• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2008년 영문 학술대회
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• pp.16-21
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• 2008

Aero-engine, as one kind of rotating machinery with complex structure and high rotating speed, has complicated vibration faults. Therefore, condition monitoring and fault diagnosis system is very important for airplane security. In this paper, a vibration data acquisition and intelligent fault diagnosis system is introduced. First, the vibration data acquisition part is described in detail. This part consists of hardware acquisition modules and software analysis modules which can realize real-time data acquisition and analysis, off-line data analysis, trend analysis, fault simulation and graphical result display. The acquisition vibration data are prepared for the following intelligent fault diagnosis. Secondly, two advanced artificial intelligent(AI) methods, mapping-based and rule-based, are discussed. One is artificial neural network(ANN) which is an ideal tool for aero-engine fault diagnosis and has strong ability to learn complex nonlinear functions. The other is data mining, another AI method, has advantages of discovering knowledge from massive data and automatically extracting diagnostic rules. Thirdly, lots of historical data are used for training the ANN and extracting rules by data mining. Then, real-time data are input into the trained ANN for mapping-based fault diagnosis. At the same time, extracted rules are revised by expert experience and used for rule-based fault diagnosis. From the results of the experiments, the conclusion is obvious that both the two AI methods are effective on aero-engine vibration fault diagnosis, while each of them has its individual quality. The whole system can be developed in local vibration monitoring and real-time fault diagnosis for aero-engine.

• Current Optics and Photonics
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• 제5권3호
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• pp.229-237
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• 2021

The capabilities of the near-field scanning optical microscope (NSOM) for obtaining high resolution lateral topographical images as well as for mapping the spectroscopic and optical properties of a sample below the diffraction limit of light have made it an attractive research field for most researchers dealing with optical characteristics of materials in nano scales. The apertured NSOM technique involves confining light into an aperture of sub-wavelength size and using it to illuminate a sample maintained at a distance equal to a fraction of the sub-wavelength aperture (near-field region). In this article, we present a setup for developing NSOM using a cantilever with a sub-wavelength aperture at the tip. A single laser is used for both cantilever deflection measurement and near-field sample excitation. The laser beam is focused at the apex of the cantilever where a portion of the beam is reflected and the other portion goes through the aperture and causes local near-field optical excitation of the sample, which is then raster scanned in the near-field region. The reflected beam is used for an optical beam deflection technique that yields topographical images by controlling the probe-sample in nano-distance. The fluorescence emissions signal is detected in far-field by the help of a silicon avalanche photodiode. The images obtained using this method show a good correlation between the topographical image and the mapping of the fluorescence emissions.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.1-10
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• 2022

웹 기술의 발전과 함께 대량의 웹 문서들이 생산되고 있다. 이 웹 문서에는 다양한 공간적 텍스트들을 포함하고 있으며, 이 텍스트들을 공간정보로 변환함으로서 공간질의로 텍스트 문서를 검색할 수 있는 기반이 된다. 이러한 공간 텍스트들에는 행정지명이나 관심 지역(POI)이름 뿐만이 아니라 우편번호나 지역 전화번호 등까지 폭넓은 영역으로 구성되어 있다. 이 논문은 웹 문서내 내에 존재하는 공간 텍스트 정보를 기반으로 위치를 맵핑 할 수 있는 알고리즘들을 제시하고 있다. 이 알고리즘들을 통해 웹 문서들을 일반 웹 단어 기반 문서 검색 뿐만 아니라, 지도상에서 공간 영역과 텍스트의 복합형태로 해당 지역을 설명하는 문서들을 검색할 수 있게 된다. 마지막으로 이 논문에서는 제안된 알고리즘들을 이용하여 웹 공간 텍스트 질의 시스템을 구현함으로써 유용함을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.2991-3007
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• 2022

Two dimensional locality preserving projections (2D-LPP) is an improved algorithm of 2D image to solve the small sample size (SSS) problems which locality preserving projections (LPP) meets. It's able to find the low dimension manifold mapping that not only preserves local information but also detects manifold embedded in original data spaces. However, 2D-LPP is simple and elegant. So, inspired by the comparison experiments between two dimensional linear discriminant analysis (2D-LDA) and linear discriminant analysis (LDA) which indicated that matrix based methods don't always perform better even when training samples are limited, we surmise 2D-LPP may meet the same limitation as 2D-LDA and propose a novel matrix exponential method to enhance the performance of 2D-LPP. 2D-MELPP is equivalent to employing distance diffusion mapping to transform original images into a new space, and margins between labels are broadened, which is beneficial for solving classification problems. Nonetheless, the computational time complexity of 2D-MELPP is extremely high. In this paper, we replace some of matrix multiplications with multiple multiplications to save the memory cost and provide an efficient way for solving 2D-MELPP. We test it on public databases: random 3D data set, ORL, AR face database and Polyu Palmprint database and compare it with other 2D methods like 2D-LDA, 2D-LPP and 1D methods like LPP and exponential locality preserving projections (ELPP), finding it outperforms than others in recognition accuracy. We also compare different dimensions of projection vector and record the cost time on the ORL, AR face database and Polyu Palmprint database. The experiment results above proves that our advanced algorithm has a better performance on 3 independent public databases.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.595-602
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• 2013

