• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.320-321
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• 2022

부두 내 컨테이너를 적재하는 과정에서 정렬 상태가 부정확한 경우 강풍으로 인한 안전사고가 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 컨테이너 안전사고를 예방하기 위한 딥러닝 기반의 컨테이너 정렬 상태 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 정렬을 분류하는 기준을 제시하고 YOLO 기반의 모델을 구현했다. 추론 속도, 검출 정확도, 분류 정확도를 기준으로 각 모델의 성능을 평가했으며 성능 결과는 YOLOv4모델이 YOLOv3모델에 비해서 추론 속도는 느리지만, 검출 정확도와 분류 정확도는 높음을 보인다.

• 에너지공학
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• 제4권1호
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• pp.23-30
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• 1995

분류층 가스화기 설계를 위한 일차연구로서 가스화기 종횡비, 주입方法, 선회강도 및 주입속도 등에 따른 비반응 난류장 특성을 수치해석적 방법에 의해 파악하였다. 수치해석은 검사체적에 기초한 Patankar의 유한차분방법을 이용하였으며 압력과 속도의 연계문제는 SIMPLEC 알고리즘을, 레이놀즈 전단력은 K- 난류모델을 사용하였다. 입자궤적 계산은 공기역학적 향력만을 고려하였으며 비선형적인 공기저항력에 의한 난류변동상관모델은 고려치 않았다. 이차공기 주입방법(parallell injection과 nonparallel 3$0^{\circ}C$ imjection)에 따른 수치해석을 수행하여 Ar tracer의 질량분율 및 기타 속도에 대한 實驗資料와 비교하여 만족할 만한 結果를 얻었다. 나아가서 假想的인 가스화기 모델을 대상으로 가스화기의 종횡비, 선회강도, 주입속도 및 주입각 등에 따른 와류 形成 위치 등을 포함한 유동장 특성 및 입도에 따른 궤적분석을 시도하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.912-919
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• 1990

본 연구에서는 다중선회연소기의 원리에 기초하여 속도차가 있는 두 공기류의 전단층에 기체연료를 분출하여 연소시키면 연료가 두 공기류 사이에 유입되므로 연료 가 산화제의 접촉면적이 증대되고 또한 난류혼합속도가 큰 영역으로 연료가 유입되므 로 혼합효과가 증대되어 고부하연소에 적절한 방식이 될 것으로 생각하여 동축이중공 기분류중의 난류 확산화염에 대해 그 화염구조를 밝히고 이 화염을 실용연소기에 응용 하기 위한 기초자료를 얻는데 목적이 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.207-209
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• 1999

클러스터 분석은 관측의 대상이 되는 집합에 맞는 분류 구조를 생성하는데 이용되는 통계학적인 기술이다. 정보검색 응용에서 전형적으로 발견되는 높은 차원을 가진 많은 데이터 집합을 클러스터하기 위하여, 많은 공간과 시간이 필요하다. SLINK 알고리즘은 O(n2)의 시간과 O(n)의 공간의 성능을 갖으며 점진성을 반영할 수 있는 알고리즘이다. SLINK알고리즘을 이용하여 검색 엔진의 검색결과에 온라인으로 클러스터 분류를 수행하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 상대적으로 높은 정확도와 각 클러스터를 저장하고 표현하는데 있어서의 장점을 제공하며, 상대적으로 느린 수행 속도는 온라인으로 문서들이 다운로드 되는 속도가 느리므로 문제가 되지 않음을 알 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제27권4호
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• pp.230-242
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• 2017

