• 조명전기설비학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.84-89
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• 2001

본 논문은 다중 해상도 웨이브렛 변환을 이용하여 코로나 방전과 코로나방전 후 연면방전을 거치는 다중결함에 대한 방전전류펄스의 변화량을 시간 대역과 주파수 대역에서의 변화량을 분석하였다. 마더웨이브렛의 선정은 방전전류펄스의 형태를 고려하여 Daubechies 마더웨이브렛을 선정하였으며, 방전전류펄스는 이산 웨이브렛 변환을 이용하여 근사신호와 상세신호로 4단계까지 다중분해되었다. 이중 상세신호만을 이용하여 12개의 세그먼트로 나눈후 설정한 변수에 따라 그 패턴을 파악하였다. 그 결과 코로나 방전에서는 설정된 변수의 세그먼트 7, 8, 9, 10의 값이 방전의 진전에 따라 증가하였으므로 위상분포를 $210~330[^{\circ}]$분포를 특징지울 수 있고, 에폭시 절연체를 삽입한 다중결함에서는 연면방전의 특징에 기인하여 설정된 변수의 값이 대칭적인 패턴을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.435-442
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• 2007

대기중의 고농도 오존의 피해를 줄이기 위해서, 고농도 오존 발생 전에 미리 오존 농도를 예측하기 위한 연구가 진행되었다. 하지만, 고농도 오존은 그 발생 빈도가 매우 희소하고, 대기 오존 생성 과정이 매우 비선형적이며 복잡한 특징이 있다. 이러한 특징을 극복하고 보다 정확한 예측 모델을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 다양한 데이터 처리 기법을 도입하였다. 데이터 전처리과정에서 FCM(Fuzzy C-mean) 방법을 이용하여 오존 농도별 데이터 클러스터링을 시도하였으며, 결측 또는 비정상 데이터를 처리할 목적으로 Rejection 표본 추출법을 이용하였고, 모델의 입력과 출력의 상관관계를 향상시키기 위해서 로그 변환기법을 응용하였다. 오존 예측을 위한 모델링 기법은 DPNN(Dynamical Polynomial Neural Networks)을 이용하였으며, 최소 바이어스 판별법(Minimum Bias Criterion)으로 최적화된 모델을 선택하였다. 끝으로, 본 논문에서는 로그 변환기법이 예측 모델에 미치는 영향을 보이기 위해서 입력 데이터를 두 개의 집합으로 나누어 다양한 방법으로 예측 결과를 평가했다. 결과적으로 계절적 영향에 의해 특정 분포를 가지는 오존 관련 데이터에 있어서 로그 변환 방법이 모델의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.321-327
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• 2014

특징 선택은 중복 또는 서로간의 관련이 없는 특징을 제거하여 분류 성능을 향상시키는 기술이다. 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)에서 제공하는 가중 퍼지소속함수의 경계합 (Bounded Sum of Weighted Fuzzy Membership functions, BSWFM)의 무게중심간의 거리를 이용한 새로운 특징 선택을 제안하여 분류 성능을 향상시켰다. 이러한 거리 기반의 특징 선택을 이용하여 초기 24개의 특징으로부터 무게중심간의 거리가 짧은 특징을 하나씩 제거되면서 분류 성능이 가능 높은 22개의 최소 특징을 선택하였다. 이들 22개의 최소 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.7%, 99.7%, 98.7%의 민감도, 특이도, 정확도를 각각 구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.298-300
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• 2005

오늘날 공장 자동화에 이용되는 필드버스 네트워크는 많은 종류가 있으며 각각의 특징 및 장단점을 가지고 다양하게 이용되고 있다. 이러한 필드버스 네트워크용 프로토콜은 서로 다른 특징으로 인하여 관리자가 효율적으로 네트워크를 관리하는데 어려움이 크다. 본 논문에서는 이러한 이기종의 필드버스 네트워크를 통합할 수 있는 필드버스 네트워크 프로토콜 변환 게이트웨이를 설계 및 구현하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.254-258
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• 2002

멀티미디어의 내용 기반 검색을 위한 표준인 MPEG-7은 컨텐츠의 비주얼 내용 정보를 표현하기 위해 Part3에서 비주얼 기술자를 정의하고 있다. MPEG-7 비주얼 컬러 기술자에 의해 정의된 컨텐츠의 컬러 정보를 추출하기 위해서는 주파수 영역 정보를 공간 영역 정보로 변환해야 한다. 이때 변환 과정에서 수행되는 IDCT(Inverse DCT)의 연산 속도는 특징 추출 시간을 증가시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 IDCT의 연산 시간을 최소화하는 방법으로 DCT 계수 영역에서 컬러 특징 정보를 빠르게 추출하는 방법에 대해 제안하였다. 제안한 방법에 대해 MPEG-7 실험 모듈과 공인 데이터 베이스를 이용하여 실험을 수행하였고 실험 결과, 검색 율이 평균 5% 감소한 반면 추출 시간은 평균 80% 향상되었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.559-564
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• 2002

