• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권3호
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• pp.198-207
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• 2023

Responding to changes in artificial intelligence models and the data environment is crucial for increasing data-learning accuracy and inference stability of industrial applications. A learning model that is overfitted to specific training data leads to poor learning performance and a deterioration in flexibility. Therefore, an early stopping technique is used to stop learning at an appropriate time. However, this technique does not consider the homogeneity and independence of the data collected by heterogeneous nodes in a differential network environment, thus resulting in low learning accuracy and degradation of system performance. In this study, the generalization performance of neural networks is maximized, whereas the effect of the homogeneity of datasets is minimized by achieving an accuracy of 99.7%. This corresponds to a decrease in delay time by a factor of 2.33 and improvement in performance by a factor of 2.5 compared with the conventional method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1025-1028
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• 2009

고속도로의 다양한 주행특성으로는 과속하는 차량, 휴게소나 기타목적의 이용차량, 운전자의 습관이나 피로도등이 있는데 이에 따라 고속도로 주행시간에 차이가 나타난다. 하지만 현재에는 이러한 특성을 고려하지 않고 통행시간 분류가 되고 있어 정확성과 신뢰성을 보장하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 데이터 분포에 따른 해석을 통하여 TCS데이터의 특성을 고려 할 수 있는 Fuzzy c-means 알고리즘과 단순히 임의의 초기값으로 분류하는 K-means와의 비교를 통해서 주행특성을 고려한 클러스터링 기법이 경우에 따라서 더 효과적이고 신뢰성 있는 분류방법이 될 수 있음을 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.135-138
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• 2008

본 논문은 의료 영상에 대한 효과적인 분류와 검색을 위한 알고리즘을 제안한다. 영상 분류와 검색을 위해서 MPEG-7 표준 기술자인 색 구조 기술자와 경계선 히스토그램 기술자를 사용해 영상들에 대한 특징 값을 추출한다. 이렇게 구해진 특징 값들을 의료 영상의 분류와 검색에 적용해 본 결과 비교적 낮은 성능을 보여줌을 확인하고 앞서 구해진 특징 값들을 교사 학습 방법인 SVM(Support Vector Machine)과 비교사 학습 방법인 FCM(Fuzzy C-means Clustering)에 적용시켰다. 기존 연구에서는 SVM과 FCM의 통합으로 의료 영상에 대한 분류와 검색을 시행하였지만 본 논문에서 실험한 결과 SVM과 MPEG-7 시각 기술자 중에 하나인 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 가중치 선형 결합하여 실험한 결과가 더 정확한 분류와 높은 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권4호
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• pp.495-506
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• 2020

Monitoring of complex processes faces several challenges mainly due to the lack of relevant sensory information or insufficient elaborated decision-making strategies. These challenges motivate researchers to adopt complex data processing and analysis in order to improve the process representation. This paper presents the development and implementation of quality monitoring framework based on a model-driven approach using embedded artificial intelligence strategies. In this work, the strategies are applied to the supervision of a microfabrication process aiming at showing the great performance of the framework in a very complex system in the manufacturing sector. The procedure involves two methods for modelling a representative quality variable, such as surface roughness. Firstly, the hybrid incremental modelling strategy is applied. Secondly, a generalized fuzzy clustering c-means method is developed. Finally, a comparative study of the behavior of the two models for predicting a quality indicator, represented by surface roughness of manufactured components, is presented for specific manufacturing process. The manufactured part used in this study is a critical structural aerospace component. In addition, the validation and testing are performed at laboratory and industrial levels, demonstrating proper real-time operation for non-linear processes with relatively fast dynamics. The results of this study are very promising in terms of computational efficiency and transfer of knowledge to manufacturing industry.

• Smart Structures and Systems
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• 제19권2호
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• pp.127-136
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• 2017

Fiber reinforced polymer (FRP) has received widespread attention in the field of civil engineering because of its superior durability and corrosion resistance. This article presents the damage mechanisms of a novelty composite called carbon nanofiber modified flax fiber polymer (CNF-modified FFRP). The ability of acoustic emission (AE) to detect damage evolution for different configurations of specimens under uniaxial tension was examined, and some useful AE characteristic parameters were obtained. Test results shows that the mechanical properties of modified composites are associated with the CNF content and the evenness of CNF dispersed in the epoxy matrix. Various damage mechanisms was established by means of scanning electron microscope images. The fuzzy c-means clustering were proposed to classify AE events into groups representing different generation mechanisms. The classifiers are constructed using the traditional AE features -- six parameters from each burst. Amplitude and peak-frequency were selected as the best cluster-definition features from these AE parameters. After comprehensive comparison, a correlation between these AE events classes and the damage mechanisms observed was proposed.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.579-588
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• 2013

