Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.695-698
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2002
최근 시각 관련 측정기 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문에 연동될 굴절력 측정 알고리즘을 개발하였다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동 시각 굴절력 측정 시스템에 연동될 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터, 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행하여 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔준 후 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통해 신호를 강조함으로써 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이게 된다. 그리하여 본 전자 부문 소프트웨어는 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.814-816
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2003
오늘날 핵산과 단백질의 결합체에 관한 자료가 PDB(Protein Data Bank)와 같은 공공 데이터베이스에 급속도로 증가되고 있고 하나하나의 자료 자체도 많은 양의 데이터를 가지고 있기 때문에 더 이상 수작업으로 이를 분석하기란 거의 불가능할 뿐 아니라 정확도에 많은 문제가 있다. 그래서 본 연구에서는 방대한 생물학 자료를 효율적으로 분석하기 위해 자동화된 알고리즘을 개발하여 수작업에 의존하던 기존방식을 개선하였다. 이 알고리즘으로 51개의 RNA와 단백질간의 결합구조로 구성된 Dataset과 129개의 DNA와 단백질 간의 결합구조로 구성된 Dataset 분석하여 각각의 경우에 있어서의 결합성향과 결합유형을 찾아내었다. 이러한 본 연구의 결과가 아직 구조가 밝혀지지 않은 단백질-핵산간의 결합부위를 예측하는 알고리즘 개발에 기초 자료로 이용될 수 있다. 신약을 개발하는 과정에서 표적단백질의 결합부위를 예측하는데 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 진단부분에서 서버를 중심으로 받은 정보를 능동적으로 해석하고 이상 유무에 따른 차단 역할 수행하도록 하는 지능형 차단 시스템에 대한 알고리즘 개발을 목표로 하고 있다. 제안하고자 하는 분류 알고리즘이란, 저압 배선에서 받은 신호에 대한 해석과 더불어 이를 각 이상 정도에 따라 분류하는 것을 말한다. 일반적으로, TFDR을 통해 알아 낼 수 있는 이상 유무의 종류는 damage, open 그리고 short 등이다. 도선 이상의 종류 및 특성에 따른 분류를 위하여, 알고리즘 개발을 위한 사전 이론 조사 및 개요 구성을 목표로 하고 있다. 또한, 기존의 통신 선 상에서 이루어진 결과를 토대로 한 퍼지 분류 규칙 생성 및 분류 알고리즘 개발 역시 앞으로 수행 될 예정이며, 이를 통한 지능형 차단 시스템 구축이 최종 목표이다.
This paper describes an algorithm which was developed for removing along-track and across-track striping effect shown in JERS-1 OPS/VNIR images. A statistical algorithm was implemented based on the mean brightness value of each along-track and across-track line. Different from any filtering techniques in either spatial or frequency domain, the developed algorithm does not change the radiometric characteristics of image pixels. The algorithm will be inserted to the JERS-1 OPS image data processing chain in the Satellite Technology Research Center direct receiving station.
소형궤도 차량 시스템(PRT: Personal Rapid Transit)은 짧은 거리에 비교적 많은 승객을 수송하기 위하여 매우 짧은 차간 간격을 요구하며 또한 차량 간의 충돌을 피하기 위해서 매우 정확한 차량 속도제어 알고리즘을 필요로 한다. 본 논문에서는 소형궤도차량 시스템의 차량의 충돌회피 알고리즘 개발을 위한 장치의 구성에 대해서 다룬다. 개발 장치는 모의 차량, 중앙제어 시스템, 모의지상설비, 모니터링 장치로 구성되며, 설계된 알고리즘의 모의시험을 위해서 Labview Simulation Interface Toolkit과 Matlab/Simulink가 결합된 모의시험 환경을 이용한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.57-60
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2021
본 논문에서는 기지 설비 중 주요 회전기기인 펌프의 이상탐지 알고리즘을 제안한다. 현재 인공지능을 활용하여 생산현장을 혁신하고자 하는 시도가 진행되고 있으나 외산 솔루션에 대한 의존도가 높은 것에 비해 국내 실정에 맞지 않는 경우가 많다. 이에 따라, 선행 연구를 통해 국내 실정에 맞는 인공지능 기술 도입이 필요하다. 본 연구에서는 VAE(Variational Auto Encoder) 알고리즘을 활용해 회전기기의 고장을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구 수행을 통한 회전기기의 고장 예지·진단 시스템 개발로 설비의 이상 징후 포착, 부품의 교환 시기 등 보수 일정을 예측하고 최종적으로 이를 통한 설비 가동의 효율 증대와 에너지 비용 감소의 효과를 기대한다.
Most algorithms for detecting incidents have been developed under the premise that congestion must happen whenever an incident occurs. For that reason, the performance of these algorithms could not be guaranteed in cases where congestion did not happen due to traffic operations with low flows despite the occurrence of an incident. The objective of this paper is to develop an automatic incident detection algorithm using a new diagram that can reliably detect the incident under various conditions of traffic operations including a low volume state. Compared with the McMaster Algorithm, the proposed algorithm in this paper was evaluated with three different cases in which the incidents occur in traffic operations with a low volume state, a relatively high volume state, and a recurrent congestion state. It is shown that the new algorithm has a capability to identify the flow characteristics of incidents for all the three cases and is much better than McMaster algorithm in terms of detection rate and false alarm rate.
본 연구는 초등학교 학생 수준에 맞는 알고리즘 교육을 위한 웹 기반 시뮬레이션의 설계 방안을 제시하는데 목적이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 알고리즘 교육을 위한 시뮬레이션 모형을 기반으로 자료 처리의 가장 기본이 되는 정렬 및 탐색 알고리즘으로 제한하여 설계 방안을 고찰하였다. 각각의 알고리즘 학습을 위해 실생활과 밀접한 모의상활을 제시하여 알고리즘 학습에 대한 학습동기를 극대화할 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서 설계한 시뮬레이션을 개발하여 적용한다면 초등학교 수준에 맞는 알고리즘 교수-학습에 도움을 줄 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06b
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pp.1-4
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2011
본 논문에서는 병렬 정렬(sorting) 알고리즘들에 대하여 논의한다. 정렬 알고리즘은 컴퓨터 과학에서 매우 중요한 위치를 차지하며 지난 50~60년 동안 많은 연구자들에 의하여 연구되었다. 10년 전에는 GPU(Graphics Processing Unit) 병렬 프로세서가 개발되어 병렬 정렬 알고리즘에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 병렬 정렬 알고리즘은 대체적으로 bitonic 정렬, radix 정렬, merge 정렬, 혹은 이들 정렬 알고리즘들을 혼합하여 사용한 방법으로 분류된다. 논문에서는 GPU를 사용한 새로운 효율적인 병렬 정렬 알고리즘의 설계 조건을 논의한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.11a
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pp.13-15
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2017
최근 카메라로부터 획득한 영상을 이용하여 지능적으로 상황을 인지하고 판단하고 결정하는 알고리즘의 연구개발이 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 영상 내의 객체를 검출하는 알고리즘, 영상 내 화재와 같은 위험 상황을 알려주는 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 SuBSENSE 라고 하는 영상 내 객체를 검출하는 알고리즘에 대해서 분석하고자 한다. SuBSENSE 는 background subtraction 기반으로 동작하는 객체 알고리즘으로서 다양한 상황에도 강건하게 객체를 추출하기위한 몇 가지 과정들이 존재한다. 본 논문에서는 SuBSENSE 알고리즘 구조 분석 및 해당 구조에서 동작하는 파라미터들의 역할에 대해 살펴보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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