• Computers and Concrete
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• 제19권3호
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• pp.275-282
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• 2017

The aim of this study is to build Machine Learning models to evaluate the effect of blast furnace slag (BFS) and waste tire rubber powder (WTRP) on the compressive strength of cement mortars. In order to develop these models, 12 different mixes with 288 specimens of the 2, 7, 28, and 90 days compressive strength experimental results of cement mortars containing BFS, WTRP and BFS+WTRP were used in training and testing by Random Forest, Ada Boost, SVM and Bayes classifier machine learning models, which implement standard cement tests. The machine learning models were trained with 288 data that acquired from experimental results. The models had four input parameters that cover the amount of Portland cement, BFS, WTRP and sample ages. Furthermore, it had one output parameter which is compressive strength of cement mortars. Experimental observations from compressive strength tests were compared with predictions of machine learning methods. In order to do predictive experimentation, we exploit R programming language and corresponding packages. During experimentation on the dataset, Random Forest, Ada Boost and SVM models have produced notable good outputs with higher coefficients of determination of R2, RMS and MAPE. Among the machine learning algorithms, Ada Boost presented the best R2, RMS and MAPE values, which are 0.9831, 5.2425 and 0.1105, respectively. As a result, in the model, the testing results indicated that experimental data can be estimated to a notable close extent by the model.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.175-182
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• 2020

비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권10호
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• pp.3490-3507
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• 2014

License plate detection (LPD) is one of the most important aspects of an automatic license plate recognition system. Although there have been some successful license plate recognition (LPR) methods in past decades, it is still a challenging problem because of the diversity of plate formats and outdoor illumination conditions in image acquisition. Because the accurate detection of license plates under different conditions directly affects overall recognition system accuracy, different methods have been developed for LPD systems. In this paper, we propose a license plate detection method that is rapid and robust against variation, especially variations in illumination conditions. Taking the aspects of accuracy and speed into consideration, the proposed system consists of two stages. For each stage, Haar-like features are used to compute and select features from license plate images and a cascade classifier based on the concatenation of classifiers where each classifier is trained by an AdaBoost algorithm is used to classify parts of an image within a search window as either license plate or non-license plate. And it is followed by connected component analysis (CCA) for eliminating false positives. The two stages use different image preprocessing blocks: image preprocessing without adaptive thresholding for the first stage and image preprocessing with adaptive thresholding for the second stage. The method is faster and more accurate than most existing methods used in LPD. Experimental results demonstrate that the LPD rate is 98.38% and the average computational time is 54.64 ms.

• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.115-122
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• 2017

본 논문은 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하여 시각장애인을 위한 표지판을 검출하고 인식하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 크게 표지판 검출 단계와 표지판 인식 단계로 나눠지는데 표지판 검출 단계에서는 영상에서 응집 채널 특징을 추출한 뒤 아다부스트 분류기를 적용하여 표지판 관심영역을 검출하였고, 표지판 인식 단계에서는 검출한 표지판 관심영역들에 합성곱 신경망을 적용하여 어떤 표지판인지 인식하였다. 본 논문에서는 미검출된 표지판의 개수가 최대한 감소하도록 아다부스트 분류기를 설계하였고, 딥러닝 알고리즘을 사용하여 인식 정확도를 높임으로써 검출 단계에서 발생한 양성 오류들을 제거시켰다. 실험 결과, 제안된 방법의 양성 오류 개수가 다른 방법들의 양성 오류 개수보다 효과적으로 감소했음을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권7호
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• pp.408-416
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• 2017

본 논문에서는 주행 중 사각지역내의 차량을 빠르고 정확하게 실시간으로 검출하는 측후방 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 실시간 처리를 위해 MCT(Modified Census Transformation) 특징벡터를 기반으로 에이다부스트 학습을 통해 생성되는 캐스케이드 분류기를 사용한다. MCT 분류기는 검출윈도우가 작을수록 처리속도가 빠르고, 검출윈도우가 클수록 정확도가 증가한다. 제안 알고리즘은 이러한 특징을 이용하여 검출윈도우가 작은 분류기로 차량후보를 빠르게 생성한 후 보다 큰 사이즈의 검출윈도우를 가지는 분류기로 생성된 차량후보에 대해 정확하게 차량인지 검증한다. 또한, 차량분류기와 바퀴분류기를 동시에 사용하여 사각지역내로 진입하는 차량과 사각지역내의 인접차량을 효과적으로 검출한다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.955-961
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• 2010

본 논문에서는 HOG 특정벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특정을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다.

• 전기학회논문지
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• 제64권5호
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• pp.766-778
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• 2015

In this paper, we design a hybrid system for recognition and tracking realized with the aid of polynomial based RBFNNs pattern classifier and particle filter. The RBFNN classifier is built by learning the training data for diverse pose images. The optimized parameters of RBFNN classifier are obtained by Particle Swarm Optimization(PSO). Testing data for pose image is used as a face image obtained under real situation, where the face image is detected by AdaBoost algorithm. In order to improve the recognition performance for a detected image, pose estimation as preprocessing step is carried out before the face recognition step. PCA is used for pose estimation, the pose of detected image is assigned for the built pose by considering the featured difference between the previously built pose image and the newly detected image. The recognition of detected image is performed through polynomial based RBFNN pattern classifier, and if the detected image is equal to target for tracking, the target will be traced by particle filter in real time. Moreover, when tracking is failed by PF, Adaboost algorithm detects facial area again, and the procedures of both the pose estimation and the image recognition are repeated as mentioned above. Finally, experimental results are compared and analyzed by using Honda/UCSD data known as benchmark DB.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.1074-1081
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• 2007

This paper presents a method for real-time face detection and tracking which combined Adaboost and Camshift algorithm. Adaboost algorithm is a method which selects an important feature called weak classifier among many possible image features by tuning weight of each feature from learning candidates. Even though excellent performance extracting the object, computing time of the algorithm is very high with window size of multi-scale to search image region. So direct application of the method is not easy for real-time tasks such as multi-task OS, robot, and mobile environment. But CAMshift method is an improvement of Mean-shift algorithm for the video streaming environment and track the interesting object at high speed based on hue value of the target region. The detection efficiency of the method is not good for environment of dynamic illumination. We propose a combined method of Adaboost and CAMshift to improve the computing speed with good face detection performance. The method was proved for real image sequences including single and more faces.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.677-682
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• 2010

본 논문은 AdaBoost 알고리즘을 통한 얼굴 검출 기술에서 학습된 하-웨이블렛의 개별값을 비교하여 대략적인 자세를 추정하는 방법과 이를 이용한 얼굴인식 속도 향상에 대하여 기술한다. 학습된 약한 분류기는 얼굴 검출 과정 중 각각 계수값을 비교하여 각 자세의 특징에 강인한 하-웨이블렛을 선별한다. 하-웨이블렛 선별과정에는 각 항목의 유사도를 나타내는 마할라노비스 거리를 사용하였다. 선별된 하-웨이블렛을 사용하여 임의의 얼굴 이미지를 검출하였을 때 각각의 자세를 구별하는 결과를 전체 실험결과를 통해 평가한다.