• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제5권6호
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• pp.674-680
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• 2007

The probabilistic roadmap (PRM) method, which is a popular path planning scheme, for a manipulator, can find a collision-free path by connecting the start and goal poses through a roadmap constructed by drawing random nodes in the free configuration space. PRM exhibits robust performance for static environments, but its performance is poor for dynamic environments. On the other hand, reinforcement learning, a behavior-based control technique, can deal with uncertainties in the environment. The reinforcement learning agent can establish a policy that maximizes the sum of rewards by selecting the optimal actions in any state through iterative interactions with the environment. In this paper, we propose efficient real-time path planning by combining PRM and reinforcement learning to deal with uncertain dynamic environments and similar environments. A series of experiments demonstrate that the proposed hybrid path planner can generate a collision-free path even for dynamic environments in which objects block the pre-planned global path. It is also shown that the hybrid path planner can adapt to the similar, previously learned environments without significant additional learning.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권1호
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• pp.87-95
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• 2024

This study is on modulo scheduling algorithms for multicore processor in machine learning applications. Machine learning algorithms are designed to perform a large amount of operations such as vectors and matrices in order to quickly process large amounts of data stream. To support such large amounts of computations, processor architectures to support applications such as artificial intelligence, neural networks, and machine learning are designed in the form of parallel processing such as multicore. To effectively utilize these multi-core hardware resources, various compiler techniques are being used and studied. In this study, among these compiler techniques, we analyzed the modular scheduler, which is especially important in one core's computation pipeline. This paper looked at and compared the iterative modular scheduler and the swing modular scheduler, which are the most widely used and studied. As a result, both schedulers provided similar performance results, and when measuring register pressure as an indicator, it was confirmed that the swing modulo scheduler provided slightly better performance. In this study, a technique that divides recurrence edge is proposed to improve the minimum initiation interval of the modulo schedulers.

• 한국음향학회지
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• 제40권2호
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• pp.169-175
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• 2021

최근 입자 조작, 신경 자극 등을 위해 초음파 홀로그램과 그 응용에 대해 연구가 활발히 되고 있다. 하지만 홀로그램을 생성할 송신 신호 위상의 결정은 이전의 시간 소모적인 반복 최적화 방법에서 크게 벗어나지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 광학 홀로그램 생성을 위해 활용된 바 있는 딥러닝 기법을 초음파 홀로그램 생성을 위해 적용하여 소개한다. U-Net을 기반으로 알고리즘을 구성하였으며 원 모양의 데이터셋에 대해 학습하고 영어 알파벳에 대해 평가함으로써 그 일반화 가능성을 검증하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 기존 알고리즘과 계산속도, 정확도, 균일도 측면에서 비교하였다. 결과적으로 정확도와 균일도는 기존에 비해 다소 떨어지지만 계산속도가 약 190배 빨라졌다. 따라서, 이 결과를 통해 딥러닝 기반 초음파 홀로그램 생성 알고리즘은 기존 방법보다 초음파 홀로그램을 빠르게 형성할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.244-251
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• 2007

사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김하고 있다 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권7호
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• pp.2341-2347
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• 2021

Because single-photon emission computed tomography (SPECT) is one of the widely used nuclear medicine imaging systems, it is extremely important to acquire high-quality images for diagnosis. In this study, we designed a super-resolution (SR) technique using dense block-based deep convolutional neural network (CNN) and evaluated the algorithm on real SPECT phantom images. To acquire the phantom images, a real SPECT system using a^99mTc source and two physical phantoms was used. To confirm the image quality, the noise properties and visual quality metric evaluation parameters were calculated. The results demonstrate that our proposed method delivers a more valid SR improvement by using dense block-based deep CNNs as compared to conventional reconstruction techniques. In particular, when the proposed method was used, the quantitative performance was improved from 1.2 to 5.0 times compared to the result of using the conventional iterative reconstruction. Here, we confirmed the effects on the image quality of the resulting SR image, and our proposed technique was shown to be effective for nuclear medicine imaging.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.37-46
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• 2023

