• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.822-827
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• 2004

In this paper, an intelligent fault diagnosis system is proposed for induction motors through the combination of feature extraction, genetic algorithm (GA) and neural network (ANN) techniques. Features are extracted from motor vibration signals, while reducing data transfers and making on-line application available. GA is used to select most significant features from whole feature database and optimize the ANN structure parameter. Optimized ANN diagnoses the condition of induction motors online after trained by the selected features. The combination of advanced techniques reduces the learning time and increases the diagnosis accuracy. The efficiency of the proposed system is demonstrated through motor faults of electrical and mechanical origin on the induction motors. The results of the test indicate that the proposed system is promising for real time application.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.481-492
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• 1997

This paper presents an algorithm for recognizing surface mount device(SMD) IC pattern based on the error back propoagation(EBP) neural network and discrete cosine transform(DCT). In this approach, we chose such parameters as frequency, angle, translation and amplitude for the shape informantion of SMD IC, which are calculated from the coefficient matrix of DCT. These feature parameters are normalized and then used for the input vector of neural network which is capable of adapting the surroundings such as variation of illumination, arrangement of objects and translation. Learning of EBP neural network is carried out until maximum error of the output layer is less then 0.020 and consequently, after the learning of forty thousand times, the maximum error have got to this value. Experimental results show that the rate of recognition is 100% in case of the random pattern taken at a similar circumstance as well as normalized training pattern. It also show that proposed method is not only relatively relatively simple compare with the traditional space domain method in extracting the feature parameter but also able to re recognize the pattern's class, position, and existence.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권6호
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• pp.77-83
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• 2004

Cutting by a high speed laser cutting machine is one of most effective technologies to improve productivity. This paper has studied to obtain the cutting characteristics and optimal cutting conditions in a high speed feeding type laser cutting machine by Tacuchi method in design of experiments. A Lf(34) orthogonal array is adopted to study the effect of adjustment parameter. The adjustment parameters consist of cutting speed, laser power, laser output duty and assistant gas pressure. And the quality feature is selected as surface roughness of sheet metal. Variance analysis is performed in order to evaluate the effect of adjustment parameters on the quality feature of laser cutting process.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.285-288
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• 2006

Most previous studies on improving the effectiveness of CBR have focused on the similarity function aspect or optimization of case features and their weights. However, according to some of the prior research, finding the optimal k parameter for the k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial for improving the performance of the CBR system. Nonetheless, there have been few attempts to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors that combine, as well as the weight of each feature. The new model is applied to the real-world case of a major telecommunication company in Korea in order to build the prediction model for the customer profitability level. Experimental results show that our GA-optimized CBR approach outperforms other AI techniques for this mulriclass classification problem.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.91-98
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• 2000

본 논문은 음성을 이용하여 개인의 신원을 확인할 수 있는 화자 검증시스템을 설계, 구현하였다. 특징 파라메터로는 선형 예측 계수나 고속 후리에 변환보다 안정적이고 계산량이 적은 장점이 있는 필터뱅크(filterbank)를 사용했으며 추출된 파라메터들을 LBG 알고리즘을 이용하여 각 개인의 코드북을 작성하였다. 작성된 코드북에 의해 특징 파라메터를 벡터양자화하여 얻어진 코드열로 화자 검증의 참조 패턴 및 입력 패턴을 생성, 이들을 동적시간 정합법을 이용하여 유사도를 측정하여 얻어진 유사도와 임계값을 비교하여 음성 의뢰자(client speaker)인지, 사칭자(impostor)인지 결정하는 화자 검증기를 설계, 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.429-430
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• 2019

