• 한국항공우주학회지
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• 제39권9호
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• pp.848-857
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• 2011

영상센서 기반의 충돌회피 시스템을 구성하기 위해서는 수 픽셀 이내의 낮은 신호대잡음비 환경에서 다수의 표적을 탐지할 수 있는 알고리듬이 필요하다. 이처럼 영상 내에서 희미하게 나타나는 잠재적인 표적과 잡음을 구분하기 위한 방법으로서 연속적인 영상 정보를 효율적으로 처리하는 Track-Before-Detect (TBD) 알고리듬이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 TBD 알고리듬을 확장하여 다수 표적 탐지 요구조건을 만족시키기 위한 두 가지 방식의 기법을 제시하였다. 첫 번째 방식은 동적 계획법과 K-평균 클러스터링 기법에 기반을 두고 있으며 두 번째 방식은 은닉 마르코프 모델에 Sub-Window 기법을 적용하였다. 제안한 방식의 성능 및 차이점은 수치해석 결과를 통해 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.56-63
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• 2016

본 연구에서는 퍼지 RBFNNs과 증분형 주성분 분석법으로 실현된 숫자인식 시스템의 설계를 소개한다. 주성분 분석법은 차원축소를 위해 사용되는 알고리즘으로 학습데이터의 차원 수가 고차원이거나 데이터의 양이 많을 때 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 필요로 한다. 따라서 고차원 데이터의 효율적인 차원축소와 점진적인 학습을 위해 증분형 주성분분석법을 적용하는 방법을 제안한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 구조는 조건부, 결론부, 추론부의 3가지 기능적 모듈로서 구분이 가능하다. 조건부에서는 FCM 클러스터링 알고리즘의 도움으로 실현된 퍼지 클러스터링의 사용으로 입력 공간을 분할한다. 또한 가우시안 함수 대신 FCM(Fuzzy C-Means)클러스터링 알고리즘의 멤버쉽 값을 사용함으로써 입력 데이터의 특성을 좀 더 잘 반영할 수 있도록 개선하였으며, 결론부에서 연결가중치는 상수항에서 일차식과 이차식, 그리고 변형된 이차식과 같은 다항식의 형태로 확장하여 사용한다. 실험 결과는 공인 숫자 데이터인 MNIST 필기체 숫자 데이터를 사용하여 제안된 숫자 인식 시스템의 효율성을 다른 연구와의 비교를 통해 입증한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권3호
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• pp.225-237
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• 2018

대용량 데이터의 발생과 처리가 대중화되면서 대용량 데이터 스트림 처리에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 이 수요에 따라 다양한 대용량 데이터 처리 기술이 개발되고 있다. 한 분야로 주목받고 있는 방식은 슬라이딩 윈도우를 사용한 데이터 스트림 클러스터링이다. 슬라이딩 윈도우를 사용한 데이터 스트림 클러스터링은 윈도우가 이동할 때마다 새로운 클러스터를 생성한다. 기존의 슬라이딩 윈도우 상의 클러스터링 기법은 코어셋(Coreset)을 기반으로 데이터 스트림 클러스터링을 구현하고 있다. 이 연구에서는 코어셋을 활용한 그룹특징을 이용한 알고리즘 내에서 이용하는 클러스터링 알고리즘을 변경하였다. 그리고 이를 통해 제안 알고리즘과 기존 알고리즘의 파라미터 값 변화에 따른 성능 비교 실험을 진행하였다. 개선된 사항에 대해 논하여 두 알고리즘을 비교하고 실험자에게 파라미터에 따른 이용 방향을 제시한다.

