• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.354-359
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• 2013

본 논문을 통해서 우리는 최적화 알고리즘인 binary harmony search (BHS) 알고리즘을 이용하여 unsupervised nonlinear classifier를 구현하는 방안을 제시하였다. 패턴인식을 위한 기계학습이나 뇌파 신호의 분석 과정과 같이 벡터로 표현되는 특징들을 분류하는데 있어 다양한 알고리즘들이 제시되었다. 교사 학습기반의 분류 방식으로는 support vector machine과 같은 기법이 사용되어왔고, 비교사 학습 방법을 통한 분류 기법으로는 fuzzy c-mean (FCM)과 같은 알고리즘들이 사용되어 왔다. 그러나 기존에 사용해 왔던 분류 방법들은 비선형 데이터 분류에 적용하기 힘들거나 교사 학습을 적용하기 위해서 사전정보를 필요로 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 경험적 접근을 통해 공간상에 분포된 벡터 사이의 기하학적 거리를 최소로 만드는 벡터 집합을 선택하고 이를 하나의 클래스로 간주하는 방법을 적용한 분류법을 제시하였다. 비교 대상으로 FCM과 artificial neural network (ANN) 기반의 self-organizing map (SOM)을 제시하였다. 시뮬레이션에는 KEEL machine learing dataset을 사용하였고 그 결과, 제안된 방식이 기존 알고리즘에 비해 더 나은 우수성을 지니고 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권1호
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• pp.19-26
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• 2019

본 논문에서는 기타 타브 악보에서 추출한 프렛 번호를 대상으로 학습 알고리즘의 분류 성능을 비교한다. 타브 악보로부터 세그먼트를 통해 추출된 타브 숫자 데이터는 타브 선과 악보 기호가 포함하기 때문에 레이블링 기법과 비선형 필터를 이용하여 프렛 숫자를 추출한다. 추가적인 데이터 확보를 위해 전처리가 수행된 데이터에 대해 4 방향으로 이동 연산을 수행한다. 선택된 학습 모델은 베이지안 분류기, 지지벡터기기, 프로토타입 기반 학습, 다층 신경망 그리고 합성곱 신경망 모델 등이다. 실험 결과 베이지안 분류기는 85.0% 평균 정확도를 보였고 나머지 분류기는 99.0% 이상의 평균 정확도를 보였다. 일반화 성능과 전처리 단계를 고려 시 합성곱 신경망이 다른 학습 모델들보다 우수하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1065-1074
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• 2007

기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 중 분절 단위 비교 방법은 전역적 비교와 점 단위 비교 방법과 비교하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분절단위 방법 외에 선형판별분석에 의한 매칭방법을 고려한 서명 검증 기법을 제안한다. 최종 검증단계에서 두 개의 독립모델을 효과적으로 융합할 수 있는 확률기반의 베이지안 분류기를 적용하였다 다양한 서명데이타를 이용하여 실험한 결과 제안된 기법은 분절단위 기반 구간분할매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.970-976
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• 2007

본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 다항식 네트워크 패턴 분류기(Polynomial Network Pattern Classifier; PNC)를 설계하고 Particle Swarm Optimization 알고리즘을 이용하여 PNC 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, FCM 클러스터링의 퍼지화 계수(fuzzification Coefficient)를 최적화한다. 제안된 PNC 구조는 FCM 클러스터링에 기반한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. PNC 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 제안된 PNC는 다항식 기반 구조의 퍼지 추론 특성으로 인해 출력 공간상에 비선형 판별 함수(nonlinear discernment function)가 생성되어 분류기로서의 성능을 높인다.

• 감성과학
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• 제20권2호
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• pp.161-170
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• 2017

감정은 학습능력, 행동, 판단력 등 삶의 많은 부분에 영향을 끼치므로 인간의 본질을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 감정은 개인이 느끼는 강도가 다르며, 시각 영상 자극을 통해 감정을 유도하는 경우 감정이 지속적으로 유지되지 않는다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 총 4가지 감정자극(행복, 슬픔, 공포, 보통) 시 생체신호(뇌전도, 맥파, 피부전도도, 피부 온도)를 획득하고, 이로부터 특징을 추출하여 분류기의 입력으로 사용하였다. 감정 패턴을 확률적으로 해석하여 다른 공간으로 매핑시켜주는 역할을 하는 Restricted Boltzmann Machine (RBM)과 Multilayer Neural Network (MNN)의 은닉층 노드를 이용하여 비선형적인 성질의 감정을 구별하는 Deep Belief Network (DBN) 감정 패턴 분류기를 설계하였다. 그 결과, DBN의 정확도(약 94%)는 오류 역전파 알고리즘의 정확도(약 40%)보다 높은 정확도를 가지며 감정 패턴 분류기로서 우수성을 가짐을 확인하였다. 이는 향후 인지과학 및 HCI 분야 등에서 활용 가능할 것으로 사료된다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1996년도 추계학술대회논문집; 한국과학기술회관, 8 Nov. 1996
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• pp.65-70
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• 1996

