• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.187-190
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• 2015

주행 중 차선 이탈 경고 시스템은 사고 발생 예방 차원에서 매우 높은 효과가 인정되어서 차선이탈 경고 장치(LDWS) 제품들이 출시되고 있다. 본 논문은 블랙박스의 영상을 이용하여 차선 검출에 정확도를 향상하기 위한 알고리즘을 연구한 것으로 특히 차량에 장착되어 있는 블랙박스 영상을 영상 변환 없이, 실시간 소프트웨어 만 으로 처리할 수 있는 알고리즘을 연구한다. 차선인식을 위한 최적의 영상 ROI를 결정하고, 차선 인식 정확도를 향상하기 위한 전 처리 과정을 적용하고, 동영상의 연속성을 잘못된 차선인식에 대한 보정, 인식이 되지 않는 차선에 대한 후보 차선 추천 알고리즘과 시점 변환에 의한 야간, 곡선 도로에 대한 오인식율을 최소화 하는 방법을 제안한다. 도로주행의 다양한 환경에 대한 실험을 진행했으며, 각각의 방법 적용에 의한 오인식율의 감소와 많은 인식 알고리즘 적용에 의한 처리 속도 저하를 개선하기 위한 연구를 진행했으며, 본 논문은 블랙박스 영상을 이용하여 주행 차선 인식을 위한 최적 알고리즘을 제안한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.1-6
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• 2010

MANET(Mobile Ad-hoc NETwork)은 실제 구현이나 동작과정에 많은 변수가 내재되어 있기 때문에 모델링 및 시뮬레이션 적용의 중요한 대상이 된다. MANET에서는 노드의 이동성으로 인해 다른 MANET과 중첩되거나 병합될 경우가 발생하며, 이 경우 다른 전달 방식을 가진 노드와의 통신을 위하여 새로운 경로 및 주소 설정이 선행되어야 한다. 이 과정은 새로 구성되는 네트워크에 있어서 오버헤드이기 때문에 이를 최소화하여 네트워크의 전달성능을 향상시킬 수 있도록 하기 위한 네트워크의 성능분석과 검증에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 오버헤드를 최소화할 수 있는 on-demand방식의 주소 자동설정 기법의 제안과, 제안한 기법의 타당성과 성능 검증을 위한 모델링 및 성능분석 내용을 제시하였다. NS-2에 의한 시뮬레이션은 기존의 방법에 비해 제안한 방법이 오버헤드를 줄이고 또한 시간적으로 분산되는 결과를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.925-938
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• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.53-65
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• 2004

도로에서 발생하는 비반복적이며 예측불가능한 일련의 사건을 돌발상황(incident)이라고 하며 이러한 돌발상황이 발생하게 되면 교통류의 정상 흐름이 와해되고 이로써 도로의 용량감소를 일으키며 교통혼잡과 대기오염 등 막대한 사회$\cdot$경제적 손실을 초래한다. 돌발상황으로 인한 피해를 최소화하고자 국내외 각종 교통관리센터에서는 자동 돌발감지 알고리즘에 의한 자동감지 방법을 사용하고 있다. 그러나 현재 운영중인 돌발상황 감지 알고리즘들은 어느 정도의 감지율은 확보하고 있으나 오경보율이 높아 대체적인 성능은 낮은 것으로 판단된다. 유출입램프 수요과다로 인해 도로용량이 다른 구간에 비해 현저히 떨어지는 병목(bottleneck)구간의 경우, 돌발상황이 빈번하게 발생함에도 불구하고 진출입차량으로 인한 대기행렬과 차로변경등의 유사 돌발상황이 발생하여 자동 돌발상황 감지가 더욱 어려운 실정이다. 본 연구에서는 진출입영향권내에서 발생하는 돌발상황을 정확히 감지하기 위해 돌발상황시 혼잡상황 구분을 통한 자동감지 알고리즘을 바탕으로 램프구간의 혼잡 감지시 인접한 본선의 차로를 돌발상황 판단모듈에서 제외함으로써 모형의 성능을 향상시킬 수 있음을 살펴보았다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권7호
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• pp.85-91
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• 2016

