• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.148-162
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• 2023

Classification systems can significantly assist the medical sector by allowing for the precise and quick diagnosis of diseases. As a result, both doctors and patients will save time. A possible way for identifying risk variables is to use machine learning algorithms. Non-surgical technologies, such as machine learning, are trustworthy and effective in categorizing healthy and heart-disease patients, and they save time and effort. The goal of this study is to create a medical intelligent decision support system based on machine learning for the diagnosis of heart disease. We have used a mixed feature creation (MFC) technique to generate new features from the UCI Cleveland Cardiology dataset. We select the most suitable features by using Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Recursive Feature Elimination with Random Forest feature selection (RFE-RF) and the best features of both LASSO RFE-RF (BLR) techniques. Cross-validated and grid-search methods are used to optimize the parameters of the estimator used in applying these algorithms. and classifier performance assessment metrics including classification accuracy, specificity, sensitivity, precision, and F1-Score, of each classification model, along with execution time and RMSE the results are presented independently for comparison. Our proposed work finds the best potential outcome across all available prediction models and improves the system's performance, allowing physicians to diagnose heart patients more accurately.

• 한국가스학회지
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• 제27권1호
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• pp.48-56
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• 2023

현재 국내 수소자동차충전소의 수소압축장치는 사업자의 자체 안전관리규정에 의한 유지관리가 되고 있으나 이는 기술기준이나 공학적 근거에 의한 것이 아니어서 신뢰성에 기반한 수소압축장치 유지관리 기준 수립이 필요하다. 본 고에서는 한국가스기술공사의 수소자동차충전소에서 운영하는 수소압축장치를 대상으로 ISO 14224 표준에 따른 수소압축기 분류체계를 검토하여 9단계의 분류체계를 확립하였고, 이에 대한 FMEA를 실시하여 SAE JA1011 및 SAE JA1012에 규정된 신뢰성중심 유지관리(RCM) 전략을 수립하였다. 수소압축장치 유지관리 분류체계 확립 및 전략수립 결과가 운영중 압축장치 성능검증기준 개발을 위한 기초자료 및 수소압축장치 유지관리기준 수립에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.83-92
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• 2009

본 논문에서는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하기 위해 컬러 분산 에너지를 이용하는 확장 스네이크 알고리즘을 제안한다. 기존 스네이크 알고리즘은 영상 내에 존재하는 다양한 에너지들을 정의하여 영상을 관심 객체와 배경으로 분할한다. 스네이크의 성능은 구성하는 에너지의 특성에 따라 주로 좌우된다. 능동 윤곽선 모델인 일반적인 스네이크 알고리즘은 적용이 쉽고 분석이 용이한 영상의 밝기 정보를 주요 에너지로 사용한다. 그러나 영상밝기의 미분연산이나 에지검출과 관련된 에너지는 잡음에 민감하고 배경이 복잡해지면 성능이 좋지 않은 단점을 가지고 있다. 제안하는 알고리즘은 분할 영역의 컬러 분산을 스네이크의 영상 에너지에 추가함으로써 복잡한 배경에서도 관심객체를 효율적으로 분할한다. 제안하는 확장 스네이크 알고리즘의 성능을 단순한 배경과 복잡한 배경을 갖는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하는 다양한 실험을 통해서 입증하였다. 그 결과 정확도 면에서 약 12.42 %의 향상된 성능을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.353-359
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• 2006

지금까지 루프검지기의 성능 평가는 영상프레임분석 방법을 이용하고 있다. 그러나, 영상프레임분석은 자료 분석에 소요되는 비용과 소요 시간이 분석대상의 수에 비례하여 증가되며 인력식으로 운영되므로 분석자의 주관의 개입과 분석자의 피로도 상승에 따른 정확도 감소 등 객관성 확보에 상당한 문제를 드러내고 있다. 또한, 이 방법은 시험 대상 장비보다 정확도가 떨어질 수 있어 기준값으로 사용되기에는 문제가 있다. 따라서, 영상프레임분석 방법을 대체하여 수집 교통자료를 실시간으로 그리고 객관적이고 더 정확하게 분석할 수 있는 이동식 기준장비 개발이 요구된다. 본 연구에서는 영상프레임분석 방법을 대체하고 수집된 교통자료를 실시간으로 분석할 수 있는 방안으로서 테이프스위치 검지기를 이용한 교통량, 속도, 점유율 측정 시스템을 개발하여 시스템의 신뢰도 및 현장 적용 여부를 검토하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.135-142
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• 2023