엔진소음을 소음특성에 따라 분류하면 공력소음(Aerodynamic Noise), 연소소음(Combustion Noise), 기계적인 소음(Mechanical Noise)으로 나눌 수 있으며 소음원의 종류에 따라 분류하면 배기계소음(Exhaust System Noise)으로 나눌 수 있으며 소음원의 종류에 따라 분류하면 배기계소음(Exhaust System Noise), 흡기계소음(Intake System Noise), 냉각계소음(Cooling System Noise), 엔진표면소음(Engine System Noise)등으로 분류할 수 있다. 이러한 여러소음중 엔진 내부의 유동에 의한 흡배기계통으로의 소음방출은 자동차 실 내외 소음의 중요한 문제로 대두되는데, 이를 줄이기 위해 그 동안 소음기 등의 서브시스템의 형태와 그 위치조정에 관한 연구가 수행되어 왔다. 그러나 이것이 비용 또는 성능에 영향을 미치므로 본질적인 소음원을 규명해 내는 것이 필요하게 되었다. 흡배기계의 소음은 엔진의 흡입, 배기행 정시 피스톤의 운동에 의해 팽창 및 압축파 형태의 압력파(pressure wave)로 발생하게 되고, 밸브근방에서는 유동의 박리(separation)에 의해 발생하게 된다. 소음기 등의 서브시스템에서도 유동의 박리에 의해 발생하게 되며 특히 배기행정시 발생하는 압력파는 비선형영역에 있게된다. 흡기소음은 배기에 비해 그 크기가 작아서 그동안 등한시 되어왔으나 이것이 소비자의 불평요인으로 작용하므로써 이에 대한 연구도 활발히 수행되어야 한다. Bender, Bramer[1]는 흡배기계 소음의 외부 방사에 관하여 전반적으로 기술하였고 Sierens등[2]은 흡기계에서 1차원 MOC(Method of Characteristics)방법으로 비정상 유동해석을 하고 실험결과와 비교하였다. J.S.Lamancusa 등[3]은 흡기 소음원을 실험을 통해 예측하였고, 흡기소음도 비선형 거동을 보인다고 밝혔다. Yositaka Nishio 등[4]은 새로운 흡기실험장치를 고안하여 공명기(resonator)의 위치 변화에 의한 저소음 흡기계를 설계 초기단계에서부터 적용하려 하였다. 일반적으로 흡배기계의 복잡한 형상 때문에 대부분 실험을 통해 문제를 해결하려 하였고, 수치해석은 피스톤의 운동을 배제한 단순화한 흡배기계의 정상상태 유동해석이 주를 이루어왔다. Taghaui and Dupont 등[5]은 KIVA코드를 사용하여 흡기포트와 연소실 그리고 밸브의 움직임을 동시에 고려한 수치해석을 도입하였다. 하지만 이들이 밸브의 운동을 고려하기 위해 사용한 이동격자는 격자점은 시간에 따라 변화하지만 그 격자의 수가 일정하게 유지되어 있어서 밸브의 완전개폐를 해석할 수가 없다. 강희정[6]은 단일 실린더와 단일 배기밸브를 갖는 문제로 단순화하여 피스톤과 밸브의 움직임을 고려하므로써 배기행정 후 소음이 어떻게 전파해 나가는가를 연구하였다. 본 연구에서도 최소밸브간격과 최대밸브간격 사이에서만 계산이 가능하나 흡기의 경우는 밸브가 닫힐 때 생기는 압력파가 중요하므로 실린더와 밸브사이에 벽면조건을 주어 밸브의 개폐를 모사하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.481-486
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• 2018

DC 모터는 브러시 구조가 있는 DC 모터와 브러시 구조가 없는 BLDC(Brushless DC) 모터로 분류된다. BLDC 모터는 DC 모터의 브러시가 없이 정류를 전자적으로 수행하는 모터로 BLDC 모터의 속도제어를 대표하는 것은 PI 제어이다. PI 제어기를 이용한 속도제어는 정상상태에 도달하는 응답 특성이 느리다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위해 정상 상태까지 도달하는 시간이 짧고 비선형 제어에도 쉽게 제어가 가능한 FLC(Fuzzy Logic Controller)를 이용해 전압을 가감하는 방식의 전압 제어 속도 제어기 제안하였다. 제시한 퍼지 속도 제어기의 타당성과 유용성은 MATLAB 프로그램의 Simulink를 통해 모의실험으로 입증하였다. 모의실험은 기준 속도를 500rpm, 800rpm, 1500rpm의 3가지 경우로 각각 PI 제어기와 제안한 퍼지 속도 제어기를 실험하였다. 실험 결과 제안한 퍼지 속도 제어기가 30% 정도 개선된 정상 상태 속도 응답 특성을 보이며 PI 제어기에 비해서 빠른 속도 응답 특성을 갖고 있음을 입증하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제21권6호
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• pp.101-115
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• 2005

