• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
• /
• 제27권1호
• /
• pp.37-55
• /
• 2023

In this paper we propose a new algorithm for detecting and counting flowers in a complex background based on digital images. The algorithm mainly includes the following parts: edge contour extraction of flowers, edge contour determination of overlapped flowers and flower counting. We use a contour detection technique in Computer Vision (CV) to extract the edge contours of flowers and propose an improved algorithm with a concave point detection technique to find accurate segmentation for overlapped flowers. In this process, we first use the polygon approximation to smooth edge contours and then adopt the second-order central moments to fit ellipse contours to determine whether edge contours overlap. To obtain accurate segmentation points, we calculate the curvature of each pixel point on the edge contours with an improved Curvature Scale Space (CSS) corner detector. Finally, we successively give three adaptive judgment criteria to detect and count flowers accurately and automatically. Both experimental results and the proposed evaluation indicators reveal that the proposed algorithm is more efficient for flower counting.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제2권2호
• /
• pp.86-95
• /
• 1999

이 연구에서는 적분방정식의 근사해를 이용한 3차원 모델링 알고리듬을 구성하고 그 효율성을 분석하였다. 전기장 적분방정식에 확장 Born 근사(extended Born approximation)를 적용시켜 알고리듬을 구성하였으며 모델링의 계산 속도를 향상시키기 위하여 Green 텐서 적분을 공간 주파수 영역에서 수행하였다. 이 방법은 연속 함수로 표현되는 전기전도도를 갖는 이상체에 대한 모델 계산을 가능하게 하고, Green 텐서 적분시 발생하는 특이치 문제가 발생하지 않는 장점이 있다 얇은 전도체에 대한 모델링 계산 결과를 적분방정식의 해와 비교하여 알고리듬의 타당성을 검증하였다. 전기전도도 물성차, 사용 송신원의 주파수에 따른 개발된 알고리듬의 분석을 통하여 물성차 1:16 정도, 사용주파수는 100 Hz-100 kHz까지 정확한 결과를 얻었다. 그러나, 확장 Born 근사는 송신원과 모델의 상대적인 위치에 따라 오차를 나타내었다. 한편, 연속적인 전기전도도 함수를 갖는 모델에 대한 이 알고리듬의 적용성를 알아보기 위하여 서로 다른 전기전도도를 갖는 두 이상체가 접합한 모델에 대하여 적분방정식의 해와 비교하였으며 양호한 결과를 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권11호
• /
• pp.1431-1438
• /
• 2004

강화학습(reinforcement learning)은 온라인으로 환경(environment)과 상호작용 하는 과정을 통하여 목표를 이루기 위한 전략을 학습한다. 강화학습의 기본적인 알고리즘인 Q-learning의 학습 속도를 가속하기 위해서, 거대한 상태공간 문제(curse of dimensionality)를 해결할 수 있고 강화학습의 특성에 적합한 함수 근사 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하기 위해서, 온라인 퍼지 클러스터링(online fuzzy clustering)을 기반으로 한 Fuzzy Q-Map을 제안한다. Fuzzy Q-Map은 온라인 학습이 가능하고 환경의 불확실성을 표현할 수 있는 강화학습에 적합한 함수근사방법이다. Fuzzy Q-Map을 마운틴 카 문제에 적용하여 보았고, 학습 초기에 학습 속도가 가속됨을 보였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.65-73
• /
• 1997

본 논문에서는 대용량 지형 정보 데이터를 효과적으로 3차원 도시하기 위하여 wavelet 변환을 이용한 효과적이고 새로운 삼각형 메쉬 근사 기법과 압축 저장 기법을 제안한다. 제안된 방법은 wavelet 변환 계수의 공간-주파수 지역제한 특성을 이용하여 지형정보 데이터를 영역분할하고 각 영역에 대해 삼각형 메쉬를 생성하므로써 계산량이 적고 알고리즘이 간단하다는 장점이 있다. 또한 Embedded Zerotree Wavelet 부호화 기법을 도입하여 지형 정보데이터의 효과적인 저장, 관리는 물론 삼각형 메쉬 구성기법에 적용하였다. 제안된 지형정보 데이터의 3차원 고속도시기에는 데이터 압축, 저장 및 Level of Detail 구현에 이르는 모든 기법을 통합되었으며 모의실험을 통하여 높은 PSNR, 고속 수행, 간단한 구현 등의 장점들을 갖는 것이 확인되었다.

