• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.677-682
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• 2010

본 논문은 AdaBoost 알고리즘을 통한 얼굴 검출 기술에서 학습된 하-웨이블렛의 개별값을 비교하여 대략적인 자세를 추정하는 방법과 이를 이용한 얼굴인식 속도 향상에 대하여 기술한다. 학습된 약한 분류기는 얼굴 검출 과정 중 각각 계수값을 비교하여 각 자세의 특징에 강인한 하-웨이블렛을 선별한다. 하-웨이블렛 선별과정에는 각 항목의 유사도를 나타내는 마할라노비스 거리를 사용하였다. 선별된 하-웨이블렛을 사용하여 임의의 얼굴 이미지를 검출하였을 때 각각의 자세를 구별하는 결과를 전체 실험결과를 통해 평가한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.14-16
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• 2019

스마트관제 시스템은 딥러닝 서버내 학습된 백본 네트워크 모델이 실시간으로 스트리밍 되는 CCTV 영상으로부터 이상행동 패턴을 선별적으로 탐지하고 관제요원에게 전달하여, 사전에 사건사고를 예방하거나 즉시 대응 체계의 유연한 운영을 가능케하는 시스템이다. 최근 지능형 CCTV(Closed Circuit Television) 서비스가 일부 지역에 선별 관제의 형태로 시범적으로 운영되고 있는 상황이다. 지능형 시범서비스는 공공 영역에서 선별 CCTV 관제의 형태로 이상행동 상황을 즉각 인지하여 사건사고를 예방하거나 피해를 최소화하고자 하는 목적으로 주로 사용되고 있다. 그러나, 범죄 등의 특정 시나리오에만 한정해서도 이상 행동 유형이 너무나 다양하기 때문에 이상행동 영상의 사전분류(Annotation)를 통해 딥러닝 모델을 학습시키는 것이 현실적으로 어려운 상황이다. 따라서 본고에서는 최신 이상 행동 탐지(Anomaly detection) 알고리즘과 응용사례를 분석하여 실제 현장에 적용할 수 있는 현장 중심의 기법을 제안하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.135-138
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• 2006

사용자 모델링을 위해서는 사용자의 성향 및 행위 등의 다양한 정보를 수집하여 분석에 이용한다. 하지만 사용자(인간)로 부터 얻은 데이터는 기계나 환경에서 수집된 데이터 보다 패턴을 찾기 힘들어 모델링하기 어렵다. 그 이유는 사용자는 사용자의 현재 상태와 상황에 따라 다양한 결과를 보이며, 일관성을 유지 하지 않는 경우가 있기 때문이다. 사용자 모델링을 위해서는 분산되어 있는 데이터에서 노이즈를 선별하고 연관성 있는 데이터를 분류할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문은 사용자로 부터 수집된 데이터를 k-NN(Nearest Neighbor) 기법을 이용하여 노이즈를 선별한다. 노이즈가 제거된 데이터는 의사결정나무(Decision Tree)방법을 이용하여 학습하였고, 노이즈가 분류되기 전과 비교 분석 하였다. 실험에서는 홈 인테리어 학습 컨텐츠인 DOLLS-HI를 이용하여 수집된 학습자의 데이터를 이용하였고, 생성된 학습자 모델링의 신뢰도가 높아지는 것을 확인하였다.

• 자원리싸이클링
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• 제22권1호
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• pp.29-35
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• 2013

본 연구에서는 마찰하전정전선별을 적용하여 폐자동차 라디에이터의 Nylon을 회수하기 위한 재질분리 연구를 수행하였다. 시료(Nylon, PP glass)의 효율적인 재질분리를 위하여, 각각의 시료를 대상으로 다양한 하전재질에 따른 하전극성과 하전량을 faraday cage로 조사하였다. 그리고 시료를 분극할 수 있는 재질을 대상으로 기초 분리실험을 수행하여 하전재질을 선정하였다. 선정된 하전재질을 사용하여 연속처리가 가능한 마찰하전정전선별 장치를 개발하였으며, 다양한 조건별로 분리실험을 수행하여 시료의 회수 가능성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.645-647
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• 2014

최근 우리나라는 정보통신산업의 발전으로 인해 수출이 꾸준히 증가하고 있다. 하지만 특허권을 사용할 때 발생하는 지식재산권 사용료 수지는 단 한 번도 흑자를 낸 적이 없을 정도로 만성적인 적자가 계속되고 있는데, 이는 국내에서 보유하고 있는 원천특허 혹은 표준기술특허가 부족하기 때문이라고 여겨진다. 이에 표준특허에 대한 관심과 그에 관한 중요성이 부각되면서 관련 연구 또한 활발히 수행되고 있다. 하지만 표준특허를 선별하거나 탐색하는 방법에 관한 연구는 찾아보기 힘든 실정이다. 따라서 본 연구에서는 표준특허의 확보를 위한 정성적인 방법, 정량적인 방법과 두 가지 방법을 혼합하여 표준특허를 선별, 탐색하는 연구 동향에 관하여 정리하였다. 표준특허의 연구 동향을 파악하고 분석함으로써 향후 표준화의 가능성이 있는 특허를 도출하고 선별하는 연구를 수행하는데 많은 도움이 될 수 있다고 기대한다.

