• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2008년 영문 학술대회
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• pp.59-62
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• 2008

This paper presents an approach of complex control method(CCM) real-time simulation and rapid prototyping for aero-engine control system and describes its principle and realization in detail. This approach is mainly based on MATLAB/RTW for rapid prototyping from system modeling to embedded implementation. According to the simulation results between automatic code and manual code for an aeroengine multi-variable control method, it shows that this approach is feasible and effective, and not only decreases development cycle but also improves the reliability and universality. So a series of problems can be resolved during the simulation stage and rapid application to prototype testing.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권4호
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• pp.251-258
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• 2021

In 2019, a novel coronavirus (COVID-19) outbreak started in China and spread all over the world. The countries went into lockdown and closed their borders to minimize the spread of the virus. Shortage of testing kits and trained clinicians, motivate researchers and computer scientists to look for ways to automatically diagnose the COVID-19 patient using X-ray and ease the burden on the healthcare system. In recent years, multiple frameworks are presented but most of them are trained on a very small dataset which makes clinicians adamant to use it. In this paper, we have presented a lightweight deep learning base automatic COVID-19 detection system. We trained our model on more than 22,000 dataset X-ray samples. The proposed model achieved an overall accuracy of 96.88% with a sensitivity of 91.55%.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.988-999
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• 2021

AOI (Automatic Optical Inspection) of PCB (Printed Circuit Board) is a very important step to guarantee the product performance. The process of registering components called teaching mode is first perform, and AOI is then carried out in a testing mode that checks defects, such as recognizing and comparing the component mounted on the PCB to the stored components. Since most of registration of the components on the PCB is done manually, it takes a lot of time and there are many problems caused by mistakes or misjudgement. In this paper, A components classifier is proposed using YOLO (You Only Look Once) v2's object detection model that can automatically register components in teaching modes to reduce dramatically time and mistakes. The network of YOLO is modified to classify small objects, and the number of anchor boxes was increased from 9 to 15 to classify various types and sizes. Experimental results show that the proposed method has a good performance with 99.86% accuracy.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1956-1959
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• 2021

AIS(Automatic Identification System) provides navigational information including identification, position, a ship's course and status to ground and other vessels. To obtain AIS Marine Equipment Approval Service, various requirements are required and meet the requirements International Standards. However, most of the requirements are to identify essential functions, response time, hardware requirements, and communication protocols of AIS. The requirements for the quality of SW are not sufficient or detailed, and the weight is relatively low. As role of SW grows and types become more diverse, AIS SW quality inspection is essential. In this paper, We apply eight-quality characteristics of ISO/IEC 25023 standard to improve SW coverage quality of AIS. Suggest additional AIS SW requirements based on the eight quality characteristics of ISO/IEC 25023 standard.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.539-541
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• 2023

COVID-19 is a viral pandemic disease that spreads widely all around the world. The only way to identify COVID-19 patients at an early stage is to stop the spread of the virus. Different approaches are used to diagnose, such as RT-PCR, Chest X-rays, and CT images. However, these are time-consuming and require a specialized lab. Therefore, there is a need to develop a time-efficient diagnosis method to detect COVID-19 patients. The proposed machine learning (ML) approach predicts the presence of coronavirus based on clinical symptoms. The clinical dataset is collected from the Israeli Ministry of Health. We used different ML classifiers (i.e., XGB, DT, RF, and NB) to diagnose COVID-19. Later, classifiers are optimized with the Bayesian hyperparameter optimization approach to improve the performance. The optimized RF outperformed the others and achieved an accuracy of 97.62% on the testing data that help the early diagnosis of COVID-19 patients.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.23-31
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• 2023

