• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.37-47
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• 2003

본 논문에서는 영상의 소유권 보호를 위해 DCT계수들의 자기유사성(self-similarity)을 이용한 새로운 디지털 워터마킹 기법을 제시한다. 신경회로망 중 SOM(Self-Organizing Map)을 이용하여 유사한 계수를 분류하고 클러스터들 중 선택된 클러스터에 워터마크를 삽입한다. 일반적으로 영상의 고주파 영역에 삽입된 워터마크는 JPEG압축 같은 압축처리에 의해 쉽게 제거된다. 그리고 저주파 영역에 삽입된 워터마크는 영상의 화질을 훼손시킨다. 따라서 중간주파수 영역에서 많은 계수들을 가지는 클러스터에 워터마크를 삽입한다. 이 알고리즘은 선택된 클러스터 내의 계수들의 개수에 따라 워터마크를 영상에 삽입함으로써 영상의 훼손을 줄여준다. 워터마크가 삽입된 영상으로부터 워터마크를 검출하기위해 원영상없이 선택된 클러스터를 이용한다. 실험을 통해 새로 제안된 알고리즘은 영상의 좋은 화질과 JPEG 압축, 필터링과 같은 영상처리, 축소와 학대, 잘라내기 같은 기하학적 변환, 자음과 같은 공격에 아주 강인하다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2008년도 춘계 학술발표회 제20권1호
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• pp.1009-1012
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• 2008

섬유복합재료의 우수한 인장 성능은 섬유가 매트릭스의 균열 면에서 가교작용을 함으로써 발현되기 때문에 섬유의 분산성이 복합재료의 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 그러나 PVA(Polyvinyl alcohol) 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 경우 PVA 섬유와 매트릭스 사이의 낮은 명암비와 PVA의 비전도성 특징으로 인하여 섬유의 위치 및 분포 특성을 정량적으로 평가히는 방법은 연구가 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유 복합재료의 섬유 분포 특성 등을 평가할 때 가장 중요한 과정인 섬유의 검출에 대하여 검출 성능을 향상 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 알고리즘은 형광 현미경을 사용하여 얻은 섬유 이미지를 유형별로 분류하고, 분류된 분류된 섬유 이미지의 특성에 따라 분수령 알고리즘(watershed algorithm)과 형태학적 재구성(morphological reconstruction)을 이용하여 보다 정확히 섬유를 검출하는 과정으로 구성된다. 이 과정에서 섬유 이미지를 총 5가지 유형으로 분류하였으며, 인공신경회로망을 분류기로 구축하였다. 또한 구축한 분류기를 통해 분류된 5가지 섬유 이미지 유형 중에서 잘못 검출된 섬유이미지를 분수령 알고리즘과 형태학적 재구성을 통하여 섬유를 정확히 검출할 수 있는 기법을 제안하였다.

• 한국음향학회지
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• 제14권2호
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• pp.101-112
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• 1995

본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 클러스터러(clusterer)로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사상(local topographical mapping)에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해 먼저, 인식 대상음소는 모음군 17개, 자음의 경우 파열음9개, 마찰음 3개, 파찰음 3개, 유음 및 비음 4개, 음소의 성질이 다른 종성 7개의 음소군으로 모두 43개의 음소를 대상으로 실험하였으며, 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 레이블러(labeler)의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식 실험 결과 $87.2\%$의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.37-50
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• 2007

본 논문에서는 캐리전파가 없어 고속연산이 가능한 잉여 수 체계(Residue Number System)를 이용하여 생산자동화 시스템에서 실시간 물체인식을 위한 고속의 디지털 뉴런 프로세서를 제안하고 이를 구현하기 위한 중요연산부인 PE를 설계 및 구현하였다. 설계된 디지털 뉴런프로세서는 잉여수계를 이용한 MAC(Multiplier and Accumulator)연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산부로 구성된다. 설계된 회로는 C언어 및 VHDL로 기술하였고 Compass툴로 합성하였으며 LG $0.8{\mu}m$ CMOS공정으로 설계되었다. 실험결과 본 논문에서 설계 및 구현한 디지털 뉴런프로세서는 기존 방식의 잉여수계를 이용한 연산기 및 실수연산기로 구현한 뉴런프로세서에 비하여 3배 이상의 연산속도와 약 50%정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계 및 구현한 디지털 뉴런프로세서는 실시간 처리를 요하는 생산자동화 시스템의 물체인식 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.169-176
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• 2010

Sag, Swell, Impulsive Transient, Harmonics 등의 비정상 전력품질 신호들은 산업체 전력전자 장비, 속도 조절 장치, 공정 제어 시스템의 운전에 상당히 나쁜 영향을 미쳐 전력 공급자 및 수용가 입장에서 매우 중요한 이슈가 되어왔다. 따라서 본 연구에서는 이상의 전력품질 신호들을 획득, 분석 및 인식하기 위하여 Matlab, Simulink, CCS 등의 소프트웨어와 TI의 TMS320C6713DSK 하드웨어 키트와 웨이블릿 변환과 신경 회로망 역전파 알고리즘을 사용하여 전력품질 인식 시스템을 구현하였다. 이 시스템의 실시간 인식 성능을 파악하기 위하여 SIL(Software In the Loop)와 PIL(Process In The Loop)를 수행하였고, 그 결과 평균 99%의 우수한 인식결과를 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제15권4호
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• pp.43-49
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• 1996

