• 제목/요약/키워드: 알고리즘 분류체계

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자석식 검지기를 이용한 차종인식 알고리즘 개발 (Development of a Vehicle Classification Algorithm Using an Micro-Cell Detector on a Freeway)

  • 김수희;조형기;이철기;오영태
    • 대한교통학회:학술대회논문집
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    • 대한교통학회 1998년도 제34회 추계 학술발표회
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    • pp.149-149
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    • 1998
  • 차종구분의 필요성은 교통공학 및 계획분야에서 교통패턴을 파악할 필요가 있으며 도로의 포장설계와 같은 구조적 측면, 교통관련자료구축 등에서도 중요하다. 현재 국내에서 운영중에 있는 각종검지기 체계들은 외국에서 개발한 체계로서 여러 가지 다양한 센서를 복합구성하여 차종을 구분하는 고가의 장비들이다. 이에 대한 국내의 연구사례는 극히 드물다고 볼 수 있다. 지금까지 주를 이룬 국내 연구사례를 보면 루프검지기를 이용한 차종구분이 주를 이루고 있다. 현재 루프검지기의 대체검지기(영상검지기, 자석검지기)개발이 활발히 진행되고 있으며 본 연구에서 이용되는 검지기는 자석검지기로서 루프검지기에 비하여 설치가 간단하고 파손의 우려가 적으며 유지관리 및 보수가 손쉽고 비용면에서도 저렴하다는 것이 장점이라 하겠다. 이에 최근에 개발되어진 단일 자석검지기를 이용한 실시간 차종인식 알고리즘을 개발하고, 현장실험을 통한 현장 적용성을 검토한다. 고속도로에 설치되어 있는 자석검지기를 이용하여 자료를 수집하며 분석에 이용되는 자료는 개별차량에 대하여 자속밀도의 변화를 주파수값으로 변환한 Digital Data값이다. 그 수치를 토대로 각 차량의 점유시간을 파악하여 각 차량의 점유시간동안 파형의 특징을 추출하여 각 특징들을 기초로 하여 각 차량이 나타내는 고유의 파형을 식별하는 패턴인식 방법으로 접근한다. 본 연구에서는 검지기 매설장소의 유한성 및 연구대상 도로의 특성으로 인하여 다양한 차종의 자료수집이 용이하지 못하여 시험가능한 자료수가 많은 차종을 대상으로 분석한다. 차종인식 알고리즘상의 차종분류는 건설교통부 차종분류기준에 따라 우선 구분이 확실한 차종으로 나눈후 단계적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 performance function의 경우 비신호 교차로와 신호교차로에 대

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선별 시스템 기반 표지 유전자를 포함한 난소암 마이크로어레이 데이터 분류 (Classification of Ovarian Cancer Microarray Data based on Intelligent Systems with Marker gene)

  • 박수영;정채영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.747-752
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    • 2011
  • 마이크로어레이 분류는 전형적으로 분류기 디자인과 에러 추정이 현저하게 작은 샘플에 기반한다는 것과 교차 검증 에러 추정이 대다수의 논문에 사용된다는 주목할 만한 두 가지 특징을 소유한다. 마이크로어레이 난소 암 데이터는 수 만개의 유전자 발현으로 구성되어 있고, 이러한 정보를 동시에 분석하기 위한 어떤 체계적인 절차도 없다. 본 논문에서는, 통계에 따라 유전자의 우선순위를 정함으로써 표지유전자를 선택하였고, 널리 보급되어 있는 분류 규칙인 선형 분류 분석, 3-nearest-neighbor와 결정 트리 알고리즘은 표지 유전자를 선택한 데이터와 선택하지 않는 데이터의 분류 정확도 비교를 위해 사용되어졌다. ANOVA를 이용하여 선택된 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에 선영 분류분석 규칙을 적용한 결과 97.78%의 가장 높은 분류 정확도와 가장 낮은 예측 에러 추정치를 나타내었다.

