• 제목/요약/키워드: Classification of Quality

검색결과 1,574건 처리시간 0.029초

Industrial Process Monitoring and Fault Diagnosis Based on Temporal Attention Augmented Deep Network

  • Mu, Ke;Luo, Lin;Wang, Qiao;Mao, Fushun
    • Journal of Information Processing Systems
    • /
    • 제17권2호
    • /
    • pp.242-252
    • /
    • 2021
  • Following the intuition that the local information in time instances is hardly incorporated into the posterior sequence in long short-term memory (LSTM), this paper proposes an attention augmented mechanism for fault diagnosis of the complex chemical process data. Unlike conventional fault diagnosis and classification methods, an attention mechanism layer architecture is introduced to detect and focus on local temporal information. The augmented deep network results preserve each local instance's importance and contribution and allow the interpretable feature representation and classification simultaneously. The comprehensive comparative analyses demonstrate that the developed model has a high-quality fault classification rate of 95.49%, on average. The results are comparable to those obtained using various other techniques for the Tennessee Eastman benchmark process.

Alsat-2B/Sentinel-2 Imagery Classification Using the Hybrid Pigeon Inspired Optimization Algorithm

  • Arezki, Dounia;Fizazi, Hadria
    • Journal of Information Processing Systems
    • /
    • 제17권4호
    • /
    • pp.690-706
    • /
    • 2021
  • Classification is a substantial operation in data mining, and each element is distributed taking into account its feature values in the corresponding class. Metaheuristics have been widely used in attempts to solve satellite image classification problems. This article proposes a hybrid approach, the flower pigeons-inspired optimization algorithm (FPIO), and the local search method of the flower pollination algorithm is integrated into the pigeon-inspired algorithm. The efficiency and power of the proposed FPIO approach are displayed with a series of images, supported by computational results that demonstrate the cogency of the proposed classification method on satellite imagery. For this work, the Davies-Bouldin Index is used as an objective function. FPIO is applied to different types of images (synthetic, Alsat-2B, and Sentinel-2). Moreover, a comparative experiment between FPIO and the genetic algorithm genetic algorithm is conducted. Experimental results showed that GA outperformed FPIO in matters of time computing. However, FPIO provided better quality results with less confusion. The overall experimental results demonstrate that the proposed approach is an efficient method for satellite imagery classification.

예술기록의 분류와 정리에 관한 연구 (A Study on Classification and Arrangement of Art Archives)

  • 설문원
    • 한국기록관리학회지
    • /
    • 제11권2호
    • /
    • pp.217-247
    • /
    • 2011
  • 예술기록의 조직에 있어서 정리는 기록의 생산 및 축적의 맥락을 보존하는 중요한 작업이다. 그러나 우리나라 예술아카이브에서는 출처 및 원질서의 원칙에 기반한 정리가 소홀히 다루어지고 있다. 이 연구에서는 예술기록의 정리와 분류의 개념과 차이를 정리하고, 국내외 예술기록 정리와 분류 현황을 비교 분석함으로써 이제 시작단계에 있는 우리나라 예술기록 조직업무의 문제점을 밝히고 개선방향을 제안하였다.

CNN 기반 지문분류 연구 동향 (Research Trends in CNN-based Fingerprint Classification)

  • 정혜욱
    • 문화기술의 융합
    • /
    • 제8권5호
    • /
    • pp.653-662
    • /
    • 2022
  • 최근 이미지와 같은 다차원의 복잡한 패턴 인식에 많이 사용하는 CNN(Convolutional Neural Networks)을 적용한 지문분류 방법이 다양하게 연구되고 있다. CNN 기반 지문분류 방법은 일반적으로 특징추출과 분류 단계로 나누어진 두 단계의 과정을 하나로 통합하여 실행할 수 있다. 따라서 CNN 기반 방법은 지문 이미지의 특징을 자동으로 추출할 수 있으므로, 처리 과정을 단축시킬 수 있는 장점이 있다. 또한 불완전하거나 품질이 낮은 지문의 특징을 다양하게 학습할 수 있으므로, 예외 상황의 특징 추출에 대해 유연성이 있다. 본 논문에서는 CNN 기반 지문분류연구동향을 파악하고, 실험 방법 및 결과 분석을 통해 향후 연구방향에 대해 논의하고자 한다.

베트남 저품위 비산재의 미연탄소 함량 저감 연구 (Study on Reduction Unburned Carbon Contents in Low Quality Fly Ash from Vietnam)

  • 김기석;이재원;이동원;민경남
    • 자원리싸이클링
    • /
    • 제29권2호
    • /
    • pp.37-47
    • /
    • 2020
  • 베트남은 화력발전을 중심으로 한 발전용량 확보 계획을 추진 중이며, 석탄화력발전소로부터 배출되는 석탄재의 대량처리 방안 확보가 시급한 실정이다. 이 연구는 베트남에서 발생하는 석탄재 중 미연탄소 함량이 높아 재활용이 어려운 저품위 비산재의 미연탄소 함량을 국제 비산재 활용기준인 6% 미만으로 낮추는 것을 목표로 하였다. 저품위 비산재를 배출하는 발전소의 비산재 품질을 조사한 결과, 비산재의 미연탄소 함량은 5.3~23.6%로 미연탄소 함량이 높고 불규칙하였다. 공기분급과 정전선별을 적용하여 비산재를 처리한 결과, 미연탄소 함량 9.8%까지는 분급 단일공정으로, 23.6%까지의 비산재는 분급과 정전선별로 구성된 복합공정으로 미연탄소 함량을 6% 미만으로 감소시킬 수 있었다.

