• 한국전자파학회논문지
• /
• 제29권7호
• /
• pp.550-559
• /
• 2018

본 논문은 딥뉴럴네트워크(deep neural network: DNN)를 이용해 사람 걸음 및 배경잡음원에 의해 발생한 마이크로 도플러 신호를 탐지 및 분류 처리하는 연구를 제안한다. 기존 분류처리 연구는 경험 및 통계적인 방법을 통해 분류기 성능에 직접적으로 영향을 미치는 의미있는 특징을 추출하기 위한 복잡한 과정을 포함한다. 그러나 딥뉴럴네트워크는 다수의 레이어 층을 단계적으로 통과하는 과정을 통해 점진적으로 특징을 재구성 및 생성하므로, 별도의 특징 추출과정을 생략할 수 있으며, 자연스럽게 네트워크상에서 특징을 생성할 수 있는 이점이 있다. 따라서 본 논문에서는 마이크로 도플러 신호 인식을 위한 딥뉴럴네트워크 효과성 입증을 위해, 이진분류기와 다층클래스 분류기를 다층퍼셉트론과 딥뉴럴네트워크를 통해 설계하고 비교분석한다. 실험 결과, 다층퍼셉트론은 이진분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류 정확도가 90.3 %로 측정되었고, 다층클래스 분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류정확도가 86.1 %로 측정되었다. 딥뉴럴네트워크는 이진분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류 정확도가 97.3 %로 측정되었고, 다층클래스 분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류정확도가 96.1 %로 측정되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.1357-1367
• /
• 2013

최근 얼굴 표정 인식에 있어 영상 기반의 방법의 하나로서 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM을 분류기로 사용한 연구가 수행되었다. Ojala 등에 의해 소개된 LBP는 높은 식별력과 조명의 변화에 대한 내구성과 간단한 연산 때문에 영상 인식 분야에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 ULBP 블록 히스토그램을 계산함에 있어 분할 영역의 이동, 크기 변화에 더하여 미세한 특징 요소를 표현할 수 있도록 $LBP_{8,2}$과 $LBP_{8,1}$를 결합하였다. $LBP_{8,1}$ 660개, $LBP_{8,2}$ 550개의 분할 창으로부터 1210개의 ULBP 히스토그램 피쳐를 추출하고 이로부터 AdaBoost를 이용하여 50개의 약 분류기를 생성하였다. $LBP_{8,1}$와 $LBP_{8,2}$가 결합된 하이브리드 형태의 ULBP 블록 히스토그램 피쳐와 SVM 분류기를 이용함으로써 표정 인식률을 향상시킬 수 있었으며 다양한 실험을 통하여 이를 확인하였다. 본 논문에서 제안한 하이브리드 Boosted ULBP 히스토그램의 경우에 표정의 인식률이 96.3%로 가장 높은 결과를 보였으며 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제13권6호
• /
• pp.267-273
• /
• 2015

자칫 지루하게 느껴질 수 있는 책꽂이를 사용자의 행위에 의해 색상을 변화 시키며 즐길 수 있는 조명의 기능을 포함한 새로운 개념의 책꽂이로 디자인 하였다. 책꽂이의 조명을 탈착 가능하도록 디자인 하여 조명만을 따로 사용할 수도 있고, 조명 책꽂이는 모듈화 되어 있으며 메인 조명 책꽂이는 MCU(Micro Controller Unit), RGB LED와 컬러센서를 포함하고 있어 조명 책꽂이를 중심으로 아홉 개까지 네 방향으로 확장이 가능하다. 확장 가능한 다수의 조명 책꽂이는 MCU와 컬러센서를 내장하고 있지 않으며 단지 RGB LED만이 설치되어 있고 전원은 메인조명 책꽂이에서 공급 받을 수 있는 배선장치만을 가지고 있다. 메인 조명 책꽂이를 통해 전원과 색상 신호만을 전달 받아 서브 조명 책꽂이들은 조명의 색상을 변화 시킬 수 있다. 또한 사물인터넷의 기능을 포함한다. 본 연구는 이러한 센서를 이용해 책꽂이의 조명을 조절할 수 있는 모듈화된 디자인 제품의 제안이다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.533-539
• /
• 2019