본 논문에서는 화재 비디오 영상의 저작권 보호를 위해 효과적인 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 기법은 명암도 동시발생 행렬과 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 화재의 색상과 텍스처의 특징을 효율적으로 이용한다. 명암도 동시발생 행렬은 각 후보 화재 영상의 블록에 대한 에너지와 동질성을 계산하여 텍스처 데이터 셋을 만드는데 사용하며, 퍼지 클러스터링은 화재 비디오 영상의 색상 분할과 워터마커 삽입을 위한 텍스처 블록을 결정하기 위해 사용된다. 선택된 텍스처 블록은 이산 웨이블릿 변환을 통해 네 가지 서브밴드 (LL, LH, HL, HH)를 가지는 1차 레벨 웨이블릿 구조로 분해되고, 워터마커는 사람의 시각에 영향을 주지 않는 LH 영역에 삽입된다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 약 48 데시벨의 높은 첨부 신호 대 잡음 비와 1.6-2.0의 낮은 M-특이치 분해 값을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, 크로핑, JPEG 압축과 같은 영상처리 공격에서도 기존 이미지 워터마킹 알고리즘보다 정규화된 상관 값에서 높은 성능을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.87-98
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• 2011

동영상에서의 움직이는 객체 검출과 추적은 객체 식별, 상황인식, 지능형 영상 감시 시스템 등 많은 시각 기반 응용 시스템에서 기본적이고 필수적인 전처리 작업이다. 본 논문에서는 배경과 조명이 실시간으로 변화하는 상황에서 움직이는 객체를 빠르고 정확하게 추출하고 움직이는 객체가 다른 물체에 가려지는 경우에도 강인하게 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체의 효과적인 검출을 위해서 효과적인 고유 공간과 Fuzzy C-means(FCM) 를 결합하여 사용하고 검출된 객체를 강인하게 추적하기 위해 Conditional Density Propagation (CONDENSATION) 알고리즘을 사용한다. 먼저 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분(Principal component)으로 선형변환 한다. 주성분들의 고유 특성에 대한 해석을 통하여 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 고유 배경을 구성한다. 다음으로 이전단계에서 구성된 고유 벡터와 입력 영상을 결합한 연산 결과를 FCM의 입력 값으로 사용해서 객체를 검출한다. 최종적으로 검출된 객체의 좌표를 CONDENSATION의 입력으로 사용해서 객체를 추적한다. 고정된 카메라에서 조명변화와 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 고정된 카메라에서 움직이는 다양한 객체가 포함된 영상을 수집하여 학습데이터로 구성하여 사용하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 조명변화와 배경변화 그리고 객체의 부분적 움직임에 모두 강인하게 객체를 검출하고 다른 물체나 배경에 의해 객체가 일부 가려지더라도 객체를 추적함을 보여준다.

• 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 2005년도 ICCAS
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• pp.1534-1538
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• 2005

In this paper, we propose a method to detect contours of a face, eyes, and a mouth of a person in the color image in order to make an avatar automatically. First, we use the HSI color model to exclude the effect of various light conditions, and find skin regions in the input image by using the skin color defined on HS-plane. And then, we use deformable templates and genetic algorithm (GA) to detect contours of a face, eyes, and a mouth. Deformable templates consist of B-spline curves and control point vectors. Those represent various shapes of a face, eyes and a mouth. GA is a very useful search algorithm based on the principals of natural selection and genetics. Second, the avatar is automatically created by using GA-detected contours and Fuzzy C-Means clustering (FCM). FCM is used to reduce the number of face colors. In result, we could create avatars which look like handmade caricatures representing user's identity. Our approach differs from those generated by existing methods.

• 전기학회논문지
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• 제64권1호
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• pp.107-112
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• 2015

This paper introduces an evolutionary nonlinear regression based compensation technique for the short-range prediction of wind speed using AWS(Automatic Weather Station) data. Development of an efficient MOS(Model Output Statistics) is necessary to correct systematic errors of the model, but a linear regression based MOS is hard to manage an irregular nature of weather prediction. In order to solve the problem, a nonlinear and symbolic regression method using GP(Genetic Programming) is suggested for a development of MOS wind forecast guidance. Also FCM(Fuzzy C-Means) clustering is adopted to mitigate bias of wind speed data. The purpose of this study is to evaluate the accuracy of the estimation by a GP based nonlinear MOS for 3 days prediction of wind speed in South Korean regions. This method is then compared to the UM model and has shown superior results. Data for 2007-2009, 2011 is used for training, and 2012 is used for testing.