• 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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.1-4
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• 2016

효율적으로 깊이지도를 획득하기 위해 다양한 방법의 지역 기반스테레오 매칭 방법이 사용된다. 일반적인 지역기반 스테레오 매칭에 사용되는 비용값 계산 방법을 통해 깊이지도를 생성하게 되면 객체의 경계 영역이 무너지거나, 유사한 텍스쳐 정보가 연속적으로 나타나는 영역에서 부정확한 깊이값을 얻는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 깊이지도의 정확성을 높이기 위해 2가지 단계를 거쳐 최종 깊이지도를 생성한다. 처음으로, 일반적으로 사용하는 지역기반 스테레오 매칭 비용 함수와 입력 영상의 기울기를 고려한 초기 비용값을 가이드 필터를 이용하여 최적의 비용값을 찾아 초기 변위지도를 생성한다. 스테레오매칭을 수행할 경우, 시점의 차이로 인해 보이지 않는 영역에서 정확한 변위값을 찾지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 좌영상과 우영상을 기반으로 획득한 변위지도를 사용하여 교차검사를 함으로써 폐색영역을 찾아낸다. 폐색 영역을 이웃한 화소의 값을 사용하여 채울 경우 실선과 같은 오류가 결과 영상에 나타나게 된다. 이러한 오류 영역을 제거하기 위해 마지막으로 가중치를 적용한 중간값 필터를 적용한다. 실험 결과 제안한 방법을 사용하여 획득한 깊이지도가 기존의 방법보다 정확한 깊이값을 얻는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.599-602
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• 2004

본 논문에서는 로봇축구의 식별을 위한 초기 패치(patch)값 및 조명의 변화량에 따른 제어변수의 자동설정 방법을 연구하였다. 먼저 패치값 자동설정을 위해 찾고자하는 국부적인 패치영역을 획득하여 RCB값으로 표본화하고, 기울기 연산자를 적용하여 화소의 기울기 값을 얻는다. 그리고 기울기 값으로부터 유효 패치영역과 YUV값을 구한다. 또한 YUV 성분 중 휘도성분을 측정하여 조명의 변화량에 따른 제어변수를 설정한다. 제안된 방법을 로봇축구 영상에 적용하여 초기 패치값을 설정하였고 경기 중 조명의 변화에 적응적인 패치값 검출이 가능함을 보였다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(2)
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• pp.525-530
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• 1996

1000 MWe 국내 표준발전소의 증기관 파단사고에 대한 초기 노심 유량의 영향과 감속재 반응도 값의 영향을 증기관 파단사고시의 핵연료 건전성 관점에서 고찰하였다. 최대 핵연료 손상은 원자로 정지 후 약 2.5초 정도에 발생하였으며, 초기 노심 유량이 클수록 더 많은 핵연료 손상이 예측되었다. 또한, 감속재 반응도 값에 대한 분석 결과, 최소 핵비등이탈률 발생 싯점에서의 감속 재 반응도 계수를 사용한 해석 방법이 타당한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권4호
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• pp.338-345
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• 2001

본 연구에서는 시계열자료를 예측하기 위해 적용한 n$\times$n$\times$1 신경망 구조에서 초기값의 시각적인 선택을 통한 개선된 학습과정을 제안한다. 적용된 Easton[1]의 제어상자는 시각적인 면과 실용적인 적용측면에서 다차원 구조를 논의하기에는 제한적이지만, 적은 개수의 은닉노드를 갖는 단순한 신경망구조에서는 초기 가중값들의 동적인 선택을 통하여 가능한 빨리 효과적인 학습이 이루어질 수 있게 할 수 있다. 신경망 학습의 오차 판단기준은 기존의 평균제곱오차(MSE)를 고려한다. 실증연구에는 모의생성된 ARMA(1,0) 자료와 담배생산량 자료를 이용한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.169-172
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• 2001

최근 들어 두드러지고 있는 선박 업계의 승조원 승선 기피현상에 따른 항해인력 부족현상을 해결하기 위해 선박의 자동화 및 지능화를 위한 연구가 활발히 전개되고 있다. 선박운항의 지능화를 이루기 위한 핵심적인 요소는 지능형 자율운항시스템이다. 지능형 자율운항시스템은 선박운항에 있어 항해 계획을 수립하고 현재의 선박운항 상태를 파악하여 선박을 적절히 제어하는 항해 전문가의 능력을 전산화 한 것이다 지능형 자율운항시스템은 실제 선박에 장착하여 성능을 검정되어야 하나, 시간과 경제적 측면의 현실적 문제로 인하여 시뮬레이터를 이용하여 테스트되는 추세이다. 년 연구에서는 지능형 자율운항시스템을 테스트하기 위한 선박조종시뮬레이터를 개발하였다. 선박조종시뮬레이터는 선박의 물리적 요소값 및 초기 상태에 대한 입력 값으로 초기화 한 후, 매 순간 자율운항 시스템의 출력 값인 조타 및 추진 제어치를 시간에 기초하여 입력 받는다 선박의 다음 상태는 선박 운동방정식을 모방하여 산출하고, 그 결과를 센서 값으로 변화하여 지능형 자율운항 시스템에 다시 제공한다. 본 연구의 선박조종시뮬레이터에서는 선박의 물리적 및 운항 특성을 모방하기 위해서 선박 운동방정식을 이용한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2002년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.327-332
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• 2002