WiFi 신호지도법은 실내 환경을 위한 효과적인 위치 추적 기술로 잘 알려져 있다. 하지만 이 기술은 주어진 공간 전역에 걸쳐 미리 구축된 대용량의 신호지도가 있어야 적용할 수 있다. 또한 이 기술을 적용하기 위해서는 환경이 변함에 따라 전문가에 의해 주기적으로 새로운 신호지도를 구축하거나 변경하는 작업이 필요하다. 최근 들어 이러한 문제점을 극복하기 위한 한 가지 방법으로서, 군중-제공 신호지도 작성 방식이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 이 방식은 다수의 자발적인 사용자들로 하여금 특정 공간에서 수집한 자신들의 신호지도를 다른 사람들과 함께 서로 공유할 수 있도록 해준다. 따라서 군중-제공 신호지도 방식을 이용하면 신호지도를 자동으로 최신의 상태로 변경할 수 있다. 하지만, 대부분의 군중-제공 신호지도 작성 시스템들에서는 사용자들이 자신의 위치를 스스로 판단하여 수작업으로 직접 입력하도록 요구하고 있다. 그 뿐만 아니라, 이들 시스템에서는 다수의 사용자들로부터 수집되는 신호지도들 중에서 오류가 있는 것들을 찾아내고 이들을 여과해주는 체계적인 메커니즘을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적(CMAL) 시스템의 설계에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 스마트폰 사용자들로부터 수집된 지역 신호지도들을 이용하여 자동으로 공유 신호지도를 구축/갱신할 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 새로운 신호지도를 이용하여 각 스마트폰 사용자의 위치를 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 본 시스템은 각 스마트폰에서 신호지도를 수집하는 다수의 클라이언트들과, 공유 신호지도 데이터베이스를 관리하는 중앙의 서버로 구성된다. 각 클라이언트에는 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추적하면서 동시에 지역 신호지도를 생성하는 파티클 필터-기반의 WiFi SLAM 엔진을 내장하고 있으며, 서버에는 공유 신호지도의 무결성 유지를 위한 가우시안 보간법 기반의 오류 여과 알고리즘을 채택하고 있다. 다양한 실험들을 수행한 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.691-702
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• 2019

홍수범람지도는 홍수에 대비하여 도시계획이나 댐 수위 조절 운영, 제방 등의 설계에 주요 지표로 사용되며 거주지역에 대한 홍수 발생 여부를 예보하거나 홍수 발생 시 신속하고 안전하게 대피하도록 하는 홍수 예·경보시스템 구축 등에도 중요한 역할을 한다. 국가하천과 같이 중요도 혹은 홍수 취약성이 높은 하천주변 지역의 경우, 고정밀도 LiDAR 기반 DEM 기반 정확도가 높은 홍수지도 작성에 2차원 혹은 3차원의 전문화된 범람지도 가시화 수치모형이 비용과 상관없이 활용될 수 있으나 지방하천 및 소하천은 예산상 한계 및 적합한 기술부족으로 여전히 시간소모적인 수작업이나 부정확하거나 비효율적인 기존 홍수지도작성 기법을 감수해왔다. 본 연구에서는, 실무에서 하천기본계획 수립 시 활용되는 HEC-RAS 기반 1차원 홍수위 모형 결과와 DEM을 기반으로 홍수지도작성의 복잡한 단계를 자동화시키고, 오픈소스인 QGIS와 연계할 수 있어 고비용의 ArcGIS에 기반하지 않는 OpenGIS 기반 홍수범람지도 생성 자동화 소프트웨어(Open Flood Mapper, OFM)를 개발하였다. OFM은 지난 2007년도 태풍 나리 내습 시 범람피해를 입은 제주도 한천 하류 침수흔적도, 첨두홍수위에 기반한 HEC-GeoRAS 및 수작업을 통해 제작한 홍수 범람지도와 비교하여 검증하였고, 빈도별 홍수범람지도를 추적하여 극한 홍수사상에서 범람의 특성을 시범적으로 구현하고 분석하였다.

