• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제7권1호
• /
• pp.115-123
• /
• 2012

A video analysis system used to detect events in video streams generally has several processes, including object detection, object trajectories analysis, and recognition of the trajectories by comparison with an a priori trained model. However, these processes do not work well in a complex environment that has many occlusions, mirror effects, and/or shadow effects. We propose a new approach to a context-aware video surveillance system to detect predefined contexts in video streams. The proposed system consists of two modules: a feature extractor and a context recognizer. The feature extractor calculates the moving energy that represents the amount of moving objects in a video stream and the stationary energy that represents the amount of still objects in a video stream. We represent situations and events as motion changes and stationary energy in video streams. The context recognizer determines whether predefined contexts are included in video streams using the extracted moving and stationary energies from a feature extractor. To train each context model and recognize predefined contexts in video streams, we propose and use a new ensemble classifier based on the AdaBoost algorithm, DAdaBoost, which is one of the most famous ensemble classifier algorithms. Our proposed approach is expected to be a robust method in more complex environments that have a mirror effect and/or a shadow effect.

• Journal of Power Electronics
• /
• 제15권1호
• /
• pp.160-176
• /
• 2015

This paper presents a method of designing optimal integer- and fractional-order proportional-integral-derivative (FOPID) controllers for a boost converter to gain a set of favorable characteristics at various operating points. A Pareto-based multi-objective optimization approach called strength Pareto evolutionary algorithm (SPEA) is used to obtain fast and low overshoot start-up and dynamic responses and switching stability. The optimization approach generates a set of optimal gains called Pareto set, which corresponds to a Pareto front. The Pareto front is a set of optimal results for objective functions. These results provide designers with a trade-off look-up table, in which they can easily choose any of the optimal gains based on design requirements. The SPEA also overcomes the difficulties of tuning the FOPID controller, which is an extension to the classic integer-order PID controllers and potentially promises better results. The proposed optimized FOPID controller provides an excellent start-up response and the desired dynamic response. This paper presents a detailed comparison of the optimum integer- and the fractional-order PID controllers. Extensive simulation and experimental results prove the superiority of the proposed design methodology to achieve a wide set of desired technical goals.

• Journal of Power Electronics
• /
• 제19권4호
• /
• pp.835-845
• /
• 2019

This paper presents a robust-optimal control strategy to improve the output-voltage error-tracking and control capability of a DC-DC boost converter. The proposed strategy employs an optimized Fractional-order Proportional-Integral (FoPI) controller that serves to eliminate oscillations, overshoots, undershoots and steady-state fluctuations. In order to significantly improve the error convergence-rate during a transient response, the FoPI controller is augmented with a pre-stage nonlinear error-modulator. The modulator combines the variations in the error and error-derivative via the signed-distance method. Then it feeds the aggregated-signal to a smooth sigmoidal control surface constituting an optimized hyperbolic secant function. The error-derivative is evaluated by measuring the output-capacitor current in order to compensate the hysteresis effect rendered by the parasitic impedances. The resulting modulated-signal is fed to the FoPI controller. The fixed controller parameters are meta-heuristically selected via a Particle-Swarm-Optimization (PSO) algorithm. The proposed control scheme exhibits rapid transits with improved damping in its response which aids in efficiently rejecting external disturbances such as load-transients and input-fluctuations. The superior robustness and time-optimality of the proposed control strategy is validated via experimental results.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.67-72
• /
• 2010

본 논문에서는 음성과 얼굴 정보를 분석하여 자동차환경에서 운전자를 검증하는 기술을 소개한다. 음성정보를 이용한 화자검증을 위해서는 잘 알려진 Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients(MFCCs)를 음성 특징으로 사용하였으며, 동영상을 이용한 얼굴검증에 대해서는 AdaBoost를 이용하여 검출된 얼굴 영역에 대해 주성분 분석을 수행하여 데이터의 크기가 현저히 줄어든 특징벡터를 추출하였다. 기존의 화자검증 방식에 비해 본 논문에서는 추출된 음성 및 얼굴 특징들을 Gaussian Mixture Models(GMM)-Supervector기반의 Support Vector Machine(SVM)커넬 방식에 적용하여 운전자의 음성과 얼굴을 효과적으로 검증하는 방식을 제안하였다. 실험결과 제안한 방법은 단순한 GMM 방식이나 SVM 방식보다 운전자 검증성능을 향상시킴을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.11-17
• /
• 2021

본 논문에서는 순수 함수형 언어로 작성된 쌍방시뮬레이션 알고리듬의 성능을 멀티코어 프로세서 컴퓨터에서 병렬화로 향상시키는 방법을 연구한다. 이 병렬화에 있어 핵심 아이디어는 순수 함수형 프로그램의 참조 투명성을 십분 활용하면 병렬화가 전혀 고려되지 않고 작성된 초기 구현으로부터 최소한의 수정만으로 성능 개선 효과를 기대할 수 있다는 것이다. 초기 구현과 병렬화 구현 둘 다 순수 함수형 언어인 하스켈로 작성되었다. 초기 구현을 병렬화할 때 변화는 아주 적어서 병렬화된 구현에서도 초기 구현의 프로그램 구조가 거의 그대로 유지되었다. 벤치마크를 통해 제시된 간단한 병렬화만으로도 초기 구현과 비교해 두 배 이상의 성능 개선을 확인했다. 또한, 병렬화와는 별개의 최적화 기법인 메모이제이션이 적용된 버전의 쌍방시뮬레이션 구현에도 같은 방식의 병렬화를 적용함으로써 마찬가지로 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.