식물조직배양용 바이오리액터내 배양액의 pH, DO 농도를 on-line으로 계측하고 제어하기 위한 시스템을 개발하여 시스템의 성능시험과 경시간격별 배양액의 농도변화를 계측하였으며, 주요 연구결과는 다음과 같다. 가. 복수의 바이오리액터내 배양액의 pH, DO 농도를 전극을 이용하여 on-line으로 계측하며, 농도의 계측값과 목표값을 비교하여 피드백으로 제어할 수 있는 시스템을 개발하였다. 나. 배양액의 농도변화를 계측한 결과 pH는 배양초기 5.0에서 배양이 경과됨에 따라 서서히 떨어져 2개월 후에는 3.8까지 떨어지는 것으로 나타났다. 다. 배양액의 성분중 배양초기에는 암모니아태 질소의 흡수가 질산태 질소보다 많이 이루어져 구근으로부터 H+이온을 유출시킴으로 pH의 값이 떨어지는 것으로 나타났다. 라 오염이 발생한 리액터내의 배양액 성분은 pH의 값이 3이하로 떨어졌으며, 이로부터 배양액의 오염경보를 할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.45-47
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• 2013

이동하는 물체와 가시선 통신링크를 유지하기 위해서는 추적안테나 시스템이 필수적이다. 방위각과 고각계산을 위해서는 이동체와 안테나시스템의 GPS값을 이용하는데, 이때 두 좌표계의 동일성을 유지하기 위해서 초기에 지자기센서나 beacon등을 이용하여 보정을 하게된다. 하지만 지형적으로 지자기교란이 생기기 쉬운 장소에서는 정확한 보정이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 초기에 RF신호의 수신세기추적을 통해서 신호의 발생 위치를 검출하고 검출된 위치까지의 방위각 보정값을 계산하여 통신링크개설 후 수신된 GPS값에 보정값을 적용하는 추적안테나 시스템구현에 대해 기술한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.217-219
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• 2004

본 연구에서는 Feedforward Neural Network에 적용될 수 있는 개선된 학습 알고리즘을 개발하고자 한다. 제시된 알고리즘을 이용하여 학습을 할 때 학습 초기는 가장 단순한 경우로써 한 개의 학습 패턴과 은닉 층으로부터 시작한다. 신경망 학습 중에 지역 최소값에 수렴되면 weights scaling 기법을 이용하여 지역 최소값을 벗어나도록 한다. 지역 최소값의 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 추가한다. 이러한 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기값 선택은 선형계획법을 이용한 최적 처리절차론 이용한다. 최적 처리절차의 결과로써 은닉 층의 노드가 추가된 후의 네트워크는 학습회수를 증가시키지 않아도 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조를 갖는 신경망으로 추정할 수 있게 하며, 이 결과를 모의실험을 통하여 살펴보고 기존의 연구 결과와 비교한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.294-294
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• 2017

본 연구에서는 입력 매개변수의 변화에 따른 하천의 수리특성의 변화를 분석하기 위하여 2차원 수리해석 모형의 입력변수들에 대하여 초기 입력값의 15%~ +15% 범위로 변화시켜 해석하였다. 하도내 구조물 주변의 2차원 부정류 해석으로 각각의 매개변수의 입력값에 따라 나타나는 해석결과 최댓값들의 영향을 검토하여 하도내 2차원 분석결과에서 각각의 매개변수의 민감도를 파악하였다. 2차원 수리해석 입력자료의 민감도 분석을 위하여 수온, 밀도, 난류교환계수, 조도계수, MP(Marsh Porosity)에 대한 초기치를 기준으로 $0%{\sim}{\pm}15%$ 변화된 값을 각각 입력하여 하도내 합류부와 구조물 주변에 나타나는 2차원 수리특성 변화를 분석하고 하도구간의 종단 및 횡단에 대해서 각각 매개변수들의 결과 값에 따라 변화되는 특성을 분석하였다.