FCM법을 이용한 아시아 항만의 경쟁력 수준 분류와 부산항의 위상 (An Application of FCM(Fuzzy C-Means) for Clustering of Asian Ports Competitiveness Level and Status of Busan Port)

  • 류형근;이홍걸;여기태
    • 대한교통학회지
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    • 제21권5호
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    • pp.7-18
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    • 2003
  • 해운 및 항만물류 환경의 변화로 말미암아, 현재 아시아 항만들은 치열한 경쟁상황에 놓여 있으며, 권역내 거대중심항이 되기 위한 집중적인 투자와 체계적인 전략수립을 추진하고 있다. 따라서, 현시점에서 아시아 항만의 경쟁력을 분석/분류하고 평가하는 것은 부산항이 속해 있는 우리나라의 입장에서 매우 중요한 연구임에 틀림없다. 그러나, 이와 관련하여 다수의 기존연구가 수행되어 왔지만, 연구의 대상을 아시아 항만을 뛰어넘어 세계 주요항만으로 하거나, 게다가 어떤 객관적인 기준이 없이 단순히 해당시점에 널리 회자되고 있는 항만들을 대상으로 하여, 부산항의 입장에서 실질적이고 명확한 분석지표로 활용되기 곤란한 연구가 대부분이었다. 또한 연구의 방법론적 측면에서 기존연구들은 크게 AHP(Analytical Hierarchy Process)법과 같은 계층평가알고리즘과 군집분석법(Clustering analysis)을 이용하여 항만의 순위를 정하거나 항만을 동일군으로 군집화하여 분석을 행하였으나, 이 두 가지 방법은 알고리즘상 고유의 문제점을 가지고 있어, 분석법에 따른 해석의 편중이 빈번히 발생하였다. 본 연구의 목적은 항만인프라와 관련한 경쟁력요소를 중심으로 아시아 주요항만을 경쟁수준별로 체계적으로 분류하는 것이다. 특히, 기존연구의 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 객관적인 지표에 의거하여 아시아 주요 대상 항만을 선정했다. 게다가 연구 방법론의 측면에서 기존의 군집분석법의 문제점을 보완하기 위해서 FCM(Fuzzy C-means)기법을 이용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 아시아 16개 주요 항만들 중 10개 항만이 독자적인 위상을 가지고 4가지 항만군을 형성하고 있었으며, 나머지 6개항만은 다른 10개 항만들과 같은 독자적인 특성을 보이지 않아, 현시점에서 하나의 군집으로 명확히 분류될 수 없는 것으로 분석되었다. 게다가, 독자적 위상을 가지고 있지 않은 항만들 중, 몇 개의 항만은 향후 변화의 가능성이 매우 높고 그리고 아시아 항만전체의 판도변화의 주역으로 발전할 가능성도 높은 항만으로 분석되었다. 이러한 분석결과는 아시아 항만의 판도의 고찰과 더불어 다각도로 고찰되었으며, 그러한 고찰결과에 기초하여 끝으로 부산항의 현재위상과 대략적인 앞으로의 방향이 제시되었다.

동영상 시맨틱 이해를 위한 시각 동사 도출 및 액션넷 데이터베이스 구축 (Visual Verb and ActionNet Database for Semantic Visual Understanding)

  • 배창석;김보경
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.19-30
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    • 2018
  • 영상 데이터에 대한 시맨틱 정보를 정확하게 이해하는 것은 인공지능 및 기계학습 분야에서 가장 어려운 도전과제의 하나로 알려져 있다. 본 논문에서는 동영상 시맨틱 이해를 위한 시각 동사 도출과 이를 바탕으로 하는 동영상 데이터베이스인 액션넷 데이터베이스 구축에 관해 제안하고 있다. 오늘날 인공지능 기술의 눈부신 발달에는 인공지능 알고리즘의 발전이 크게 기여하였지만 알고리즘의 학습과 성능 평가를 위한 방대한 데이터베이스의 제공도 기여한 바가 매우 크다고 할 수 있다. 인공지능이 도전하기 어려운 분야였던 시각 정보 처리에 있어서도 정지 영상 내의 객체인식에 있어서는 인간의 수준을 능가하기 시작하면서 점차 동영상에서의 내용에 대한 시맨틱 이해 기술 개발로 발전하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동영상 이해를 위한 학습 및 테스트 데이터베이스로서 액션넷 구축에 요구되는 시각 동사의 후보를 도출한다. 이를 위해 언어학 기반의 동사 분류체계를 살펴보고, 영상에서의 시각 정보를 명세한 데이터 및 언어학에서의 시각 동사 빈도 등으로부터 시각 동사의 후보를 도출한다. 시각 동사 분류체계와 시각 동사후보를 바탕으로 액션넷 데이터베이스 스키마를 정의하고 구축한다. 본 논문에서 제안하는 시각 동사 및 스키마와 이를 바탕으로 하는 액션넷 데이터베이스를 개방형 환경에서 확장하고 활용성을 제고함으로써 동영상 이해 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

다층구조 퍼셉트론을 이용한 분류 영상압축 및 코딩 (Classified Image Compression and Coding using Multi-Layer Percetpron)