이 연구에서는 국내 토목현장에서 수행된 하향식 탄성파탐사 및 굴절법 탄성파탐사 자료(177개)와 시추조사 시료(1,035개)에 대해 연암과 경암(보통암 포함)으로 분류한 후, 건설표준품셈과 지반조사표준품셈의 탄성파 속도에 의한 암반분류 기준을 비교하였다. 현장에서의 하향식 탄성파탐사 및 굴절법 탄성파탐사에 의한 탄성파 속도는 연암의 경우 1,400~2,900 m/s의 범위로 건설표준품셈 A그룹(1,200~1,900 m/s)과 지반조사표준품셈(1,200~2,500 m/s)의 기준보다 빠르게 나타났으며, 보통암과 경암의 경우 2,300~3,800 m/s의 범위로 기준범위와 유사하게 나타나는 것으로 나타났다. 실내암석시험에서 구해진 연암과 보통암~경암의 탄성파속도 또한 현장 탐사 결과와 유사한 경향을 보이는 것으로 나타났다. 암반 탄성파 속도와 품셈간의 상이점을 품셈이 절대적으로 옳다는 관점에서 본다면, 현장 탄성파 속도의 경우 하부지반의 영향을 받아 속도가 빨라지는 것과 실내암석시험의 경우에는 연암구간에서의 시료선별 시 무결암의 선별에 의한 것으로 여길 수 있다. 반대로 상이점의 원인을 품셈에 오류가 있는 것으로 본다면, 품셈상의 지층경계가 점이적이지 않은 뚜렷한 경계가 인위적으로 설정된 점, 지질 양상이 다른 외국의 기준을 그대로 차용하여 사용한다는 점, 품셈상 지층의 탄성파 속도에 대한 독립된 검증이 이루어지지 않은 점 등의 문제가 있음을 알 수 있다. 이 연구에서는 현장에서의 향후 이러한 검증 연구를 제안하며, 널리 쓰이는 품셈에 의한 지층분류에는 내포된 문제가 있음에 대한 인식이 중요하다.

• 대한기계학회논문집
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• 제9권6호
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• pp.732-742
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• 1985

본 논문에서는 이 2차원 재부착분류(본문에서는 stepped wall jet라 명명함) 유동장을 재부착상류 부분, 재부착점 근방, 재부착 이후의 재발전 벽면분류 지역의 세 영역으로 구분하여 재부착 길이, 평균속도, 벽면정압을 측정하고 on-line에 의한 디지 틀 데이터 처리기법을 이용하여 난류강도, 레이놀즈 전단응력, 속도의 3승적(triple velocity product), integral length scale, Taylor's microscale 등을 실험적으로 구 하여 재부착 상류 부분에서는 자유분류와 비교하고, 재부착 이후에서는 2차원 벽면분 류와 비교하기로 한다.그리하여 초기 교란을 받는 분류가 벽면에 재부착하여 2차원 벽면분류로 재발전되어 가는 과정에 있어서의 평균 유동장과 급격한 변화를 갖는 난류 특성을 상세히 조사하여, 보다 일반적으로 적용될 수 있는 난류모델을 개발함에 있어 서 실험적인 자료를 제공하고자 한다. Fig. 1은 본 실험의 유동장에 대한 개약도를 보여주고 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권6D호
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• pp.685-691
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• 2009

본 연구는 다양한 기상 요인의 영향 정도에 따른 속도 변화를 분석하여 고속도로의 교통상황 분류를 목적으로 하였다. 서해대교의 RWIS와 VDS 자료를 활용하여 요인분석한 결과 교통상황에 영향을 주는 기상요인은 날씨, 온도, 시정거리로 나타났다. 각 요인에 따른 교통상황을 분류하기 위해 요인별로 분산분석을 실시한 결과 날씨는 맑음과 강우, 온도는 $5^{\circ}C$ 이하와 이상, 시정거리는 강우 시에만 10km 이하와 이상으로 분류되어 총 5개 유형의 교통상황으로 분류되었다. 보다 원활한 교통관리를 위해 각 상황별로 교통량-속도 모형을 추정하였으나 분석자료의 부족으로 설명력은 다소 낮게 나타났다. 그러나 장기간의 자료를 본 연구에서 제시된 분석과정에 입각하여 분석할 경우 기상요인에 따른 유형별 교통관리가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.483-488
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• 2015

본 논문에서는 질감분류를 위해 블록영상 내에서 인접 화소사이의 다차원 명암차이를 이용한 local binary pattern(LBP) 기법을 제안한다. 여기서 블록영상 내 화소 간 명암차는 4방향(세로, 가로, 대각, 역대각) 각각의 인접 화소 간 밝기변화를 고려한 것으로 영상의 질감분류에 이용되는 히스토그램의 레벨수를 감소시켜 계산 부하를 줄이기 위함이다. 또한 블록 내 명암관계를 이진패턴으로 나타낸 것으로 영상의 국부적 속성을 더욱 더 정확하게 반영하여 효과적인 질감분류를 가능하게 함이다. 제안된 기법을 128*128 픽셀의 그레이 영상 USC Texture Mosaic #2을 대상으로 크기와 질감이 다른 24개의 블록영상 각각을 분류하는 실험결과, 기존의 LBP에 비해 빠른 분류속도를 가지며, 임의 크기 블록영상의 분류도 가능함을 확인하였다. 특히 블록영상의 크기가 증가할수록 히스토그램의 레벨 감소폭이 더욱 더 크게 되어 분류속도의 개선정도도 증가함을 알 수 있다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제6권2호
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• pp.137-146
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• 2002

