• 제목/요약/키워드: 설정값

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샘플링 기반 Canopy Clustering 파라미터 설정 기법 (Sampling-Based Automated Parameter Estimation for Canopy Clustering)

  • 최성운;유승학;윤성로
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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    • pp.438-440
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    • 2012
  • 대용량 데이터를 효율적으로 군집화하기위해 개발된 Canopy Clustering은 2개의 파라미터 (T1, T2)에 기반하여 Canopy 형성이 결정되며, 결과적으로 이들 파라미터에 의해 군집화 결과가 크게 달라질 수 있다. 이에 따라 데이터의 특성을 잘 반영하는 파라미터 값을 적절히 선택하는 것이 매우 중요하지만, 자동화된 파라미터 설정 기법의 부재로 인하여, 기존 연구에서는 사용자의 경험에 의하여 Canopy Clustering의 파라미터 값을 설정하는 것이 일반적이었다. 본 논문에서는 통계적 샘플링을 이용하여 T1, T2의 값을 효과적으로 설정하는 방법을 제안한다.

개선된 FCM 기법을 이용한 애견 영상에서의 백내장 추출 및 분석 (Cataract Extraction and Analysis of Pet Image by Using Enhanced FCM)

  • 이재민;김민석;유승원;이해일;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.524-526
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    • 2016
  • 본 논문에서는 클러스터의 개수를 다양하게 설정하여 누적된 변화율이 가장 작은 변화율을 가진 클러스터 개수를 동적으로 설정하는 방법을 제안하여 백내장 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 백내장 추출 방법은 애견 안구 영상에서 관심 영역을 ROI 영역으로 설정한다. 설정된 ROI 영역에 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 픽셀의 상한 값과 하한 값을 조정한다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에서 FCM 알고리즘을 적용하여 클러스터 소속 행렬의 중심 값의 변화율이 가장 적은 개수를 최적의 클러스터 개수로 설정하여 ROI 영역을 양자화 한다. 양자화된 ROI 영역에서 침식 및 팽창 기법을 적용하고 ROI 영역의 면적을 기준으로 1/5보다 적은 면적을 가진 객체를 잡음으로 간주하여 제거한다. 잡음이 제거된 ROI 영역에서 ROI 면적의 3/5이상인 영역을 가진 안구 객체를 백내장 영역으로 추출한다. 제안된 방법의 효율성을 분석하기 위해서 애견 안구 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 FCM을 적용하여 ROI 영역을 양자화 하는 처리 시간보다 제안된 클러스터 수 설정 기반 FCM을 적용한 양자화 방법이 처리 시간이 적게 소요되고 객체들을 정확히 분류하는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

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센서 기반 산불 감지 시스템을 위한 향상된 센싱 주기 기법 연구 (Study of Improve Sensing Cycle Scheme for Sersor based Forest Fire Detect System)

  • 홍석민;유연준;김영운;이협건
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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    • pp.104-107
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    • 2021
  • 전 세계적으로 건조한 지역이 늘어남에 따라 산불 발생 빈도가 증가하고 있다. 이에 대한 대안으로 센서를 이용한 산불 감지 시스템의 연구가 이루어지고 있다. 기존의 서버가 센서의 작동시간 설정값을 보내는 방식은 산불 발생 빈도가 높은 환경에서는 산불 감지가 늦어지고 산불 발생 빈도가 낮은 환경에서는 불필요한 산불 감지로 센서의 생명주기 낮아지는 비효율적인 면이 있다. 이에 본 논문에서는 센서 기반 산불 감지 시스템을 위한 향상된 센싱 주기 기법을 제안한다. 제안하는 센싱 주기 기법은 환경 요인, 센서의 작동시간 알고리즘을 이용하여 환경에 맞는 센서의 작동시간 설정값을 결정한다. 그 후 센서의 화재 감지 알고리즘을 통해 센서는 서버로부터 설정값을 받아 운용모드로 전환하여 화재상황이 났을 시에 서버로 메세지를 보낸 후 생명주기를 위해 저전력모드로 전환한다. 성능평가를 통해 기존의 방식보다 평균 18.1분 빠르게 화재상황을 감지할 수 있고 소모전력도 2.2mA만큼 낮았다. 향우 실제 화재환경에서의 성능평가가 필요하다.

