• 한국통신학회논문지
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• 제32권2C호
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• pp.141-149
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• 2007

영상에서 사람의 머리위치를 찾는 문제에 있어서 어깨선 정보를 이용하는 것은 아주 유용하다. 영상에서 머리 외곽선과 어깨선의 형태는 일정한 변형을 유지하면서 같이 움직이므로 이를 ASM(Active Shape Model) 기법을 사용해서 통계적으로 모델링 할 수 있다. 그러나 ASM 모델은 국부적인 에지나 그래디언트에 의존하므로 배경 에지나 클러터 성분에 민감하다. 한편 AAM(Active Appearance Model) 모델은 텍스쳐 등을 이용하지만, 사람의 피부색, 머리색깔, 옷 색깔 등의 차이로 인해서 통계적인 학습방법을 쓰기가 어렵고, 전체 비디오에서 외모(Appearance)가 시간적으로 변한다. 따라서, 본 논문에서는 외모(Apperance) 모델을 변화에 따라 바꾸는 대신, 영상의 각 화소를 머리, 어깨, 배경으로 구분하는 분별적 외모 모델(discriminative appearance)를 사용한다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 기법에 비해서 포즈변화와 가려짐, 조명의 변화 등에 강인함을 보여준다. 또한 제안된 기법은 실시간으로 작동하는 장점 또한 가진다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.471-476
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• 2016

본 논문은 깊이 정보를 기반으로 모션 히스토리 영상 및 기울기 방향성 히스토그램과 적출 모델을 사용하여 연속적인 사람 행동들을 인식하는 시스템을 설명하고 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 개선하기 위해 행동 적출을 수행하는 적출 모델을 제안한다. 본 시스템의 구성은 전처리 과정, 사람 행동 및 적출 모델링 그리고 연속적인 사람 행동 인식으로 이루어져 있다. 전처리 과정에서는 영상 분할과 시공간 템플릿 기반의 특징을 추출하기 위하여 Depth-MHI-HOG 방법을 사용하였으며, 추출된 특징들은 사람 행동 및 적출 모델링 과정을 통해 시퀀스들로 생성된다. 이 생성된 시퀀스들과 은닉 마르코프 모델을 사용하여 정의된 각각의 행동에 적합한 사람 행동 모델과 제안된 적출 모델을 생성한다. 연속적인 사람 행동 인식은 연속적인 행동 시퀀스에서 적출 모델에 의해 의미 있는 행동과 의미 없는 행동을 분할하는 행동 적출과 의미 있는 행동 시퀀스에 대한 모델의 확률 값들을 비교하여 연속적으로 사람 행동들을 인식한다. 실험 결과를 통해 제안된 모델이 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 효과적으로 개선하는 것을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권7호
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• pp.501-510
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• 2001

일반적으로 2D 스테레오 영상으로부터 3차원 모델링을 위해서는 정확한 변위 측정이 필수이다. 기존의 스테레오 영상에서 변위 측정 방식은 전체 영상에 대하여 정합 연산을 수행함으로써 많은 연산 시간과 함께 높은 오 정합 확률의 문제가 있다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서의 변위 벡터가 전체 탐색 범위 안에 골고루 분포되어 있지 않고 배경과 물체의 변위에 해당하는 값만을 갖는다는 특성을 이용하여 스테레오 영상을 웨이블릿 변환을 하고 1/4 크기로 줄어든 저주파 영역으로부터 영역 기반 방법을 이용하여 대략적인 변위 영역을 구한다. 대략적인 변위 백터로부터 변위 히스토그램을 생성하고, 이를 이용하여 전경과 배경을 분할 한 뒤, 다시 전경 영상만을 원 영상으로 복원하여 화소의 밝기값이 아닌 2차 미분값을 이용한 화소기반 방법을 통해 조밀한 변위를 구하는 2단계 하이브리드 방법을 제안한다. 또한, 분할된 전경 영역으로부터, 특징점들을 뽑아내고 변위 벡터와 카메라 파라미터를 이용하여 특징점들의 깊이 정보를 추정해 내는 3차원 모델링 과정을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용할 경우, 기존의 영역 기반 방법의 문제점인 계산 시간 문제를 상당 부분 단축시킬 수 있고, LOG 필터를 통한 2차 미분값을 이용한 화소기반 방법을 추가함으로써, 정밀한 변위를 구할 수 있다. 또한 교차 일치성 검사를 통해 잘못된 변위를 제거하고, 폐색 영역들을 검사할 수 있다. 아울러 3차원 모델링 과정에서, 기존의 Delaunay 삼각측량법의 문제점인 오정합 문제를 전경/배경 분할 알고리즘을 제안함으로써 효과적으로 해결 할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제41권5호
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• pp.492-499
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• 2022

