• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.467-468
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• 2021

BLE 비콘을 이용한 실내측위 시스템의 성능 개선을 위해 BLE5.1에서 지원하는 방향탐지 기술 중 도래각을 측정하는 수신기를 제작하고 머신러닝으로 분석하여 최적의 위치를 측정하였다. 머신러닝 모델의 생성과 테스트를 위해 k-최근접 이웃 분류 및 회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터머신, 결정트리 인공신경망 및 심층신경망 등을 이용하여 학습하고 시험하였다. 결과로서, 연구에서 제작한 테스트 세트 4를 이용하는 경우 최대 99%의 정확도를 보였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권2호
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• pp.189-196
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• 2024

Classification of drones and birds is challenging due to diverse flight patterns and limited data availability. Previous research has focused on identifying the flight patterns of unmanned aerial vehicles by emphasizing dynamic features such as speed and heading. However, this approach tends to neglect crucial spatial information, making accurate discrimination of unmanned aerial vehicle characteristics challenging. Furthermore, training methods for situations with imbalanced data among classes have not been proposed by traditional machine learning techniques. In this paper, we propose a data processing method that preserves angle information while maintaining positional details, enabling the deep learning model to better comprehend positional information of drones. Additionally, we introduce a training technique to address the issue of data imbalance.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.262-271
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• 2024

본 논문에서는 관측소에서 위성을 관측할 때 나오는 광학 관측 데이터인 각도 정보를 통해 A.I 기법 중 하나인 심층 학습을 적용하여 관측소에서 위성까지의 거리 정보를 학습시켜 거리 정보를 예측하게 만들어 위성의 궤도결정 정밀도를 높였다. 이를 위해 GMAT에서 관측 데이터를 생성하고, 생성된 관측 데이터를 전처리 과정을 통해 심층 학습의 학습 데이터 오차를 줄였으며, MATLAB을 통해 심층 학습을 진행하였다. 학습을 통해 나온 예측된 거리 정보를 토대로 궤도결정의 필터링 기법 중 하나인 확장 칼만 필터를 GMAT을 통해 사용하여 궤도결정을 실시 하였다. 거리 정보가 없는 각도 정보를 가지고 한 궤도결정과 모델을 통해 나온 예측된 거리 정보가 있는 궤도결정 결과를 비교 분석하여 모델의 신뢰성을 검증하였으며, 실제 관측 데이터를 기반으로 결과를 비교 분석하여 궤도결정의 정밀도가 향상됨을 보여준다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.687-690
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• 2000

Lately, many studies have been progressed for the protection human's lives and property as holding in check accidents happened by human's carelessness or mistakes. One part of these is the development of an autonomouse vehicle. General control method of vision-based autonomous vehicle system is to determine the navigation direction by analyzing lane images from a camera, and to navigate using proper control algorithm. In this paper, characteristic points are abstracted from lane images using lane recognition algorithm with sobel operator. And then the vehicle is controlled using two proposed auto-steering algorithms. Two steering control algorithms are introduced in this paper. First method is to use the geometric relation of a camera. After transforming from an image coordinate to a vehicle coordinate, a steering angle is calculated using Ackermann angle. Second one is using a neural network algorithm. It doesn't need to use the geometric relation of a camera and is easy to apply a steering algorithm. In addition, It is a nearest algorithm for the driving style of human driver. Proposed controller is a multilayer neural network using Levenberg-Marquardt backpropagation learning algorithm which was estimated much better than other methods, i.e. Conjugate Gradient or Gradient Decent ones.

• 로봇학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.38-44
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• 2018

In this paper, we propose Intelligent Driver Assistance System (I-DAS) for driver safety. The proposed system recognizes safety and danger status by analyzing blind spots that the driver cannot see because of a large angle of head movement from the front. Most studies use image pre-processing such as face detection for collecting information about the driver's head movement. This not only increases the computational complexity of the system, but also decreases the accuracy of the recognition because the image processing system dose not use the entire image of the driver's upper body while seated on the driver's seat and when the head moves at a large angle from the front. The proposed system uses a convolutional neural network to replace the face detection system and uses the entire image of the driver's upper body. Therefore, high accuracy can be maintained even when the driver performs head movement at a large angle from the frontal gaze position without image pre-processing. Experimental result shows that the proposed system can accurately recognize the dangerous conditions in the blind zone during operation and performs with 95% accuracy of recognition for five drivers.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.315-319
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• 2007