본 연구는 본 연구는 Microsoft Malware Classification Challenge 데이터 셋을 사용해 임의의 길이 입력 데이터에 대응할 수 있는 멀웨어 분류 모델을 제안한다. 우리는 기존 연구의 멜웨어 데이터를 이미지화 시키는 것을 기반으로 한다. 제안 모델은 멀웨어 데이터가 큰 경우는 많은 이미지를 생성하고, 작은 데이터는 적은 이미지를 생성한다. 생성된 이미지를 시계열 데이터로 Dynamic RNN으로 학습시킨다. RNN의 출력 값은 Attention 기법을 응용해 가장 가중치가 높은 출력만 사용하고, RNN 출력값을 다시 Residual CNN으로 학습시켜 최종적으로 멀웨어를 분류한다. 제안모델을 실험한 결과 검증 데이터 셋에서 Micro-average F1 score 92%를 기록하였다. 실험 결과 특별한 특징 추출 및 차원 축소 없이 임의 길이의 데이터를 학습 및 분류할 수 있는 모델의 성능을 검증할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
• /
• pp.1309-1314
• /
• 2003

If an agent has a learning ability using previous knowledge, then it is expected that the agent can speed up learning by interacting with environment. In this paper, we present an improved reinforcement learning algorithm using domain knowledge which can be represented by problem-independent features and their classifiers. Here, neural networks are employed as knowledge classifiers. To show the validity of our proposed algorithm, computer simulations are illustrated, where navigation problem of a mobile robot and a micro aerial vehicle(MAV) are considered.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.607-614
• /
• 2015

본 논문은 스마트폰의 NFC 기능을 이용한 간편 결제 시스템을 제안한다. 스마트폰의 NFC기능을 이용한 다양한 결제방법이 이미 발표되어 있지만, 제안 시스템의 특징은 암호화된 토큰과 사용자들의 간접 인증을 통하여 결제에 필요한 정보 입력 없이 결제를 간단히 처리하는데 있다. 제안 기법은 보안 인증 절차가 간단하기 때문에 큰 금액의 거래에는 적절하지 않지만 소액결제에는 매우 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국진공학회지
• /
• 제5권3호
• /
• pp.188-193
• /
• 1996

A new display -type spherical mirror analyzer has been characterized in terms of the performance and the auger spectra taken by using it. The final goal with the analyzer is to devleop SET(Surface Electron Spectroscopic Tomography) which is capable to provide a 3-dimensional layer-by-layer information nondestructively. This kind of analyzer was originally designed by H.Daimon. The main feature is to display 2-dimensional electronic structures directly onto a screen. In our case, an external micro-electron beam was employed as an excitation source. However, this invokes various problems because of the interference between the electron beam and the analyzer. The problems have been solved through the optimization of various parameters of the analyzer.

• 한국산업융합학회 논문집
• /
• 제5권2호
• /
• pp.141-146
• /
• 2002

Stereolithography is the best known as rapid prototyping system. It uses the STL format data which is generated from CAD system. In this study, One of the main function of this developed CAM system deals with shape modification which divide a shape into two parts or more. The cross section of a STL part by a z-level is composed with nested or single polygonal closed loop. In order to make RP product, closed loops must fill with triangular facets from SSET and recover sliced triangular facets which is located normal direction to the cross sectional plane. The system is development by using Visuall C++ compiler in the environment of pentium PC. Operating system is Windows NT workstaion from Micro-Soft.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보디스플레이학회 2006년도 6th International Meeting on Information Display
• /
• pp.1189-1192
• /
• 2006

We have demonstrated the novel technique for spacing two flexible substrates in stable by using rigid pillar spacer array and micro-contact printing assembling technique. Specially designed columnar structure generates self-collected adhesive polymer feature results in a good adhesion and a high mechanical stability to the external bending deformations.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.1199-1202
• /
• 2003

In this research, microfabrication technique using localized electrochemical deposition is presented. Electric field is localized near the tip end region by applying ultra short pulses. Platinum tip is used as the counter electrode and copper is deposited on the copper substrate in 0.5 M CuSO$_4$ and 0.5 M H$_2$SO$_4$ electrolyte. The deposition characteristics such as size, shape, and structural density according to pulse duration and applied voltage are investigated. Micro-columns less than 10 $\mu\textrm{m}$ in diameter are fabricated using the presented technique. The process can be potentially used for three dimensional metal structure fabrications with micrometer feature size.