• 한국음향학회지
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• 제14권2호
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• pp.101-112
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• 1995

본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 클러스터러(clusterer)로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사상(local topographical mapping)에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해 먼저, 인식 대상음소는 모음군 17개, 자음의 경우 파열음9개, 마찰음 3개, 파찰음 3개, 유음 및 비음 4개, 음소의 성질이 다른 종성 7개의 음소군으로 모두 43개의 음소를 대상으로 실험하였으며, 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 레이블러(labeler)의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식 실험 결과 $87.2\%$의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• 제13권3호
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• pp.195-209
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• 2005

임도는 산림자원을 효율적으로 관리하기 위한 주요 기간 시설물로서, 임업 시업측면뿐만 아니라 휴양, 산림재해, 산촌경제 등의 다양한 목적에 반드시 필요한 시설물이다. 우리나라에서는 지난 1980년대 이래 효율적 산림자원 관리를 위한 국가적 사업으로 임도개설이 활발하게 이루어져 왔으나, 저예산의 사업특성에 따라 정확한 임도 위치를 나타내는 임도망도가 제대로 갖추어져 있지 않다. 산림지리정보체계 사업의 중요 주제도로서 수치 임도망도의 개선이 시급한 실정이다. 본 연구의 목적은 현존 임도망의 위치를 정확히 보여줄 수 있는 수치임도망도의 제작 및 갱신 방법에 따른 수치지도의 정확도와 제작과정의 효율성을 비교분석하고자 한다. 국공유림과 민유림에 다양한 임도가 분포하고 있는 충남 오서산 지역의 35km 임도를 대상으로 GPS 측량, 위성영상, 정사항공사진, 수치항공사진 도화 등 네 가지 방법으로 수치 임도망도를 제작 비교하였다. 벡터지도의 정확도는 수치사진측량시스템으로 도화된 임도망도가 GPS를 이용한 실측 임도망과 가장 일치된 결과를 보여주고 있으나, 작업에 소요되는 시간은 다른 방법에 비하여 가장 길게 나타났다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.104-112
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• 2012

최근 들어, 실제 환경 영상과 디스플레이 영상간의 인지적 불일치를 위해, 인간 시각 시스템을 흉내 낸 높은 동적 범위를 갖는 영상 촬영 기술이 LCD/LED 디스플레이 장치에 사용되고 있다. 그러나 HDR 영상에는 섬광 한계뿐만 아니라 국부 영상 대비 등의 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 중심/주변 레티넥스, 다중 스케일 영상 레티넥스, 톤 매핑 방법, iCAM06 등 여러 가지 색상 보정 방법들이 제안되었다. 그러나 기존의 방법들에서는 결과 영상내의 전반적으로 특정 색상 두드러짐 현상이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 동적 원추 세포 응답을 이용한 영상 보정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 톤 매핑과 동적 원추 세포 응답으로 구성된다. 색도 성분과 비색도 성분의 선형적인 보간을 이용하여 톤 매핑을 수행하고, 톤 매핑의 결과 영상에서 동적 원추 세포 응답 함수를 이용하여 원추세포 응답을 획득한다. 획득된 원추세포 응답을 이용하여 색상 보정을 수행한다. 이는 인간 눈의 동적 응답을 예측함과 동시에 보정된 영상이 실제 환경과 최대한 일치하도록 한다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 색상 보정 효과가 우수함을 보인다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.93-110
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• 2023

최근 비정형 자료인 텍스트를 벡터로 변환하고 이를 통해 다양한 목적으로 방대한 양의 자연어를 분석하는 시도가 이루어지고 있다. 특히 코퍼스 규모가 제한적일 수밖에 없는 전문적인 도메인의 텍스트에 대해서도 분석 수요가 급증하면서, 해당 전문 분야의 문서를 범용 문서와 함께 분석하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특정 전문어를 해당 전문어 코퍼스 외부의 일반적인 범용어와 함께 분석하기 위해서는, 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간과 일치시키는 것이 필요하다. 기존에는 변환 행렬 또는 매핑 함수 등을 통해 전문어 코퍼스로부터 얻은 전문어 임베딩 값을 범용어 임베딩 공간으로 변환, 일치시키려는 시도가 있었지만, 변환 행렬을 기반으로 하는 선형 변환은 국지적인 범위에서만 근사적인 변환 효과가 있다는 일반적인 선형 변환의 한계를 극복하지 못했다. 이러한 선형 변환의 한계를 극복하기 위해 최근에는 다양한 형태의 비선형적인 변환 방법이 제안되고 있으며, 본 연구에서는 오토인코더(Autoencoder)와 회귀 모델을 동시에 학습하는 종단형 학습을 통해 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간으로 변환하여 임베딩 공간을 일치시키는 모델을 제안한다. 실제 "보건의료" 분야의 R&D 문서에 대해 임베딩 변환 실험을 진행한 결과, 제안 방법론이 기존의 오토인코더를 활용한 방법 대비 변환 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.