A technique to model plasma processes was presented. This was accomplished by combining the backpropagation neural network (BPNN) and genetic algorithm (GA). Particularly, the GA was used to optimize five training factor effects by balancing the training and test errors. The technique was evaluated with the plasma etch data, characterized by a face-centered Box Wilson experiment. The etch outputs modeled include Al etch rate, AI selectivity, DC bias, and silica profile angle. Scanning electron microscope was used to quantify the etch outputs. For comparison, the etch outputs were modeled in a conventional fashion. GABPNN models demonstrated a considerable improvement of more than 25% for all etch outputs only but he DC bias. About 40% improvements were even achieved for the profile angle and AI etch rate. The improvements demonstrate that the presented technique is effective to improving BPNN prediction performance.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제17권2호
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• pp.245-263
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• 2013

수학과에서도 통합을 통한 교육과정 재구성과 학생들이 문제를 제기하여 해결하는 과정을 강조한 프로젝트 학습에 대한 관심이 점차 증대되고 있다. 본 연구에서는 초등학교 4학년 학생들을 대상으로 '삼각형'을 중심에 둔 '피라미드의 비밀' 프로젝트를 구현한 실제를 소개함으로써, 수학과 프로젝트 학습이 어떠한 의의를 갖는지 탐색해 보고자 한다. 본 연구는 115시간의 주제 중심의 프로젝트의 과정 중 수학과 도형 탐구와 직접적으로 관련된 내용 24시간만 발췌하여 수학적 의미를 재해석한 연구이다. 프로젝트로 삼각형을 탐구한 결과 문제 해결의 과정으로서 측정, 작도, 각 등의 기하적 활동이 이루어졌으며, 학생들이 적극적이고 자율적으로 활동에 참여하고, 정확하게 측정하려는 태도가 자연스럽게 길러졌다. 각, 삼각형 등 평면도형에 대한 이해 뿐 아니라 입체도형에 대한 이해도 높아졌다. 프로젝트 학습은 주어진 문제나 내용만의 학습이 아닌 다른 영역으로 확장된다는 사실을 보여 주었다.

• 한국운동역학회지
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• 제18권2호
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• pp.95-104
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• 2008

본 연구는 남자 중학교 초보피험자들을 대상으로 태권도 돌려차기 동작의 숙련정도에 따른 운동학적 협응과 제어과정을 살펴보는 데 목적을 두었다. 이용된 변인은 최대합성직선속도와 각도 대 각도 도면이었다. 분석결과, 연습후기로 갈수록 인접한 분절간의 운동량 전이가 잘 이루어져 각 분절의 최대합성직선속도가 증가하였으며 무릎관절 최대굴곡 시까지는 엉덩관절과 무릎관절이 동형동조 협응형태로 변해갔으며, 최대굴곡 후 타격 시까지는 모든 숙련 단계에 있어서 이형동조 협응패턴을 나타내었다. 발목관절은 무릎관절 최대굴곡 시까지 배측굴곡 상태에서 저측굴곡으로 변했으며, 최대굴곡 후 타격시점까지는 발목관절은 고정시키고, 무릎관절은 신전시키는 자유도 고정 제어기전을 나타내었다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제2권1호
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• pp.92-99
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• 2004

In this paper, the decoupled neural network reference compensation technique (DRCT) is applied to the control of a two degrees-of-freedom inverted pendulum mounted on an x-y table. Neural networks are used as auxiliary controllers for both the x axis and y axis of the PD controlled inverted pendulum. The DRCT method known to compensate for uncertainties at the trajectory level is used to control both the angle of a pendulum and the position of a cart simultaneously. Implementation of an on-line neural network learning algorithm has been implemented on the DSP board of the dSpace DSP system. Experimental studies have shown successful balancing of a pendulum on an x-y plane and good position control under external disturbances as well.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.21-28
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• 2012

Campus facilities were recently remodeled to provide the substantial learning rights of handicapped students in many campus to embody the dignity and value as man. So this study aims to identify the exterior connection facilities for handicapped students of S and D campuses. The summaries of this research are as follows. Installations of even crossing area(1.5mx1.5m) per 50m and even rest area(1.5mx1.5m) per 30m in walking or access ramp. Improving in accordance with exterior connection facility repairing master plan in S campus. Bringing down an angle degrees of the inclined walking or access ramp in D campus. Installation of exterior braille guide sign for blind students. All handicapped students must be guaranteed the same learning rights as normal men to remove obstacles as the upper mentioned imperfections in using exterior campus facilities.