• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.343-345
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• 2003

본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1546-1552
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• 1993

본 논문에서는 경사도 및 새로운 초기값을 이용한 적응 BTC를 제안하였다. 에지부분에서 발생되는 톱니 모양의 문제점을 줄이기 위해 구획의 등급을 결정하는 새로운 계수로서 sobel 연산자의 경사도를 이용하였다. 에지를 포함한 복잡한 영역에서 선택되는 4 레벨 양자화에서 발생되는 심한 양자화 오차를 줄이기 위해서 새로운 초기값을 정의하였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안방법이 기존의 적응 BTC보다 계산량이 간단하며, 에지 부분에서 톱니모양의 결점이 감소되었으며, 또한 PSNR이 개선됨을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.53-56
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• 1998

본 논문에서의 공학적인 체계성을 갖고 초기 연결 가중치 및 임계치를 결정해 주면서, 학습까지 가능한 신경망을 제안한다. 기존의 오류 역전파 신경망을 적용할 때 경험에 의하여 은닉층 노드수를 결정하거나 임의의 실수 값으로 초기 연결 가중치 및 임계값을 주었을 때 자주 발생하는 학습 마비 현상을 피할 수 있고, Bose가 제안된 Voronoi 공간 분류에 의한 신경망 구성에서 학습이 불가능하다는 제안적인 단점을 보안하였다. 초기 가중치는 Voronoi 공간 분류가 이루어져 있다고 할 때 Bose가 제안한 초기 가중치 결정법을 개선하여 사용하고, Bose의 경우 신경망 노드가 Step function을 이용하여 정보를 전달하였으나 본 연구에서는 학습이 가능한 함수인 Sigmoid function을 이용하였다. 제안된 새로운 신경망의 성능 및 효율성을 비교하기 위하여 선형분리가 불가능한 XOR문제를 실험한 결과, 기존의 학습 가능한 EBP에서 허용오차 0.05 수준일 때 80%정도 학습마비 현상이 발생하였던 심각한 문제점을 보완할 수 있었고, 또한 학습 속도면에서 8~9배 정도 빠른 성능을 나타내었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.148-150
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• 2016

영상 신호에 대해 인공지능적인 프로세스를 수행하는 방법들 중에 우수한 성능을 나타내면서 주목을 끌고 있는 방법으로 Convolution Neural Network(CNN)이 있다. 이를 구성할 때 전반부는 convolution network로 구현되고, 후반부는 Neural Network(NN)로 구현된다. 이때, 전반부에서 convolution 과정을 수행하기 위해 다양한 필터가 사용되는데, 이 필터들의 초기값에 따라 CNN의 성능이 달라지게 된다. 본 논문에서는 CNN의 성능을 향상시키기 위해 convolution network의 초기값을 설정하는 방법에 대해 제안하며, 이를 컴퓨터 실험을 통해 증명하기 위해 필기체 인식이라는 응용 알고리즘을 구현하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.61-65
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• 2009

매년 재난/재해의 발생 빈도와 피해 규모가 증가하고 있다. 그 피해를 최소화하기 위해 주기적인 모니터링을 수행하여 위기 상황을 사전에 대비하고 긴급 대응 체계를 구축하여 상황 발생 시 피해 상황을 신속하게 파악할 수시스템에 있어야 한다. 모니터링의 용이성과 신속성을 확보하기 위해 UAV에 기반한 긴급 매핑 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시스템으로부터 획득된 센서 데이터가 Georeferencing되었을 때 이로부터 다양한 공간 정보를 도출할 수 있다 본 논문에서는 UAV 기반의 매핑 시스템으로부터 획득된 센서 데이터를 시뮬레이션 해보고 시뮬레이션 데이터에 대하여 Aerial Triangulation을 수행하여 영상을 Georeferncing하고 위치/자세 정보를 보정하고자 한다. 실험은 (1) 시뮬레이션 데이터 생성, (2) 초기값 생성, (3) AT 수행을 통한 위치/자세 조정의 3단계로 구성된다. 800m 길이의 1개 스트립, 500m 길이의 2개 스트립으로 나눠 비행경로를 정하고 200m, 400m, 600m의 비행고도에 대하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과 위치/자세의 초기값 RMSE에서 90% 이상 개선된 RMSE를 얻을 수 있었으며, 비행고도가 높아질수록 RMSE의 향상도는 반비례하였다. 향후에는 Sequential 알고리즘을 적용하여 연산 속도를 향상시킬 수 있고 궁극적으로 실시간 영상 Georeferencing을 가능하게 할 것으로 기대된다.

