• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.119-122
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• 2007

지금까지의 연구에서 Japanese Puzzle을 이용한 인쇄체 영문자 인식을 구현하여 좋은 결과를 얻었고, 본 논문 에서는 인쇄체 영문자(바탕, 돋움) 인식을 확장시켜 영문장을 인식하기 위해 키보드에서 입력 가능한 숫자 및 기호를 포함하여 인식하는 시스템을 구현하였다. 이미지를 입력 받아 이진화 처리, 히스토그램 투영을 이용한 문자 분리는 영문자 인식에서와 동일한 처리를 한다. 기호 중에서 세로 길이보다 가로 길이가 긴 기호인 -,-,= 만 가로를 정규화 하였고, 나머지는 세로를 정규화 하였다. 정규화 된 문자에 Japanese Puzzle을 역으로 적용하여 구하여진 수치 정보로부터 영문자, 숫자, 기호를 분류 및 인식하여 좋은 결과를 얻었다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.28 no.3
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• pp.97-108
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• 2001

본 논문은 미래의 산업 전반에 걸쳐 엄청난 변화를 촉진시킬 것으로 예상되는 MEMS 기술의 군사응용분야에 대하여 기술하고 있다. 여기에서 정의하는 MEMS 기술은 센서와 액츄에이터로 대변되는 마이크로 소자를 제작하는 기술과 이를 이용한 소형 시스템 기술을 모두 포함하며 이를 이용한 소형 시스템 기술을 모두 포함하며 매우 다양하고 광범위한 측면에 대한 이해를 필요로 한다. 이러한 배경을 바탕으로 국내의 MEMS 기술의 현황과 발전추세를 파악하고 군사응용을 위한 MEMS 기술을 관성측정, 감지 및 구동, 정보통신, 추진 및 전원 분야 등 네 가지로 분류하였으며 이를 이용하여 개발할 수 있는 핵심적인 소형 무기체계들을 소개하였다. 결론으로는 민수분야의 기술과 인프라를 바런시켜야 할 필요성을 지적하고 국내 현실에 적합한 국사용 MEMS 기술 발전 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.315-318
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• 2006

본 논문에서는 TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 문자패턴의 실시간 인식을 위한 방법론을 고찰한다. 이는 일반적인 문자인식 문제와는 달리 시스템 환경에 대한 몇 가지 가정과 제약조건을 고려해야 한다. 예컨대 문제의 특성상 카메라 및 TV 제어 기기부의 동작과 연동하는 작업 스케쥴링 기능과 실시간 분석기능 등의 요건은 시스템개발을 복잡하게 하는 반면, 주어진 OSD 메뉴 데이터로부터 검증과정은 미지 패턴에 대한 인식과정을 단순화하여 일종의 판정(decision) 문제로 고려될 수 있게 한다. 본 연구에서는 인식의 방법론으로서 수정된 구조의 FMM 신경망을 적용한다. 이는 하이퍼박스 기반의 패턴 분류기로서 간결하면서도 강력한 학습기능을 제공한다. 기존의 FMM 모델이 갖는 단점인 학습패턴에서 특징분포와 빈도를 고려하지 못한다는 점을 개선하여, 특징과 하이퍼박스간의 가중치 요소를 고려한 활성화 특성을 정의한다. 또한 실제 데이터를 사용한 실험결과를 통해 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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• v.49 no.12
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• pp.643-650
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• 2000

Using neural network approach, the diagnosis of faults in industrial process that requires observing multiple data simultaneously are studied. Two-stage diagnosis is proposed to analyze system faults. By using neural network, the first stage detects the dynamic trend of each normalized date patterns by comparing a proposed pattern. Instead of using neural network, the difference between stored fault pattern and real time data is used for fault diagnosis in the second stage. This method reduces the amount of calculation and saves storing space. Also, we dealt with unknown faults by normalizing the data and calculating the difference between the value of steady state and the data in case of fault. A model of tank reactor is given to verify that the proposed method is useful and effective to noise.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.706-709
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• 2004

