• Title/Summary/Keyword: 원 판별기준

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Absolutely Stable Region for Missile Guidance Loop (유도탄 유도루프의 절대안정한 시간영역)

  • Kim, Jong-Ju;Lyou, Joon
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.36 no.3
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    • pp.244-249
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    • 2008
  • In this paper, the stable region for missile guidance loop employing an integrated proportional navigation guidance law is derived. The missile guidance loop is formulated as a closed-loop control system consisting of a linear time-invariant feed-forward block and a time-varying feedback gain. By applying the circle criterion to the system, a bound for the time of flight up to which stability can be assured is established as functions of flight time. Less conservative results, as compared to the result by Popov criterion, are obtained.

A study of a cardiac disorder distinction based on SVM by using a heart sound (심음을 이용한 SVM 기반의 심장 질환 판별에 관한 연구)

  • Kim, Bo-Ri;Beack, Seung-Hwa;Kim, Dong-Wan;Paek, Seung-Eun;Kwon, Sun-Tae
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2006.07d
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    • pp.2173-2174
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    • 2006
  • 심음은 심장이 수축, 확장 시에 심장의 움직임과 혈류의 흐름에 의해 발생하는 음향이다. 심음은 여러 신호원으로 이루어져 있고, 매우 복잡하고 비고정적인 신호이다. 심장의 질환에 따라 심음의 소리는 다르게 나타난다. 심음을 구분하여 심장 질환의 유무를 판단하는 가장 기초적인 기준이 될 수 있다. 본 연구에서는 Support Vector Machine 기법을 이용하여 심음을 통한 심장 질환 판별 검출 알고리즘을 제안하였다. Support Vector Machine은 신경망의 한 종류이며 이진분류에서 좋은 성능을 보인다. 또한 Polynomial Radial Basis Function, Multi-Layer Perceptron Classifiers를 위한 대안적인 학습방법으로 사용된다. 이러한 특성을 사용하여 심음의 데이터들을 일정한 기준에 의하여 (+)데이터와 (-)데이터로 분리한 후, 각 데이터들을 학습시켜 최적의 데이터를 만든다. 이후 각 데이터들은 점층적인 추가 학습을 시킴으로써 적은 양의 학습 데이터만으로도 높은 분류 성능을 표현할 수 있다. 이 연구에서 제안된 SVM을 실제 심음 데이터에 적용한 실험에서 심장 질환의 유무 판별에 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있을 것으로 판단된다.

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Shape From Focus Algorithm with Optimization of Focus Measure for Cell Image (초점 연산자의 최적화를 통한 세포영상의 삼차원 형상 복원 알고리즘)

  • Lee, Ik-Hyun;Choi, Tae-Sun
    • The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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    • v.3 no.3
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    • pp.8-13
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    • 2010
  • Shape form focus (SFF) is a technique that reconstructs 3D shape of an object using image focus. Although many SFF methods have been proposed, there are still notable inaccuracy effects due to noise and non-optimization of image characteristics. In this paper, we propose a noise filter technique for noise reduction and genetic algorithm (GA) for focus measure optimization. The proposed method is analyzed with a statistical criteria such as Root Mean Square Error (RMSE) and correlation.

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An Evaluation Model for Grid Job Migration under Failures (Grid Job Migration을 위한 평가 모델 개발)

  • Moon, Yong-Hyuk;Youn, Chan-Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.151-152
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    • 2009
  • Grid 컴퓨팅 환경에서 Risk-resilient 한 Job 수행을 보장하기 위해 그 동안 Job migration 기법이 연구되어 왔으나, 자원 재선정 및 Job 이동/재할당에 따른 기준의 단순성으로 인해, Migration에 따른 Job 수행의 이득과 손실이 정확하게 판별되지 못한 경향이 있었다. 따라서 본고에서는 Job failure Rate을 바탕으로 특정 Job의 확률적 수행 지연 시간을 추정하고, 이를 이용하여 Migration gain을 평가하는 모델을 제안한다.

산업제어시스템에서의 AI IDS 성능 향상을 위한 데이터 품질 연구 동향 및 제언

  • Namhyuk Kwon;Yooshin Kim;Eungyu Woo;Dahoon Jeong;Chuck Chae;Donghoon Shin
    • Review of KIISC
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    • v.33 no.6
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    • pp.5-14
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    • 2023
  • 최근 산업제어시스템을 대상으로 하는 보안 사고가 지속적으로 증가함에 따라서 이상탐지 시스템에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 AI 기술의 급속한 발달과 함께 수준 높은 AI기반 이상탐지시스템이 연구되고 있다. 이러한 AI 모델은 산업제어시스템 환경에서 적용할 수 있도록 실시간의 처리가 필요하며, 데이터 세트의 학습에는 산업제어시스템 특성을 고려하는 것이 요구된다. 따라서, 데이터 세트가 산업제어시스템에서 적합하게 활용될 수 있는지 판별할 수 있는 세부 기준을 마련하게 된다면, 우수한 데이터 세트의 활용을 통해 산업제어시스템을 위한 AI 모델의 성능이 향상될 것으로 보인다. 본 논문에서는 산업제어시스템의 AI 침입 탐지시스템의 성능 향상을 위한 데이터 품질 연구의 동향을 조사하고, 향후 발전을 위한 방향성을 구체적인 평가항목을 통해 제시하고자 한다.

