International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권3호
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pp.288-291
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2004
This paper proposes an intelligent search modeling using avatar agent. This system consists of some modules such as agent interface, agent management, preprocessor, interface machine. Core-Symbol Database and Spell Checker are related to the preprocessor module and Interface Machine is connected with Best Aggregate Designer. Our avatar agent system does the indexing work that converts user's natural language type sentence to the proper words that is suitable for the specific branch information retrieval. Indexing is one of the preprocessing steps that make it possible to guarantee the specialty of user's input and increases the reliability of the result. It references a database that consists of synonym and specific branch dictionary. The resulting symbol after indexing is used for draft search by the internet search engine. The retrieval page position and link information are stored in the database. We experimented our system with the stock market keyword SAMSUNG_SDI, IBM, and SONY and compared the result with that of Altavista and Google search engine. It showed quite excellent results.
항공영상을 이용하여 수치표면자료와 같은 3차원 자료를 자동으로 제작하기 위해서는 영상정합이 반드시 필요하다. 최근 사용되고 있는 항공 디지털 프레임 영상은 과거의 아날로그 영상에 비해 폐색지역이 적은 고중복도 다중 스트립 영상으로 촬영되기에 용이하다. 최근 다중 스트립 영상을 이용한 다중영상정합 기법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며, 특히 각 영상에서 추출된 점(point feature)이나 형상(linear feature)의 유사성 측정 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 수직궤적 기반 다중영상정합을 대상으로 영역기반 유사성 측정 방법으로 SNCC(Sum of Normalized Cross-Correlation)와 SSD(Sum of Squared-Difference) 방법을 비교 분석하였다. 또한 영역기반 유사성 측정에 필요한 요소로 영상의 화소값, 화소값 기울기 강도, 화소값과 화소값 기울기 강도 평균을 각각 사용하여 결과를 비교하였다. 이 외에도 영역기반 유사성 측정에서 중요한 요소인 기준 윈도우의 크기를 비정규 적응형 기준 윈도우 방법과 정규 적응형 윈도우 방법을 적용하여 결과를 비교 분석하였다. 실험을 위하여 사용된 항공영상은 ZI Imaging 사의 DMC (Digital Modular Camera)에 의해 종중복도는 80%, 횡중복도는 60%로 촬영되었으며, 3개의 스트립으로 구성되었다. 다양한 방법으로 실험을 수행한 결과에 따르면 유사성 측정 방법으로는 SNCC, 유사성 측정 요소로는 화소값과 화소값 기울기 강도 평균, 그리고 비정규 적응형 기준 윈도우가 수직궤적 기반 다중영상정합의 영역기반 유사성 측정에 가장 적합하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 얼굴을 검출하기 위해서 컬러영상에서 눈동자 템플릿을 사용한 얼굴을 검출하는 방법에 관해 제안하였다. 전체 시스템의 구성은 크게 피부색 모델에 의한 피부 영역을 검출하고 검출된 피부 영역에 타원을 적용하여 얼굴영역을 찾은 뒤 템플릿을 사용하여 눈동자를 추출하여 정규화 된 얼굴을 검출하는 단계로 이루어 졌다. 특히 타원을 적용할 때와 눈동자 템플릿을 적용할 때는 모멘트를 사용하였으며, 눈동자를 추출할 때 벡터를 기반으로 하기 때문에 사이즈에 제한 없이 자유로운 변형이 가능할 뿐만 아니라 눈동자 템플릿을 사용하면 눈동자의 위치와 크기를 동시에 얻어 낼 수 있었다. 마지막으로 이렇게 검출된 얼굴을 기울어진 각도만큼 회전시켜 정규화 된 얼굴을 검출 할 수 있었다.