소프트웨어 개발에는 시스템 엔지니어링 프로세스와 유사한 요구 사항 분석, 설계, 구현, 단위 테스트 및 통합 테스트를 포함한 일련의 단계가 포함된다. 본 연구는 다기능 레이다 소프트웨어를 개발하기 위해 MathWorks사의 모델 기반 설계 플랫폼을 활용하고 타당성과 효율성을 평가하였다. 기존 레이다 소프트웨어의 개발은 통합적인 형태보다는 단일 알고리즘 단위로 이루어졌기 때문에, 요구 분석이나 통합 테스트가 별도로 이루어졌고, 이들에 대한 통합 관리를 위해 추가적인 도구나 노력을 요구하였다. 본 논문에서 적용한 모델 기반 플랫폼은 요구사항 분석 및 할당, 시뮬레이션을 통한 알고리즘 개발, 배포를 위한 자동 코드 생성, 통합 요구사항 테스트 및 결과 관리를 위한 통합 개발 환경을 제공한다. 이 플랫폼을 통해 다기능 레이다 소프트웨어의 다단계 모델을 개발하고, 테스트 하네스를 사용하여 검증하며, 요구 사항을 관리하고, 자동 코드 생성툴을 사용하여 하드웨어 배포 가능한 언어로 변환하는 전과정을 수행하였다. 이러한 모델 기반 통합 개발을 통해 잘못된 의사소통이나 기타 인적 요인으로 인한 오류를 줄이고 개발 일정과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대한다.

• 전기학회논문지
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• 제63권4호
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• pp.526-533
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• 2014

In this study, we introduce design methodology to develop a guidance for issuing heavy rainfall warning by using both RBFNNs(Radial basis function neural networks) and SVR(Support vector regression) model, and then carry out the comparative studies between two pattern classifiers. Individual classifiers are designed as architecture realized with the aid of optimization and pre-processing algorithm. Because the predictive performance of the existing heavy rainfall forecast system is commonly affected from diverse processing techniques of meteorological data, under-sampling method as the pre-processing method of input data is used, and also data discretization and feature extraction method for SVR and FCM clustering and PSO method for RBFNNs are exploited respectively. The observed data, AWS(Automatic weather wtation), supplied from KMA(korea meteorological administration), is used for training and testing of the proposed classifiers. The proposed classifiers offer the related information to issue a heavy rain warning in advance before 1 to 3 hours by using the selected meteorological data and the cumulated precipitation amount accumulated for 1 to 12 hours from AWS data. For performance evaluation of each classifier, ETS(Equitable Threat Score) method is used as standard verification method for predictive ability. Through the comparative studies of two classifiers, neuro-fuzzy method is effectively used for improved performance and to show stable predictive result of guidance to issue heavy rainfall warning.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2508-2513
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• 2003

This paper presents a nuclear steam generator tube inspection/maintenance robot system. The robot assists in automatic non-destructive testing and the repair of nuclear steam generator tubes welded into a thick tube sheet that caps a hemispherical or quarter-sphere plenum which is a high-radiation area. For easy carriage and installation, the robot system consists of three separable parts: a manipulator, a water-chamber entering and leaving device for the manipulator and a manipulator base pose adjusting device. A software program to control and manage the robotic system has been developed on the NT based OS to increase the usability. The software program provides a robot installation function, a robot calibration function, a managing and arranging function for the eddy-current test, a real time 3-D graphic simulation function which offers remote reality to operators and so on. The image information acquired from the camera attached to the end-effecter is used to calibrate the end-effecter pose error and the time-delayed control algorithm is applied to calculate the optimal PID gain of the position controller. The developed robotic system has been tested in the Ulchin NPP type steam generator mockup in a laboratory.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.56-61
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• 2016

최근 건축물은 대형화, 고층화되어 화재발생시 소방대의 활동이 제한되어 화염 및 연기에 의한 인명피해가 증가할 수 있다. 이러한 인명피해를 저감하기 위하여 제연설비가 필수적이며 특별피난계단 부속실 및 비상용승강기 승강장에 급기가압제연설비를 적용하고 있다. 국가 화재안전기준에서는 부속실 및 승강장과 거실과의 차압을 40 Pa 이상 요구하고 있으나 실제 현장에서는 과도한 과압이 다수 발생하고 있다. 이러한 과압의 원인은 댐퍼의 누설량의 과다에 의한 것으로 알려져 있다. 과압은 피난자의 문개방을 어렵게 하여 피난을 불가능하게 할 수 있다. 이러한 문제점을 확인하고자 자동차압 과압조절형댐퍼의 개폐 동작횟수 증가에 따른 누설량을 측정하여 초기에 공급된 댐퍼의 누설량과 비교 분석하였다. 실험결과 초기 제품과 반복동작 후 누설량의 차이가 발생했으며 정압이 증가함에 따라 누설량 차이가 증가되었다. 선행연구와 비교분석한 결과도 정압에 따른 선형적 증가의 경향이 유사한 추세를 보이고 있다.