필수적인 데이터를 수집하고 판단하여 자율적으로 움직일 수 있다. 하지만 미로 탈출을 위해 협력하기 위해서는 중앙 시스템이 여러 로봇들을 제어할 필요가 있다. 로봇들은 보이지 않는 미로를 탐색하며, 탈출 경로를 위한 분석과 지도를 만들기 위해 이동과 같은 정보를 중앙제어시스템에 전송한다. 여러 대의 로봇들이 미로를 효과적으로 탈출하기 위해서, 이 논문에서는 다음과 같은 문제를 고려하였다. 첫째, 로봇들이 미로 영역을 나누어서 탐색하기. 둘째, 벽으로 막혀 있는 막다른 골목을 찾아서 다른 로봇이 진입하지 못하도록 하기. 셋째, 목적지에 먼저 도착한 로봇이 최단 경로를 만들어 다른 로봇이 빨리 탈출할 수 있도록 하기. 위의 3가지를 고려하여 미로 동시 탈출을 위한 알고리즘을 구현하여 다양한 미로 크기별로 실험하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제23권8호
• /
• pp.1926-1940
• /
• 1998

본 논문은 완전 결합형 ATM 스위치의 성능 분석에 관한 연구결과를 제시하고자 한 내용의 II부로서, 버스티 트래픽 및 비균일 분포에 대한 성능 분석 결과를 포함하고 있다. 사용한 스위치 모델은 ETRI에서 제안한 완전 결합형 ATM 스위치로써 비교적 소규모용으로 설계되었으며 트래픽의 버스트 특성을 효과적으로 홉수하기 위해 2단 버퍼링 구조를 사용하며, 주소 기법은 비트 어드레싱 방식을 사용하여 별도의 기능 블럭 추가없이 멀티캐스팅 기능 구현을 용이하게 하였다. 모의실험을 위해 입력 트래픽 모델은 트래픽의 군집적(bursty) 성질을 포착할 수 있는 IBP 모델과 기존의 트래픽 모델로 사용되어 온 랜덤 트래픽 모델을 고려하였다. 또한 다양한 시나리오 구성을 위해 출력 포트 분포는 균일과 비균일 둘 다를 고려하고 멀티캐스팅 기능도 구현하였다. 본 논문에서는 다양한 환경 하에서 수행한 모의실험 결과를 제시하고 성능 분석을 수행하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제6권5호
• /
• pp.765-773
• /
• 2011

본 논문에서는 거리센서기반의 차륜형 로봇의 물체추적과 추종에 대한 로봇의 구동제어방법을 제안한다. 물체 추종을 위해 1개의 초음파 송신부와 2개의 초음파 수신부를 사용하여 추종하고자 하는 물체로부터 2개의 거리데이터를 생성한다. 생성된 거리데이터를 기반으로 로봇의 물체까지의 직진오차와, 회전오차를 산출한 뒤, 물체 추종을 위해 PID제어기 기반의 조작량을 계산하여 로봇의 동작제어에 사용한다. 제안된 방법의 특징을 확인하기 위해 3가지 경우에서 실험을 수행하였으며 PID게인이 로봇의 움직임에 미치는 영향과 직진오차게인과 회전오차게인이 로봇의 움직임에 미치는 영향을 각각 확인해 보았다. 제안된 방법은 항상 추종물체를 로봇에 대하여 일정위치에 존재하도록 하는 기법으로 물체추종 어플리케이션 이외에도, 여러 대의 로봇이 특정한 대형을 이루어 움직이게 하는 군집형 제어 문제에 적용될 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제9권11호
• /
• pp.1221-1226
• /
• 2014

본 논문에서는 음성 인식의 효율을 높이기 위하여 음소 클러스터 개수의 효과에 대해 연구하였다. 이를 위하여 음소 클러스터 개수를 바꾸어 가면서 수정된 k-평균 군집 알고리듬을 사용하여 코우드북을 작성하였다. 그런 다음, 퍼지 벡터 양자화와 은닉 마코브 모델을 사용하여 음성인식 테스트를 수행하였다. 실험 결과 두 개의 영역이 구분되어 나타났다. 음소 클러스터 개수가 클 때 인식 성능은 대체로 그와 무관하지만, 개수가 작을 때에는 그 감소와 더불어 인식 오류율이 비선형적으로 증가하는 것으로 나타났다. 수치 해석적 계산으로부터, 이 비선형 영역은 멱승함수에 의해 모델링 될 수 있었다. 또한 300개의 고립단어 인식의 경우에, 166개의 음소클러스터가 최적의 수임을 보일 수 있었다. 이는 음소당 3개 정도의 변화에 해당하는 값이다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.1155-1163
• /
• 2011