• 대한기계학회논문집
• /
• 제18권2호
• /
• pp.313-322
• /
• 1994

Structural optimization has been developed by two methods. One is the direct method which applies the Nonlinear Programming (NLP) algorithm directly to the structural optimization problem. This method is known to be very excellent mathematically. However, it is very expensive for large-scale problems due to the one-dimensional line search. The other method is the approximation method which utilizes the engineering senses very well. The original problem is approximated to a simple problem and an NLP algorithm is adopted for solving the approximated problems. Practical solutions are obtained with low cost by this method. The two methods are compared through standard structural optimization problems. The Finite element method with truss and beam elements is used for the structural and sensitivity analyses. The results are analyzed based on the convergence performances, the number is function calculations, the quality of the cost functions, and etc. The applications of both methods are also discussed.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.397-404
• /
• 2002

본 논문에서는 퍼지와 웨이브렛 변환의 다해상도 분해(MRA)를 가진 퍼지 개념을 이용한 웨이브렛 신경망을 제안하고, 또한 이 시스템을 이용하여 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하고자 한다. 여기에서 퍼지 개념은 벨(bell)형 퍼지 소속함수를 사용하였다. 그리고 웨이브렛의 구성은 단일 크기를 가지고 있으며, 퍼지 개념을 이용한 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 웨이브렛 변환의 다해상도 분해, 벨형 퍼지 소속 함수 그리고 학습을 위한 역전파 알고리즘을 이용한 이 구조는 기존의 알고리즘보다 근사화 성능이 개선됨을 모의 실험을 통하여 1차원, 2차원 함수에서 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
• /
• pp.101-106
• /
• 2006

The geoidal undulations are needed for determining the orthometric heights from the Global Positioning System GPS-derived ellipsoidal heights. There are several methods for geoidal undulation determination. The paper presents a method employing a simple architecture Two Layer Multiquadric-Biharmonic Artificial Neural Network (TLMB-ANN) to approximate an area of 4200 square kilometres quasigeoid surface with GPS-levelling data. Hardy’s Multiquadric-Biharmonic functions is used as the hidden layer neurons’ activation function and Levenberg-Marquardt algorithm is used to train the artificial neural network. In numerical examples five surfaces were compared: the gravimetric geometry hybrid quasigeoid, Support Vector Machine (SVM) model, Hybrid Fuzzy Neural Network (HFNN) model, Traditional Three Layer Artificial Neural Network (ANN) with tanh activation function and TLMB-ANN surface approximation. The effectiveness of TLMB-ANN surface approximation depends on the number of control points. If the number of well-distributed control points is sufficiently large, the results are similar with those obtained by gravity and geometry hybrid method. Importantly, TLMB-ANN surface approximation model possesses good extrapolation performance with high precision.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.513-520
• /
• 2010

잡음에 의한 열화현상은 디지털화된 데이터의 인지도를 저하시킨다. 따라서 신호의 에지 성분을 보존함과 동시에 잡음을 제거하기 위한 시간영역과 주파수영역의 다양한 방법들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 신호에 중첩된 복합적인 잡음을 감소시키기 위해, 웨이브렛 근사 계수를 이용한 새로운 잡음 제거 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 신호의 에지와 잡음에 대한 구분 성능을 향상시키기 위해, 웨이브렛 근사계수의 누적으로부터 얻어지는 오차함수의 분포특성을 이용하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제12권6호
• /
• pp.2187-2195
• /
• 2017

In order to solve the AC optimal power flow (OPF) problem considering the generators' on/off status, it is necessary to model the problem as mixed-integer nonlinear programming (MINLP). Because the computation time to find the optimal solution to the mixed-integer AC OPF problem increases significantly as the system becomes larger, most of the existing solutions simplify the problem either by deciding the on/off status of generators using a separate unit commitment algorithm or by ignoring the minimum output of the generators. Even though this kind of simplification may make the overall computation time tractable, the results can be significantly erroneous. This paper proposes a novel algorithm for the mixed-integer AC OPF problem, which can provide a near-optimal solution quickly and efficiently. The proposed method is based on a combination of the outer approximation method and the relaxed AC OPF theory. The method is applied to a real-scale power system that has 457 generators and 2132 buses, and the result is compared to the branch-and-bound (B&B) method and the genetic algorithm. The results of the proposed method are almost identical to those of the compared methods, but computation time is significantly shorter.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제34권2호
• /
• pp.191-201
• /
• 2010

본 연구는 비스플라인 근사기법을 사용한 분지한계법 기반의 새로운 전역 최적화 알고리즘에 관한 것이다. 본 연구에서는 알고리즘 구성 요소 및 이들의 구현 내용에 관한 상세히 설명한다. 핵심 요소로서, 상호분리되는 부공간으로의 설계 공간의 분할 작업이 있고, 이들 분할 부공간의 한계값 계산 작업이 있는데, 이들 모두는 실수형 비스플라인 볼륨모델에 의해 구현된다. 본 연구 알고리즘은 다양한 테스트 문제들을 가지고 해의 정확성, 함수호출 회수, 알고리즘 수행시간, 메모리 사용량, 알고리즘 수렴성 등 그 계산 성능들을 평가한다. 이러한 평가 결과는 제안 알고리즘이 직관에 의존하지 않는 완전 알고리즘이며, 대용량의 최적화 문제에도 높은 가능성이 있음을 보여주는 것이다.