본 연구에서는 진동 신호의 차원 감소가 선박 엔진의 고장진단에 미치는 영향을 실험적으로 분석한 결과를 제시한다. 주성분 분석을 이용하여 513차원의 진동 신호를 1 ~ 15차원의 저차원 신호로 변환하여 차원 변화에 따른 고장진단 정확도의 변화를 관찰하였다. 실제 규모의 선박용 발전기 디젤 엔진에서 측정된 진동 신호를 사용하고, integrated gradients와 feature permutation 기법의 두 가지 변수 중요도 분석 알고리즘을 사용하여 차원 축소 신호의 기여도를 정량적으로 평가하였다. 실험 데이터 분석 결과, 사용하는 차원의 수가 증가할수록 결함 진단의 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 차원이 10 이상에 다다르면 거의 모든 고장상태가 정확하게 분류되었으며, 이는 고장진단 정확도를 저하시키지 않으면서도 진동 신호의 차원수를 크게 줄일 수 있음을 보여준다. 변수 중요도 분석에서도 차원 축소 주성분이 기존 통계적 특성보다 더 높은 기여도를 보였으며, 차원 축소된 진동 스펙트럼이 고장진단에 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권3호
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• pp.334-343
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• 2021

Objective: We aimed to develop a prediction model for diagnosing severe aortic stenosis (AS) using computed tomography (CT) radiomics features of aortic valve calcium (AVC) and machine learning (ML) algorithms. Materials and Methods: We retrospectively enrolled 408 patients who underwent cardiac CT between March 2010 and August 2017 and had echocardiographic examinations (240 patients with severe AS on echocardiography [the severe AS group] and 168 patients without severe AS [the non-severe AS group]). Data were divided into a training set (312 patients) and a validation set (96 patients). Using non-contrast-enhanced cardiac CT scans, AVC was segmented, and 128 radiomics features for AVC were extracted. After feature selection was performed with three ML algorithms (least absolute shrinkage and selection operator [LASSO], random forests [RFs], and eXtreme Gradient Boosting [XGBoost]), model classifiers for diagnosing severe AS on echocardiography were developed in combination with three different model classifier methods (logistic regression, RF, and XGBoost). The performance (c-index) of each radiomics prediction model was compared with predictions based on AVC volume and score. Results: The radiomics scores derived from LASSO were significantly different between the severe AS and non-severe AS groups in the validation set (median, 1.563 vs. 0.197, respectively, p < 0.001). A radiomics prediction model based on feature selection by LASSO + model classifier by XGBoost showed the highest c-index of 0.921 (95% confidence interval [CI], 0.869-0.973) in the validation set. Compared to prediction models based on AVC volume and score (c-indexes of 0.894 [95% CI, 0.815-0.948] and 0.899 [95% CI, 0.820-0.951], respectively), eight and three of the nine radiomics prediction models showed higher discrimination abilities for severe AS. However, the differences were not statistically significant (p > 0.05 for all). Conclusion: Models based on the radiomics features of AVC and ML algorithms may perform well for diagnosing severe AS, but the added value compared to AVC volume and score should be investigated further.

• 한국대기환경학회지
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• 제16권5호
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• pp.487-497
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• 2000

Spring time is a favorable season to be easily observed the Yellow Sand phenomenon in East Asia. In particular most of the phenomenon tend to occur in April. However, Yellow Sand phenomenon was observed from almost the whole country of Korea in winter of 1966, 1977 and 1999. The features of the synoptic weather pattern in the source regions, air stream flow between the source region and Korea, the measurement of TSP concentration, aerosol size distribution, and chemical composition of snow samples associated with Yellow Sand phenomenon were investigated. The result showed the characteristic evolutionary feature of the synoptic system associated with Yellow Sand phenomena, that is, a strong low level wind mobilized the dust within 2 or 3 days before Yellow Sand phenomenon being observed in Seoul. The wind was remarkably intensified in the source region on January 24, 1999 under the strong pressure gradient, A trajectory analysis showed that the Yellow Sand particle could be reached to Korea within 2 days from the source region, Gobi desert, through Loess plateau and Loess deposition region. The TSP concentration at the top of Kwanak mountain during the Yellow Sand phenomenon is abruptly increasing than the monthly mean concentration. The size resolved number concentration of aerosols ranging from 0.3 to 25${\mu}{\textrm}{m}$ was analyzed during Yellow Sand episode. It was evident that aerosols were distinguished by particles in the range of 2-3 ${\mu}{\textrm}{m}$ to result in the abrupt increase in January 1999, After Yellow Sand phenomenon, there was heavy snow in Seoul. By the analysis of snow collected during that time, it was observed that both the Ca(sup)2+ concentration and pH were increased abnormally compared to those in the other winter season.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권2호
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• pp.194-202
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• 2003

