• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.102-108
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• 2011

기존의 선박 내 조명 제어 시스템은 구축의 복잡성, 높은 설치 비용 및 유지 관리 비용 등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 디지털 선박 환경에서 저비용, 고효율의 조명제어 시스템을 설계하였다. 사용자의 생체 정보(맥박, 이완기 혈압, 수축기 혈압, 혈당)를 무선 센서들을 통하여 획득한 후 감성을 인식하여 LED 조명을 제어하는 시스템으로서, 맥박 센서, 혈압 센서, 혈당 센서 등의 입력치를 받아 데이터베이스에 저장한 후 역전파 신경망 알고리즘을 이용하여 감성을 분류한다. 3,000개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 약 88.7%의 정확도를 가졌다. 분류된 감성은 HP(Hewlett-Packard)의 'The Meaning of Color'에서 정해 놓은 20개의 컬러 감성 모델과 비교하여 가장 적절한 출력치를 찾아 적색, 녹색, 청색 LED Lamp에 전류 또는 주파수를 조절하는 방법으로 LED Lamp의 밝기 또는 광색을 조절함으로써 소모 전력을 약 20%로 절감하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.320-328
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• 2005

디지털 시대가 본격화 되면서 가정의 정보가전 기기들이 디지털 가전기기로 바뀌고 이를 하나의 네트워크로 구성하고자 하는 노력들이 홈네트워크(Home Network)와 가정자동화(Home Automation)를 구축하려는 바람으로 일고 있다. 하지만 이 새로운 시스템은 현재의 가정에 도입하기에 엄청난 초기비용과 전문기기의 필요성, 그리고 설치를 위한 까다로운 문제 등 제약사항이 너무나 많다. 또한 가정자동화의 기본 바탕인 자동화 설비기기 의 중요성은 부각되지 않은 채 주요 가전기기의 자동화 기술만 홍보하고 있어 기 건축된 아파트나 가정에서의 가정자동화 시스템의 도입은 다른 세상 이야기와 같다. 본 논문에서는 전문적인 가정자동화기가 아직 갖추어져 있지 않은 범용적인 일반가정에서 PLC 기반의 통신기술을 사용하여 새로운 배선공사 필요 없이 모듈화된 설비기기로의 교체와, 또한 기존의 가전기기를 최대한 활용하여 전용기기 못지않은 가정자동화 시스템을 구축할 수 있는 방향과 방법을 제시하고자 한다. 이로 인해 전체적인 시스템 초기 구축비용 면에서도 저렴해 지고, 쉬운 설치와 사용방법으로 인해 가정자동화 시스템의 보급에 큰 기여를 할 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.595-601
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• 2011

본 논문에서는 영상 정보를 이용하여 로보커 팔위의 역진자의 밸런싱 제어를 한다. 로봇 팔위에 놓인 역진자의 각도는 카메라로 검출하고 검출된 각도 값은 제어기로 귀환되어 오차를 생성한다. 따라서 전체 제어루프는 폐회로 루프를 형성한다. 제어 성능을 높이기 위해 기존 선형제어기에 신경망 제어기를 더하였다. RBF 네트워크의 학습 알고리즘은 FPGA에 설계된 부동소수점 연산이 가능한 디지털 제어기에 의해 수행된다. 실험을 통하여 전체 시스템 성능을 검증하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제44권3호
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• pp.12-22
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• 2007

본 논문에서는 잉여수체계(Residue Number System)를 이용하여 고속의 디지털 신경회로망을 제안하고 이를 구현하기 위한 중요연산부인 고속의 디지털 뉴런프로세서를 설계하였다. 설계된 디지털 뉴런프로세서는 잉여수계를 이용한 MAC 연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산 부로 구성되며, 설계된 회로는 VHDL로 기술하였고 Compass 툴로 합성하였다. 실험결과, 본 논문에서 설계한 디지털 뉴런프로세서는 19.2nsec의 속도를 보였으며, 실수연산기로 설계한 뉴런프로세서에 비하여 약 50%정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계한 뉴런프로세서는 실시간 처리를 요하는 병렬분산처리 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.173-181
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• 2017

본 논문에서는 현재와 이전의 영상 프레임 뿐 만 아니라 영상의 축척과 이전 위치에 주어진 객체의 비율과 위치 추정에 대한 학습 문제로서 사람 추적 문제를 다룬다. 본 논문에서는 회선 신경망 분류기를 이용한 사람 검출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 신경망을 정규화하고 검출 작업을 위한 특징 표현을 자동으로 최적화함으로써 사람 검출의 정확성을 향상시킨다. 제안하는 방법에서는 감시 영상 시스템에서 실시간 영상이 들어오면 제일 먼저 위치를 추정하는 작업을 수행하기 위하여 회선신경망을 학습시킨다. 기존의 다른 학습 방법과 달리 회선신경망은 두쌍의 연속된 영상 프레임으로부터 공간적이고 시간적인 특징을 모두 공동으로 학습시킨다. 회선 신경망에 의해 학습된 특징을 이용하는 SVM 분류기의 정확성은 회선 신경망의 정확성과 일치한다. 이것은 자동적으로 최적화된 특징의 중요성을 확인시켜 준다. 그러나, 회선 신경망을 이용한 사람 객체의 분류에 대한 계산 시간은 사용된 특징의 타입과 관계없이 SVM의 것보다 약 40분의 1정도로 작다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.391-398
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• 2017