• 콘크리트학회지
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• 제8권3호
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• pp.197-207
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• 1996

성숙도는 콘크리트의 양생 온도이력에서 구해지는 것으로 초기강도 예측을 위한 하나의 유용한 지표가 될 수 있다. 즉 성숙도 이론은 배합이 동일할 때 성숙도 값이 같으면 강도값은 같다는 이론이다. 본 연구에서는 성숙도 법칙의 이론적 전개과정을 살펴보고 그 값을 계산하기 위하여 가장 널리 알려진 Nurse-Saul함수를 검토하였다. 또한 성숙도 함수와 기준온도(datum temperature) 설정을 위한 일련의 포괄적인 실험연구를 수행하였다. 성숙도를 강도값에 연관시키기 위한 여러 가지 성숙도-강도함수를 비교해보고 그 장단점을 분석해 보았으며 이를 통하여 유용한 강도예측함수를 제안하였다. 성숙도 이론의 적용에 있어서 고려해야 할 변수들을 도출하기 위하여 양생조건과 시멘트의 종류, 그리고 물-시멘트비등을 달리 하였으며 이 경우에는 습도나 초기양생온도 등이 변수로 채택되었다. 마지막으로 제안된 함수의 타당성과 정확성을 검증하기 위하여 콘크리트 슬래브를 타설하고 시간단계별로 콘크리트 코아를 채취하여 예측된 강도값과 비교하여 보았다. 본 논문은 실제 콘크리트 구조물의 초기강도 예측을 위해 매우 유용할 것으로 사료되며 현장품질관리에 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.44-50
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• 2014

카오스 통신 시스템은 보안성을 향상시키기 위해 적용하는 보안 알고리즘 중에 하나이다. 카오스 신호는 비선형적이며 초기조건에 따라 불규칙하게 생성된다. 또한, 카오스 통신 시스템은 비주기성, 광대역성, 비예측성, 구현의 용이성 등의 특성을 가지고 있다. 그래서 카오스 통신 시스템은 보안성이 우수하고 낮은 도청 확률과 좋은 항재밍 특성을 갖는다. 하지만 BER 성능은 디지털 통신 시스템보다 나쁘게 평가되는데, CDSK 방식의 경우에는 많은 자기 간섭 신호로 인해 BER 성능이 열화된다. 이런 단점을 개선하기 위해, 우리는 이전 연구에서 BER 성능을 향상시킬 수 있는 PDF 경향을 분석하고 이를 통해 카오스 맵을 제안하였다. 그리고 제안한 카오스 맵은 Boss map이라고 정의하였다. 일반적으로, 카오스 맵의 초기값과 매개변수, 확산인자에 따라 BER 성능이 달라진다. 따라서, 본 논문에서는 BER 성능을 향상시킬 수 있는 PDF 경향을 소개하고, Boss map에 대해 설명한다. 또한, Boss map의 초기값과 매개변수, 확산인자에 따른 BER 성능을 평가하여 Boss map의 특성을 분석한다. 그 결과, Boss map은 유사한 BER 성능을 유지하면서 초기값을 0부터 1.2까지 선택할 수 있으며, 매개변수 알파값은 2.5일 때 가장 좋은 BER 성능을 보인다. 또한, 확산인자 값이 50일 때 가장 좋은 BER 성능을 가진다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1679-1683
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• 2008