본 논문에서는 최적화 기법에 기반한 지능형 시스템의 재무응용사례를 다룬다. 본 연구에서 제안하는 모형은 대표적인 최적화 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링인데 이는 유전자 알고리듬과 유사한 최적화 성능을 가지고 있는 것으로 알려져 있으나 재무분야에서 응용된 사례가 거의 없다. 본 연구에서 제안하는 지능형 시스템은 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습 기법을 결합한 것이다. 일반적으로 최적화와 기계학습 기법을 결합하는 방법은 특징선택(feature selection), 특징 가중치 최적화(feature weighting), 사례선택(instance selection), 모수 최적화(parameter optimization) 등의 방법이 있는데 선행연구에서 가장 많이 사용된 것은 특징선택에 두 기법을 결합하는 방식이다. 본 연구에서도 기계학습 기법을 재무 문제에 활용함에 있어서 최적의 특징선택을 위해 시뮬레이티드 어니일링을 결합하는 방식을 사용한다. 본 연구에서 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위하여 실제 재무분야의 데이터를 활용하여 예측 정확도를 확인하였으며 그 결과를 통하여 제안하는 모형의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제13권4호
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• pp.32-39
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• 1994

한국어 음성인식 시스템을 구현하기 위한 기초 연구로서 한국어 전음소를 대상으로 1) 각 음소의 특성을 가장 잘 나타내는 최적의 위치, 2) 최고의 인식률을 얻기 위한 적당한 지속시간길이를 찾기위해서 음소인식을 수행하였다. 인식실험을 위해 특징파라메터로 21차원 켑스트럼계수를 이용하여 베이즈 결정법칙으로서 세화자에 대한 종속인식실험을 행하였다. 인식실험결과 최고의 인식률을 보이는 최적의 특징추출의 위치는 모음에서는 10~50ms, 마찰음및 파찰음은 40~100ms, 비음, 유음은 10~50ms, 그리고 파열음은 10~50ms임을 알 수 있었다. 또, 35 전음소를 대상으로한 인식에 있어서는 최고의 인식률을 얻기위한 지속시간 정 보의 길이는 60~70ms정도가 충분함을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.475-483
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• 2012

음성 신호의 특성은 인접한 프레임에서 크게 변화하지 않는다. 따라서 비슷한 특징벡터들에 내재된 중복성을 줄이는 것이 바람직하다. 본 논문의 목적은 음성인식에 있어서 음성 특징벡터가 최소의 중복성과 최대의 유효한 정보를 갖는 조건을 찾는 것이다. 이를 이하여 우리는 하나의 감시 파라미터를 통하여 중복성 저감을 실현하고, 그 결과가 FVQ/HMM을 사용한 화자독립 음성인식에 미치는 영향을 조사하였다. 실험 결과, 인식률을 저하시키지 않고 특징벡터의 수를 30% 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제10권1호
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• pp.52-60
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• 1991

본 연구는 스펙트럼의 동적 특징을 한 파라메타로 하는 DHMM(Dynamic Hidden Markov Model)을 이용한 단독어인식에 관한 것으로 정적 스펙트럼 특징뿐 아니라 동적 스펙트럼 특징을 평가할 수 있는 DHMM에 근거한 음성 인식 실험을 논의 한다. 정적특징으로는 LPC cepstrum 계수를 이용하였고, 동적특징으로는 LPC cepstrum 의 회귀계수를 사용하였다. 이들 두 개의 특징 벡터들을 각각 집단화하여 만든 두 VQ codebook과 입력으로 받아들인 정적 벡터및 동적벡터로 단어들을 DHMM(Dynamic Hidden Markov Model)으로 모델링 하였다. 전체적인 실험에서 기존의 HMM을 이용한 인식실험에서는 88.8%의 인식율을 얻었는데 반해, DHMM을 이용한 인식실험에서는 92.7%의 인식율을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.1636-1645
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• 1996

본 논문에서는 패턴을 효과적으로 분류하기 위하여 화상자료의 특성인 이웃 화소 간의 종속성을 잘 표현해 주는 깁스확률장의 크리크를 바탕으로 2차원 조건부 모멘트 를 제안하였다. 이 알고리즘 구축은 공간정보를 갖는 조건부 모멘트를 이용하여 특정 벡터를 추출하는 과정과 패턴을 분류하는 과정으로 분리하여 생각한다. 특정벡터를 추출하는 과정은 하나의 패턴에 대해 깁스분포의 크리크로 표현된 파라미터를 추정한 다음, 2차원 조건부 모멘트들을 계산하여 특정벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계 산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류 한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 된 훈련 데이 타를 만들어 486 PC 66Mhz에서 실험을 한 결과 97.5% 이상의 분류성능이 있음을 밝혔 다.