목적: 본 논문에서는 신경망을 이용한 자기공명영상의 분류에 있어 결정론적 이완 방법(deterministic relaxation)과 응집 군집화(agglomerative clustering) 방법에 의한 개선된 영상 분류방법을 제시한다. 제안된 방법은 신경망을 이용한 영상의 분류시 지역적 최소치로의 수렴문제와 입력 패턴의 증대로 인하여 수렴 속가 늦어지는 문제를 해결한다. 대상 및 방법: 신경망을 이용한 영상의 분류는 지역적 계산과 병렬 계산이 가능한 특성을 갖고 있어 기존의 통계적 방법을 대신하는 방법으로 주목을 받고 있다. 그러나 일반적으로 신경망에 의한 분류알고리즘이 지닌 문제점의 하나는 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하지 않고 지역적 최소치로도 수렴할 수 있다는 점이고, 또 다른 문제점은 반복수렴을 수행하는 에너지함수의 수렴속도가 너무 늦다는 점이다. 따라서 지역적 최소치로의 수렴을 방지하고 전역적 최소치로의 수렴속도를 가속화시키기 위하여 본 논문에서는 결정적 이완 알고리즘의 하나인 MFA(Mean Field Annealing) 방법을 적용하여 지역적 최소치로의 수렴문제를 해결하는 방법을 제시한다. MFA는 모의 애닐링의 통계적 성질을 변수의 평균값에 적용하는 결정론적인 수정 법칙들로 대신하고, 이러한 평균값을 최소화함으로서 수렴속도를 개선한 방법이다 아울러 신경망이 갖고 있는 문제점인 과다한 클래스 패턴의 생성에 따른 처리속도 지연의 문제점을 해결하기 위하여 응집 군집화 알고리즘을 이용하여 영상을 구성하는 군집을 결정하여 신경망에 입력되는 값을 초기화하여 영상패턴이 증가되는 것을 제한하였다. 결과: 본 논문에서 제시된 응집 군집화 방법 및 결정론적 이완 방법은 신경망에 의한 자기공명영상의 분류 시 발생할 수 있는 지역적 최적 치로의 수렴 문제를 해결하여 전역적 최적화로 신속히 수렴함을 알 수 있었다. 결론: 본 논문에서는 클러스터의 분석과 결정론적 이완 방법에 의하여 신경망에 의한 자기공명영상의 분류결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였으며 실험결과를 통하여 그러한 사실을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.335-342
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• 2001

본 논문은 보로노이 공간분류를 활용하여 원격탐사 영상인식을 위한 다층 신경망 분류기를제안한다. 제안된 다층 신경망 분류기는 보로노이 다각형 영역으로 클래스를 구분하며, 초평면 방정식의 계수를 오류 역전과 학습 초기의 연결 강도, 임계치 그리고 은닉층의 노드 수로 결정한다. 제안된 방법은 오류역전과 학습 알고리즘에서 임의로 정해주던 초기 정보를 사전 분석에 의해 공학적으로 결정함으로써 느린 수렴 속도와 학습실패 등의 단점을 피할 수 있는 장점이 있다. 보로노이 다이어그램에 대한 경계선의 초평면 방정식은 훈련집합의 클래스별 평균값을 구하여 Mathematica 패키지로 계산하였다. 제안된 다층 신경망에 의한 영상분류기의 인식능력을 평가하기 위하여 원격탐사 영상인식에서 자주 활용되는 최소거리 분류 방법과 최대우도 분류 방법으로 처리해서 비교한 결과, 최소거리 분류 방법은 실험화상에 대해 81.4%, 최대우도 부류기에 의한 분류는 87.8%, 제안한 방법은 92.2% 정확성을 가진 분류결과를 나타냈다.