사용자가 제스처를 통해 입력을 할 수 있는 방안들 중에서 근전도(EMG, Electromyography)를 통한 제스처 인식은 근육 내 작은 전극을 통해 사용자의 움직임을 감지하고 이를 입력 방법으로 사용할 수 있는 방법이다. EMG 데이터를 통해 사용자 제스처를 분류하기 위해서는 사용자로부터 수집된 EMG Raw 데이터를 머신러닝으로 학습하여야 하는데 이를 위해서는 EMG 데이터를 전처리 과정을 통해 특징을 추출하여야 한다. EMG 특성은 IEMG(Integrated EMG), MAV(Mean Absolute Value), SSI(Simple Sqaure Integral), VAR(VARiance), RMS(Root Mean Square) 등과 같은 수식을 통해서 나타낼 수 있다. 또한, 제스처를 입력으로 사용하기 위해서는 사용자가 입력하는 데 필요한 지각, 인지, 반응에 필요한 시간을 기준으로 제스처 분류가 가능한 시간을 알아내야 한다. 이를 위해 최대 1,000ms에서 최소 100ms까지 세그먼트 사이즈를 변화시켜 특징을 추출 후 제스처 분류가 가능한 세그먼트 사이즈를 찾아낸다. 특히 데이터 학습은 overlapped segmentation 방법을 통해 데이터와 데이터 사이 간격을 줄여 학습 데이터 개수를 늘린다. 이를 통해 KNN, SVC, RF, XGBoost 4가지 머신러닝 방식을 통해 이를 학습하고 결과를 도출한다. 실험 결과 실시간으로 사용자의 제스처 입력이 가능한 최대 세그먼트 사이즈인 200ms에서 KNN, SVC, RF, XGboost 4가지 모든 모델에서 96% 이상의 정확도를 도출하였다.
최근 분산 서비스 거부 공격의 근원인 악성 봇 프로그램이 널리 유포되고 있으며 보안이 유지되지 않는 PC를 통하여 악성 봇이 설치된 PC의 수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이를 통한 분산 서비스 거부 공격이 계속적으로 발생하고 있으며 최근 금품을 요구하는 사례도 발견되었다. 따라서 분산 서비스 거부 공격에 대응하기 위한 연구가 필요하며 본 논문에서는 네트워크 패킷 헤더의 속성에 대해 불확실성을 나타내는 척도인 엔트로피를 이용하는, 분산 서비스 거부 공격 탐지에 효과적인 특정 생성 방법을 제안한다. DARPA 2000 데이터셋과 직접 실험을 통해 구성한 분산 서비스 거부 공격 데이터셋에 대해 향상된 엔트로피 수식과 효율적인 엔트로피 계산 기법, 다양한 엔트로피 특징 값을 사용하는 제안 기법을 적용해보고 베이지안 네트워크 분류기를 이용하여 분류함으로써 제안하는 방법이 효과적인지를 검증해 본다.
본 논문은 연속음 인식과 합성을 위한 운율 경계강도 예측모델을 위해 최근에 널리 사용되고 있는 방법으로 분류·회귀트리라 불리우는 CART(Classification And Regression Tree) 와 OC1(Oblique Classifier1)을 적용한다. 운율 경계강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(Rd)와 link grammar 방법으로 결정된 연결거리(To_Right)를 tri_gram모형과 결합하여 CART와 OC1에 적용해 각각 운율 경계강도를 예측, 비교한다. 실험을 통하여 OC1 방법이 CART 방법에 비해 더 적은 터미널 노드에 더 향상된 예측율을 보임을 확인할 수 있다.
통신 수신기 구현에 있어 채널의 특성을 파악하여 그에 적합한 수신 신호 처리를 수행하는 것은 수신 성능 향상을 위해 매우 중요하다. 무선 채널은 전력 지연 분포(power delay profile)에 따라 다양한 시간 지연 특성을 가지며, 추정된 채널의 전력 합산을 통해 시간 지연 정도를 판별 시, 채널 적응적인 수신 구조 구현이 가능하다. 본 논문에서는 전력 지연 분포의 합산을 통해 시간 지연의 상대적인 크기에 따른 채널 군으로 분류하는 경우에 있어 채널 판별 오류 확률을 closed-form 수식으로 유도하고, 다수 번의 추정 결과를 누적하여 활용 시 얻어지는 성능 이득을 제시한다.