In this paper, we introduce a category of Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) models, analyze the underlying architectures and propose a comprehensive identification framework. The proposed Multi-FNNs dwell on a concept of fuzzy rule-based FNNs based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation, and exploit linear inference being treated as a generic inference mechanism. By this nature, this FNN model is geared toward capturing relationships between information granules known as fuzzy sets. The form of the information granules themselves (in particular their distribution and a type of membership function) becomes an important design feature of the FNN model contributing to its structural as well as parametric optimization. The identification environment uses clustering techniques (Hard C - Means, HCM) and exploits genetic optimization as a vehicle of global optimization. The global optimization is augmented by more refined gradient-based learning mechanisms such as standard back-propagation. The HCM algorithm, whose role is to carry out preprocessing of the process data for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The detailed parameters of the Multi-FNN (such as apexes of membership functions, learning rates and momentum coefficients) are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, two numeric data sets are experimented with. One is the numerical data coming from a description of a certain nonlinear function and the other is NOx emission process data from a gas turbine power plant.

• Wind and Structures
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• 제19권5호
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• pp.505-522
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• 2014

While effects of the atmospheric boundary layer flow on engineering infrastructure are more or less known, some local transient winds create difficulties for structures, traffic and human activities. Hence, further research is required to fully elucidate flow characteristics of some of those very unique local winds. In this study, important characteristics of observed vertical velocity profiles along the main wind direction for the gusty Bora wind blowing along the eastern Adriatic coast are presented. Commonly used empirical power-law and the logarithmic-law profiles are compared against unique 3-level high-frequency Bora measurements. The experimental data agree well with the power-law and logarithmic-law approximations. An interesting feature observed is a decrease in the power-law exponent and aerodynamic surface roughness length, and an increase in friction velocity with increasing Bora wind velocity. This indicates an urban-like velocity profile for smaller wind velocities and rural-like velocity profile for larger wind velocities, which is due to a stronger increase in absolute velocity at each of the heights observed as compared to the respective velocity gradient (difference in average velocity among two different heights). The trends observed are similar during both the day and night. The thermal stratification is near neutral due to a strong mechanical mixing. The differences in aerodynamic surface roughness length are negligible for different time averaging periods when using the median. For the friction velocity, the arithmetic mean proved to be independent of the time record length, while for the power-law exponent both the arithmetic mean and the median are not influenced by the time averaging period. Another issue is a large difference in aerodynamic surface roughness length when calculating using the arithmetic mean and the median. This indicates that the more robust median is a more suitable parameter to determine the aerodynamic surface roughness length than the arithmetic mean value. Variations in velocity profiles at the same site during different wind periods are interesting because, in the engineering community, it has been commonly accepted that the aerodynamic characteristics at a particular site remain the same during various wind regimes.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.131-142
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• 1994

본 논문에서는 스칼라 인수 ${\alpha}1,\;{\alpha}2$를 매개변수화하여 갱신항을 첨가한 비선형 적응 알고리즘의 특성을 분석한다. 수렴 특성의 해석에서 평균 필터계수 벡터에 대하여 전이행열의 고유치가 기술된다. 그 알고리즘이 안정하기 위한 범위도 증명된다. 본 알고리즘의 시정수도 유도되고, sign 알고리즘, 기존의 LSM 알고리즘, LFG 알고리즘의 계산량도 비교해 본다. 평균자승의 수렴특성을 해석하고 평균자승 순환식과 초과 평균자승 오차(excess mean square error) 표현식을 유도하고 본 알고리즘이 안정하기 위한 조건도 정한다. 컴퓨터 모의실험(simulation)에서 채널 등화기를 이용하여 QFG 알고리즘의 성능 특성을 보여준다. QFG 알고리즘이 부드러운(smooth) 수렴특성을 가지기 때문에 버스트 오차(error bursting)가 문제가 되는 경우에 유용하다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제24권2호
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• pp.46-54
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• 1996

This study was carried out to investigate the vacuum drying characteristics of 50mm- and 75mm- thick tree disks of some domestic softwoods for substituting the conventional hardwoods as the materials for wood crafts. Though the elapsed drying times from green to in-use moisture content(MC) were largely shortened by vacuum drying, the tree disks treated by EWS couldn't be dried to in-use MC, and so sapwood stains also were occurred severely. We suggest EWS treatment is undesirable for the species with very high sapwood portion or vacuum drying with hot water circulation heating system. Heart checks were slight, but sapwood checks, which have never been trouble in drying process of tree disks, were severe. For the reasonable explanation it is suggested MC differences between sapwood and heartwood were large and most of tree disks had already no barks before drying test. Ginkgo was vacuum-dried with very slight drying defects such as heart checks, sapwood checks. V-cracks and sapwood stains. In Korean red pine and pitch pine V-cracks were severely occurred. And it was found the special feature that most of these defected tree disks contained several V-cracks within one tree disk. It can be considered as the causes that the region of sapwood was defected by the several checks at the early drying stage because of the steep MC gradient along the radial direction, and then at the later drying stage the drying stresses due to differential shrinkage were concentrated on these brittle spots.