• 방송공학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.70-77
• /
• 2017

다양한 사람계수 측정 방법중에서 동적 관심점을 이용하는 지도-기반 기법은 우수한 성능을 보여준다. 그러나 정적인 사람의 계수측정은 정적 관심점이 배경에 포함되기 때문에 어려움이 있다. 계수에 정적인 사람을 포함하기 위해서 정적인 사람이 정적점과 배경을 구별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 동적 및 정적 점들을 고려하는 사람계수 방법을 제안한다. 제안방법은 모션정보를 활용하여 두 점을 분리한다. 그러면 정적인 사람의 정적점들은 전경 마스크 처리 및 점 패턴 분석를 하여 분류된다. 실험결과에서는 제안 방법이 정적인 사람을 계수에 포함하기 때문에 보다 정확한 사람계수 값을 얻는다. 또한 배경 갱신을 이용함으로써 배경 변화에 따른 정적점 오분류 문제를 해결한다.

• 한국윤활학회:학술대회논문집
• /
• 한국윤활학회 1992년도 제15회 학술강연회초록집
• /
• pp.60-65
• /
• 1992

액정은 합성에 의해서 만들어지는 고분자 화합물로서 액체와 고체결정의 중간적인 특성을 갖는 물질이다. 따라서 액체와 같이 점도를 갖고 유동하며 고체와 같이 외부하중에 대하여는 탄성변형을 하므로 일반 윤활유보다 월등한 윤활특성이 기대된다. 액정은 분자배열에 따라 smectics, cholesterics, Nematics의 세종류로 나뉘어지며 Smectics는 다시 Smectic A, Smectic C등으로 분류되며 관심대상은 Smectic A이다. 본 연구에서는 평판 슬라이더 베어링의 간극에 액정층이 형성되어있을때 액정의 탄성계수, 침투계수 및 벌어짐계수가 베어링부하, 액정층의 유동현상등에 미치는 영향을 비선형 유한 요소법을 사용하여 해석하고 레이놀즈 이론해와 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.613-615
• /
• 2011

본 논문에서는 켑스트럼 계수를 이용하여 음성인식을 하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사람이 발성한 음성을 두 영역의 켑스트럼 계수로 분리한 후에, 신경회로망을 사용하여 음성인식을 하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 오차가 거의 없어지는 일정 기간 동안 네트워크를 학습시킨 후에 신경회로망의 학습 데이터와는 다른 새로운 음성이 신경회로망에 입력된 경우에 대하여 각 음성 구간에서 분류가 가능한 모음검출을 위한 음성인식 시스템을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.727-732
• /
• 2012

본 논문은 DCT, DWT와 역전파 신경망을 이용하여 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 심전도 신호로부터 정상파와 부정맥 분류를 제안하였다. 역전파 신경망에 사용할 특징입력을 추출하기 위해 첫 번째 단계에서는 DCT 변환을 이용하여 15개의 계수를 선택하였다. 두 번째 단계에서는 DWT 변환 후 각 detail 계수들의 최대값, 최소값, 평균, 분산, 표준편차를 추출하였다. 역전파 신경망은 55개의 특징입력을 이용하여 정상파와 부정맥 파형을 분류하였고, 98.8%의 분류 성능을 나타냈다.

• 한국지반환경공학회 논문집
• /
• 제13권4호
• /
• pp.13-26
• /
• 2012

암반으로 이루어진 지반에 지하철, 철도, 도로터널 및 지하 저장소 등 지하공간을 적극 활용하기 위해서는 암반의 특성을 고려한 물성치를 확보하는 것이 중요하다. 모든 현장에서는 직접적으로 암반의 변형계수를 측정하여 설계에 반영하는 것이 바람직하나, 방대한 암반지반에 대한 변형계수 물성치를 확보하기 위해 계측을 실시하는 것은 난해한 실정이다. 따라서, 일반적으로 터널설계 시 RQD, RMR 등을 이용하여 선행연구자들이 제안한 식을 많이 이용하고 있다. 그러나 이들 제안식들의 경우 대부분이 해외사례연구를 통한 경험식이므로 국내 암반의 강도 및 변형특성에 맞는 변형계수를 추정해 내는 데에는 제한이 있을 것으로 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 기존에 쓰여지고 있는 경험식의 적용성을 고찰하기 위하여 RMR법에 의해 암반을 분류한 국내현장 7개소를 선정하여 공내재하시험에 의한 실측값과 경험식에 의한 산정된 변형계수를 비교하여 그 상관관계를 규명하고자 하였다. 공내재하시험에 의한 실측값과 선행연구자들에 의해 제안된 식으로 산정된 변형계수의 비교 결과, RMR지수가 50 이상인 경우에는 실측값과 제안식에 의해 산정된 암반의 변형계수가 상관성이 없는 분포를 보였다. 반면 RMR 지수가 50 이하인 경우에는 편마암, 화강암, 화강편마암은 기존의 제안식과 유사한 경향을 나타내었고, 셰일 및 사암 등 일반퇴적암의 경우는 상관성이 없는 것으로 나타나 적용이 난해할 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제37권2호
• /
• pp.28-38
• /
• 2000

