• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.748-753
• /
• 2012

본 논문에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 3차원 스캐너를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 설계한다. 일반적으로 2차원 영상을 이용한 얼굴인식 시스템은 사진의 명암도를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하게 된다. 그렇기 때문에 빛이나 조명, 또는 얼굴 포즈와 같은 환경 변화들은 시스템의 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서 제안된 얼굴인식 알고리즘은 2차원 얼굴인식 시스템의 한계를 극복하기 위하여 3차원 스캐너를 사용하여 설계한다. 먼저 3차원 스캐너를 이용하여 얼굴 형상을 스캔하고 스캔된 얼굴 형상은 포즈 보상 과정을 통하여 정면으로 변환된다. 그 후에 Point Signature 기법을 사용하여 얼굴의 깊이 정보를 추출하고 마지막으로 고차원 패턴인식 문제에 대한 해결을 위하여 최적화된 pRBFNNs (Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 모델을 사용하여 인식성능을 확인한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제40권4호
• /
• pp.270-277
• /
• 2021

강력초음파 분야에 있어서, 트랜스듀서의 고정을 위한 프렌지의 위치설정은 트랜스듀서의 변환효율에 큰 영향을 주는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서의 공진모드에 따른 프렌지의 설치 위치를 결정하기 위한 실험적 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 반원형 쐐기 형태의 지그를 제작하여 트랜스듀서의 측면을 따라 이동하며 지그에 일정한 압력을 가한 후 트랜스듀서의 진동특성을 분석하였다. 압력을 가하는 위치에 따른 트랜스듀서의 입력 어드미턴스의 변화를 분석하여 프렌지의 최적의 위치를 결정할 수 있었다. 이 위치들은 메이슨 등가회로를 적용하여 계산한 공진 주파수 및 전송선로 모델 해석으로부터 계산한 각 공진 모드에 대한 입자속도 분포로부터 예측한 진동 모드의 절의 위치와 좋은 대응을 보이고 있어 본 연구에서 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.20-25
• /
• 2021

본 논문은 Deep-learning 기반의 검출모델을 이용하여 연속적으로 입력되는 비디오 이미지 내의 해당 대상체를 의미별로 분류해야하는 문제에 대한 구현방법에 관한 논문이다. 기존의 대상체 검출모델은 Deep-learning 기반의 검출모델로서 유사한 대상체 분류를 위해서는 방대한 DATA의 수집과 기계학습과정을 통해서 가능했다. 대상체 검출모델의 구조개선을 통한 유사물체의 인식 및 분류를 위하여 기존의 검출모델을 이용한 분류 문제를 분석하고 처리구조를 변경하여 개선된 비전처리 모듈개발을 통해 이를 기존 인식모델에 접목함으로써 대상체에 대한 인식모델을 구현하였으며, 대상체의 분류를 위하여 검출모델의 구조변경을 통해 고유성과 유사성을 정의하고 이를 검출모델에 적용하였다. 실제 축구경기 영상을 이용하여 대상체의 특징점을 분류의 기준으로 설정하여 실시간으로 분류문제를 해결하여 인식모델의 활용성 검증을 통해 산업에서의 활용도를 확인하였다. 기존의 검출모델과 새롭게 구성한 인식모델을 활용하여 실시간 이미지를 색상과 강도의 구분이 용이한 HSV의 칼라공간으로 변환하는 비전기술을 이용하여 기존모델과 비교 검증하였고, 조도 및 노이즈 환경에서도 높은 검출률을 확보할 수 있는 실시간 환경의 인식모델 최적화를 위한 선행연구를 수행하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권11호
• /
• pp.463-470
• /
• 2021

중국의 둔황 벽화는 자연과 인위적인 요소로 인하여 점점 퇴화되고 있으며 중국 둔황 벽화에 대한 보호연구는 1990년부터 벽화의 디지털 트랜스포메이션을 실시하였다. 그러나 값비싼 연구비용이 필요하고 대부분 관람객들은 디지털미디어에서 관람을 수동적으로 받아들이며 메타버스형 참여가 부족했다고 판단된다. 본 연구는 둔황 고굴 벽화를 연구범위로 정하고, 메타버스를 위해 COSPACES EDU 플랫폼에서 프로토타입을 제작하였다. 둔황벽화를 3차원으로 변환시키고 동굴모형에 이미지를 매핑하여 관광과 교육을 위한 코블록스 블록을 개발하는 등의 절차를 통하여 구현하였다. 또한 사례 연구를 통해 비싼 개발비용을 사용하지 않는 구체적인 방법론을 제시하여 몰입형 둔황벽화 세계를 쉽게 구축하고 관광 콘텐츠와 교육효과를 높이기 위한 프로세스를 개발 제안하였다. 그리고 100개의 유저 체험 설문 피드백을 기준으로 개선해야 할 연구 방향은 문화제 디테일에 대한 퀄리티를 강화하는 것으로 나타났다. 향후 연구를 통해 이를 보완, 최적화해야 할 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.77-84
• /
• 2022

