• 스마트미디어저널
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• 제4권2호
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• pp.26-33
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• 2015

본 논문은 영상에서 효과적으로 보행자를 삭제하는 자동 삭제 시스템을 제안한다. 첫 번째로 Histogram of Oriented Gradient(HOG) / Linear-Support Vector Machine(L-SVM)분류기를 이용하여 보행자를 찾고, 참조영상으로부터 적절한 배경을 습득하여 삭제될 보행자를 대체한다. 배경은 참조영상 내에서 검색하며 변경된 feather blender 연산은 대체 영역의 경계를 자연스럽게 만든다. 기존에 존재하던 대부분의 시스템이 수동인 것에 반해 제안된 시스템은 자동으로 객체를 검출하고 자연스러운 배경을 생성한다. 실험결과 대체된 영역의 PSNR 평균은 19.246으로 측정되었다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제35권3호
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• pp.908-912
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• 2014

Microgratings whose diffracted field at a fixed angle generate IR spectra of $SF_6$ or $NH_3$ were fabricated by MEMS techniques for the purpose of IR correlation spectroscopy. Each micrograting was composed of 1441 reflecting lines in the area of $19.2{\times}19.2mm^2$. The depth profile of the line elements was determined with a gradient searching method that was described in our previous publication (J. Mod. Opt. 2013, 60, 324-330), and was discretized into 16 levels between 0 and $6.90{\mu}m$. The diffraction field from a given depth profile was calculated with Fraunhofer equation. The fabricated microgratings showed errors in the depth and the width within acceptable ranges. As the result, the diffracted IR spectrum of each micrograting matched well with its target reference spectrum within spectral resolution of our optical setup.

• 대한기계학회논문집A
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• 제28권7호
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• pp.1047-1054
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• 2004

Internal defects in the glass, like-as micro-voids, micro-cracks, or inclusions, easily cause the failure when the glass is exposed to the shock or the thermal variation. In order to produce the highly reliable glass product, the precision inspection of the defect in the glass is required. For this purpose, this paper proposes a machine vision technique based on the auto-focusing method, which searches the defect and measures the location under the fact that the edge image of defect must be the most clear when the focal plane of CCD camera is coincided with the defect. As for the search index, the gradient indicator is presented. The basic principles are verified through the simulations for the computer-generated defect images, where the affects of defect shape, gray level of background, and the brightness of the defect image are also analyzed. Finally, experimental results for actual glass specimens are shown to confirm the applicability of this method to the actual field.

• 대한교통학회지
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• 제18권6호
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• pp.77-88
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• 2000

이용자의 경로선택 형태를 모사하는 통행배정모형 결과의 정확도는 교통계획에 상당한 영향을 미친다. 이용자의 경로선택 결정과정에서 가장 중요한 판단기준은 통행시간과 통행요금이다. 그런데 통행요금은 이용자의 경로 거리에 따라 다양한 방식으로 부과되므로, 링크를 분석단위로 하는 기존의 통행배정모형은 현실적인 통행요금 반영이 힘들었고 또한 수요예측 결과를 이용한 다양한 분석에서 제약을 받아 왔다. 본 연구는 이러한 배경에서 경로교통량을 도출할 수 있는 경로기반 통행배정모형을 구축하였고, 또한 경로거리에 따라 결정되는 현실적인 통행요금을 반영할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 경로기반 배정모형에서는 GP(Gradient Projection) 알고리즘을 이용하였고, 계산상의 효율성 제고를 위해 K-최단경로 알고리즘 중 MPS(Minimal Path Search) 알고리즘을 이용하였다. 개발된 배정모형은 현실적인 통행요금을 반영할 수 있으므로 통행배정 결과의 정밀도를 향상시켰을 뿐만 아니라 기존 배정모형에 비해 최적해로의 수렴속도도 개선되는 것으로 나타났다. 본 논문의 배정모형은 경로교통량이 도출되고 통행요금을 반영할 수 있으므로, 통행요금과 통행거리 관계에 따른 목적함수의 규명과 그에 따른 효과척도를 계량화할 수 있다. 따라서 본 모형은 통행배정에서 실재상황을 보다 현실여건에 맞도록 규명할 수 있고, 기존의 제한적인 효과분석의 문제점을 해결할 수 있으므로 그 활용범위가 넓다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권8호
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• pp.423-431
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• 2000

This paper presents a systematic approach to the input-output data-based fuzzy modeling for the complex and uncertain nonlinear systems, in which the conventional mathematical models may fail to give the satisfying results. To do this, we propose a new method that can yield a successful fuzzy model using a mGA hybrid schemes with a fine-tuning method. We also propose a new coding method fo chromosome for applying the mGA to the structure and parameter identifications of fuzzy model simultaneously. During mGA search, multi-purpose fitness function with a penalty process is proposed and adapted to guarantee the accurate and valid fuzzy modes. This coding scheme can effectively represent the zero-order Takagi-Sugeno fuzzy model. The proposed mGA hybrid schemes can coarsely optimize the structure and the parameters of the fuzzy inference system, and then fine tune the identified fuzzy model by using the gradient descent method. In order to demonstrate the superiority and efficiency of the proposed scheme, we finally show its applications to two nonlinear systems.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.332-335
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• 2013