본 논문에서는 DCT 계수특성을 이용한 도메인 분류방법과 부분 탐색방법을 사용한 프랙탈 압축방법을 제안한다 일반적으로 프랙탈 영상 부호화 방법은 레인지 블록과 매칭되는 도메인을 탐색하는데 많은 시간이 걸리는 문제점을 갖는다 이를 해결하기위해 DCT계수 특성을 이용하여 4가지 영역으로 분류하여 탐색을 함으로서 시간복잡도를 해결하고, 분류된 특성에 따라 적합한 부호화 과정을 수행한다 프랙탈 영상의 압축율은 레인지 블록의 개수에 의해 결정되므로, 도메인 영역의 데이터와 레인지 영역의 데이터 매칭을 부분 탐색 과정을 통해 큰 레인지 영역에서 수행되게 유도함으로써 영상의 압축율을 높일 수 있었다 이때 DCT계수의 특성을 이용해 부분 탐색의 방향과 거리를 결정하므로써 부분 탐색의 시간 복잡도를 줄였다 제안한 알고리듬을 실제 영상에 적용하여 실험한 결과, 기존 알고리듬의 결과에 비하여 화질은 1 dB, 압축율은 0 806 이상의 향상된 결과를 얻었다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.28-37
• /
• 2019

본 논문에서는 임펄스 무선-초광대역(impulse-radio ultra wideband: IR-UWB) 레이다를 이용하여, 특정 공간 내 존재하는 인원들의 계수를 실시간으로 추정하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 정확한 인원 계수 추정을 수행하기 위해 학습 기반의 분류 기법을 사용한다. 즉, 인원수에 의해 달라지는 반사 신호의 패턴에 따라 특징 벡터 데이터베이스(feature vector database)를 형성하고, 형성된 데이터베이스를 이용하여 분류기(classifier)를 학습시킨다. 학습된 분류기를 통해 새로운 신호 수신 시 자동으로 인원 계수 추정을 수행할 수 있다. 실내 환경에서 0명부터 10명까지 변하는 사람들을 실시간으로 추정함으로써, 본 논문에서 제안된 시스템의 효용성을 검증하였다.

• 건축구조
• /
• 제12권5호
• /
• pp.37-40
• /
• 2005

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.435-442
• /
• 1999

본 연구에서는 PVC를 분류하기 위하여 웨이브렛 계수를 기반으로 하는 fuzzy-ART 네트워크를 설계하였다. 설계된 네트워크는 feature를 추출하는 부분과 fuzzy-ART 네트워크를 학습시키는 부분으로 구성된다. 우선 feature의 문턱치 구간을 설정하기 위하여 심전도 신호의 QRS를 검출하였고, 검출된 QRS는 Haar 웨이브렛을 이용한 웨이브렛 변환에 의해 주파수 분할하였다. 분할된 주파수 중에서 입력 feature를 추출하기 위하여 저주파 영역의 6번째 계수(D6)만을 선택하였다. D6신호는 입력 feature를 구성하기 위한 문턱치를 적용하여 fuzzy-ART 네트워크의 2진수 입력 feature로 전환하였고, PVC를 분류하기 위하여 fuzzy-ART네트워크를 학습시켰다. 본 연구의 성능을 평가하기 위하여 PVC가 포함된 MIT/BIH 데이터 베이스가 사용되었으며, fuzzy-ART 네트워크의 분류성능은 96.25%이었다.

• 터널과지하공간
• /
• 제18권6호
• /
• pp.408-417
• /
• 2008

RMR, Q 등의 암반분류법들은 평가 요소 및 적용에 있어 특징적인 차이를 가지고 있어서 이들 암반분류법의 상관성 및 호환성 분석에 있어서는 평가 요소들의 특성별 그룹화 및 평가 요소간의 상관관계 즉, 친숙도 관계가 정확히 규정되어야 한다. 본 연구에서는 현장지반조사를 통해 획득한 RMR 및 Q 자료를 이용하여 암반분류법의 평가 요소 및 두 분류법 상호간의 상관관계를 분석하였다. 이로부터 평가 요소간 상관관계 매트릭스 및 평가 요소간 상관계수를 등급화 한 친숙도 관계 매트릭스를 도출하였다. 이 친숙도 관계 매트릭스는 보다 다양한 지반 물성 요소를 포함하여 종합적 친숙도 관계 네트워크로 확장할 수가 있으며, RMR 및 Q 암반분류법의 평가 요소 상호간 밀접성이나 호환성을 파악하고 주어진 평가 요소 정보로부터 미 획득된 다른 요소의 추정 또는 변환 및 그 신뢰 정도를 파악하는데 이용될 수 있다.