본 연구에서는 auto-encoder와 self-organizing map을 결합한 auto-encoder with self-organizing map(AE-SOM) 기법을 이용하여 EVA 생산공정의 이상을 검출 및 진단하였고, Granger의 인과분석을 통해 이상 검출 데이터의 이상 전파 방향을 확인하였다. 분석 데이터는 1년 7개월 간의 조업데이터를 이용하였으며, autoclave 반응기의 조업 변수를 주로 분석하였다. 데이터 전처리 과정에서 데이터의 표준화를 먼저 진행하고, 조업의 각 grade의 sample 수를 동일하게 200개 임의로 추출하였다. 이후 AE-SOM을 적용하여 각 grade의 best matching unit (BMU)를 도출하였다. 각각의 BMU를 기준으로 조업 데이터가 얼마나 벗어났는지를 기준으로 데이터의 이상을 판별하였다. 공정 이상이 발견될 시 이상원인을 contribution plot을 이용하여 확인하였고 이상원인 변수의 인과성을 Granger의 인과분석을 통해 분석하였다. 그 결과 조업 시 발생한 2번의 셧다운의 전조를 모두 검출하였으며 이상이 발생한 원인변수에서 기인한 공정 이상의 전파 방향을 분석하였다.
패킷 분류근 인터넷 망에서 QoS(Quality of Service)보장, VPN(Virtual Private Network)등과 같은 사용자들의 다양한 서비스를 수용하기 위한 중요한 요소이다. 패킷 헤더는 기본적으로 IP(Internet Protocol) 패킷 헤더 내의 목적지 주소뿐만 아니라 발신지 주소, 프로토콜, TCP(Transmission Control Protocol)포트 번호 등 여러 필드들을 조합하여 룰 테이블로부터 best matching 룰을 찾는 것이다. 본 논문에서는 멀티 비트 트라이 구조의 트리 비트맵을 이용하여 하드웨어적인 룰 검색이 가능한 패킷 분류 기법을 제안한다. 검색 대상 필드 및 패킷 분류 룰을 구성하는 프레픽스를 비교 단위가 되는 일정한 비트 크기의 멀티 비트로 나누고, 이와 같이 구분된 멀티 비트 단위로 트리 비트맵 기반의 룰 검색 기능을 수행한다. 제안한 기법은 프레픽스의 일정한 상위 비트들에 대해서는 인덱싱 키로 사용하여 룰 검색을 위한 메모리 액세스 횟수를 줄이도록 하였다. 또한 룰 검색시 성능 저하를 초래하는 백트랙킹이 발생하지 않도록 하기 위하여 룰 테이블 구축시 마커 프레픽스에 대한 처리 기법을 제안하였다 그리고 본 논문에서는 IPMA(Internet Performance Measurement Analysis) 프로젝트에서 제공하는 라우팅 테이블의 프레픽스들을 이용하여 2차원 즉, 목적지 주소와 발신지 주소의 2필드로 구성되는 랜덤 룰 셋을 생성하고 제안한 기법에 대한 메모리 소요량 및 성능 비교를 하였다.
인터넷의 성장은 다양한 응용 프로그램들의 발달을 야기 시켰으며, 그로 인해 모든 패킷을 동일하게 처리하는 현재의 최선지원 서비스 보다 나은 서비스를 제공할 것을 요구하고 있다. 따라서 차세대 인터넷 라우터들은 다양한 레벨의 품질보장 서비스를 제공하여야 한다. 품질보장 서비스를 제공하기 위해서는 모든 입력 패킷을 미리 정의된 룰에 따라 구분하는 패킷 분류가 실시간으로 수행되어야 한다. 패킷분류는 패킷에 포함된 여러 헤더 필드에 대하여 다양한 종류의 검색을 수행하여야 하며, 일치하는 룰들 중에서 가장 높은 우선순위를 갖는 룰을 찾아야 하는 다차원 검색이다. 영역분할을 사용한 사분트라이 구조는 근원지와 목적지 프리픽스를 2차원 트라이 구조로 저장하여 검색을 진행하는 좋은 알고리즘이나, 길이에 대하여 선형검색을 하는 방법이므로 좋은 검색 성능을 보이지 못한다. 본 논문에서는 사분트라이 구조에서 길이에 대하여 이진검색을 진행하는 새로운 패킷분류 알고리즘을 제안한다. 또한 패킷이 여러 개의 룰과 일치하였을 경우 가장 높은 우선순위를 가지는 룰을 선택한다는 특성을 이용하여, 사분트라이를 만드는 과정에서 우선순위를 고려하여 검색 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제안한다.
