• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.33 no.11
• /
• pp.965-978
• /
• 2006

This paper implements an automatic Korean word-spacing system based on word-recognition using morpheme unigrams and the pattern that the categories of those morpheme unigrams share within a candidate word. Although previous work on Korean word-spacing models has produced the advantages of easy construction and time efficiency, there still remain problems, such as data sparseness and critical memory size, which arise from the morpho-typological characteristics of Korean. In order to cope with both problems, our implementation uses the stochastic information of morpheme unigrams, and their category patterns, instead of word unigrams. A word's probability in a sentence is obtained based on morpheme probability and the weight for the morpheme's category within the category pattern of the candidate word. The category weights are trained so as to minimize the error means between the observed probabilities of words and those estimated by words' individual-morphemes' probabilities weighted according to their categories' powers in a given word's category pattern.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2009.12a
• /
• pp.850-853
• /
• 2009

반도체 조립공정에서 사용되는 Pick and Placement장비는 반도체패키지를 컴퓨터 비젼을 이용하여 위치 정렬하고 Placement Tray에 적재하는 장비로서 고속,고정밀도가 요구된다. 다변량 통계적 분석방법인 주성분 분석법은 주어진 데이터에서 특징이 되는 일정한 패턴을 찾는 방법으로 영상의 차원감소를 위해 최근 많이 사용되어지고 있다. 본 논문에서는 반도체패키지의 기하학적 형태를 이용하여 위치정렬을 하도록 한 후 성능을 검증하도록 하였다. 패키지 원영상에서 밝기값의 차이에 따른 윤곽선을 인식한 후, 각 위치값들을 주성분 분석법을 이용해 직선을 추출한 방법으로 위치정렬한 결과 신뢰할만한 위치정렬 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
• /
• 1992.12a
• /
• pp.12-13
• /
• 1992

양액재배에 따른 배양액 관리의 자동화가 진행될수록, 배양액을 효율적으로 관리할 수 있는 배지원시스템이 필요하다. 최근 시설원예의 환경관리 등에 AI 수법이 도입되고 있고 양액관리도 예외는 아니다. 신경회로망은 패턴인식, 학습 등의 분야에서 유망한 수법으로 인정되고 있고 통계적수법에 유사한 분석 등에도 적용되고 있다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 각 이온의 농도를 입력(독립변수), 전기전도도를 출력(종속변수)로 하는 비선형 증회귀분석을 시행하여 배양액의 전기전도도의 추정 및 신경회로망의 적용성 여부를 검토하였다. (중략)

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.287-289
• /
• 2009

The conventional computing is a centralizing system, but it has been gradually going to develop ubiquitous computing which moves roles away from the main. The Community Computing, a new paradigm, is proposed to implement environment of ubiquitous computing. In this environment, it is important to accept the user demand. Hence in this paper recognizes pattern of user's activity statistically and proposes a method of pattern estimation in community computing. In addition, user's activity varies with time and the activity has the priority We reflect these. Also, we improve accuracy of the method through Knowledge Base organization and the feedback system. We make program using Microsoft Visual C++ for evaluating performance of proposed method, then simulate it. We can confirm it from the experiment result that using proposal method is better in environment of community computing.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06c
• /
• pp.561-564
• /
• 2008

본 논문에서는 감성을 기반으로 텍스타일 영상을 자동으로 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 때, 사용된 감성 그룹은 고바야시의 10가지 감성 키워드 - {romantic, clear, natural, casual, elegant, chic, dynamic, classic, dandy, modern} - 를 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 텍스타일을 구성하는 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다. 신경망 기반의 분류기는 추출된 특징들을 입력으로 받아 입력 텍스타일 영상을 분류한다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 220장의 텍스타일 영상에서 실험한 결과 제안된 방법은 99%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 텍스타일 영상에 대해 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
• /
• v.17 no.7
• /
• pp.98-105
• /
• 2000