본 논문에서는 새로운 비지도 특징 선별 기법을 제안한다. 기존 비지도 방식의 특징 선별 기법들은 특징을 선별하기 위해 가상의 레이블 데이터를 정하고 주어진 데이터를 이 레이블 데이터에 사영하는 회귀 분석 방식으로 특징을 선별하였다. 하지만 가상의 레이블은 데이터로부터 생성되기 때문에 사영된 공간이 비슷하게 형성될 수 있다. 따라서 기존의 방법들에서는 제한된 공간에서만 특징이 선택될 수 있었다. 이를 해소하기 위해 본 논문에서는 직교 사영과 저랭크 근사를 이용하여 특징을 선별한다. 이 문제를 해소하기 위해 가상의 레이블을 직교 사영하고 이 공간에 데이터를 사영할 수 있도록 한다. 이를 통해 더 주요한 특징 선별을 기대할 수 있다. 그리고 사영을 위한 변환 행렬에 저랭크 제한을 두어 더 효과적으로 저차원 공간의 특징을 선별할 수 있도록 한다. 이 목표를 달성하기 위해 본 논문에서는 비용 함수를 설계하고 효율적인 최적화 방법을 제안한다. 여섯 개의 데이터에 대한 실험 결과는 제안된 방법이 대부분의 경우 기존의 비지도 특징 선별 기법보다 좋은 성능을 보여주었다.

• 공업화학
• /
• 제33권1호
• /
• pp.103-108
• /
• 2022

본 연구에서는 아이소소바이드(1,4:3,6-dianhydro-D-glucitol)로부터 그에 상응하는 아이소소바이드-디케톤[2,6-dioxabicyclo(3,3,0)octan-4,8-one]으로의 높은 선택적 전환을 통한 효율적인 루테늄/템포/나이트레이트 촉매 시스템 개발에 대해 보고한다. 미래의 제조 공정에서의 중요한 플랫폼 화합물 중 하나는 아이소소바이드이다. 오랜 시간 동안, TEMPO(2,2,6,6-tetramethylpiperidine-N-oxyl)는 알코올을 카보닐 화합물로 변환하는데 사용되어 왔다. 본 화학 반응에서는 산소 1atm 압력하에, Ru (10 mol%), TEMPO (5 mol%), 질산나트륨(0.03 mmol) 그리고 아이소소바이드(0.5 mmol)를 용매 아세트산(3 ml)을 사용하여 최적화되었다. 이러한 촉매 시스템은 이중 산화 촉매 반응 메커니즘에 대한 가능성뿐만 아니라, 생성물에 대한 원하는 반응물의 높은 선택성(> 97%)과 수율(87%)을 보여주었다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제31권6호
• /
• pp.1137-1148
• /
• 2021

CSIDH 기반 암호를 구현하는 데 있어서 가장 큰 단점은 Velu 공식을 활용하여 isogeny를 연산하기 위해 작은 소수 위수를 가지는 커널의 생성점을 선택하는 부분이다. 이 과정은 작은 위수의 경우 실패확률이 크기 때문에 연산량이 많이 들어서, 최근에 radical isogeny를 사용하는 부분에 관한 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 CSIDH기반 암호 구현에 있어서 radical isogeny를 사용하는 최적 방안에 대해 제시한다. 본 논문에서는 Montgomery 곡선과 Tate 곡선 사이의 변환을 최적하였으며, 2-, 3-, 5-, 7-isogeny에 대한 공식을 최적화하였다. 본 논문의 결과, CSIDH-512의 경우 radical isogeny를 7차까지 사용할 경우 기존 constant-time CSIDH에 비해서 15.3% 빠른 결과를 얻을 수 있었다. CSIDH-4096의 경우 radical isogeny를 2차까지 사용하는 것이 최적이라는 결론을 얻을 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.486-486
• /
• 2023

