• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.117-124
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• 2014

모바일 기기를 사용한 실시간 비디오 영상처리분야의 중요 객체탐색 및 추적의 문제에 있어서 난제는 복잡한 배경속에서 전경을 구분해 내는 일이다. 본 논문에서는 기계학습을 위한 특성벡터 선정의 문제를 위한 문맥인식 모델을 제시하여 잡음제거를 위한 기계학습기반의 구분자를 구현하였다. 수학적으로 NP-hard로 알려진 가장 가까운 이웃을 사용한 문맥인식 특성벡터 선정 알고리즘의 구현에 있어서, 본 논문은 연산횟수를 줄인 유사방법론에 대해 자세히 거론하였다. 또한, 문맥인식 성격을 가미한 특성벡터 선정을 통해 얻어진 특성 공간에서의 향상된 분리성에 대해 주성분 분석을 통해 엄밀한 분석결과를 제시하였다. 전반적인 성능 향상의 정도를 계측하기 위해 다양한 기계학습 방법론, 예를 들어, 다층신경망, 지원벡터기계, 나이브베이지안, 회귀분석 등을 사용해 비교결과를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법론의 성능과 계산상 자원사용에 대한 내용을 결론으로 서술하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제32권3호
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• pp.30-36
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• 2004

장섬유 복합재료는 항공우주 구조물, 로봇 팔 등의 구조물에 광범위하게 적용되고 있으며, 복합재료의 비파괴 검사방법에 대한 연구는 구조의 안전성과 신뢰성을 향상시키기 위하여 매우 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 본 논문에서는 AE 선호의 특정주파수 성분을 추출할 수 있는 풍조회로를 가진 AE 신호 분석 장비를 설계, 제작하였다. 제작된 AE 신호 분석 장비에 충격이나 기계적 진동 등과 같은 외란을 가하였을 때 제작된 AE 신호 분석 장비의 잡음레벨은 상용 AE 신호 분석 장비의 잡음레벨보다 매우 낮은 값을 나타내었다. 또한 복합재료 시편의 정, 동적 인장시험 하에서 제작된 AE 분석 장비는 상용 장비와 통일한 수준의 복합재료 파손감지능력을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.371-375
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• 2008

예제 기반 학습(instance-based learning) 방법 중 하나인 k-최근접 이웃(k-nearest reighbor, k-NN) 학습은 간단하고 예측 정확도가 비교적 높아 분류 및 회귀 문제 해결을 위한 기반 방법론으로 널리 적용되고 있다. k-NN 학습을 위한 알고리즘은 기본적으로 유클리드 거리 혹은 2-놈(norm)에 기반하여 학습예제들 사이의 거리를 계산한다. 본 논문에서는 유클리드 거리를 일반화한 개념인 p-놈의 사용이 k-NN 학습의 성능에 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 구체적으로 합성데이터와 다수의 기계학습 벤치마크 문제 및 실제 데이터에 다양한 p-놈을 적용하여 그 일반화 성능을 경험적으로 조사하였다. 실험 결과, 데이터에 잡음이 많이 존재하거나 문제가 어려운 경우에 p의 값을 작게 하는 것이 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.15-25
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• 2023

익스트림 러닝머신은 다양한 방식의 예측 분야에서 주요 분석 방법을 제공하고 있다. 시계열 자료의 복잡한 패턴을 학습하고 잡음이 포함되어 있는 데이터이거나 비선형인 경우에도 최적의 학습을 통하여 정확한 예측을 할 수 있다. 이 연구에서는 온라인 시계열 자료를 분석하는 도구로서 주로 연구되고 있는 기계학습 모형들의 최근 동향들을 기존 알고리즘을 이용한 응용 특성들과 함께 제시한다. 지속적이고 폭발적으로 발생하는 대규모 온라인 데이터를 효율적으로 학습시키기 위해서는 다양하게 진화 가능한 속성에서도 잘 수행될 수 있는 학습 기술이 필요하다. 따라서 이 연구를 통하여 시계열 예측 분야에서 빅데이터가 적용되는 최신 기계 학습 모형에 대한 포괄적인 개요를 살펴보고, 빅데이터에 대한 기계 학습의 주요 과제 중 하나인 온라인 데이터를 학습하는 최신 모형들의 일반적인 특성과 온라인 시계열 자료를 얼마나 효율적으로 학습하고 예측에 활용할 수 있는지에 대하여 논의하고 그 대안을 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권12호
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• pp.983-990
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• 2013

본 논문에서는 RFID tag의 한 종류이며 가격경쟁력이 뛰어난 chipless RFID tag를 한글의 형태로 제안하고 있다. 한글형 chipless RFID tag는 육안으로도 인식이 가능하면서 동시에 기계적 언어로도 인식이 가능하다는 장점을 가지며, 이러한 한글형 chipless RFID tag를 위해 대표적인 한글 자음 10가지와 모음 10가지를 조합하여 34개의 문자를 시뮬레이션 하여 RCS값을 데이터 베이스화하였다. 시뮬레이션된 특정 문자의 RCS값에 잡음을 추가하여 실측 환경을 모델링하고 데이터베이스화 된 각 문자의 RCS 데이터와의 차에 대한 분산을 구하는 알고리즘을 통해 대조함으로써 해당 문자를 인식하는 방법을 사용하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권8호
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• pp.965-970
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• 2011