Q-NAV: 수중 무선 네트워크에서 강화학습 기반의 NAV 설정 방법 (Q-NAV: NAV Setting Method based on Reinforcement Learning in Underwater Wireless Networks)

  • 박석현;조오현
    • 융합정보논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.1-7
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    • 2020
  • 수중 자원 탐색 및 해양 탐사, 환경 조사 등 수중 통신에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 하지만 수중 무선 통신을 사용하기 앞서 많은 문제점을 가지고 있다. 특히 수중 무선 네트워크에서 환경적 요인으로 인해 불가피하게 발생하는 불필요한 지연 시간과 노드 거리에 따른 공간적 불평등 문제가 존재한다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 ALOHA-Q를 기반으로 한 새로운 NAV 설정 방법을 제안한다. 제안 방법은 NAV 값을 랜덤하게 사용하고 통신 성공, 실패 유무에 따라 보상을 측정한다. 이후 보상 값에 따라 NAV 값을 설정 한다. 수중 무선 네트워크에서 에너지와 컴퓨팅 자원을 최대한 낮게 사용하면서 NAV 값을 강화 학습을 통하여 학습하고 한다. 시뮬레이션 결과 NAV 값이 해당 환경에 적응하고 최선의 값을 선택하여 불필요한 지연 시간문제와 공간적 불평등 문제를 해결할 수 있음을 보여준다. 시뮬레이션 결과 설정한 환경 내에서 기존 NAV 설정 시간 대비 약 17.5%의 시간을 감소하는 것을 보여준다.

컬러 영상에서의 퍼지 스트레칭 기법 (Fuzzy Stretching Method of Color Image)

  • 김광백
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.19-23
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    • 2013
  • 본 논문에서는 컬러 영상에 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 스트레칭의 상한과 하한을 동적으로 설정하여 컬러영상을 퍼지 스트레칭 하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 결정한 후, 최소 밝기 값과 최대 밝기 값을 구하고 삼각형 타입 소속 함수의 구간에 적용한다. 영상의 픽셀 값들을 소속 함수에 적용하여 소속도를 구하고 가장 낮은 픽셀 값을 스트레칭 하한으로 설정하고 가장 높은 픽셀 값을 스트레칭 상한으로 설정하여 컬러 영상을 스트레칭 한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 앤드인 탐색 방법보다 제안된 퍼지 스트레칭 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

그레이 레벨의 분포에 기반한 임계값 결정법 (Threshold Selection Method Based on the Distribution of Gray Levels)

  • 권순학;손세호;배종일
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.649-654
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    • 2003
  • 대부분의 영상 임계화 방법들은 그레이 레벨의 히스토그램 함수를 이용하여 임계값을 설정한다. 본 논문에서는 히스토그램을 이용하는 기존의 영상 임계화 방법들의 단점을 간단하면서 효율적으로 보여주는 예제를 제시한다. 이러한 기존의 임계화 방법들의 단점을 개선하기 위해 그레이 레벨의 분포를 기반으로 하는 새로운 그레이 레벨 임계값 설정방법을 제안한다. 마지막으로, 여러 가지 예제를 통해 제안된 임계값 설정 방법의 효율성을 보인다.

OFDM시스템을 위한 적응 문턱값 설정방식의 심볼동기화 알고리듬 (A Symbol Synchronization Algorithm With an Adaptive Threshold Establishment Method For OFDM Systems)

  • Song, Dong-Ho;Joo, Chang-Bok
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제40권6호
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    • pp.213-224
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    • 2003
  • 제안된 알고리듬은 채널 잡음전력에 따라 적응적으로 문턱값 레벨을 결정하는 적응 문턱값 설정방식을 사용하여 채널특성에 관계없이 항상 최적의 문턱값을 설정한다. 또한, 이것은 그 추정성능이 다중경로채널에서의 전력지연 프로파일 변동에 대해 덜 민감하도록 만드는 특별하게 설계된 훈련심볼을 사용한다. 그 결과, 제안된 기법의 추정성능은 채널특성 변동에 대해 영향을 적게 받는다.

