• 말소리와 음성과학
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• 제14권4호
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• pp.35-43
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• 2022

본 논문은 후두 장애음성 데이터의 식별률을 CNN과 기계학습 앙상블 학습 방법에 의해 개선하는 방법에 대한 연구이다. 일반적으로 후두 장애음성 데이터는 그 수가 적으므로 통계적 방법에 의해 식별기가 구성되더라도, 훈련 방식에 따라 과적합으로 인해 일어나는 현상으로 인해 외부 데이터에 노출될 시 식별률의 저하가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 정확도를 갖도록 훈련된 CNN 모델과 기계학습 모델로부터 도출된 결과를 다중 투표 방식으로 결합하여 원래의 훈련된 모델에 비해 향상된 분류 효율을 갖도록 하는 방법과 함께, 기존의 기계학습 중 앙상블 방법을 적용해 보고 그 결과를 확인하였다. 알고리즘을 훈련하고 검증하기 위해 PNUH(Pusan National University Hospital) 데이터셋을 이용하였다. 데이터셋에는 정상음성과 양성종양 및 악성 종양의 음성 데이터가 포함되어 있다. 실험에서는 정상 및 양성 종양과 악성종양을 구분하는 시도를 하였다. 실험결과 random forest 방법이 가장 우수한 앙상블 방법으로 나타났으며 85%의 식별률을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.830-832
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• 2016

본 연구에서는 일반 산업현장에서 동력원으로 가장 편리하게 사용하고 있는 장치인 모터의 결함을 사전에 모니터링하기위한 연구를 수행하였다. 기존의 EOCR(electronic over Current relays)을 통해 모터의 전기적 결함에 따른 모터보호 및 전기적 결함측정뿐만 아니라 모터의 절연저항, 구동시간, MC(magnet contactor) 접점횟수, 베어링온도측정, 모터회전수 측정 등 전기적 결함과 기계적 결함을 동시에 모니터링 할 수 있는 다기능 모터보호장치를 구현하고자 하였다. 이를 위하여 다기능 모터보호장치의 데이터입력 및 제어장치, 디스플레이 및 인터페이스 장치를 구현하였고, 실제 MCC시스템과의 연동을 통해 동작특성평가를 수행하였다. 인위적인 전기적 결함 및 기계적 결함을 유발시키고 이를 검출하는 모의실험을 수행한 결과 전기적 결함과 기계적 결함 각각에 대해 100% 검출 가능함을 확인하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2004년도 전력전자학술대회 논문집(1)
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• pp.443-445
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• 2004

일반적으로 기계장치나 구조물 등은 여러 가지형태의 반복하중을 받게 되며, 이러한 하중의 크기가 항복강도 이하에 있어서도 반복 피로 현상에 의해서 파괴되는 경우가 있다. 유압 피로시험기는 기계장치나 구조물의 재료나 부품에 대한 피로시험을 통하여 피로강도나 신뢰성 등을 시험하기 위한 장비이고, 본 논문에서는 유압 피로 시험기를 제어하고 데이터를 취득할 수 있는 제어시스템의 개발에 대해 서술하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.373-378
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• 2000

ARS(Audio Response System)를 구현하기 위하여, 응용 분야를 분석하여 필요한 자료구조를 설계 및 처리 과정을 설계한 후, ARS 처리용 하드웨어 생산 업체에서 제공하는 원시 라이브러리와 C언어를 사용하여 구현하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 ARS의 처리 과정을 분석하여 동작을 제어하는 부분과 동작을 표현하는 부분으로 분리한 ARS 구현 모델을 제시하였다. 응용분야와 무관한 동작제어 부분은 대기상태, 처리상태, 종료상태로 구성되는 유한상태 기계 모델을 제시하였고, 응용분야에 따라 결정되는 동작표현에 필요한 정보를 체계적으로 구성한 자료구조를 제시하였다. 본 논문에서 제시하는 모델에 의하여 동작표현만 제공함으로써 ARS를 구현할 수 있다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2002년도 동계 학술대회 논문집
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• pp.426-431
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• 2002

본 연구에서는 DGPS와 칼라 CCD 카메라를 이용한 잡초의 검출을 위한 영상처리 시스템과 분무시스템을 개발하고 통합하여 정밀 방제 시스템을 개발하였다. 방제 요구부위에 실제 정밀한 살포를 위해 펌프, 노즐 및 레귤레이터로 구성된 장치를 구성하고 컨트롤러를 제작 통합하여 분무 시스템을 개발하였다. 개별 노즐별로 ON/OFF에 의한 변량 살포가 가능하도록 각 노즐별로 레귤레이터를 장착하였다. 정밀 방제용 이동식 차량을 제작하고 노즐별로 ON-OFF 제어가 가능한 살포장치를 부착하였으며, 알고리즘을 통합하여 정밀방제 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 영상 획득 $\longrightarrow$ DGPS 좌표 획득 $\longrightarrow$ 자이로 컴파스 데이터 획득 $\longrightarrow$ 데이터베이스로부터 작물의 위치정보 획득 $\longrightarrow$ 영상처리를 이용한 방제요구부위 검출 $\longrightarrow$ 노즐별 개별 방제 작업이 순서적으로 반복해서 진행되었다. 완성된 시스템의 성능 및 안정성을 평가하기 위해서 서울대학교 부속 과수원에서 무를 대상으로 개발된 시스템을 검증하였다. 개발된 시스템은 RS-232C 통신을 이용하여 데이터의 전송을 수행할 수 있었으며, 순차적인 진행이 가능하도록 통합 프로그램을 제작하였으며, 검증 결과 정밀방제의 가능성을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.585-586
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• 2020