본 논문은 keyword spotting 기술을 이용한 247개의 DDD 지역명을 인식 대상으로 하여 화자 독립의 한국어 연속 음성인식을 위한 시스템을 제안하였다. 적용된 인식 알고리즘은 음성에서 시간축의 변화와 스펙트럼의 왜곡을 흡수할 수 있는 모델로 DP와 MLP로 구성된 동적 프로그래밍 신경회로망(DPNN)을 사용하였다. 이와 같은 실험을 위해 단어 모델을 만들고 이에 대한 단어 모델을 keyword 모델과 non-keyword 모델로 구분하여 성능을 향상시킬 수 있도록 하였다. 또한 잘못된 결과를 출력시키지 않기 위해서 후처리 과정을 두고 실험을 하였다. 실험결과, 단독어에 대한 화자 종속 실험은 93.45%의 결과를 보였고, 단독어에 대한 화자 독립 실험은 84.05%의 실험결과를 보였으며, 가장 중요한 간단한 대화체 문장의 keyword spotting 실험은 화자 종속으로 77.34%의 결과를 보였으며, 화자 독립 실험은 70.63%의 결과를 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.816-819
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• 2005

본 논문에서는 카타디옵트릭 카메라를 사용할 때 발생하는 공간 왜곡 문제를 해결하기 위해 3차원 포물면 좌표 변환 함수와 신경회로망을 이용한 좌표 변환 및 보정 기법을 제안한다. 본 연구에서 사용하는 포물면 거울을 이용한 카타디옵트릭 카메라는 360$^{\circ}$의 전 방향 영상을 얻을 수 있으나, 렌즈의 외형에 의해 영상이 왜곡되어 나타나는 특징을 가지고 있다. 따라서 3차원 공간상에서 왜곡 영상에서의 좌표를 실제 거리 좌표로 변환하기 위해 포물면 거울 초점과 이미지 상의 좌표를 포물면 거울 위로 투영시킨 좌표를 이용한 좌표 변환 함수를 사용한다. 이 과정에서 발생하는 오차를 BP(Back propagation) 신경망 알고리즘으로 수정한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.322-323
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• 2022

정수장의 최적화 운영을 위하여 가장 필요한 것은 수용가에서 사용되는 수돗물의 패턴과 양을 정확하게 예측하여 필요한 만큼의 수돗물을 펌프를 이용하여 배수지로 전달하여 저장하고, 필요한 유량이 최소의 전기에너지를 이용하여 적기에 공급되어야 한다. 정수장의 수량 예측 중 에너지 최적화 운영의 관점에서 필요한 단기 수요예측은 시계열 분석, 회귀분석 및 신경망 알고리즘을 이용하여 계절별, 주요 기간별, 지역 특성별 등을 고려하여 이루어져 왔으며, 본 논문에서는 순환적 신경회로망의 일종인 LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Units) 등의 AI 기반 복합센서 적용성 분석을 통한 에너지 관리 방안에 대하여 분석하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.265-271
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• 2023

최근, 정보통신기술의 발달로 위치 정보 서비스가 점차 확대되고 있으며, 실내외 위치를 추출하기 위해 RSSI가 많이 활용되고 있다. RSSI를 이용한 실내외 위치추정법은 전파경로 및 간섭, 주변의 무선기기 장치 등의 영향을 받아 정확도가 떨어진다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 전파 환경을 고려한 거리 추정법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전파 환경을 고려하기 거리 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 확률적 특성을 가진 RBF 신경망과 전파 환경이 반영된 RSSI 입력과 출력을 학습하여 거리를 추정하도록 한 것이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 BLE 비컨 송신기와 수신기를 이용하여 최대 55[m] 범위 내의 수신기의 위치를 추정하는 성능을 기존의 평균 필터, 칼만 필터 등과 비교평가 하였다. 그 결과 제안된 방법의 거리 추정정확도가 6.7배로 높은 결과를 보였다. 이 성능평가의 결과와 같이 본 연구의 방법을 위치 서비스에 적용한다면 더 정확한 위치추정이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.1-6
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• 2014

본 연구에서 $(2D)^2$ PCA 알고리즘을 이용한 최적 RBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시뮬레이터을 설계한다. CCD 카메라로 야간에 이미지를 취득할 경우 조도가 낮기 때문에 인식을 수행하기 어려운 수준의 이미지가 취득되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 나이트 비전 카메라를 이용하여 야간 얼굴을 취득하였다. 또한 얼굴과 비얼굴 이미지 영역에서 야간 얼굴 이미지를 검출하기 위해 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 그리고 히스토그램 평활화를 이용하여 이미지의 왜곡 현상을 최소화 한다. 이렇게 얻어진 고차원 이미지를 저차원으로 축소하기 위해 $(2D)^2$ PCA 알고리즘을 사용했다. 다항식 기반 RBFNNs을 이용한 지능형 패턴 분류 모델을 통하여 얼굴인식을 수행 한다. 마지막으로 차분진화 알고리즘을 사용하여 파라미터를 최적화 한다. $(2D)^2$ PCA를 최적 RBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템의 성능 평가를 위하여 IC&CI Lab data를 사용하고 실제 얼굴 인식 시스템을 설계한다.