• Steel and Composite Structures
• /
• 제46권2호
• /
• pp.153-173
• /
• 2023

Rectangular concrete-filled steel tubular (RCFST) column, a type of concrete-filled steel tubular (CFST), is widely used in compression members of structures because of its advantages. This paper proposes a robust machine learning-based framework for predicting the ultimate compressive strength of RCFST columns under both concentric and eccentric loading. The gradient boosting neural network (GBNN), an efficient and up-to-date ML algorithm, is utilized for developing a predictive model in the proposed framework. A total of 890 experimental data of RCFST columns, which is categorized into two datasets of concentric and eccentric compression, is carefully collected to serve as training and testing purposes. The accuracy of the proposed model is demonstrated by comparing its performance with seven state-of-the-art machine learning methods including decision tree (DT), random forest (RF), support vector machines (SVM), deep learning (DL), adaptive boosting (AdaBoost), extreme gradient boosting (XGBoost), and categorical gradient boosting (CatBoost). Four available design codes, including the European (EC4), American concrete institute (ACI), American institute of steel construction (AISC), and Australian/New Zealand (AS/NZS) are refereed in another comparison. The results demonstrate that the proposed GBNN method is a robust and powerful approach to obtain the ultimate strength of RCFST columns.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제29권5호
• /
• pp.57-64
• /
• 2015

This paper proposes a new switching algorithm for an controllable clamp snubber to improve the efficiency of a fly-back converter system. This system uses an controllable clamp method for the snubber circuit for the efficiency and reliability of the system. However, the active clamp snubber circuit has the disadvantage that system efficiency is decreased by switch operating time because of heat loss in resonance between the snubber capacitor and leakage inductance. To address this, this paper proposes a new switching algorithm. The proposed algorithm is a technique to reduce power consumption by reducing the resonance of the snubber switch operation time. Also, the snubber switch is operated at zero voltage switching by turning on the snubber switch before main switch turn-off. Experimental results are presented to show the validity of the proposed controllable clamp control algorithm.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제23권7호
• /
• pp.408-416
• /
• 2017

본 논문에서는 주행 중 사각지역내의 차량을 빠르고 정확하게 실시간으로 검출하는 측후방 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 실시간 처리를 위해 MCT(Modified Census Transformation) 특징벡터를 기반으로 에이다부스트 학습을 통해 생성되는 캐스케이드 분류기를 사용한다. MCT 분류기는 검출윈도우가 작을수록 처리속도가 빠르고, 검출윈도우가 클수록 정확도가 증가한다. 제안 알고리즘은 이러한 특징을 이용하여 검출윈도우가 작은 분류기로 차량후보를 빠르게 생성한 후 보다 큰 사이즈의 검출윈도우를 가지는 분류기로 생성된 차량후보에 대해 정확하게 차량인지 검증한다. 또한, 차량분류기와 바퀴분류기를 동시에 사용하여 사각지역내로 진입하는 차량과 사각지역내의 인접차량을 효과적으로 검출한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.41-48
• /
• 2015

최근 3D 프린터의 보급과 함께 3D 모델에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 3D 모델의 생성은 숙달된 전문가가 전문 소프트웨어를 이용하여 작성하여야 한다. 본 연구는 한 장의 2차원 정면 얼굴사진으로 부터 3D 모델링하는 방법에 대한 것으로 일반인들도 쉽게 3D모델을 생성할 수 있도록 한다. 사진으로부터 배경과 전경을 분리하고 분리한 전경 영역에 일정간격으로 2차원 상에 버텍스를 배치하고 배치한 버텍스 위치를 이미지의 계조 값과 눈썹과 코 등의 특성을 고려하여 버텍스를 3차원으로 확장한다. 전경과 배경을 분리하는 방법으로 에지정보를 사용하였으며 눈과 코의 위치를 찾기 위하여 Haar-like feature를 이용하는 AdaBoost 알고리즘을 사용하였다. 알고리즘으로 생성한 3D 모델은 수작업에 의한 후처리가 필요하지만 3D 프린터를 위한 콘텐츠 제공에 매우 유용하게 활용될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.19-26
• /
• 2010

본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안한 알고리즘은 특징 생성, 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출의 세 단계로 구성된다. 특징 생성은 제안된 5개의 사각형 특징으로 특징 집합을 구성하며, SAT(Summed-Area Tables)를 이용하여 특징 값을 효율적으로 계산한다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 분류기를 계층적으로 생성한다. 또한 중요한 얼굴 패턴은 다음 레벨에 반복적으로 적용함으로써 우수한 검출 성능을 가진다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 사각형 특징 기반 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 또한 얼굴 영역을 검출한 영역을 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 KNN 알고리즘을 이용하여 기존의 매칭 방법인 Point to point 방법이 아닌 Class to Class 방식을 이용하여 인식률을 향상시켰다.