본 논문에서는 컬러 히스토그램과 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용한 영상 검색 기법을 제안한다. EHD 알고리즘은 에지의 기울기 분포를 수집하여 유사 영상을 검색하는데 사용할 수 있다. 하지만 영상의 색상 정보는 고려하지 않고 에지의 기울기만으로 검색하면 색상 정보에는 취약한 면을 보인다. 이를 보완하기 위해서 컬러 히스토그램을 이용해 특징을 추출하여 유사 영상인지 판단한다. 기존 EHD의 취약점을 보이고 컬러 히스토그램을 이용하여 이를 보완할 수 있는 기법을 제안한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.17-23
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• 2002

2차원 익렬 익형의 표면에 목적하는 압력계수 분포를 설정하고 그 압력계수의 분포에 해당하는 형상을 설계하기 위해 임의의 초기형상으로부터 목적 형상에 근접해가도록 최적화 기법을 도입하여 역설계를 수행하였다. 목적함수인 표면압력계수를 구하기 위해 비직교 일반좌표계상의 2차원 비압축성 나비어-스톡스 방정식을 사용하였으며 목적함수의 감소를 위해서는 최속강하법과 공액 경사도 방법을 사용하였다. 해의 탐색방향을 위해 1차 정확도의 유한 차분화를 행하였고, 해의 탐색거리를 위해 황금분할법을 사용하였다. 본 연구의 결과, 목적한 형상으로의 수렴성이 뛰어남을 확인할 수 있었다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.181-189
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• 2006

본 연구는 FSM 공법의 PSC 박스 거더교를 최소경비로 자동 설계하는 최적설계 프로그램을 이용하여 곡률마찰계수와 파상마에 대한 적정한 긴장재의 종류를 찾아내고 향후 긴장재의 연구 개발 방향을 제시하였으며, 사용되는 재료의 강도증진에 대한 연구방향을 제시하는데 본 연구의 목적이 있다. 사용된 최적설계 프로그램은 축차 무제약 최소화 기법을 이용하였고, 설계과정에서 설계점들이 설계가능 영역밖에 있는 것을 허용할 수 있도록 Kavlie가 제안한 확장 벌칙함수를 도입하였다. 또한 설계점들의 탐사 방법은 Powel's direct search method를 사용하며, 설계시간을 단축시키기 위해 설계점 변화에 따른 단면력 변화를 Gradient를 이용하여 근사화 시키는 방법을 사용하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권3호
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• pp.694-706
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• 2019

In this study, we applied the long short-term memory (LSTM) model to classify the cryptocurrency price time series. We collected historic cryptocurrency price time series data and preprocessed them in order to make them clean for use as train and target data. After such preprocessing, the price time series data were systematically encoded into the three-dimensional price tensor representing the past price changes of cryptocurrencies. We also presented our LSTM model structure as well as how to use such price tensor as input data of the LSTM model. In particular, a grid search-based k-fold cross-validation technique was applied to find the most suitable LSTM model parameters. Lastly, through the comparison of the f1-score values, our study showed that the LSTM model outperforms the gradient boosting model, a general machine learning model known to have relatively good prediction performance, for the time series classification of the cryptocurrency price trend. With the LSTM model, we got a performance improvement of about 7% compared to using the GB model.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.87-94
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• 2023

Chloride is one of the most common threats to reinforced concrete (RC) durability. Alkaline environment of concrete makes a passive layer on the surface of reinforcement bars that prevents the bar from corrosion. However, when the chloride concentration amount at the reinforcement bar reaches a certain level, deterioration of the passive protection layer occurs, causing corrosion and ultimately reducing the structure's safety and durability. Therefore, understanding the chloride diffusion and its prediction are important to evaluate the safety and durability of RC structure. In this study, the chloride diffusion coefficient is predicted by machine learning techniques. Various machine learning techniques such as multiple linear regression, decision tree, random forest, support vector machine, artificial neural networks, extreme gradient boosting annd k-nearest neighbor were used and accuracy of there models were compared. In order to evaluate the accuracy, root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE) and coefficient of determination (R2) were used as prediction performance indices. The k-fold cross-validation procedure was used to estimate the performance of machine learning models when making predictions on data not used during training. Grid search was applied to hyperparameter optimization. It has been shown from numerical simulation that ensemble learning methods such as random forest and extreme gradient boosting successfully predicted the chloride diffusion coefficient and artificial neural networks also provided accurate result.