MDCT의 딥러닝 재구성 기법(TrueFidelity, TF)의 유용성을 평가하고자 기존의 필터보정역투영법(Filtered back projection, FBP)과 적응형 통계적 재구성 기법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-Veo, ASIR-V)의 화질을 비교 평가하였다. FBP, ASIR-V 50%, TF-H의 재구성 기법에서 선량을 17.29 mGy로 고정한 것과 10.37 mGy, 12.10 mGy, 13.83 mGy, 15.56 mGy로 변화시킨 영상을 획득하여 노이즈, CNR, SSIM을 측정하였다. 17.29 mGy에서 재구성 기법 변화를 주었을 때 TF-H가 FBP, ASIR-V에 비해 화질이 우수하다. 선량에 변화를 주었을 때 10.37 mGy TF-H와 FBP 비교 시 노이즈, CNR, SSIM은 유의한 차이가 있고(p<0.05), 10.37 mGy TF-H와 ASIR-V 50% 비교 시 유의한 차이가 없다(p>0.05). 선량이 가장 높은 15.56 mGy ASIR-V 50%와 선량이 가장 낮은 10.37 mGy TF-H 화질이 동일하므로 TF-H는 30%의 선량 감소 효과가 있다. 따라서 딥러닝 재구성 기법(TF)은 반복적 재구성 기법(ASIR-V)과 필터보정역투영법(FBP)보다 선량을 감소시킬 수 있었다. 이로 인해 환자의 피폭선량을 감소시킬 것으로 사료된다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권9호
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• pp.35-42
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• 1998

CNC 가공에 있어서 가공정밀도와 생산성을 동시에 향상시킬 수 있는 기술의 개발이 필수적이다. 이러한 고정밀 고속가공을 위하여 이 논문에서는 신경망을 이용한 이송속도 신경망 적응제어 기법을 제안한다. 이 제어기는 신경망을 이용한 모사기와 이 신경망의 인버젼 알고리듬을 통한 반복학습 제어기로 구성된다. 신경망 모사기는 CNC 시스템의 비선형성과 불확실성으로 인한 이송속도와 윤곽오차 사이의 비선형 특성을 모사하고, 신경망 인버젼 방법과 목적 함수의 정의를 통해 반복학습 제어기법으로 허용 오차 내에서 최적의 이송속도를 실시간으로 구해 냄으로써 가공 성능을 향상시킨다.제안한 방법은 원, 코너, 인볼루트 윤곽 가공의 모의 실험을 통하여 성공적으로 평가되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.11-21
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• 2018

In this paper we propose a novel log template discovery algorithm which achieves high quality of discovered log templates through iterative log filtering technique. Log templates are the static string pattern of logs that are used to produce actual logs by inserting variable values during runtime. Identifying individual logs into their template category correctly enables us to conduct automated analysis using state-of-the-art machine learning techniques. Our technique looks at the group of logs column-wise and filters the logs that have the value of the highest proportion. We repeat this process per each column until we are left with highly homogeneous set of logs that most likely belong to the same log template category. Then, we determine which column is the static part and which is the variable part by vertically comparing all the logs in the group. This process repeats until we have discovered all the templates from given logs. Also, during this process we discover the custom patterns such as ID formats that are unique to the application. This information helps us quickly identify such strings in the logs as variable parts thereby further increasing the accuracy of the discovered log templates. Existing solutions suffer from log templates being too general or too specific because of the inability to detect custom patterns. Through extensive evaluations we have learned that our proposed method achieves 2 to 20 times better accuracy.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1867-1873
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• 2000

함수근사는 과학과 고학부야에서 공범위하게 응용된다. 시포트 벡터 기계(support vector machine, SVM)는 원래 분류를 위해 계안되어져 문자인식, 얼굴인식 등의 응용분야에서 좋은 결과를 보여주고 있다. 최근 SVM이론 함수근사로 확장되어 많이 활용되려 하고 있다. 그러나 함수근사를 위한 SVM 알고리즘은 QP(quadratic proramming)문제와 관련되어있어 계산에 시간이 걸리며 QP를 위한 패키지가 있어야 한다. 본 논문에서는 함수근사를 위해 커널-애더트론 알고리즘을 이용한 SVM을 제안하고 QP를 이용한 SVM과 성능을 비교하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.916-926
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• 1988

In this paper, we explore real-time implementation of various dynamic control algorithms, which use the different levels of the information of the dynamics, using a SCARA type robot to show the feasibility and effectiveness of such algorithms. For these purposes, the kinematics of the SCARA type robot is anayzed and the manipulator-actuator dynamic equations based on Lagrange mechanisms are derived. Experimental results indicate that computed torque technique and iterative learning control methods perform better than classical PID control and that these algorithms can be effectively applied to controlling industrial manipulators.