국내 내륙의 지형 및 지질 특성을 대표하는 두 지역인 경주와 홍성을 대상으로 전단파 속도$(V_s)$ 획득 목적의 현장 탄성파 시험을 포함한 다양한 지반 조사를 실시하여 지반 특성을 평가하고, 이를 토대로 등가 선형 및 비선형 기법의 부지 응답 해석을 수행하였다. 현행 국내 내진 설계의 근간인 미국 서부 지역과의 지반 특성 비교 결왔 국내 내륙 지역의 기반암 심도는 매우 얕고 강성은 다소 컸다. 지반 분류 기준인 심도 30m까지의 평균 전단파 속도$V_s30$는 대상 지역 내에서 $250\sim650m/s$의 좁은 범위의 분포를 보였고, 그에 따라 대부분의 부지가 C와 D 지반 조건으로 분류되었다. 부지 응답 해석 결과로부터 현행 국내 내진 설계를 위한 단주기 증폭 계수$(F_ㅁ)$는 지반 운동을 과소평가하고 중장주기 증폭계수$(F_v)$는 과대평가하고 있음을 확인하였다. 이에 따라 국내 내륙 지역에 대한 지반 증폭 계수를 재산정하고, 지역적 지반 특성을 고려하여 기존 지반 분류 C 및 D의 세부 분류와 지표면 부근 심도까지의 평균 $V_s$인 $V_s20,\;V_s15,$ 와 $V_s10$의 추가 분류 기준이 적용된 합리적 지반 분류 체계를 제안하였다. 제안된 지반 분류 체계는 현재로서는 예비적인 방안이므로 향후 보완 및 개선이 필요할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.553-563
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• 2006

본 연구의 목적은 MODIS 다중시기영상과 선형분광혼합화소분석(Linear Spectral Mixture Analysis : LSMA)을 이용하여 한반도의 토지피복도를 작성하는 것이다. 다양한 공간해상도와 광역적인 촬영스케일의 MODIS 영상에 LSMA를 이용하여 토지피복분류기 정확도의 향상과 한반도 생물계절적인 특성을 분석하고자 하였다. LSMA는 하나의 화소를 단일의 지표물로 가정하여 영상을 처리하는 기존의 기법과 달리 대상지의 토지피복 특성을 가장 잘 반영하는 순수한 물체의 화소값(Endmember)을 선택하여 자연환경요소들의 하나하나를 분리하는 기법이다. 본 연구에서 MODIS 다중시기 영상에 LSMA를 적용한 결과 남, 북한의 농경지 및 산림지역에 대한 서로 다른 생물계절적인 특성을 파악 할 수 있었으며, 이러한 결과 영상을 ISODATA 무감독분류기법을 통해서 대분류와 중분류하였다. 대분류에서는 79.94%의 전체 정확도를 보였으며, 농업지역은 85.45%, 산림지역은 88.12%로 다른 분류군들에 비해서 가장 높은 정확도를 보였다. 중분류에서는 산림지역과, 농업지역을 더욱 세분화하여 분류하였다. 전체정확도는 82.09%였으며, 활엽수림 86.96%, 논 85.38%로 분류군중 가장 높은 정확도를 나타냈다.

• 비파괴검사학회지
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• 제17권1호
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• pp.11-22
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• 1997

원자력발전소 압력용기 및 배관은 많은 용접부를 포함하고 있으며 용접부내 결함은 크기, 위치 및 형태에 따라 압력용기 및 배관의 건전성에 커다란 영향을 미친다. 따라서 주요 압력용기와 배관의 용접부에 대해서는 가동 전 중 검사시 초음파 탐상시험을 실시하여 그 건전성을 확인하고 있다. 초음파 결함 신호로부터의 결함 분류는 비파괴 평가에 있어 매우 중요하며 초음파 형상 인식 방법이 적당하다. 본 논문에서는 탄소강 압력용기 용접부에 내재하는 결함으로부터 얻어진 초음파 결함 신호의 형상 인식을 위한 절차로써 데이터 수집, 특징 추출, 특징 선택 및 결함 분류를 하였으며, 결함 분류에 있어 결함의 종류를 크게 선형(linear)과 체적(volumetric)의 두 종류로 분류함에 있어 퍼지이론을 적용하여 퍼지이론을 적용한 초음파 형상 인식 기법의 가능성 및 효율성을 제시하였고 그 결과 기존의 분류기(classifier)들에 비해 보다 우수한 결과를 얻을 수 있었다.