Implantable low-power Pacemaker for Heart Disease Therapy (심장질환 치료를 위한 체내삽입형 저전력 Pacemaker에 관한 연구)

  • Kim, Kyo-Seok;Lee, Sang-Won;Cho, Jun-Dong
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.473-474
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    • 2007
  • 본 연구는 체내 이식형 Pacemaker를 연구하면서 심장 질환을 Therapy 해 주는 방법에 대해 저전력 및 성능향상에 중점을 두고 연구 및 실험을 하였다. 우선적으로 심장의 심박동을 연산량이 적은 Peak_detection에서 체크하여 전력소모를 줄이고 나오는 각 심실 및 심방의 Interval을 Disease_episode 에서 받는다. 여기서 5가지 심실 및 심방에 관한 질환들 (VF : Ventricular Fibrillation, VT : Ventricular Tachycardia, FVT : Fast Ventricular Tachycardia, FAT_AF : Fast Atrial Tachycardia/Atrial Fibrillation, AT_AF : Atrial Tachycardia AT_AF : Atrial Fibrillation)을 판별한 후 각 병증에 맞는 Therapy 값을 출력하게 하였다. 그 외에 남아있는 병증에 대해서도 Therapy가 저전력 및 성능향상 되도록 설계하였다. 기존에 적용되어 있는 Detection 기법에서는 각각의 병증에 대해서 각 Detection이 있어 VF와 VT 사이에 있는 FVT와 같은 병증을 치료할 때 FVT 같은 경우에는 VF와 VT사이에 있는 질병이기 때문에 FVT_VF 및 FVT_VT와 같이 각각의 Detection을 두어 전력 소모가 있었다. 심장에서는 여러 질병이 한번에 나을 수 없다는 것에 착안하여 (심박동 Interval에 의해 질병이 판단되므로) 다른 병증이지만 같은 진단 기준을 쓰는 Detection을 통합함으로써 하나의 모듈로 구성하여 Gate수를 줄이고 저전력을 구현하였다. 또한 병증을 판별하는 진단 기준 모듈 중 Onset_Criterion 재설계하여 좀더 성능 향상에 중점을 두었다.

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A system design for textile defect detection using pattern matching (패턴매칭을 이용한 섬유결함 검출시스템의 설계)

  • Kang, Hyunsoo;Kim, Jongjun;Song, Nagun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.474-477
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    • 2010
  • 본 논문에서는 패턴인식을 이용한 의류의 결함을 자동으로 탐색하는 시스템을 설계하였다. 이는 히스토그램을 기반으로 하여 영상의 특징을 추출하고 템플릿 매칭을 이용해서 패턴을 추적하도록 하였스며, 또한, SSIM(Structural Similarity) Index를 통해 추적된 패턴과 원 패턴의 유사도를 HVS(Human Vision System)을 기준으로 하여 결함을 판별할수 있도록 하였다.

Geometry Design of Coal Gasifier Refractory using Computational Fluid Dynamics (전산유체역학기법에 의한 석탄가스화기 내화재 형상 설계)

  • 이진욱;박병수;윤용승;안달홍
    • Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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    • 1998.05a
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    • pp.15-20
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    • 1998
  • 전산유체역학 기법을 이용하여 석탄가스화기 내화재내에서의 온도분포 해석 및 열손실량 계산을 수행하였다. 일차원 이론적 해석, 이차원 전도열전달 해석 및 삼차원 대류-전도 복합열전달 해석 등 세 가지 방법론으로 전산해석을 수행하고 그 결과들을 서로 비교하였으며, 또한 해석결과들을 석탄가스화기 실험결과와 비교하였다. 결과의 정확성, 수치해석상의 편리성(수렴성 및 계산시간) 등을 종합적으로 검토하여, 이차원 전도열전달 해석이 공학적 설계에 적용하기 적절한 방법론임을 제시하였다. 전산해석 결과를 3톤/일급 석탄가스화기에 적용해 본 결과, 총 열손실량은 설계치 운전기준으로 약 1% 정도인 것으로 판별되었다.

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Building the Outlier Candidate Discrimination Training Data based on Inventory for Automatic Classification of Transferred Records (이관 기록물 분류 자동화를 위한 목록 기반 이상치 판별 학습데이터 구축)

  • Jeong, Ji-Hye;Lee, Gemma;Wang, Hosung;Oh, Hyo-Jung
    • Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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    • v.22 no.1
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    • pp.43-59
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    • 2022
  • Electronic public records are classified simultaneously as production, a preservation period is granted, and after a certain period, they are transferred to an archive and preserved. This study intends to find a way to improve the efficiency in classifying transferred records and maintain consistent standards. To this end, the current record classification work process carried out by the National Archives of Korea was analyzed, and problems were identified. As a way to minimize the manual work of record classification by converging the required improvement, the process of identifying outlier candidates based on a list consisting of classified information of the transferred records was proposed and systemized. Furthermore, the proposed outlier discrimination process was applied to the actual records transferred to the National Archives of Korea. The results were standardized and constructed as a training data format that can be used for machine learning in the future.