• 자원리싸이클링
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• 제28권6호
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• pp.96-105
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• 2019

폐자동차파쇄잔재물(Automobile Shredder Residue, ASR)은 폐차 재활용시 발생되는 최종 폐기물로써 파분쇄, 공기분급, 자력선별 및 정전선별법과 같은 자원처리 공정을 이용하여 선별할 수 있다. 본 연구에서는 유도형 정전선별기를 이용하여 A SR의 선별효율 향상 및 예측을 위한 전도체(구리) 및 비전도체(유리)의 궤적분석이 수행되었다. 전도체의 궤적분석 결과, 0.5와 0.25 mm 조립자 구리선의 모사궤적은 실제궤적과 거의 일치하였다. 반면 0.06 mm 구리선의 관찰궤적은 (-) 전극으로 편향되었다. 이는 입자특성 및 상대습도에 의한 전하량의 영향 때문으로 판단된다. 비전도체의 경우 절연체 유리의 관찰궤적이 전도성 입자들의 궤적과 유사한 특징을 보이면서 (-) 전극으로 편향되었다. 현미경, SEM & EDS 분석결과 유리표면에서 미립의 철과 전도성 유기물과 같은 이물질 발견되었다. 이와 같이 이물질이 부착된 유리는 ASR 재활용을 위한 정전선별시 비철금속의 선별효율을 저하시키는 것으로판단된다. 향후 연구에서 유리에 부착된 이물질 제거를 위한 전처리 기술개발 및 개선된 궤적모사 연구가 요구된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.105-112
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• 2023

농산물 선별 시스템은 작물의 형태를 보전하기 위하여 비파괴적인 선별이 주로 사용된다. 이러한 비파괴 선별 기술로는 가시광선, 근적외선, 엑스선, 감마선 등의 광학적 특성을 이용하고 있으며 본 논문에서는 엑스선을 이용한 선별을 이용한다. 엑스선 영상은 엑스선의 밀도에 따라 그레이 영상으로 생성되어 육안으로 시료의 결함을 감지하기가 어렵다. 미세한 결함을 발견하기 위해서는 영상을 확대하거나 픽셀의 범위를 수정하여 적정한 픽셀의 영역만을 표시하여 결함을 탐지해야 한다. 이런 작업은 비효율적이다. 따라서 본 논문은 엑스선의 광역적인 밀도와 지역적인 밀도에 대한 상대적인 밀도를 측정하여 색상화된 결함을 표시하는 새로운 방법을 제안한다. 하나의 픽셀에 대한 상대적인 밀도는 주위 픽셀과의 상대적인 차이를 나타내며, 이런 픽셀을 정상과 결함으로 나타내는 엑스선 영상의 색상화 방법도 제안한다. 실험에서는 육안으로 볼 수 없는 농작물의 병해충 또는 새싹 부분을 특정 색으로 색상화 하여 농산물 선별 시스템에 활용할 수 있게 하였다. 제안된 방법은 엑스선을 이용한 선별 시스템에 적용되어 농산물 선별 시스템뿐만 아니라 가공식품, 부품 제조와 같은 제조 공정에서 사용되어 불량품을 선별하는 방법에 적극적으로 이용될 수 있을 것이다.

• 국방과기술
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• 8호통권222호
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• pp.78-91
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• 1997

서구 각국은 군의 현대화와 효율성을 제고하기 위해 재래식 탄약에 센서, 전자/통신 및 탄두기술 등과 같은 첨단 기술을 도입, 적용하여 정확도 향상, 사거리 및 탄의 위력을 증대시키고 소량의 탄으로 대량 살상보다는 장갑표적 등과 같은 특정표적을 선별 제압 함으로써 전장에서의 우위를 확보하고자 하고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3390-3397
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• 2010

본 연구의 목적은 지역사회 아동을 대상으로 발달지연 선별검사 중 부모-보고형 검사인 Korean-Ages and Stages Questionnaires(K-ASQ)의 타당도와 효용성을 알아보고자 하였다. 연구방법에서 연구대상은 선별검사에 동의한 229명 아동의 부모들과 유전적 질환 혹은 선천적 발달 지연이 보고되지 않은 3~5세 아동들이었다. 연구결과 K-ASQ는 민감도 0.41%, 특이도 0.76%, 과다의뢰율 0.14%, 과소의뢰율 0.21%이였으며, 지연발달과 정상발달 예측율은 지연 발달에서는 K-ASQ 0.70%, 정상발달 예측율은 K-ASQ 0.77%로 나타났다. K-ASQ의 타당도는 정상아동을 정상으로 선별하는 특이도가 민감도보다 높았으며, 지연발달과 정상발달 예측율에서도 K-ASQ는 70% 이상으로 임상에서 아동발달 선별에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 자원리싸이클링
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• 제22권6호
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• pp.33-40
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• 2013

다양한 분야에 사용되고 있는 플라스틱은 최근 환경문제가 대두되면서 재활용 이슈가 부각되고 있다. 본 연구에서는 마찰하전형정전선별을 적용하여 ABS(Acrylonitrile Butadiene Styrene)와 PS(Polystyrene)의 혼합된 폐플라스틱으로부터 ABS를 회수하기 위한 재질분리 연구를 수행하였다. 하전물질의 재질선정을 위한 하전특성연구결과, ABS재질이 대상시료인 ABS와 PS의 혼합 폐플라스틱의 재질분리에 효과적인 하전재질로 확인되었다. 선정된 하전물질을 적용하여 마찰하전형정전선별을 수행한 결과, 공급전압세기 20 kV, 분리대위치 양극방향 2 cm 그리고 상대습도 30%에서 ABS의 품위와 회수율이 각각 99.5%와 92.5%인 결과를 얻어, ABS와 PS의 혼합 플라스틱의 재활용을 위한 재질분리 기술을 확립하였다.