• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.27-32
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• 2020

본 논문에서는 금속스크랩이 쌓이는 스크랩박스의 적치 상태를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 적치 상태 측정 문제를 다중 클래스 분류 문제로 정의하여, 딥러닝 기법을 이용해 스크랩박스 촬영 영상만으로 적치 상태를 구분하도록 하였다. Transfer Learning 방식으로 학습을 진행하였으며, 딥러닝 모델은 NASNet-A를 이용하였다. 더불어 분류 모델의 정확도를 높이기 위해 학습된 NASNet-A에 랜덤포레스트 분류기를 결합하였으며, 후처리를 통해 안전성을 높였다. 현장에서 수집된 4,195개의 데이터로 테스트한 결과 NASNet-A만 적용했을때 정확도 55%를 보였으며, 제안 방식인 Random Forest를 결합한 NASNet은 88%로 향상된 정확도를 달성하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권6호
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• pp.2996-3011
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• 2017

With rapid growth of web technology and dissemination of smart devices, social networking service(SNS) is widely used. As a result, huge amount of data are generated from SNS such as Twitter, and sentiment analysis of SNS data is very important for various applications and services. In the existing sentiment analysis based on the $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes algorithm, a same number of attributes is usually employed to estimate the weight of each class. Moreover, uncountable and meaningless attributes are included. This results in decreased accuracy of sentiment analysis. In this paper two methods are proposed to resolve these issues, which reflect the difference of the number of positive words and negative words in calculating the weights, and eliminate insignificant words in the feature selection step using Multinomial $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes(MNB) algorithm. Performance comparison demonstrates that the proposed scheme significantly increases the accuracy compared to the existing Multivariate Bernoulli $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes(BNB) algorithm and MNB scheme.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.965-976
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• 2020

We present in this work a segmentation method of E. coli bacterial images generated via phase contrast microscopy using a deep learning based hybrid feature generation. Unlike conventional machine learning methods that use the hand-crafted features, we adopt the denoising autoencoder in order to generate a precise and accurate representation of the pixels. We first construct a hybrid vector that combines original image, difference of Gaussians and image gradients. The created hybrid features are then given to a deep autoencoder that learns the pixels' internal dependencies and the cells' shape and boundary information. The latent representations learned by the autoencoder are used as the inputs of a softmax classification layer and the direct outputs from the classifier represent the coarse segmentation mask. Finally, the classifier's outputs are used as prior information for a graph partitioning based fine segmentation. We demonstrate that the proposed hybrid vector representation manages to preserve the global shape and boundary information of the cells, allowing to retrieve the majority of the cellular patterns without the need of any post-processing.

• Child Health Nursing Research
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• 제26권2호
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• pp.296-308
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• 2020

Purpose: The purpose of this study was to identify the noise level and frequency experienced by premature infants receiving incubator care in the neonatal intensive care unit (NICU). Methods: The participants were 20 premature infants receiving incubator care in the NICU of a university hospital in Daejeon Metropolitan city. The noise level was measured using a professional sound-level meter (ET-958, FLUS, Shenzhen, China) based on a noise classification table developed by the author. The data were analyzed with descriptive statistics, the t-test, analysis of variance, and Pearson correlation coefficients using SPSS for Windows version 22.0. Results: The average noise level experienced by premature infants receiving incubator care in the NICU was 51.25 dB (range: 45.0~81.7 dB). The frequency of noises was highest for factors related to nursing activities (40.3%), followed by human factors (29.1%), machine alarm sounds (20.1%), incubator operation (6.6%), and internal environmental factors (3.9%). Conclusion: According to the above results, the noise level experienced by premature infants receiving incubator care in the NICU exceeded the recommendations of the American Academy of Pediatrics. Therefore, it is necessary to develop an interventional program to reduce noise in the NICU, and to conduct follow-up studies to verify its effectiveness.

