• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2011.07a
• /
• pp.1962-1963
• /
• 2011

본 연구에서는 패턴분류를 위해 최적화된 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks) 분류기를 제안한다. RBFNN은 입력층, 은닉층, 출력층의 3층 구조로 되어 있으며 Multi Dimension, Predictive ability, Robustness한 특징이 있다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 Fuzzy C-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. RBFNN은 은닉층의 노드수와 FCM 클러스터링의 퍼지화 계수, 연결가중치의 다항식 타입이 모델의 성능의 향상에 영향을 미치기 때문에 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 제안된 모델을 평가하기 위해 패턴분류에 많이 사용되는 Iris 데이터와 Wine 데이터를 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.96-98
• /
• 2006

축산폐수는 축사가 대부분 상수원보다 상류지역에 산재하고 있어 이를 효과적으로 관리하기 어려우나, 연속 회분식 반응기(Sequencing Batch Reactor, SBR)는 장치가 간단하고 경제성이 우수하여 축산폐수처리에서 효율적으로 적용될 수 있다. 본 연구에서는 DO(Dissolved Oxygen)과 ORP(Oxidation-Reduction Potential)을 이용하여 지식기반 고장진단 시스템을 제안하였다. 실시간으로 얻어진 ORP, DO값들을 전처리하여, [ORP], [DO]외에 [ORP DO]합성data와 ORP, DO의 특징백터의 합에서 얻어진 fusion data의 총 4개의 data set을 이용하여 각각에 대한 진단과 분류성능을 검토하였다. 이 값을 이용하여 FCM (fuzzy C-mean) 클러스터링 한 후, K-PCA과 LDA로 차원축소시켜 특징백터를 추출하였다. 그리고 Hamming distance로 test data와 특징백터의 거리를 계산하여 각 class를 F1에서 F8까지 분류하였다. 그 결과 데이터를 그대로 이용하는 것 보다 차분데이터형태로 이용하는 것이 우수했으며 그 중 fusion 데이터의 결과가 다른 것들보다 향상된 결과를 보였다. 그리고 K-PCA와 LDA를 결합한 결과가 다른 방법에 비해 우수한 결과를 보였으며 fusion method를 이용한 최고인식율은 98.02%를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.15-16
• /
• 2021

본 논문에서는 RGB 영상 데이터를 입력으로 하여 mediapipe의 손 포즈 추정 알고리즘을 적용해 손가락 관절 및 주요 부위의 위치를 얻고 이를 기반으로 딥러닝 모델에 학습 후 손동작 인식 방법을 제안한다. 연속된 프레임에서 한 손의 손가락 주요 부위 간 좌표를 얻고 차분 벡터의 x, y좌표를 저장한 후 Conv1D, Bidirectional GRU, Transformer를 결합한 딥러닝 모델에 학습 후 손동작 인식 분류를 하였다. IC4You Gesture Dataset 의 한 손 동적 데이터 9개 클래스에 적용한 결과 99.63%의 손동작 인식 정확도를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.1250-1253
• /
• 2023

최근 정보 기술의 급격한 발전으로 스마트폰이 우리의 일상 생활에 점점 더 많이 들어오고 있으며, 사용자들은 많은 서비스들을 누릴 수 있게 되었다. 위치 기반 서비스(LBS)의 경우 스마트폰에 탑재된 위치 확인 기능을 통해 음식점 추천, 길찾기 등 개인형 맞춤 서비스를 제공하며, 사용자는 간단한 동의를 통해 자신의 위치를 LBS 서버에 전송하게 된다. 이는 사용자의 개인정보 침해의 요소가 될 수 있으며, 사용자의 민감한 정보가 공개될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 경로 데이터의 민감 정점을 보호하고, 통계적 질의를 할 때, 절대적으로 개인정보를 보호할 수 있는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2024.05a
• /
• pp.362-363
• /
• 2024