웹 서비스는 개방형 서비스로 정보 공유가 주요 목적이다. 하지만 상대적으로 웹 서비스에 대한 공격 및 해킹 사고 또한 급증하고 있다. 현재 웹 해킹 등의 공격을 탐지하기 위해서는 웹 로그의 분석을 통해 우선적으로 수행 가능하며 중요한 역할을 수행하고 있다. 실제 웹 로그 분석을 통해 웹 서비스의 취약점을 분석하고 보완하는 사례가 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 대용량의 웹 로그 정보에 대해 SOM 알고리즘을 적용하여 웹 DoS 공격 등과 같은 웹 서비스에서의 이상 탐지를 수행하였다. 구체적으로 대용량 웹 로그 정보에 대해 SOM 기반으로 BMU(Best Matching Unit)의 발생 빈도를 조사해 발생 빈도가 가장 높은 유닛을 이상(Abnormal) 유닛으로 판단하여 입력된 웹 로그 데이터에 대한 DoS 공격 탐지 성능을 향상시킬 수 있었다.
Tunio, Muhammad Zahid;Luo, Haiyong;Wang, Cong;Zhao, Fang;Shao, Wenhua;Pathan, Zulfiqar Hussain
Journal of Information Processing Systems
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제14권1호
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pp.129-139
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2018
The crowdsourcing software development (CSD) is growing rapidly in the open call format in a competitive environment. In CSD, tasks are posted on a web-based CSD platform for CSD workers to compete for the task and win rewards. Task searching and assigning are very important aspects of the CSD environment because tasks posted on different platforms are in hundreds. To search and evaluate a thousand submissions on the platform are very difficult and time-consuming process for both the developer and platform. However, there are many other problems that are affecting CSD quality and reliability of CSD workers to assign the task which include the required knowledge, large participation, time complexity and incentive motivations. In order to attract the right person for the right task, the execution of action plans will help the CSD platform as well the CSD worker for the best matching with their tasks. This study formalized the task assignment method by utilizing different situations in a CSD competition-based environment in artificial intelligence (AI) planning. The results from this study suggested that assigning the task has many challenges whenever there are undefined conditions, especially in a competitive environment. Our main focus is to evaluate the AI automated planning to provide the best possible solution to matching the CSD worker with their personality type.
본 논문에서는 전도성 천으로 920 MHz UHF(Ultra High Frequency) 대역의 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그 안테나를 설계하였다. 4가지의 전도성 천의 저항을 측정하여 각 천의 전도율을 계산하였고, UHF 대역의 RFID 태그 안테나로서 사용가능한 가장 좋은 전도율을 가지는 천을 선별하였다. 태그 안테나를 설계하기 위하여 선별된 천의 전도율을 시뮬레이션 프로그램에 입력하여서, T-Matching 구조를 갖는 UHF 대역 RFID 태그 안테나를 시뮬레이션을 통하여 $80{\times}40mm$ 명찰 크기로 설계 제작하였다. 태그의 시뮬레이션 결과와 측정 결과를 비교하였으며, 세탁성 테스트를 완수하였다. 제작된 태그의 인식거리는 약 2 m이다. 전도성 천을 이용하여 태그를 제작하면 직물이나 옷에 접착이 용이하므로 RFID 출입관리 시스템 등에 쉽게 적용이 가능하다.
Lee, Hakjae;Chun, Jaehee;Lee, Kisung;Kim, Kyeong Min
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권5호
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pp.311-317
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2015
The aim of this study is to develop a 3D registration algorithm for positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) and magnetic resonance (MR) images acquired from independent PET/CT and MR imaging systems. Combined PET/CT images provide anatomic and functional information, and MR images have high resolution for soft tissue. With the registration technique, the strengths of each modality image can be combined to achieve higher performance in diagnosis and radiotherapy planning. The proposed method consists of two stages: normalized mutual information (NMI)-based global matching and independent component analysis (ICA)-based refinement. In global matching, the field of view of the CT and MR images are adjusted to the same size in the preprocessing step. Then, the target image is geometrically transformed, and the similarities between the two images are measured with NMI. The optimization step updates the transformation parameters to efficiently find the best matched parameter set. In the refinement stage, ICA planes from the windowed image slices are extracted and the similarity between the images is measured to determine the transformation parameters of the control points. B-spline. based freeform deformation is performed for the geometric transformation. The results show good agreement between PET/CT and MR images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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