본 연구의 목적은 X-선촬영장치의 1차방어벽두께 계산에 관한 쉬운 방법의 연구이다. X-선촬영장치에 대한 1차방어벽의 두께 계산을 위하여, 차폐물질은 콘크리트를 선택하였다. 방어벽의 구역들은 관리구역과 비관리구역으로 분류하였다. 두께의 계산은 NCRP 보고서 49와 51의 데이터를 사용하였다. 최대관전압 100과 150 kVp를 갖는 X-선촬영장치들에 대하여, 콘크리트 두께들은 거리의 함수로서 계산되었다. 계산된 데이터로부터, 식 (3), (4), (5), 그리고 (6)은 지수감소함수의 정합을 수행하여 얻었다. 본 연구에서 얻어진 수식들로부터, 1차방어벽의 두께는 근사적으로 계산할 수 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권3호
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pp.235-239
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2016
복원력을 잃고 선박이 전복될 때의 횡경사 속도는 선체가 사고 상황에 대해 외부로 표현하는 고유 응답의 하나가 된다. 자유 횡요 시 횡운동은 횡관성모멘트와 GM 및 횡감쇠계수와 같은 선체계수에 의해 나타낼 수 있으나 선체가 저속으로 진행되는 전복의 경우에는 각가속 성분이 특히 작아지므로 특성 해석은 보다 용이해진다. 따라서 빠르게 진행되는 전복사고에 비해 저속 전복 사고는 선체 거동의 예측이 적절히 가능할 뿐 아니라 선박구조에 필요한 시간의 확보가 수월해지므로 선박의 구조전략 측면에서 저속 전복사고는 별도로 분류하여 대응할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 선체의 자유 횡운동에 대한 선형미분방정식을 토대로 저속 전복 시 선체계수들이 전복속도에 미치는 영향을 관련된 함수들로 나타내었으며 횡운동 진폭감쇠비를 기준으로 횡감쇠계수 크기와 선체 특성을 분석하였다. 또한, 여기에서의 수식적 관계를 실제 선박의 제원에 적용함으로써 얻어지는 결과들을 통해 제시된 저속 전복 선박의 일반적 특성이 도시적으로 설명될 수 있음을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권4호
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pp.857-864
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2015
데이터 마이닝은 다양한 형태의 방대한 데이터 집합으로부터 보이지 않는 지식이나 새로운 법칙을 발견한 후, 이를 바탕으로 의사결정 등을 위한 정보로 활용하고자 하는 것이다. 데이터 마이닝 기법중의 하나인 군집 분석은 거리 또는 유사성 측도를 이용하여 집단을 분류하고, 구분된 각 집단의 특성을 파악하기 위한 기법이다. 본 논문에서는 주변 확률이 일부 포함된 확률적 흥미도 측도 기반의 유사성 측도들인 Peirce I, Peirce II, Cole I, Cole II, 그리고 이들을 응용한 Park I 및 Park II에 대한 대소 관계를 수식의 증명뿐만 아니라 예제 데이터에 의해서도 규명하였다. 그 결과, Cole I과 Cole II의 측도를 동시에 고려한 Loevinger 측도가 기존의 측도들 중에서는 상한이 되나 Park I 및 Park II를 함께 고려했을 경우에는 동시발생비율, 동시 비발생비율, 그리고 두 가지 형태의 불일치비율의 크기에 따라 변한다는 사실을 확인하였다.