본 논문에서는 범죄수사의 초동수사 기법으로 사용되고 있는 몽타주와 실물 사진과의 근사 영상 검색 알고리즘을 제안한다. 입력 몽타주를 얼굴인식 기법에 적용하여 이진영상화와 형태학적 필터로 영상의 잡음을 제거한 후 경계선을 추출하였다. 추출된 경계선 영상으로 레이블링 과정을 거친 후 얼굴의 중요 요소를 포함하는 특징얼굴을 구성한다. 특징얼굴은 웨이블릿 변환을 통해 다운 샘플링 된 LL대역의 계수로 변환되며, 고유값 연산을 통해 계수 매트릭스의 고유 값을 추출 한다. 입력 몽타주의 고유값은 같은 절차를 거친 실물 사진의 저장된 고유값과 계수의 분포를 비교한다. 실험 결과 몽타주와 유사한 실물 사진을 검색할 수 있었으며 영상의 크기 변화와 왜곡 및 압축에 견고한 비교 검색 결과를 얻었다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제34권8호
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• pp.1115-1127
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• 2010

권선 결함을 검출하기 위하여 다양한 방법들이 적용되어 왔는데, 최근에는 전류 신호를 이용한 결함 검출 방법에 대한 연구들이 많이 이뤄지고 있다. 전류 신호는 전동기의 권선 결함에 대한 주요한 정보를 담고 있으며 본 연구에서도 BLDC 전동기의 권선 단락을 검출하기 위하여 전류 신호로부터 결함 특징을 추출하는 방법을 적용하였다. 본 연구를 통해 전류 신호로부터 결함 특징을 추출하는데 가장 적절한 방법을 시뮬레이션 및 실제 측정 데이터를 통해 비교 평가하고자 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.59-66
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• 2004

대칭 영역 탐색은 대칭 정보를 이용하여 사전 정보 없이 얼굴영역을 추출 할 수 있다. 그러나 눈, 코, 입 등과 같은 얼굴의 특징 부위보다 탐색할 마스크의 크기가 커져야 함으로 이 방법은 계산 시간이 많이 걸린다. 본 논문에서는 얼굴 영상에 대하여 사전 정보 없이, 적은 계산량으로 얼굴 영역 추출이 가능하도록 대칭 영역 탐색 및 웨이블릿 변환을 이용하여 얼굴 영역의 추출과 그 특징에서의 대칭간에 따른 영상을 이용하여 원영상에서는 영역 분할을 통한 얼굴 영역 추출 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.445-447
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• 2001

본 논문에서는 세포 영상에 대해 Wavelet 계수을 이용한 인식 방법을 제안하고 있다. 자궁 경부세포진은 핵과 세포질을 분할하기 힘들기 때문에 영역분할을 통해 얻은 핵특징이 잘못 계산될 수 있어 인식율이 떨어진다. 따라서 핵의 세포만을 나타낼 수 있도록 핵의 정보를 포함하고 있는 고대역 부밴드에서는 20$\times$20 영상을 사용하였고, 세포질에 정보를 포함하고 있는 저대역 부밴드에서는 50$\times$50의 영상을 사용하였다. 영상 인식을 위한 특징 추출은 2단계 Wavelet 변환후 생성된 변환 영역에 대해서 Wavelet 계수 평균값 표준편차와 Energy를 사용하였다. 실험 결과 Wavelet 계수를 이용한 방법이 영역분할을 이용한 방법과 비교하여 더 높은 인식율 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 E
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• pp.2311-2313
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• 1999

웨이블렛 기법은 비주기적 신호의 해석에 있어 새롭게 적용되고 있는 방법이다. 이 방법은 Fourier Transform(FT), the Fast Fourier Transform(FFT), Least Square Method 방법과는 달리 시간 -주파수 분석을 통해 비주기적 과도 신호의 감지와 특징 추출이 용이하다. 이에 본 연구에서는 이러한 통계적 기법과는 달리 부분 방전 발생 신호를 시간-주파수 영역에서 연속적으로 분석 가능한 웨이블렛 기법을 이용하여 시간에 따른 절연체의 열화를 해석 및 진단하기로 한다. 부분 방전 현상을 나타내는 데이터는 방대하므로 진단을 위해 해석 정보에서 특정한 특징을 추출하며 이를 바탕으로 체계화된 데이터 베이스를 구성하는 기반을 마련한다. 해석에 필요한 신호는 복합감지 시스템(부분방전 시스템, 음향방출 시스템)을 이용하여 수집하였다.