하수처리장 내 생물반응조에서는 유기물을 제거하거나 질산화(Nitrification) 반응을 일으키기 위하여 산소를 요구하고 있으며, 필요한 산소는 송풍기 운영을 통해 공급하고 있는 상황이다. 질산화 반응을 일으키기 위해서 처리장 내 일정 이상의 산소가 수중에 공급되어야 한다. 생물반응조내 용존산소가 부족할 경우 활성슬러지의 침전성이 저해되어 오염물질 저감 효율이 떨어지게 되며, 과도한 산소가 공급되어도 수처리의 효율은 개선되지 않으며 반응에 사용되지 않은 산소들은 대기중으로 방출된다. 또한 유입수질에 따라 실시간으로 반응조 내 필요한 산소는 달라지게 되므로 유입수질에 맞는 효율적인 하수처리장 운영이 요구되고 있다. 하수처리장 내 적절한 산소를 공급하기 위하여 많은 연구들이 활발하게 진행되어 왔으나 실제생물학적 처리시 요구되는 산소의 양을 산정할 수 있는 한계점을 지니고 있으며, 하수 성분, 용량과 같은 환경에 따라 차이를 보이고 있어 범용적으로 사용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 적용 한계점을 극복하기 위하여 하수도 설계 시 사용되어지고 있는 하수도 시설기준의 산소요구량 및 공기공급량 산정식을 통하여 유입수질에 따라 실제 하수처리장에 필요한 산소요구량 & 공기공급량을 산정하는 시스템을 개발하고자 하였다. 하수도 설계기준의 여러 가지 수식을 실제 하수처리장 내 필요한 요소로 변환시켜 범용적으로 사용가능한 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 하수처리장 송풍량 산정 시스템 적용에 따른 송풍량 절감 효율을 비교분석하기 위하여 2021년 A하수처리장의 4월 월간 데이터를 활용하여 하수처리장에서 필요한 송풍량을 산정하여 실제 사용된 송풍량과 비교 분석하여 송풍량 절감 효율을 분석하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 실제 하수처리장 내 송풍량 산정 시스템을 도입하게 된다면 운전자 경험에 의존하고 있는 수동적인 제어 방식에서 벗어나 자율 제어를 통한 효율적인 하수처리장을 운영할 수 있어 송풍량 절감 및 탄소중립에도 이바지 할 수 있을 것이라고 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.279-290
• /
• 2022

초전도 한류기는 초전도 전이를 이용하여 전류를 제어하는 전력기기로, 수 msec 이내에 고장전류를 정상전류로 변환하여 전력계통의 유연성, 안정성 및 신뢰성을 높일 수 있는 기기이다. 고온초전도 선재는 상전이 속도가 빠르고 임계전류밀도가 높으며 교류손실이 적어 초전도 한류기에 적합한 소재이지만 최적화 연구가 부족함에 따라 고온초전도 선재 특성에 의존하는 기존 방식은 한류소자의 설계, 투입 선재의 양 등에 있어 비효율적이다. 따라서 초전도 한류기에 적합한 선재를 개발하기 위해 임계전류 균일도 향상, 최적의 안정화재 재료 선정 및 균일 적층 기술 개발 연구가 수행되었다. 본 연구를 통하여 개발된 고온 초전도 선재는 710m 길이에서 평균 804 A/12mm-w의 임계전류를 가지는 선재제조 기술을 확보함에 따라 효율성 향상, 비용 절감 및 크기 축소로 경제적 성과를 확보할 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.357-363
• /
• 2023

다양한 신호가 혼합된 수중 신호로부터 각각의 신호를 분리하는 기술은 오랫동안 연구되어왔지만, 낮은 품질의 수중 신호의 특성 상 쉽게 해결되지 않는 문제이다. 현재 주로 사용되는 방법은 Short-time Fourier transform을 사용하여 수신된 음향신호의 스펙트로그램을 얻은 뒤, 주파수의 특성을 분석하여 신호를 분리하는 기술이다. 하지만 매개변수의 최적화가 까다롭고, 스펙트로그램으로 변환하는 과정에서 위상 정보들이 손실되는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 긴 시계열 신호 처리에서 좋은 성능을 보인 Dual-path Recurrent Neural Network을 기반으로, 다중 채널 센서로부터 생성된 입력신호인 3차원 텐서를 처리할 수 있도록 변형된 Tripple-path Recurrent Neural Network을 제안한다. 제안하는 기술은 먼저 다중 채널 입력 신호를 짧은 조각으로 분할하고 조각 내 신호 간, 구성된 조각간, 그리고 채널 신호 간의 각각의 관계를 고려한 3차원 텐서를 생성하여 로컬 및 글로벌 특성을 학습한다. 제안된 기법은, 기존 방법에 비해 개선된 Root Mean Square Error 값과 Scale Invariant Signal to Noise Ratio을 가짐을 확인하였다.