최근 자동차의 네트워크화와 연결성이 증가함에 따라, CAN(Controller Area Network) bus 의 설계상 취약점이 보안 위협으로 대두되고 있다. 이에 대응하여 CAN bus 의 취약점을 극복하고 보안을 강화하기 위해 머신러닝을 활용한 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 XGBoost 를 활용한 비정상 분류 방법론을 제안한다. 고려대학교 해킹 대응 기술 연구실에서 개발한 데이터 세트를 기반으로 실험을 수행한 결과, 초기 모델의 정확도는 96%였다. 그러나 추가적으로 TimeDiff(발생 간격)과 DataDiff(바이트의 차분 값)을 모델에 통합하면서 정확도가 3% 상승하였다. 본 논문은 향후에 보다 정교한 머신러닝 알고리즘과 데이터 전처리 기법을 적용하여 세밀한 모델을 개발하고, 업체의 CAN Database 를 활용하여 데이터 분석을 보다 정확하게 수행할 계획이다. 이를 통해 보다 신뢰성 높은 자동차 네트워크 보안 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.15B no.1
• /
• pp.25-36
• /
• 2008

In this paper, we present a robust hand recognition approach to sudden illumination changes. The proposed approach constructs a background model with respect to hue and hue gradient in HSI color space and extracts a foreground hand region from an input image using the background subtraction method. Eighteen features are defined for a hand pose and multi-class SVM(Support Vector Machine) approach is applied to learn and classify hand poses based on eighteen features. The proposed approach robustly extracts the contour of a hand with variations in illumination by applying the hue gradient into the background subtraction. A hand pose is defined by two Eigen values which are normalized by the size of OBB(Object-Oriented Bounding Box), and sixteen feature values which represent the number of hand contour points included in each subrange of OBB. We compared the RGB-based background subtraction, hue-based background subtraction and the proposed approach with sudden illumination changes and proved the robustness of the proposed approach. In the experiment, we built a hand pose training model from 2,700 sample hand images of six subjects which represent nine numerical numbers from one to nine. Our implementation result shows 92.6% of successful recognition rate for 1,620 hand images with various lighting condition using the training model.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
• /
• v.10 no.6
• /
• pp.617-625
• /
• 2017

In this paper, an effective reversible data embedding algorithm was proposed to embed secrete data into image. In the proposed algorithm, prediction image is generated by accurately predicting pixel values using local similarity existing in image, difference sequence is generated using the generated prediction image and original cover image, and then histogram shift technique is applied to create a stego-image with secrete data hidden. Applying the proposed algorithm, secrete data can be extracted from the stego-image and the original cover image can be restored without loss. Experimental results show that it is possible to embed more secrete data into cover image than APD algorithm by applying the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 1993.02a
• /
• pp.38-40
• /
• 1993

급속 열처리 시스템내에서의 비정상상태 온도분포, 가스유동형태, 웨이퍼내 열응력등을 여러 가지 작동조건하에서 2차원 유한 차분법으로 계산하였다. 계산결과는 실험에서 얻은 에피성장률 데이터와 비교 검증하였다. RTpp내 가스 유동이나 온도분포는 압력 및 주위 구성요소에 크게 의존하는 반면, 웨이퍼의 온도분포는 wafer edge loss가 큰 고온에서 온도 불균일도가 가장 크다. 저온에서는 대류에 의한 열 손실이 웨이퍼내의 온도 불균일도에 큰 영향을 미치고 있다. 웨이퍼상의 열응력을 가장 크게 받는 시점은 transient condition에서 나타났다.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
• /
• v.18 no.6
• /
• pp.545-556
• /
• 2016

If a back analysis is used in various measurement information for the estimation of an operating subsea tunnel safety, it is possible to obtain the results within efficient error rate. With such a commercial geotechnical analysis program as FLAC3D, back analysis is performed with a DEA which was validated in previous studies. However, there is a problem that is relatively a time-consuming analysis. For this reason, beam-spring model-based FEM solver which takes shorter relative analysis time, was developed by Python language, and then combined with the built-DEA. In order to consider the assessment of safety of an operation tunnel near real-time, a program for longitudinal direction tunnel was developed due to its relative easy development for analysis solver engine.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.24 no.2
• /
• pp.161-165
• /
• 2014

In this paper, we proposed the fuzzy prototype pattern classifier. In the proposed classifier, each prototype is defined to describe the related sub-space and the weight value is assigned to the prototype. The weight value assigned to the prototype leads to the change of the boundary surface. In order to define the prototypes, we use Fuzzy C-Means Clustering which is the one of fuzzy clustering methods. In order to optimize the weight values assigned to the prototypes, we use the Differential Evolutionary Algorithm. We use Linear Discriminant Analysis to estimate the coefficients of the polynomial which is the structure of the consequent part of a fuzzy rule. Finally, in order to evaluate the classification ability of the proposed pattern classifier, the machine learning data sets are used.