최근 제조업체들은 치열한 서비스 경쟁을 벌이고 있지만, 제조업체를 대상으로 한 서비스 연구는 부족하다. 본 연구는 제조업체 서비스가 고객과 기업 간의 정보 교류의 장이 될 수 있다는 관점에서, 제품 판매 이후 고객과의 관계 속에 일어나는 모든 활동을 '판매 후 시장활동'이라고 정의하고 활동 유형 분류하였다. 가전업체를 대상으로 하여 기업의 조직특성과 제품특성이 판매 후 시장활동에 미치는 영향을 살펴보았다. 연구 결과에 의하면 조직특성에서는 부서간 협력이, 제품특성에서는 제품수명주기가 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2009.10a
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• pp.185-187
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• 2009

본 논문에서는 디밍으로 인한 32W 형광등의 수명특성과 동정을 실험을 통해서 분석하였다. 기존의 형광 램프용 전자식 안정기 내부의 인버터 공진특성을 이용해 주파수를 변환시켜 소비전력을 낮추면서 형광등의 조도를 조정하였다. 조정된 형광등의 안정기를 소비전력의 퍼센트별로 분류해서 조도특성을 위주로 수명의 측정을 실시하였다. 수명특성 실험은 2개월간 실험실 내에 형광등을 설치 할 수 있는 실험대를 제작하였으며 주기적으로 형광등의 주위온도와 조도의 측정을 실시하였다. 본 논문에서 분석한 형광등의 수명특성 결과는 향후 형광등 전용 디밍 전자식 안정기 설계 시 활용 될 수 있을 것이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.8
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• pp.1113-1120
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• 2004

This paper proposes a novel hybrid genetic algorithm for the feature selection. Local search operations are devised and embedded in hybrid GAs to fine-tune the search. The operations are parameterized in terms of the fine-tuning power, and their effectiveness and timing requirement are analyzed and compared. Experimentations performed with various standard datasets revealed that the proposed hybrid GA is superior to a simple GA and sequential search algorithms.

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.33 no.2
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• pp.1-16
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• 2008

The purpose of this paper is to propose a new binary classification method for predicting corporate failure based on genetic algorithm, and to validate its prediction power through empirical analysis. Establishing virtual companies representing bankrupt companies and non-bankrupt ones respectively, the proposed method measures the similarity between the virtual companies and the subject for prediction, and classifies the subject into either bankrupt or non-bankrupt one. The values of the classification variables of the virtual companies and the weights of the variables are determined by the proper model to maximize the hit ratio of training data set using genetic algorithm. In order to test the validity of the proposed method, we compare its prediction accuracy with ones of other existing methods such as multi-discriminant analysis, logistic regression, decision tree, and artificial neural network, and it is shown that the binary classification method we propose in this paper can serve as a premising alternative to the existing methods for bankruptcy prediction.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.494-495
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• 2011

본 논문에서는 스마트 TV 시청시에 녹화하는 골프 동영상에서 오디오기반의 경계영역 검출를 이용하여 썸네일을 고속으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 녹화되는 골프동영상의 인코딩된 오디오 정보로 부터 추출된 MDCT계수를 이용하여 온셋 구간 검출 및 오디오 세그먼테이션을 수행함으로써 골프 동영상을 6개의 오디오 클래스로 자동 분할한다. 분할된 오디오 세그먼트와 상응하는 비디오 프레임을 맵핑하여 골프 동영상의 썸네일을 생성한다. 제안된 오디오기반 경계영역 검출방법의 성능 측정 결과, 97.4%의 Recall과 96.85%의 Precision의 우수한 분류 성능을 나타내었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.2
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• pp.330-337
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• 2005

This paper proposes a method which improves the performance of face detection by using SVM(Support Vector Machine). first, it finds face region candidates by using AdaBoost based object detection method which selects a small number of critical features from a larger set. Next it classifies if the candidate is a face or non-face by using SVM(Support Vector Machine). Experimental results shows that the proposed method improve accuracy of face detection in comparison with existing method.