레이더 시스템은 방사 신호의 탐지를 회피하기 위해 펄스 반복주기(PRI, Pulse Repetition Interval)와 PRI 패턴을 변조하고 있으며, 반대로 레이더 신호 탐지 시스템은 다양한 노력을 기울여 PRI와 PRI 패턴을 감지하려고 한다. 일반적으로 레이더 신호의 PRI 패턴을 검출하기 위해 펄스열의 도착시각에 대한 히스토그램 또는 자기 상관관계 기법으로 펄스 변조를 검출하고 있다. 본 논문에서는 유한 상태 머신 개념을 도입하여 펄스 반복주기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 PRI 순서와 PRI 패턴을 찾을 수 있는 특징이 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.60-67
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• 2007

주파수 대역의 사용 유무를 판단하는데 스펙트럼 센싱의 결과는 중요하다. 스펙트럼 센싱은 CR 시스템에서 주파수 대역을 확인하는 역할을 한다. 본 논문에서 에너지 검출 기반의 센싱 기법에 자기상관함수를 적용하여 제안하였다. 이는 수신된 신호에 자기 상관함수를 적용하여 에너지 검출기반의 성능을 향상시켰다. 이 방법은 평균 및 자기 상관함수와 같은 확률적인 파라메터들이 시간에 따라 주기적으로 변하는 특성을 갖는 Cycolstationary 프로세서와는 다른 접근 방법이다. 본 논문에서 제안된 센싱 방법은 열악한 통신환경에서 보다 효과적일 것이다. 만약 CR 시스템에서 유휴주파수 대역을 찾기 위한 센싱 과정에 본 논문에서 제안한 방법을 적용하면, 에너지 검출기반의 센싱 기법의 장점인 구조적 간단함과 빠른 스펙트럼 검출 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.121-129
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• 2011

온라인 게임에서 오토 프로그램 또는 봇 프로그램으로 인하여 다양한 게임 서비스 피해사례가 발생하고 있다. 특히, 게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 되고, 궁극적으로 게임 생명주기에 결정적 악영향을 미치게 된다. 본 논문은 게임 봇 감지를 위해 게임 행위 변화 패턴을 수집하고 분석하여 봇 탐지 방법에 적용한다. 인간의 게임 행위 변화 정보와 봇의 게임 행위 변화 정보를 이용하여 유사정도를 측정하고, 봇 탐지 기법에 활용하는 것이다. 실험에서는 서비스 중인 온라인 게임을 이용하여 사용자와 봇의 모델을 생성하고 유사성을 판별하였으며 적절한 결과를 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.2927-2941
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• 2022

The primary task of machine fault diagnosis is to judge whether the current state is normal or damaged, so it is a typical binary classification problem with mutual exclusion. Mutually exclusive events and out-of-domain detection have one thing in common: there are two types of data and no intersection. We proposed a fusion model method to improve the accuracy of machine fault diagnosis, which is based on the mutual exclusivity of events and the commonality of out-of-distribution detection, and finally generalized to all binary classification problems. It is reported that the performance of a convolutional neural network (CNN) will decrease as the recognition type increases, so the variational auto-encoder (VAE) is used as the primary model. Two VAE models are used to train the machine's normal and fault sound data. Two reconstruction probabilities will be obtained during the test. The smaller value is transformed into a correction value of another value according to the mutually exclusive characteristics. Finally, the classification result is obtained according to the fusion algorithm. Filtering normal data features from fault data features is proposed, which shields the interference and makes the fault features more prominent. We confirm that good performance improvements have been achieved in the machine fault detection data set, and the results are better than most mainstream models.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.212-215
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• 2002

유성음에서의 피치 측정 알고리즘은 보편적이고 단순하여 구현하기 용이하다. 피치는 간단한 전환을 통해 음정을 구할 수 있다. 이렇게 구한 음정 정보를 이용하여 미디를 이용한 자동반주기의 음정 조절을 가능하게 할 수 있다. 본 연구에서는 쉽게 피치를 구하기 위해 저가의 방식인 AMDF(Average Magnitude Difference Function) 알고리즘을 이용하여 피치를 구하였고 이를 미디 음정 정보로 전환하기 위한 방법을 제안하였다. 이를 이용하면 가수의 음정에 맞게 자동반주기가 음정을 보정하여 음악을 연주하여 줄 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1065-1068
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• 1987

This study is to show the method of corresponding points-detection by sampling and normalizing. And it explains the procedures of the animation package which generate animation through the collation of image codes.