k-Nearest Neighbor와 Convolutional Neural Network에 의한 제재목 표면 옹이 종류의 화상 분류 (Visual Classification of Wood Knots Using k-Nearest Neighbor and Convolutional Neural Network)

  • Kim, Hyunbin;Kim, Mingyu;Park, Yonggun;Yang, Sang-Yun;Chung, Hyunwoo;Kwon, Ohkyung;Yeo, Hwanmyeong
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
    • /
    • 제47권2호
    • /
    • pp.229-238
    • /
    • 2019
  • 목재의 결점은 생장과정에서 또는 가공 중에 다양한 형태로 발생한다. 따라서 목재를 이용하기 위해서는 목재의 결점을 정확하게 분류하여 용도에 맞는 목재 품질을 객관적으로 평가할 필요가 있다. 하지만 사람에 의한 등급구분과 수종구분은 주관적 판단에 의해 차이가 발생할 수 있기 때문에 목재 품질의 객관적 평가 및 목재 생산의 고속화를 위해서는 컴퓨터 비전을 활용한 화상분석 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 SIFT+k-NN 모델과 CNN 모델을 통해 옹이의 종류를 자동으로 구분하는 모델을 구현하고 그 정확성을 분석해보고자 하였다. 이를 위하여 다섯 가지 국산 침엽수종으로부터 다양한 형태의 옹이 이미지 1,172개를 획득하여 학습 및 검증에 사용하였다. SIFT+k-NN 모델의 경우, SIFT 기술을 이용하여 옹이 이미지에서 특성을 추출한 뒤, k-NN을 이용하여 분류를 진행하였으며, 최대 60.53%의 정확도로 분류가 가능하였다. 이 때 k-index는 17이었다. CNN 모델의 경우, 8층의 convolution layer와 3층의 hidden layer로 구성되어있는 모델을 사용하였으며, 정확도의 최대값은 1205 epoch에서 88.09%로 나타나 SIFT+k-NN 모델보다 높은 결과를 보였다. 또한 옹이의 종류별 이미지 개수 차이가 큰 경우, SIFT+k-NN 모델은 비율이 높은 옹이 종류로 편향되어 학습되는 결과를 보였지만, CNN 모델은 이미지 개수의 차이에도 편향이 심하지 않아 옹이 분류에 있어 더 좋은 성능을 보였다. 본 연구 결과를 통해 CNN 모델을 이용한 목재 옹이의 분류는 실용가능성에 있어 충분한 정확도를 보이는 것으로 판단된다.

시간-주파수 해석 기법을 이용한 특징벡터 추출 및 전력 외란 신호 식별에의 응용 (Feature Vector Extraction using Time-Frequency Analysis and its Application to Power Quality Disturbance Classification)

  • 이주영;김기표;남상원
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
    • /
    • pp.619-622
    • /
    • 2001
  • In this paper, an efficient approach to classification of transient and harmonic disturbances in power systems is proposed. First, the Stop-and-Go CA CFAR Detector is utilized to detect a disturbance from the power signals which are mixed with other disturbances and noise. Then, (i) Wigner Distribution, SVD(Singular Value Decomposition) and Fisher´s Criterion (ii) DWT and Fisher´s Criterion, are applied to extract an efficient feature vector. For the classification procedure, a combined neural network classifier is proposed to classify each corresponding disturbance class. Finally, the 10 class data simulated by Matlab power system blockset are used to demonstrate the performance of the proposed classification system.

  • PDF

Landsat TM KOMPSAT-1 EOC 영상을 이용한 용담댐 유역의 토지피복분류(수공) (The Cover Classification using Landsat TM and KOMPSAT-1 EOC Remotely Sensed Imagery -Yongdamdam Watershed-)

  • 권형중;장철희;김성준
    • 한국농공학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국농공학회 2000년도 학술발표회 발표논문집
    • /
    • pp.419-424
    • /
    • 2000
  • The land cover classification by using remotely sensed image becomes necessary and useful for hydrologic and water quality related applications. The purpose of this study is to obtain land classification map by using remotely sensed data : Landsat TM and KOMPSAT-1 EOC. The classification was conducted by maximum likelihood method with training set and Tasseled Cap Transform. The best result was obtain from the Landsat TM merged by KOMPSAT EOC, that is, similar with statistical data. This is caused by setting more precise training set with the enhanced spatial resolution by using KOMPSAT EOC(6.6m${\times}$6.6m).