• 대한전기학회논문지
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• 제45권1호
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• pp.1-8
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• 1996

Recently, much attention has been paid to problems which is concerned with voltage instability phenomena and much works on these phenomena have been made. In this paper, by substituting d $P_{k}$ d $e_{k}$ ( $v^{\rarw}$= e +j f) for $P_{k}$ in conventional load flow, direct method for finging the limit of voltage stability is proposed. Here, by using the fact that taylor se- ries expansion in .DELTA. $P_{k}$ and .DELTA. $Q_{k}$ is terminated at the second-order terms, constraint equation (d $P_{k}$ d $e_{k}$ =0) and power flow equations are formulated with new variables .DSLTA. e and .DELTA.f, so partial differentiations for constraint equation are precisely calculated. The fact that iteratively calculated equations are reformulated with new variables .DELTA.e and .DELTA.f means that limit of voltage stability can be traced precisely through recalculation of jacobian matrix at e+.DELTA.e and f+.DELTA.f state. Then, during iterative process divergence may be avoid. Also, as elements of Hessian mat rix are constant, its computations are required only once during iterative process. Results of application of the proposed method to sample systems are presented. (author). 13 refs., 11 figs., 4 tab.

• 전기학회논문지
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• 제66권12호
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• pp.1759-1771
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• 2017

In this paper, an improved continuous integral variable structure systems(ICIVSS) with the prescribed control performance is designed for simple regulation controls of uncertain general linear systems. An integral sliding surface with an integral state having a special initial condition is adopted for removing the reaching phase and predetermining the ideal sliding trajectory from a given initial state to the origin in the state space. The ideal sliding dynamics of the integral sliding surface is analytically obtained and the solution of the ideal sliding dynamics can predetermine the ideal sliding trajectory(integral sliding surface) from the given initial state to the origin. Provided that the value of the integral sliding surface is bounded by certain value by means of the continuous input, the norm of the state error to the ideal sliding trajectory is analyzed and obtained in Theorem 1. A corresponding discontinuous control input with the exponential stability is proposed to generate the perfect sliding mode on the every point of the pre-selected sliding surface. For practical applications, the discontinuity of the VSS control input is approximated to be continuous based on the proposed modified fixed boundary layer method. The bounded stability by the continuous input is investigated in Theorem 3. With combining the results of Theorem 1 and Theorem 3, as the prescribed control performance, the pre specification on the error to the ideal sliding trajectory is possible by means of the boundary layer continuous input with the integral sliding surface. The suggested algorithm with the continuous input can provide the effective method to increase the control accuracy within the boundary layer by means of the increase of the $G_1$ gain. Through an illustrative design example and simulation study, the usefulness of the main results is verified.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권4호
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• pp.414-428
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• 2004

여러 휴대용 이동통신 장비들은 점점 상업적으로 성공하고 있으며, 이동중의 사용자들에게 유용한 서비스를 제공한다. 인터넷의 확장에 따라 이동통신장비들은 텍스트나 멀티미디어 데이타등과 같은 다양한 형태의 데이타를 요구하게 된다. 요구하는 데이타의 형태나 사용자의 등급에 따라서 데이타 서비스에 대한 처리 또한 달라져야 한다. 무선네트워크 상에서 서비스 차별화의 구현은 매우 어려운데, 그 이유는 무선장비 자체의 이동성과 무선채널의 충돌 때문이다. 무선채널의 충돌은 Binary Exponential Backoff(BEB) 알고리즘을 사용하여 해결할 수 있다. 우리는 금, 은, 동으로 명명된 세 가지 종류의 데이타의 흐름을 지원할 수 있는 backoff 알고리즘의 수정에 대하여 논한다. 예를 들어, 금급 데이타 흐름은 가장 높은 우선순위를 가지고 있어 요구되는 목표대역을 만족시켜야 하고, 은급 데이타흐름은 동급에 비하여 충분히 많은 양의 대역폭을 제공하도록 해야 한다. Ad Hoc 네트워크에서 사용되는 두개의 트랜스포트 프로토콜인 UDP와 TCP의 병행 사용은 backoff 알고리즘의 수정을 매우 어렵게 한다. UDP와 TCP의 서로 다른 특성 때문에 이를 해결하기 위해 각각의 프로토콜에 서로 다른 형태의 수정된 backoff 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘이 트랜스포트 프로토콜의 형태에 관계없이 서로 다른 급의 데이터 흐름간의 서비스를 차별화 시킴을 모의실험을 통하여 보였다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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• pp.367-369
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• 2002