공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습 대신 강화 학습을 사용한다면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.331-337
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• 2021

정보통신기술과 융합된 스마트팜의 도입은 농업 분야의 생산성을 높이고 경쟁력을 강화하고 있다. 각종 센서를 통한 환경 모니터링과 이를 통한 재배 환경의 자동제어가 가능하며 원격제어를 지원하는 기술들이 개발되어 보급되었고, 스마트팜에서 생성된 데이터를 이용하여 스마트팜 기술의 고도화를 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트팜의 환경 및 제어 데이터를 이용하여 스마트팜의 에너지 소비를 줄이기 위한 환경 제어 방법을 제안한다. 누적된 환경 데이터를 이용하여 환경 예측 모델을 만들고, 다중 환경 요소를 고려하여 주어진 상황에서 에너지 소비를 최소화할 수 있는 제어 방식을 선택함으로써 독립적 환경 제어 방식과 비교해 에너지 사용량을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 예측 모델의 고도화와 복합제어 알고리즘의 개선 통하여 더 높은 에너지 효율을 얻기 위한 연구가 필요할 것으로 보인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1819-1824
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• 2018

본 논문에서는 사용자의 스트레스 해소와 주의력 향상에 도움이 될 수 있는 ASMR(autonomous sensory meridian response) 콘텐츠 제어 기법을 제안한다. 제안된 기법은 뇌파 측정 디바이스로부터 EEG(electroencephalography), 집중도, 명상도, 눈 깜빡임 데이터를 측정하고 안드로이드 IoT(internet of things) 앱을 통해 oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버 플랫폼으로 전송한다. 서버 플랫폼에 수집된 EEG, 집중도 및 명상도 데이터를 사용하여 사용자의 정신건강상태를 분류하기 위한 SVM(support vector machine) 모델을 생성하고, 이 모델을 통해 분류된 사용자의 정신건강상태와 눈 깜빡임 데이터에 따라 ASMR 콘텐츠를 제어한다. 데이터 사용형태에 따라 SVM 모델을 비교한 결과, 집중도와 명상도 데이터를 사용하는 SVM 모델이 85.7%의 정확도를 나타내었고 이 SVM 모델이 분류한 정신건강상태와 눈 깜빡임 데이터의 변화에 따라 ASMR 콘텐츠 제어 알고리즘이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.137-137
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• 2017

현재 상용화되어 있는 온실 환경제어시스템의 S/W 및 H/W는 서로 호환이 되지 않아 농민들이 원하는 맞춤형 복합 환경 제어시스템을 운영하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 다양한 제어알고리즘 및 장비를 적용시킬 수 있는 호환성이 향상된 온실 환경 제어인터페이스 모듈 성능평가를 목표로 한다. 센서 및 제어 인터페이스 모듈 성능평가를 위해 사용된 제어 시스템은 8 bit MCU가 적용된 전용 개발보드를 사용하였고, RS-232 통신 케이블을 사용하여 온실 환경 측정 데이터 값을 PC에서 수신할 수 있도록 하였다. 또한, 창개폐기, 환풍기를 사용하여 온실 내부 온/습도 환경조성을 하였다. 실험은 정오부터 제어장비를 작동시킨 후 1시간 간격으로 총 3시간 동안의 온실 내 온/습도의 변화량을 계측하였다. 3시간 중 1시간동안의 온/습도 값의 변화량을 계측한 결과 평균값은 각각 $33.21^{\circ}C$, 34.94%이었고 표준편차는 각각 $1.44^{\circ}C$, 2.74% 이었다. 제어 알고리즘은 단순한 ON/OFF 방법을 사용 하였고 총 2가지 제어장비를 사용하였으며 모두 정상 작동 하였다. 1시간동안 온실의 온도는 $30^{\circ}C{\sim}35^{\circ}C$사이를 유지하였으며, 습도는 30%~ 40% 사이로 최초 실험 목표였던 온실 내부의 온/습도 범위를 유지하였다. 이번 실험은 ON/OFF 방법의 제어 알고리즘을 사용하였지만 더욱 정밀한 온실 환경제어를 위하여 PID, 퍼지 제어 알고리즘을 추가하여 기상환경에 따른 제어범위를 더욱 세밀화 할 수 있도록 설계한다면 제어장비에 대한 효율성이 향상될 것이라 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.449-456
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• 2019

본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면 이동로봇의 구성과 이러한 임베디드 환경에 적합하고 기계학습에 기반한 벽면 균열 자동 검출 알고리즘의 성능 비교에 관한 연구이다. 임베디드 시스템 환경에서 객체 학습을 위해 YOLO 등 최근에 시도된 학습 방법들을 적용하여 성능을 비교, 검토하였으며 기존의 에지 검출 알고리즘들과도 성능을 비교하였다. 결국, 본 연구에서는 균열검출을 잘하며 임베디드 환경에도 적합한 최적의 기계학습방법을 선택하고 기존 방법과 성능을 비교하여 우수성을 제시하였다. 또한, 검출된 균열의 영상을 저장하고 위치 정보를 추정하여 균열에 대한 정보를 관리자 기기로 전송하는 지능적인 문제해결 기능을 구축하였다.