• 방송공학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.734-743
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• 2017

본 논문에서는 동영상의 압축 정보를 이용하여 동영상 조작 시 발생하는 특징 패턴을 분석하여 동영상의 삭제 여부를 검출하는 기법에 대해 소개한다. 제안 방식에서는 최근 표준 코덱으로 개발되어 향후 널리 사용될 것으로 예상되는 HEVC 코덱을 이용한다. 우선 조작된 동영상과 그렇지 않은 동영상의 HEVC 부호화 패턴 중 분류하기가 용이한 여러 패턴들을 분석하여 특징벡터로 선정하고, 선정된 특징벡터를 기계학습을 통해 학습하여 두 그룹 간의 분류 기준을 모델링하여 동영상에 대한 삭제 여부를 판단한다. 실험 결과, 제안한 방식이 이전의 연구 결과에 비해 HEVC 코덱 환경에서 더욱 효과적으로 삭제 여부를 판단함을 확인하였다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제38권2호
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• pp.85-93
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• 2010

Japanese cedar has low density and poor mechanical performance. Manufacturing glue-laminated timber (glulam) is the best way to compensate for its poor mechanical performance. The Korean Standard (KS) confines outermost lamina of glulam to higher grade than E8, but the yield of higher than grade E8 from logs is only 6.5%. Therefore, the aim of this study is to investigate the possibility of non-Korean-Standard glulam in structural applications. Allowable stresses determined by both hand-calculation and Monte-Carlo simulation show a higher allowable stress than that of the KS-standard glulam of 6S-22B. In the Korean Standard (KS), knot characteristics are not taken into account. Japanese cedar has relatively small knots. We believe that the small knots in Japanese cedar contribute to a higher allowable stress than the KS-standard glulam would predict. The species classification of KS is required to be further subdivided into sub-species groups based on knot characteristics.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권8호
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• pp.463-478
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• 2008

본 논문에서는 유전자 사이의 상관계수가 높은 마이크로어레이 데이타에 대하여 제안하는 알고리즘을 통해 상관계수가 낮은 유전자들의 부집합을 만들고, 이에 대해 적합 함수를 통한 평가로 기존 방법론이 가지는 한계를 극복할 수 있도록 하였다. 기존 방법론은 개별 특징의 평가를 통해 중복 특징을 제거하며, 상관계수에 대한 고려가 없어 선택된 유전자 부집합들의 상관계수가 논은 문제가 있었다. 이에 따라 제안하는 알고리즘은 특징간의 관계를 평가하는 Feature Wrapping 기법을 활용하여, 추출된 유전자 부집합에 포함된 유전자 사이의 상관관계가 낮고, 클래스 구분력이 높은 특징을 갖도록 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권2호
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• pp.157-162
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• 2010

본 논문에서는 분산된 거대한 네트워크상의 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 새로운 마이그레이션 조절방법을 이용한 유전 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 주된 아이디어는 부분 개체군 사이에서 개체들의 이동에 필요한 파라미터들을 적응적으로 결정하는 것이다. 또 이동된 개체들이 새로운 부분 개체군에서 도태되지 않고 적응 할 수 있기 위한 방법을 제시한다. UCI 기계학습 관련 데이터 셋에서 중앙 집중적 단일 유전 알고리즘과 제안된 알고리즘을 비교하기 위해 여섯 개의 데이터를 사용했다. 결론적으로 분산 유전 알고리즘을 적용한 특징 부분 집합이 단일 유전 알고리즘을 적용한 것 보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제11권1호통권38호
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• pp.1-11
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• 1999

본 논문에서는 강구조물의 제작 및 시공에서 용접이음부의 고품질을 확보하기 위하여 강구조물 용접이음부 외부결함의 자동검출에 관한 화상처리 알고리즘을 개발한다. 개발 알고리즘은 광학계의 적절한 배치에 의해 얻어지는 4매의 입력화상을 이용하여 기존의 기법에서 검출할 수 없었던 용접이음부 외부결함을 검출할 수 있음을 보인다. 용접 외부결함이 존재하는 시험편을 제작하고 실험을 통하여 개발 알고리즘의 유용성을 확인하였다. 또한 검출된 용접외부결함의 분류 결과를 육안검사 결과와 비교하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제27권1호
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• pp.61-68
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• 2001

A rotor system is composed of a rotating shaft with supporting bearings. The rotor system is widely used in every rotating machinery such as the turbine generator and the high precision machine tools. A negligible error or malfunction in the rotor, however, can cause a catastrophic failure in the system then result in the environmental and economic disasters. A diagnosis of the rotor system is important in preventing these kinds of failures and disasters. Up to now, many researchers have devoted in the development of diagnosing tools for the system. The basic principles behind the tools are to retrieve the data through the sensors for a specific state of the system and then to identify the specific state through the heuristic methods such as neural network, fuzzy logic, and decision matrix. The proper usage of the heuristic methods will enhance the performance of the diagnostic procedure when together used with the statistical signal processing. In this paper, the methodologies in using the above 3 heuristic methods for the diagnostics of the rotor system are established and also tested and validated for the data retrieved from the rolling element bearing and journal bearing supported system.