  • 조광보;박철훈;이수영
    • 한국통신학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.2264-2275
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    • 1994
  • 본 논문에서는 블록 분류와 코딩과 함께 신경회로망을 이용한 영상압축을 보였다. 오차 역전파 알고리즘으로 학습되는 다층구조 신경회로망은 정규화된 영상데이타를 감소된 공간 중복성을 가지는 은닉층의 값으로 변환하는데 사용된다. 기본적으로 영상압축은 입력층과 출력층의 뉴런보다 적은 수의 은닉층 뉴런에 의해 얻어진다. 여기에 시각체계의 민감도에 따른 영상블럭 복잡성에 따라 적응적으로 압축되므로 블록을 분류한다. 또한 은닉뉴런의 양자화된 값은 효과적인 전송을 위해 entropy coding을 이용한 경우 화질의 큰 저하없이 약 25:1의 압축률을 얻었다.

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토픽모델링과 딥 러닝을 활용한 생의학 문헌 자동 분류 기법 연구 (A Study of Research on Methods of Automated Biomedical Document Classification using Topic Modeling and Deep Learning)

  • 육지희;송민
    • 정보관리학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.63-88
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    • 2018
  • 본 연구는 LDA 토픽 모델과 딥 러닝을 적용한 단어 임베딩 기반의 Doc2Vec 기법을 활용하여 자질을 선정하고 자질집합의 크기와 종류 및 분류 알고리즘에 따른 분류 성능의 차이를 평가하였다. 또한 자질집합의 적절한 크기를 확인하고 문헌의 위치에 따라 종류를 다르게 구성하여 분류에 이용할 때 높은 성능을 나타내는 자질집합이 무엇인지 확인하였다. 마지막으로 딥 러닝을 활용한 실험에서는 학습 횟수와 문맥 추론 정보의 유무에 따른 분류 성능을 비교하였다. 실험문헌집단은 PMC에서 제공하는 생의학 학술문헌을 수집하고 질병 범주 체계에 따라 구분하여 Disease-35083을 구축하였다. 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 자질집합의 종류와 크기를 확인하고 학습 시간에 효율성을 나타냄으로써 자질로의 확장 가능성을 가지는 자질집합을 제시하였다. 또한 딥 러닝과 기존 방법 간의 차이점을 비교하고 분류 환경에 따라 적합한 방법을 제안하였다.

RS/GIS 기반 친수시설 정보맵 작성 연구 (Research on creating information map for water-friendly facilities based on RS/GIS)

  • 김성준;김창성
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.222-222
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    • 2021
  • 도시 내 하천 친수공간은 레저 및 여가를 위한 공간과 더불어 자연경관 및 생태체험 등의 다목적으로 활용되어 지역사회에 있어 중요한 공간으로 활용되고 있다. 과거 4대강 사업으로 국가하천 내 휴식공간을 조성하였다. 그 후 친수지구 중에서 이용도가 저조한 곳을 해제하였으며, 현재 297개의 친수지구를 중점으로 관리하고 있다. 이러한 친수지구를 유지하는데 필요한 보수 비용들을 지자체에서 담당하고 있으나, 상당한 비용이 소요되므로 친수지구 지정 후 운영단계에서 지역 주민들의 특성 및 요구를 정확히 파악할 필요가 있다. 하천 친수공간에 대한 정보구축은 조사원 조사, 유지관리 기관 조사 등 인적 조사 방식을 통한 데이터 수집으로 많은 비용이 필요할 뿐만아니라 DB 갱신 부분에도 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 RS/GIS를 기반으로 친수시설에 대한 정보맵 작성 방안 연구와 친수시설 뿐만 아니라 유역조사 시 하천공간에서 수행할 수 있는 기술에 대한 연구를 수행하였다. 연구대상지역은 대저생태공원과 삼락생태공원을 대상으로 선정하였다. 해당 지역 항공영상의 정합 및 전처리를 실시한 후 QGIS를 활용하여 LSMS(Large-Scale Mean Shift) 기법으로 시설물 분류를 실시하였다. 공원 내 친수시설 분류를 위해 공간 반경(Spatial radius)를 10 ~ 25까지 변화시키면서 최적 분류 결과를 도출하는 공간 반경을 찾았으며 친수시설 규모와 시설의 특성에 따라 공간 반경을 조절하여 친수시설 분류맵을 작성하였다. 친수지구 내 친수시설 분류맵과 친수지구 내 친수시설 현황 및 친수시설별 코드와, 위치정보(위도, 경도 및 표고), 면적 및 관리현황으로 분류하여 입력 할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 구축한 친수시설 자동분류 알고리즘을 통해 전국 단위 통합 하천관리체계 구축 및 친수시설에 대한 정보맵을 작성할 수 있는 기반 마련이 가능할 것이다.