낙동강 하류지점인 물금은 2003년${\sim}$2005년의 대부분이 부영양화의 기준을 넘고 있다. 하구둑 건설이후, 담수화 된 하구둑 상부에서는 부영양화가 가속화되었다. 수질의 악화는 물론 강 생태계의 구조와 기능의 변화까지 초래되었다. 지난 $7{\sim}8$년 간 낙동강 하류 지역은 갈수기 식물성 플랑크톤 군집의 대거 번성으로 인한 부영양화로 연중 심각한 수질 오염문제를 야기하고 있다. 본 연구는 WASP 7.2 모형과 예측된 동물성플랑크톤을 이용하여 낙동강 유역의 하류 지역인 물금의 부영양화를 예측하는 것이다. 2005년의 관측값을 초기조건으로 고정하고 DO, $NO_3$-N, $PO_4$-P, 기상청에서 예보되는 기온을 사용하여 동물성 플랑크톤을 신경망 모형으로 예측한 뒤, 수온 대신 기상청의 기온을 입력하여 $1{\sim}3$일 후의 단기 수질을 예측하였다. 부영양화 예측결과와 2005년의 월별 수질 관측값을 통계량을 이용하여 분석하였다. $1{\sim}3$일 후의 예측결과 수질항목 중 부영양화의 기준이 되는 클로로필-a, 총 질소, 총 인의 경우는 예측기간 모두 관측값에 적합하게 모의되었다. WASP 7.2 모형의 수질항목 관측자료를 초기값으로 입력하고, 예측된 동물성 플랑크톤의 개체수와 기상청에서 예보되는 기온을 사용한 수질모의는 낙동강의 단기 수질예측에 유의한 의미가 있을 것으로 사료된다.

• 한국식품저장유통학회:학술대회논문집
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• 한국식품저장유통학회 2003년도 제23차 추계총회 및 국제학술심포지움
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• pp.176.2-177
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• 2003

고추장 반제품은 산업화를 위한 공장산 고추장의 품질에 중요한 영향을 미치는 것으로 숙성 중의 특성변화는 사용하는 재료, 배합비율, 제조방법, 숙성조건 등에 따라 그 품질에 영향을 미치게 된다. 고품질의 공장산 고추장을 생산하기 위하여 소비자의 기호성이 높으며, 다양한 생리적 기능성을 가지고 있는 국내산 매실엑기스를 0%(M0), 10%(M10), 20%(M20), 30%(M30)의 농도로 선첨하여 공장산 고추장 반제품을 제조한 후 숙성 중 물리적 특성을 조사하였다. 초기수분함량은 52.2∼54.7%로 매실엑기스 함량이 많을수록 높으나 숙성이 진행됨에 따라 다소 감소하였다. 색도는 L(lightness)값이 39.4∼62.9로 매실엑기스 함량이 많을수록 낮은 수치를 나타내었으며 M0, M10, M20으로 갈수록 증가하나 M30은 완만히 감소하였고 a(redness)값은 -2∼4.9로 매실엑기스 함량이 많을수록 높은 수치를 보이며 증가하였으며, b(yellowness)값은 12.0∼l9.6으로 다소 증가하였으며 M10이 약간 높은 수치를 나타내고 M0의 증가폭이 큰 것으로 나타났다. 점도는 매실엑기스 함량이 많을수록 낮은 수치를 나타내었으며, 초기에 감소하다가 증가하는 추세를 보였다. 수분활성도는 매실엑기스 함량이 많을수록 높은 수치를 보였으며 숙성이 진행됨에 따라 감소하였다. 회분은 8.8∼l6%로서 M0, M10의 값이 감소하다가 증가하였으며 M0의 수치가 높고, M20은 초기 약간 증가하다가 감소하였으나 그 변화는 미미하고 M30은 증가하다가 완만히 감소하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1285-1288
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• 2015

본 논문에서는 영상인식을 위한 딥 러닝에서 사용되는 매개변수 최적화 방법을 제안한다. 학습 성능에 영향을 미치는 매개변수 중 이미지 배치 사이즈 값, 초기 학습율, 최대 학습 반복 횟수에 대해 상호간의 관계를 분석하고 성능을 개선시키기 위해 값을 최적화하는 방법을 연구한다. 제안된 방법을 통한 개선 정도를 분석하기 위해 매개변수의 변화에 따른 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 측정한다. 측정된 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 분석한 결과 배치 사이즈와 초기 학습 율은 같은 비율로 반비례하게 값을 적용할 때가 이상적 이였으며 서로 다른 환경에서 각각의 학습 소요시간을 측정하는 것으로 배치 사이즈 값과 초기 학습 율에 따른 최적의 최대 학습 반복 횟수를 획득할 수 있었다.