반도체 설비 예방 정비 복구 시간 단축을 위한 설정 값 예측 연구 (A Study on the Prediction of Setpoint Value for Preventive Maintenance Time Reduction of Semiconductor Equipment)

  • 이진경;임희석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.405-408
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    • 2022
  • 반도체 제조업은 정해진 시간 내에 최고의 품질의 반도체를 대량 생산해 내는 것을 목표로 한다. 생산량을 높이기 위해 유휴 시간을 최소화하는 연구가 꾸준히 진행 중이며 가장 대표적인 유휴 시간은 예방 정비이다. 예방 정비는 설비의 문제가 발생하기 전 예방하는 작업으로 품질 향상에 높은 영향을 미치는 작업인 반면 생산량이 크게 떨어지는 작업이다. 이 작업 시간을 최소화하기 위하여 작업 후 복구되는 시간에서 중복되는 작업을 최소화하는 방법을 선택한다. 샘플 테스트를 반복하며 조율해 나가던 작업을 연구 모델을 이용해 종말점 설정 값의 예측한 값을 바로 적용하여 최소한의 샘플 테스트를 거쳐 신뢰 구간 달성 후 생산에 재 합류하는 것을 목표로 한다. 설비에서 수집된 데이터를 학습하여 종말점 설정 값 예측 모델에 대하여 연구한다. 연구 모델을 사용한 예측 결과가 신뢰 구간에 포함되어 샘플 테스트 개수를 줄이는데 유효한 효과가 있음을 확인한다.

KOMPSAT-2 전장품의 Magentic Moment 해석

  • 이나영;이진호;이상률;이주진
    • 항공우주기술
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    • 제4권2호
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    • pp.101-106
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    • 2005
  • KOMPSAT-2 위성에서 사용되는 TAM의 정상적인 작동을 위해 각 유닛에서 생성되는 자기장(magnetic field) 값은 일정한 양 이하가 되도록 관리되고 있다. 자기장은 그 특성상 전장품 간의 거리에 반비례하며 전장품의 자기 모멘트에 비례하므로 위성체 유닛의 자기장 값을 관리하기 위해 우선 유닛의 magnetic moment 값을 구해야한다. KOMPSAT-2의 각 전장품들의 자기 모멘트 값은 기존 KOMPSAT-1의 값을 근거로 설정되었다. 이것은 KOMPSAT-2가 KOMPSAT-1의 heritage를 따라 설계되었으며 각 전장품 역시 KOMPSAT-1 전장품 설계를 대부분 따르고 있기 때문이다. 그리고 최근 EMC 해석 S/W중 magnetic moment를 전문적으로 해석해주는 tool이 출시되었다. 이 tool은 해석하고자 하는 유닛의 geometric 정보와 전류 패스를 설정하면 자기 모멘트 값을 구할 수 있는 수식을 풀어내 그 값을 알려준다. 본 논문에서는 magnetic moment 값을 구할 수 있는 수식이 이 tool에 어떻게 구현되었는지 살펴보고 실제 KOMPSAT-2의 전장품의 자기 모멘트 해석 결과를 보여준다.

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자유 공간 모델과 하타 모델을 이용한 구간별 경로 손실 모델 설정에 관한 연구 (A Study on the Partial Path Loss Model By Using the Free Space and Rata Path Loss Model)

  • 박경태;조형래
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.194-198
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    • 2011
  • 본 논문에서는 850 MHz 이동 통신 대역에서의 자유공간 빚 오쿠무라-하타 모델 적용하여, 기지국 설치 대상 지역인 러시아 지역의 경로손실 특성을 구하였다. 기존 경로 손실 모델에 측정 대상 지역인 러시아 PNG 지역의 특성을 추가하기 위하여, 최소 자승 평균 기법을 적용하여 측정 지역의 경로 손실 보정값을 구하였다. 이렇게 구한 보정값을 이용하면, 자유 공간 경로 손실 및 하타 경로 손실 설정값과 실제 측정값의 차이가 5 ~ 10 Km 구간에서는 각각 17, 6 dB, 10 ~ 15 Km 구간에서는 각각 28, 14 dB, 15 ~ 20 Km 구간에서는 각각 35, 18 dB의 측정 대상 지역에 대한 구간별 경로 손실 모델을 설정할 수 있었다.