We have designed ramp profile excitation pulse based on the Shinnar-Le Roux (SLR) algorithm. The algorithm provides many advantages to pulse designers. The first advantage is the freedom of deciding the amplitudes, frequencies, and ripple sizes of stopband, passband, and transition band of pulse profile. The second advantage is the freedom of deciding the pulse phase, more specifically, minimum phase, linear phase, maximum phase, and any phase between them. The minimum phase pulse is the best choice in the case of 3D TOF, because it minimizes the echo time, which implies the best image quality in the same MR examination condition. In addition, the half echo technique is slightly modified in our case. In general, using the half echo technique means that the acquired data size is half and the rest part can be filled with complex conjugate of acquired data. But in our case, the echo center is just shifted to left, which implies the reduction of echo time, and the acquired data size is the same as the one without using the half echo technique. In this case, the increase of right part of data leads to improvement of the resolution and the decrease of left part of data leads to decrease of signal to noise ratio. Since in the case of 3D TOF, the signal to noise ratio is sufficiently high and the resolution is more important than signal to noise ratio, the proposed method appears to be significantly affective and gives rise to the improved high resolution angiograms.

• 전기학회논문지
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• 제60권3호
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• pp.639-647
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• 2011

In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제26권4호
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• pp.231-241
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• 2005

New methods to register multiple hemispheric slices of the postmortem brain to anatomically corresponding in-vivo MRI slices within a 3D volumetric MRI are presented. Gel-embedding and fiducial markers are used to reduce geometrical distortions in the postmortem brain volume. The registration algorithm relies on a recursive extraction of warped MRI slices from the reference MRI volume using a modified non-linear polynomial transformation until matching slices are found. Eight different voxel similarity measures are tested to get the best co-registration cost and the results show that combination of two different similarity measures shows the best performance. After validating the implementation and approach through simulation studies, the presented methods are applied to real data. The results demonstrate the feasibility and practicability of the presented co­registration methods, thus providing a means of MR signal analysis and histological examination of tissue lesions via co­registered images of postmortem brain slices and their corresponding MRI sections. With this approach, it is possible to investigate the pathology of a disease through both routinely acquired MRls and postmortem brain slices, thus improving the understanding of the pathological substrates and their progression.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.3-11
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• 2014

최근 도시는 신규건축, 재건축 및 부분적인 리모델링 등 다양한 형태로 변화하고 있으며, 이에 따라 수치지도 또한 최신성 및 정확도를 유지할 수 있도록 지속적인 수정 및 갱신을 통해 사용자들에게 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 일반적으로 수치지도 수정 및 갱신 방법으로는 항공사진 혹은 준공도면을 이용하고 있으나, 항공사진은 촬영주기제한 및 경제성 측면에서 국소 지역에 대한 수시 갱신이 어렵고 준공도면의 경우 품질 확보의 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 빠르게 변하는 도심지의 건물 개발 현황을 수치지도상의 건물 정보에 신속하게 반영하기 위해 지상라이다로부터 추출한 건물 footprint 자료를 이용하는 방법론을 제안하였다. 우선 지상라이다로부터 취득된 전체 건물의 포인트 클라우드 자료로부터 대표 옆면을 추출하고, 2차원 영상으로 투영한다. 투영된 포인트 클라우드 자료로부터 footprint를 추출하고, 추출된 footprint와 수치지도 상의 건물 footprint 간의 정합을 위해 2D Affine 모델을 사용하였다. 2D Affine 파라미터의 추정에는 두 footprint 자료로부터 취득된 무게중심을 사용하였으며, 무작위로 추출된 무게중심 간의 매칭을 위해 수정된 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 제시하였다. 다양한 조건하에서 수행된 실험결과 제안된 알고리즘을 적용할 경우, 지상라이다로부터 추출된 건물데이터를 활용하여 효율적인 수치지형도의 갱신이 가능함을 확인할 수 있었다.