본 논문에서는 "퍼지 컨트롤 언어를 이용한 공격 특징 선택기반 네트워크 침입탐지 시스템"[1]과 "RNN을 이용한 공격 분류를 위한 지능형 침입탐지 시스템 모델"[2]의 성능을 비교 하였다. 이 논문에서는 KDD CUP 99 데이터 셋[3]을 이용하여 두 기법의 침입 탐지 성능을 비교하였다. KDD CUP 99 데이터 셋에는 훈련을 위한 데이터 셋과 훈련을 통해 기존의 침입을 탐지 할 수 있는 테스트 데이터 셋이 있다. 또한 훈련 데이터 및 테스트 데이터에 존재 하지 않는 침입의 유형을 탐지할 수 있는가를 테스트 할 수 있는 데이터도 존재한다. 훈련 및 테스트 데이터에서 좋은 침입탐지 성능을 보이는 두 개의 논문을 비교하였다. 비교한 결과 존재하는 침입을 탐지 하는 성능은 우수하지만 기존에 존재하지 않는 침입을 탐지 하는 성능은 부족한 부분이 있다. 공격 유형 중 DoS, Probe, R2L는 퍼지를 이용하는 것이 탐지율이 높았고, U2L은 RNN을 이용하는 것이 탐지율이 높았다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.361-367
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• 2016

기존 디지털 출력 방식의 PIR 센서를 이용한 침입감지 시스템은 사람이 아닌 다른 물체에 대한 침입 탐지 오류가 많았다. 본 논문은 이를 극복하기 위하여 아날로그 출력 방식의 PIR 센서 기반 침입 감지 시스템을 제안한다. 아날로그 방식 PIR 센서는 임계값을 기준으로 이진 출력값 대신, 일정 범위 내의 다양한 전압 준위로 출력값을 내보낸다. 아날로그 PIR 센서를 이용하여 획득된 신호의 샘플링된 신호값으로부터 FFT(Fast Fourier Transform) 또는 MFCC(Mel-frequency cepstrum codfficents)을 이용하여 신호의 주파수 성분을 추출하여, 인공 신경회로망(Artificial Neural Network)의 특징벡터로 사용된다. 다양한 인간의 움직임과 애완동물의 움직임에 대한 신호 패턴들을 학습한 인공 신경회로망을 통해서 침입상황에서 침입한 객체가 사람인지 애완동물인지 판별하게 된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권3호
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• pp.192-201
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• 2002

디지털 형태의 문서가 널리 퍼지고 끊임없이 증가함에 따라 이를 자동으로 가공하고 처리하는 문서 자동분류의 중요성이 널리 인식되고 있다. 최근의 문서 자동분류는 k-최근접 이웃, 결정트리, Support Vector Machine, 신경망 등의 다양한 기계학습 기법을 이용하여 연구되고 있다. 그러나 많은 연구가 잘 조직된 데이타 집합을 이용하여 연구결과를 보여주고 있으며, 실제 문제에의 응용성에는 큰 비중을 두지 않고 있다. 본 논문에서는 문서분류의 응용시스템인 질의 자동응답시스템에 적용할 수 있는 다중분류기 결합 방법을 제안하고 실제 전자우편 문서의 분류문제를 해결한다. 첫째로, 다중신경 망을 이용한 문서분류를 제안한다. 제안한 방법은 최대값 결합, 신경망 결합을 통해 성능의 향상을 가져온다. 둘째로, 여러 분류기의 결합을 통해 문서분류의 성능을 개선한다. 본 논문에서는 투표 결합방법, Borda 결합, 신경망 결합방법 등을 적용하여 여러 분류기의 결합을 수행하였다. 실용 가능성을 분석한 실험결과 90%이상의 정확율을 보여 제안한 방법이 실용적일 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.371-378
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• 2000

본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 X-선 흉부 영상의 병변 검출 시스템을 제안하였다. 집단 신체검사에서 방사선 전문의는 많은 양의 X-선 흥부 영상을 관찰하여 병변 유ㆍ무를 검사한다. 여기서 X-선 흥부 영상에서 병변을 검출하는 일은 매우 많은 시간을 요구하며, 사람이 하기에는 단순하고 지루한 작업이다. 특히, 필름의 크기가 작기 때문에 병변의 진단에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 디지털 영상처리와 신경회로망을 이용하여 X-선 흥부 영상으로부터 병변을 자동으로 검출하는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방법은 영상 픽셀 샘플링(image sampling), 메디언 필터(median filter), 신경회로망을 이용한 영상 등화(image equalization)와 병변 검출 과정을 포함하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.803-806
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• 2024

본 연구는 디지털 기술과 인공지능의 발전을 배경으로, ResNet 모델을 활용하여 얼굴 인식 및 나이 예측 시스템을 개발하고 평가한다. ResNet의 잔차 학습과 스킵 연결 기능은 깊은 신경망에서 발생할 수 있는 기울기 소실 문제를 해결하여 모델의 학습 효율을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 또한 All-Age-Faces Dataset을 이용하여 나이 예측에서 아시아 인종에 대한 편향 없이 고르게 좋은 성능을 보여주는 것을 목표로 한다.