Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.523-525
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2002
얼굴 검출은 하나의 영상으로부터 얼굴 존재 유무를 판단하고 그 위치와 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상내의 특정 위치에 대한 얼굴 여부의 판단은 여러 가지 환경 변화와 매우 다양한 종류의 얼굴로 인해 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 얼굴여부를 판단하기 위한 학습 데이터를 최적화하여 일반적인 외형기반의 알고리즘에 적용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에 대한 기본적인 전처리부터 입력으로 사용될 데이터의 추출에 이르기까지 최대한의 환경변화를 고려함으로써실제 적용 시 정확하고 빠른 판단이 가능하도록 하였다. 영상의 전처리로는 조명의 보상과 히스토그램 평활화가 사용되었고, 입력으로 사용하기 위한 학습 데이터의 정렬과 영상 샘플링 방법이 제안되었다. 얼굴 여부의 판단 실험은 각각 역전파 신경망, 마할라노비스 거리를 사용하여 영상의 얼굴 여부를 판정하고, 성공률을 측정하였다. 실험 결과 최적화 방법을 적용했을 때 적용하기 전보다 높은 성능의 성공률을 보였다.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.12
no.3
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pp.7-13
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1998
In this paper, the control technique that ID controller are autotuned according to system dynamics, driving out sample in the changeable limits of system dynamics and learning neural network, is presented. In order to lean neural network, the backpropagation learning algorithm is used and the controller parameters obtained by rule-base are used as teacher's values. When load changes, the auto-tuning of PID controller proper to system dynamics is conformed by simulation.
The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.11
no.1
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pp.39-47
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1997
본 논문에서는 퍼지제어기와 신경회로망 적응 관측기를 적용하여 강인성을 AC드라이브 시스템을 제안하였다. 퍼지제어기는 유도전동기의 속도 제어시 빠른 속도 응답 특성을 얻기 위하여 사용하였다. 신경회로망 적응관측기는 전동기 파라메터 변화에 대하여 강인한 제어 시스템이 되도옥 자속 관측기오 토오크 적응관측기로 구성하였다. 사용된 신경회로망은 자속과 토오크의 동특성을 학습시키기 위하여 역전파 알고리즘을 사용하였따. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과를 통해 제안된 시스템이 전동기 파라메터 변동과 부화이론에 강인하고 속도응답 특성이 우수함을 입증하였다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.5
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pp.626-633
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1995
It is vary hard to identify the fuzzy rules and tune the membership functions of the fuzzy inference in fuzzy systems modeling, We propose a fuzzy neural network model which can automatically identify the fuzzy rules and tune the membership functions of fuzzy inference simultaneously using artificial neural networks, and modify backpropagation algorithm for improving the convergence. The proposed method is verified by the simulation for a robot manipulator.
대전광역시 동구에 있는 낭월동은 대전에서 손꼽히는 차세대 주거지역이다. 블과 몇 년 전까지만 해도 중심가에서 멀고 편의시설이 부족하다는 등의 이유로 외면 받던 지역이었으나 최근 웰빙 열풍을 타고 이곳의 자연환경이 주목을 받게 되면서부터 상황이 역전되기 시작했다. 낭월동은 식장산, 보문산 공원, 대전천 등으로 둘러싸여 있다. 주거지역으로서는 나무랄 데 없는 자연친화적인 지역인 것이다. 이런 이유로 이 지역 곳곳에선 대단위 아파트 단지 건설이 속속 진행되고 있다. 그 중에서도 최근 유독 높은 관심을 받고 있는 곳이 있다. 그곳은 바로 대림산업의 남대전 e-편한세상 현장. 원래 대림산업 자체가 신재생에너지 사용 단지 등으로 인해 친환경적인 아파트를 짓는 건설사로 유명한데 이런 장점이 이 지역의 특성과 맞물려 떨어지면서 더욱 주가를 높이고 있는 것. 게다가 그 시공과정 또한 깨끗하고 안전하다는 평가를 받고 있어 '믿을 수 있는 아파트'로 지역에서 유명세를 떨치고 있다. '안전'과 '환경' 이 두가지를 통해 지역 최고의 현장으로 불리고 있는 이곳 현장을 찾아가 봤다.
We propose a simple technique to obtain field-induced absorption changes of an electroabsorption waveguide by using photocurrent generated inside a waveguide. Photocurrent proportional to the absorbed power and displaying Fabry-Perot interference fringes were observed and the field-induced absorption changes were derived from the ratio of resonant and anti resonant currents in the photocurrent spectra. The field-induced absorption change of InGaAsP waveguide for 1.5V reverse bias voltage at 1.55 $\mu\textrm{m}$ was determined to be $~157\cm^{-1}$.
본 연구에서는 확정진단시의 무릎 CT 화상을 대상으로해서 화상인식의 제1단계로써, 최근 여러분야에서 많은연구가 행해지고 있는 3층역전파신경회로망(BPN)에 의한 무릅덮개뼈 탈구중의 자동진단 가능성에 관해서 검토를 행했다. 실험결과로부터 신경회로망에 의한 무릅덥개뼈 탈구화상의자동진단은 충분하다고 할 수는 없어도 가능성이 있음올 알게 되었다. 다만, 본 실험에서사용된 패턴수가 적어, 충분한 학습이 이루어지지 않았을 가능성이 있으며, 또한 test된 화상수도 충분치 못하였다. 데이터의 증가에 수반해서 인식률이 충분히 한 향상될 것으로사료된다. 신경회로망은 원리척으로 패턴변환의 한 종류로써, 현상태의 기술수준을 고려할때 과도의 기대는 금물이지만, 패턴인식, 화상처리 등 종래의 계산기가 능숙하게 대처하지 못했던 분야에 대해서 큰 기대를 부여하고 있다. 특히 의공학연구에 있어서 BPN의 응용범위를 사고한다면, 확정진단시에 있어 의사가 보다 확실한 진단을 할 수 있도록 진단지원에 휴익한 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 태양광 인버터용 최대전력점 추종기의 고 효율화를 위한 새로운 구조의 무손실 스너버를 제안한다. 제안된 무손실 스너버는 보조 인덕터 1개, 스너버 캐패시터 2개, 다이오드 2개만으로 구성되어 시스템 부피가 크게 증가하지 않는다. 또한 제안된 무손실 스너버는 보조 인덕터 및 스너버 캐패시터로 인하여 스위치의 턴 온 및 턴 오프 시 소프트 스위칭이 가능하며, 출력 다이오드의 역회복 특성에 의한 역전류 현상 또한 크게 개선할 수 있다. 또한 스너버 캐패시터에 저장된 에너지는 공진을 통하여 모두 출력측으로 회생되므로 효율이 우수한 장점을 갖는다. 제안된 무손실 스너버의 타당성 검증을 위하여 1.5kW급 부스트 컨버터의 시작품 제작을 통한 실험결과를 제시한다.
본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.
본 논문은 High Altitude Electromagnetic Pulse (HEMP) 응용 분야에 적용되는 리튬 이온 베터리를 이용한 커패시터 충전전원 장치에 관하여 다룬다. 기존에 제안하였던 5.4 kJ/s 고전압 커패시터 충전기를 9 kJ/s 로 용량을 늘렸고, 고전압 커패시터 충전기 후단에 공진 충전 회로를 도입하여 2단 충전 구조로 펄스 방전 시 발생할 수 있는 역전압과 reflecting pulses로 부터 커패시터 충전 전원 장치를 보호한다. 제안하는 충전기의 성능은 시뮬레이션 및 기초 부하 실험을 통해 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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