  • PDF

밀 품질평가 현황과 검사제도 (Current Wheat Quality Criteria and Inspection Systems of Major Wheat Producing Countries)

  • 이춘기;남중현;강문석;구본철;김재철;박광근;박문웅;김용호
    • 한국작물학회지
    • /
    • 제47권
    • /
    • pp.63-94
    • /
    • 2002
  • On the purpose to suggest an advanced scheme in assessing the domestic wheat quality, this paper reviewed the inspection systems of wheat in major wheat producing countries as well as the quality criteria which are being used in wheat grading and classification. Most wheat producing countries are adopting both classifications of class and grade to provide an objective evaluation and an official certification to their wheat. There are two main purposes in the wheat classification. The first objectives of classification is to match the wheat with market requirements to maximize market opportunities and returns to growers. The second is to ensure that payments to glowers aye made on the basis of the quality and condition of the grain delivered. Wheat classes has been assigned based on the combination of cultivation area, seed-coat color, kernel and varietal characteristics that are distinctive. Most reputable wheat marketers also employ a similar approach, whereby varieties of a particular type are grouped together, designed by seed coat colour, grain hardness, physical dough properties, and sometimes more precise specification such as starch quality, all of which are genetically inherited characteristics. This classification in simplistic terms is the categorization of a wheat variety into a commercial type or style of wheat that is recognizable for its end use capabilities. All varieties registered in a class are required to have a similar end-use performance that the shipment be consistent in processing quality, cargo to cargo and year to year, Grain inspectors have historically determined wheat classes according to visual kernel characteristics associated with traditional wheat varieties. As well, any new wheat variety must not conflict with the visual distinguishability rule that is used to separate wheats of different classes. Some varieties may possess characteristics of two or more classes. Therefore, knowledge of distinct varietal characteristics is necessary in making class determinations. The grading system sets maximum tolerance levels for a range of characteristics that ensure functionality and freedom from deleterious factors. Tests for the grading of wheat include such factors as plumpness, soundness, cleanliness, purity of type and general condition. Plumpness is measured by test weight. Soundness is indicated by the absence or presence of musty, sour or commercially objectionable foreign odors and by the percentage of damaged kernels that ave present in the wheat. Cleanliness is measured by determining the presence of foreign material after dockage has been removed. Purity of class is measured by classification of wheats in the test sample and by limitation for admixtures of different classes of wheat. Moisture does not influence the numerical grade. However, it is determined on all shipments and reported on the official certificate. U.S. wheat is divided into eight classes based on color, kernel Hardness and varietal characteristics. The classes are Durum, Hard Red Spring, Hard Red Winter, Soft Red Winter, Hard White, soft White, Unclassed and Mixed. Among them, Hard Red Spring wheat, Durum wheat, and Soft White wheat are further divided into three subclasses, respectively. Each class or subclass is divided into five U.S. numerical grades and U.S. Sample grade. Special grades are provided to emphasize special qualities or conditions affecting the value of wheat and are added to and made a part of the grade designation. Canadian wheat is also divided into fourteen classes based on cultivation area, color, kernel hardness and varietal characteristics. The classes have 2-5 numerical grades, a feed grade and sample grades depending on class and grading tolerance. The Canadian grading system is based mainly on visual evaluation, and it works based on the kernel visual distinguishability concept. The Australian wheat is classified based on geographical and quality differentiation. The wheat grown in Australia is predominantly white grained. There are commonly up to 20 different segregations of wheat in a given season. Each variety grown is assigned a category and a growing areas. The state governments in Australia, in cooperation with the Australian Wheat Board(AWB), issue receival standards and dockage schedules annually that list grade specifications and tolerances for Australian wheat. AWB is managing "Golden Rewards" which is designed to provide pricing accuracy and market signals for Australia's grain growers. Continuous payment scales for protein content from 6 to 16% and screenings levels from 0 to 10% based on varietal classification are presented by the Golden Rewards, and the active payment scales and prices can change with market movements.movements.

재사용 라이브러리 시스템에 대한 분류 기준 (Classification Criteria for Reuse Library Systems)

  • 이성구
    • 인터넷정보학회논문지
    • /
    • 제7권6호
    • /
    • pp.41-50
    • /
    • 2006
  • 소프트웨어 개발 생산성과 질을 개선하기 위한 재사용 접근 방법들과 이들을 지원하는 라이브러리 시스템들이 개발되었다. 이들 시스템들은 재사용 컴포넌트들을 효과적으로 분류, 저장, 검색, 이해하기 위해 다양한 방법을 적용한다. 그러나, 라이브러리 시스템들의 수가 증가할 때, 시스템들을 분류하고 그들의 속성을 비교/분석하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 재사용 라이브러리 시스템들을 분류하기 위한 기준을 제시한다. 제시된 기준들은 컴포넌트의 속성을 코드화 하는 패싯(facet)과 속성(attribute) 기반 분류 방법의 결합에 의해 정의된다. 제안된 분류 기준에 대한 유용성을 보이기 위해, 컴포넌트 분류 방법과 응용 도메인에 기초한 대표적인 라이브러리 시스템들이 선택되고, 제안된 기준에 의해 분류된다.

  • PDF