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전술환경에서 QoS 보장을 위한 클래스 기반 FQ-Codel 알고리즘 적용 연구 (Application Study of FQ-CoDel Algorithm based on QoS-guaranteed Class in Tactical Network)

  • 박주만
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.53-58
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    • 2019
  • 본 논문은 전술 통신망에서 QoS 향상을 위한 클래스 기반의 FQ-CoDel(Flow queue-Control Delay) 알고리즘을 제안한다. 전술 통신망에서 다양한 응용체계 서비스를 제공하게 되면서 병목현상으로 인한 트래픽 손실 및 지연 문제가 대두되었고 따라서 효과적인 트래픽 처리 방안 연구에 대한 필요성이 제기되었다. 제안방안은 클래스 기반의 FQ-CoDel 알고리즘을 이용한 동적인 버퍼 관리 및 스케줄링 기술로써 서비스 특성 및 중요도에 따라 해당 큐에 패킷을 분류하고 주기적으로 각 패킷의 대기시간을 체크하여 기준 대기 시간을 초과하는 경우 해당 패킷을 폐기하여 큐에 저장된 트래픽 양을 일정 수준으로 조절한다.

도시부도로 정성적 소통상황 판단 알고리즘 개발 (Development Of Qualitative Traffic Condition Decision Algorithm On Urban Streets)

  • 조준한;김진수;김성호;강원의
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.40-52
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    • 2011
  • 최근 지능형교통체계(ITS)는 다기능 검지기, 도시교통정보시스템, 단거리 전용 통신 등 첨단 검지장비가 도입되면서 교통정보의 신뢰성이 중요하게 대두되고 있다. 이 연구는 구간교통정보 산정과 같은 정량적 연구와 다르게 교통류 안정성을 반영한 정성적 소통상황 판단 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해서 제한속도별 정성적 소통상황 분류기준을 재정립하고, 실시간 소통상황 판단 유형과 판단지표를 새롭게 제시하였다. 실시간 소통상황 판단 유형은 정성적 소통상황에서 속도추이의 상승, 진동, 하락에 따라 크게 9가지 유형으로 세분화하였다. 소통상황 판단지표는 속도변화추이를 파악하기 위해 과거 5주기 2분 단위 속도, 가속도를 나타내는 값과 부호로 정의한 3개 지표와 시간대별, 속도대별 불안정범위를 설정한 영역으로 정의하였다. 이 연구에서 개발된 소통상황 판단 알고리즘의 성능평가는 실제 검지자료를 이용하여 현장 적용성을 검증하였으며, 교통정보가공체계, 상황판 운영모니터링, 과거이력자료 활용 등에 적용이 가능할 것으로 판단된다.

실적자료 분석에 의한 적정 공사비 산정방법의 전산화 알고리즘 구축에 관한 연구 (A Study on the Construction of Computerized Algorithm for Proper Construction Cost Estimation Method by Historical Data Analysis)

  • 전재열
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제4권4호
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    • pp.192-200
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    • 2003
  • 본 연구는 공공건설 공사에 실적자료에 의한 공사비산정 방법의 전산화 적용을 목적으로 먼저 실적공사비의 정의 및 구조와 현행 실적공사비 운영체계 이해를 통해 전산화의 문제점 및 개선기준을 공사비 산정방법 중심으로 분석 기술하였으며 제안한 기준에 따라 전산화 알고리즘을 제시하였다. 기존 예정공사비 산정방법은 일반적인 공종별 분류에 따른 실적자료조건과 단순히 물가지수, 연면적규모에 따른 시공단가를 적용함으로서 공사비산정의 정확성이 요구되며, 본 연구는 이에 대한 개선 안으로 부위와 부분별 공종분류 방식에 의한 데이터 추출조건으로 실적자료의 적용성과 신뢰성을 높였다. 또한 물량규모에 의한 공사비 변동요인을 물량규모 대비 단가의 확률적 회귀분석으로 예측 추정하여 실행 가능한 적정 공사비 산정방법을 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 전산화 적용 방안으로 확률적 예정공사비산정방법을 기준으로 시스템 프로세스를 각 영역별로 구축하고 그에 따른 윈도우 어플리케이션 활용 툴과 개별 전산화에 대한 알고리즘을 구축하였다.