토목구조물 및 사면의 붕괴는 집중호우가 내리는 경우 많이 발생하고 있으며, 특히 사면에서는 붕괴까지의 변형이 급속히 진행되어 이를 사전에 예방하기는 매우 어려운 현실이다. 침투 및 배수과정에서의 사면 붕괴는 강우침투로 인한 지반의 물리적 특성변화가 직접적으로 사면의 안전계수 변화에 영향을 주는 것으로 판단되며, 이때 발생하는 물리적 특성변화로는 침투시 사면 내 지반의 단위 중량은 증가하여 전단응력의 증가 및 전단강도 감소현상이 발생하며, 이와 반대로 사면 내 배수로 인하여 전단응력의 감소 및 전단강도의 증가현상이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 강우침투로 발생하는 지반의 포화도 변화를 지반 내 투수계수의 함수로 설명하여 강우로 인한 지반의 침투 및 배수과정을 규명하고자 한다. 일반적으로 지반 내 지하수의 침투과정은 라플라스 공식을 적용한다. 그러나 라플라스 공식은 정상 상태(Steady State)일 경우에만 사용할 수 있고, 강우 등으로 인한 지하수의 수두 변화가 발생한 비정상 상태(Unsteady State)의 경우에는 부적합하므로 사면과 옹벽 등의 토질구조물에서는 안전성 변화를 계산할 수 없다. 이를 위해 사면 내 지반의 침투 및 배수과정을 투수계수의 함수로 나타내어, 강우의 침투과정을 Fourier Series, 변수분리법 및 섭동함수를 사용하여 식으로 유도함으로서 강우에 의한 지반의 침투 및 배수과정에 따른 사면 내 지하수의 분포를 예측한다. 침투과정 해석을 위하여 지표에서 포화대까지의 깊이 10m의 모델사면 및 지표부터 포화대까지의 포화도는 직선으로 비례한다는 가정을 적용한다. 먼저 푸리에 급수를 이용, 시간에 따른 온도를 열전달에 관하여 편미분하여 발생하는 열확산계수를 투수계수로 변환함에 따라 지하수의 시간과 수직방향거리에 대한 지반의 포화도를 산정한다. 변수분리법은 산정된 포화도에 지반의 초기조건과 경계조건를 고려하기 위해 적용하며, 변수분리법에 의해 산정된 지하수 분포를 섭동함수법으로 과도 및 정상상태로 분류한다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, Fourier Series와 변수분리법, 섭동함수를 이용하여 강우에 의한 지반의 포화도 변화를 수식적으로 나타낼 수 있으며 둘째, 지반에서의 강우침투과정을 식으로 표현함으로서, 깊이별 시간에 따른 포화도의 영역이 상부로부터 하부로 전이되는 과정을 알 수 있다. 셋째, 푸리에 급수를 이용한 지반의 침투계산으로 강우로 인한 지반의 포화영역 및 불포화영역을 명확히 구분할 수 있으며, 각 깊이별 포화도를 계산하여 각 구간에서 불포화구간의 전단강도에 대한 보다 정확한 계산이 가능하리라 판단된다.
현재까지 인간 시각 체계를 정확하게 반영하기 위한 이미지 평가 기법에 대한 연구가 많이 이루어져 오고 있다. SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 구조적 정보를 이용하여 이미지를 평가하는 대표적인 인간 시각 체계를 만족시키는 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 이미지의 색 차이를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 두 컬러 이미지 간 인지적 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 그리고 연구를 더 확장하여, SVM 분류기를 활용하여 왜곡 종류에 따라 최적의 평가 수식을 적용하는 최적화 시스템을 제안한다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, 이미지 평가분야에서 가장 많이 알려진 LIVE 데이터베이스를 사용하였으며 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여준다.
본 논문은 최근에 각광 받고 있는 드론(멀티콥터)과 관련하여 비행체의 비행 성능, 특히 비행 가능 시간에 대한 예측과 실험 데이터를 통한 검증 등을 목표로 하여, 제자리 비행에 대한 연구 결과를 제시 하고 있다. 연구 방법을 드론 시스템을 구성하고 있는 여러 부품들을 기능별로 분류하여 부품 수준에서의 제원과 기능에 대한 정리 및 수학적 수식화를 통하여 단위 부품의 성능을 분석 및 실험 데이터를 확보하고, 이들 단위 부품 데이터의 조합을 통하여 드론 시스템의 제자리비행 성능을 예측하는 연구 결과를 보여 주고 있다. 또한 5kg급 쿼드콥터를 이용하여 제자리 비행에 대한 분석을 통하여 비행시간에 따른 전압 변화를 예측, 검증 하였으며 해당 방법을 통해 제자리 비행시간을 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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