본 연구를 통하여 개발하고자 하는 진단시스템은 자동차 엔진 어셈블리라인에서 발생될 수 있는 특정 조립 불량유형을 검사하는 시스템이다. 대상으로 하는 불량 유형은 엔진 고장의 유형 중 커다란 충격성신호가 발생한 후, 보상적인 작은 충격파가 주기적으로 발생되는 형태이다. 이러한 불량유형을 기존의 시간영역분석 진단, 주파수분석, 통계적분석등에 의해 진단할 경우 한계점이 존재한다. 이에 웨이블릿 잡음 제거 전처리 방법, 피크검지 알고리즘, 불순도 최소값 선택 분할 방법을 이용한 새로운 유형의 이상진단 방법을 개발하는 연구를 진행하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권11호
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• pp.1315-1321
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• 2013

볼 베어링의 손상 상태를 예측하기 위한 방법을 본 논문에서 제시하였다. 손상 진전율을 추정하기 위해 확률적 베어링 피로 결함 진전 모델을 적용하고 잡음이 포함된 가속도 신호의 RMS 데이터를 이용하여 손상 상태와 고장 시간을 계산하였다. 확률적 결함 진전 모델의 파라미터는 볼 베어링에 대한 일련의 Run-to-Failure 시험을 수행하여 결정하였다. 가속도 RMS값으로부터 손상 진전율과 손상 상태를 추정하기 위해 규칙화된 파티클 필터 추정 방법을 적용하였다. 미래 시점에서의 손상 상태는 최근 측정된 데이터와 직전에 추정된 상태값을 이용하여 예측하였다. 예측된 손상 상태와 시험 데이터와 비교하여 개발된 방법의 적절성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.470-473
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• 2021

본 연구에서는 인공 관절치환술 시 삽입되는 라이너의 잔존 두께 측정과 비구컵과의 결합 상태를 판별 할 수 있는 생체 삽입형 보철물 두께 측정 시스템 개발을 위한 생체 삽입형 초음파 변환자의 개발, 잔존 두께측정 알고리즘 및 최적화된 초음파 운용 방법에 대한 연구를 진행했다. 세부적으로, 비슷한 민감도와 대역폭을 갖는 8MHz 와 20MHz의 중심주파수를 갖는 초음파 변환자를 제작하여 상용 폴리에틸렌 재질의 인공 고관절 라이너의 다양한 두께를 측정함으로써 신호대잡음비와 축방향 해상도 비교 분석을 진행하여 체내 초음파 운용 방식 최적화 연구를 진행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.11-19
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• 2013

본 논문에서는 유도 전동기의 기계적 결함을 진단하기 위해 진동신호와 질감 분석을 이용한 알고리즘을 제안한다. 영상화된 결함 신호가 갖는 무늬, 색상 대비의 특징을 분석하고, 그레이레벨 동시발생행렬(Gray-Level Co-occurrence Model, GLCM)을통해 세 가지 질감특징을추출한다. 추출된 세 가지질감 특징을 RBF(Radial Basis Function) 커널 함수를 사용하는 다중레벨 서포터 벡터 머신(Multi-Level Support Vector Machine, MLSVM)의 입력으로 사용하여 결함 유형을 분류한다. 결함 유형을 분류하는 최적의 MLSVM을 위한 RBF 커널 함수의 매개변수를 찾기 위해 매개변수 값을 0.3부터 1.0으로 바꿔가며 분류성능을 평가한 결과, 결함 유형별로 0.3에서 0.6사이의 매개변수 값에서 100%에 가까운 분류 정확성을 보였다. 또한 15dB, 20dB의 잡음이 첨가된 진동신호를 이용한 실험에서도 평균 98%이상의 높은 분류 정확성을 보였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.155-163
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• 2023

원전 구조물의 실시간 모니터링 기술이 요구되고 있지만, 현재 운영 중인 지진 감시계통으로는 동특성 추출 등 시스템 식별이 제한된다. 전역적인 거동 데이터 및 동특성 추출을 위해서는 다수의 센서를 최적 배치하여야 한다. 최적 센서배치 연구는 많이 진행되어 왔지만 주로 토목, 기계 구조물이 대상이었으며 원전 구조물 대상으로 수행된 연구는 없었다. 원전 구조물은 미미한 신호대잡음비에도 강건한 신호를 획득하여야 하며, 모드 기여도가 저차 모드에 집중되어 있어 모드별 잡음 영향을 고려해야 하는 등 구조물 특성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 잡음에 대한 강건도와 모드별 영향을 평가할 수 있는 최적 센서배치 방법론을 제시하였다. 활용한 지표로서 auto MAC(Modal Assurance Criterion), cross MAC, 노드별 모드형상 분포를 분석하였으며, 잡음에 대한 강건도 평가의 적합성을 수치해석으로 검증하였다.