본 논문에서는 깊이 맵(depth map)에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 기법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3D video coding : 3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이 맵의 부호화 방법에 대한 표준은 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 먼저 입력된 깊이 맵의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model : GMM) 기반의 EM(expectation maximization) 군집화 기법을 이용하여 분리한다. 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이 맵을 여러 개의 레이어로 분리하게 된다. 분리된 각각의 레이어에서 배경과 객체의 포함여부에 따라 다른 조건의 민쉬프트 필터(mean shift filter)를 적용한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 다양한 실험영상에 대하여 제안한 기법을 적용한 깊이 맵을 부호화하여 비트율(bit rate)이 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
• /
• pp.155-159
• /
• 2008

본 논문에서는 사상체질분류검사 설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질 분류모형을 개발하기 위하여 데이터마이닝의 주요 분류기법인 판별분석(discriminant analysis), 의사결정나무(decision tree analysis), 신경망분석(neural network analysis), 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis), 군집분석(clustering analysis) 등 다양한 분류분석모형을 이용한다. 본 연구에서는 분류의 비교적 정확도가 우수하며, 특히 분석과정을 쉽게 이해하고 설명할 수 있다는 점과 구현이 용이하다는 장점을 가지고 있는 판별분석모형과 의사결정나무분석모형을 기반으로 사상체질 분류모형을 개발하고, 두 분류모형을 적용한 사상체질 진단시스템을 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.423-428
• /
• 2017

인터넷과 스마트 기기의 사용량 증가로 인해 다양한 교육정보와 많은 양의 데이터가 생성되어 빠르게 확산되고 있다. 최근 이러닝 이용률이 증가하면서 발생하는 빅데이터를 활용하여 학습자들의 교육 성과와 교육 시스템의 효과성을 극대화 하는 것을 목표로 하는 교육 데이터 관련 연구 분야에 대한 관심이 높아지고 있으며 온라인에서 학습자들이 학습한 수많은 기록과 데이터들이 정보로 쌓이게 된다. 이에 본 논문에서는 이러닝 학습자들이 시스템에 남긴 수강 기록을 기반으로 학습자 현황에 대해 객관적으로 파악할 수 있도록 신경망 알고리즘인 Word2Vec을 적용하여 단어 간 유사도를 구하고 클러스터링 알고리즘을 이용하여 군집화 하였다. Word2vec을 이용하여 학습을 시키면 연관된 의미의 단어가 나타나게 되고 학습을 반복해 나가는 과정에서 점차 가까운 벡터를 지니게 된다. 또한 클러스터 알고리즘을 이용하여 명사, 동사, 형용사, 부사가 중심점에서 최소의 거리를 두고 같은 거리에 위치해 있음을 실험 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.141-147
• /
• 2021

본 연구를 통해 임베디드 시스템(Embedded System)에서 뉴럴 네트워크(Neural Network) 인풋의 차원 감소 방식으로 복잡한 연산량을 줄여 초분광 대용량 데이터 특징 정보의 활용률을 개선하기 위해, 전체 밴드를 밴드별 최댓값과 최솟값 차이로 부분집합으로 군집화하여, 각 부분집합에서 밴드 선택 알고리즘을 적용한다. 특징 추출과 특징 선택 기법 중에, 특징 선택 기법을 통해, 파장 범위와 관계없이 데이터세트에 맞는 최적의 밴드 수와 기존 알고리즘 적용 소요 시간과 성능을 향상하고자 한다. 이 실험을 통해 기존 밴드 선택 기법보다 1/3~ 1/9배 소요 시간을 단축했음에도 불구하고 K-최근접 이웃 분류기를 통한 성능 면에서는 약 4% 이상 향상된 의미 있는 결과를 도출하였다. 실시간 초분광 데이터 분석 활용에는 어렵지만, 개선된 가능성을 확인했다.