In this study, we developed rotating machine vibration condition monitoring system based upon Windows NT and DSP Board. Developed system includes signal analysis module, trend monitoring and simple diagnosis using threshold value. Trend analysis and report generation are offered with database management tool which was developed in MS-ACCESS environment. Post-processor, based upon Matlab, is developed for vibration signal analysis and fault detection using statistical pattern recognition scheme based upon Bayes discrimination rule and neural networks. Concerning to Bayes discrimination rule, the developed system contains the linear discrimination rule with common covariance matrices and the quadratic discrimination rule under different covariance matrices. Also the system contains k-nearest neighbor method to directly estimate a posterior probability of each class. The result of case studies with the data acquired from Pyung-tak LNG pump and experimental setup show that the system developed in this research is very effective and useful.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.11a
• /
• pp.85-88
• /
• 2016

대비 강화는 컴퓨터 비젼, 영상 처리, 패턴인식에서 전처리 과정으로 이용되며 그 역할이 중요하다. 2차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법은 인접 픽셀 간의 정보를 이용해 대비를 강화시키기 때문에 1차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법보다 우수하다. 2차원 히스토그램 기반 알고리즘에서 2차원 히스토그램의 인접픽셀 간의 화소값 차이에 따라 가중치를 주는 커널 (kernel)이 사용된다. 이러한 커널은 영상 마다 같은 가중치를 곱해주기 때문에 원하는 대비를 시켜주지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문은 2차원 히스토그램을 1차원 히스토그램으로 정사영을 시켜 평균값과 표준편차를 통해 2차원 히스토그램을 통계학적으로 분석한다. 그리고 선형회귀법을 이용하여 2차원 히스토그램의 통계적 정보에 따른 적응적 가중치 커널을 제안하고, 이를 이용하여 효율적 대비 강화를 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 알고리즘에 비해 대비 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
• /
• v.6 no.1
• /
• pp.112-119
• /
• 2000

A die-casting junction method is usually used to manufacture the tub of an IH(induction heating) jar. If there is a very small air bubble in the junction area, the thermal conductivity is deteriorated and local overheat occurs. Such problem brings serious inferiority of the IH jar. In this paper, we propose a new method to detect such defect with simply measured thermal data. Thermal distribution of preheated tubs is obtained by scanning with infrared thermal sensors and analyzed with the statistic pattern recognition method. By defining the characteristic feature as the temperature difference between sensors and using ellipsoid function as decision boundary, a supervised learning method of genetic algorithm is proposed to obtain the required parpameters. After applying the proposed method to experiment, we have proved that the rate of recognition is high even for a small number of data set.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.81-84
• /
• 2000

Rotating machine is used extensively and plays important roles in the industrial field. Therefore when rotating machine get out of order, it is necessary to know reasons then deal with the troubles immediately. So many studies far diagnosis of rotating machine are being done. However by this time most of study has an interest in gaining a high recognition But without considering error $rate^{(1)(2)(3)}$ , it is not desirable enough to apply h the actual application system. If the manager of system receives the result misjudging the condition of rotating machine and takes measures, we would lose heavily. So in order to play the creditable diagnosis, we must consider error rate. T h ~ t is. it must be able to reject the result of misjudgment. This study uses nearest neighbor classifier for diagnosis of rotating $machine^{(4)(8)}$ And the Smith's rejection $method^{(1)}$ used to recognize handwritten charter is done. Consequently creditable diagnosis of rotating machine is proposed.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.52-58
• /
• 2002

The purpose of condition monitoring and fault diagnosis is to detect faults occurring in machinery in order to improve the level of safety in plants and reduce operational and maintenance costs. The recognition performance is important not only to gain a high recognition rate bur a1so to minimize the diagnosis failures error rate by using off effective rejection module. We examined the problem of performance evaluation for the rejection scheme considering the accuracy of individual c1asses in order to increase the recognition performance. We use the Smith's method among the previous studies related to rejection method. Nearest neighbor classifier is used for classifying the machine conditions from the vibration signals. The experiment results for the performance evaluation of rejection show the modified optimum rejection method is superior to others.