생활 폐기물 쓰레기는 기후 변화, 자원 부족, 환경 오염을 불러오는 대표적인 문제로서, 이러한 문제를 해결하기 위해 지능적으로 쓰레기를 분류하는 방식을 연구하였고, 전통적인 분류 알고리즘부터 기계학습, 신경망에 이르기까지 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나, 다양한 환경과 조건에서 쓰레기를 분류하기에는 여전히 데이터셋이 부족하고, 신경망 네트워크 구성 복잡도가 증가하며, 성능 측면에서도 실생활에 적용하기에 아직 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 신속한 분류와 정확도 향상을 위해 i-YOLOX를 제안하고, 네트워크 매개변수, 검출속도, 정확도 등을 평가한다. 이를 위해 17개의 폐기물 범주를 포함하는 10,000개의 가정용 쓰레기 대상 샘플로 데이터 세트를 구성하고, YOLOX 구조에 Involution 채널 컨볼루션 연산자와 CBAM(Convolution Branch Attention Module)을 도입하여 i-YOLOX를 구성하고, 기존의 YOLO 구조와 성능을 비교한다. 실험 결과 복잡한 장면에서 쓰레기 객체 검출 속도와 정확도가 기존의 신경망에 비해 향상되어, 제안한 i-YOLOX 구조가 생활 폐기물 다중 객체 검출과 분류에 효과적임을 확인하였다.

• 한국국방기술학회 논문지
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• 제5권3호
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• pp.1-7
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• 2023

최근 국방 분야에서는 인공지능 기술을 접목하기 위해 데이터센터를 구축하여 데이터를 모으려 한다. 무기체계 훈련 데이터는 인공지능 모델의 입력 데이터로 사용되어 훈련 성과를 극대화하고 군 전략을 발전시킬 수 있는 양질의 데이터로 사용될 수 있다. 하지만 훈련 데이터에는 그 장비를 운용했던 인원의 이름과 군번 등의 개인적인 정보와 무기체계의 특징을 알 수 있는 훈련 기록들을 담고 있다. 이런 데이터가 적군에게 넘어간다면 무기체계의 제원 및 성능뿐만 아니라 운용자별 숙련도도 노출될 수 있다. 본 논문에서는 교육훈련 데이터 보안을 위해 가명처리 방법론을 제안하고 관련 법령의 개정 방향도 제언한다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.279-286
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• 2012

최근 범용소프트제어기 설계는 원자력발전소의 첨단주제어실에 적용되고 있다. 범용소프트제어기는 고집적 주제어실에서 비안전 기기뿐만이 아니라 안전기기를 제어할 수 있는 소프트웨어 기반의 수동제어 수단이다. 따라서 범용소프트제어기는 신형 주제어실의 단일 워크스테이션 구현을 위한 필수적인 설계특성을 갖고 있다. 전통적인 주제어실은 컴퓨터 기반으로 하는 통합 운전원 인터페이스 체계로 대체되고 있다. 범용소프트제어기의 오작동신호 발생 가능성을 줄이기 위해 어떠한 기기의 조작을 위해서는 2단계의 구분된 운전원 조작을 요구하는 설계를 고려하였다. 범용소프트제어기 오작동 가능성은 매우 낮기 때문에 범용소프트제어기 그자체로 발전소의 트립 가능성을 증가시키지는 않는다. 범용소프트제어기는 원자력발전소의 계측제어분야/인간연계 분야의 혁신을 대표한다. 범용소프트제어기는 인간연계를 기반으로 하는 단일 표시장치에 다양한 디비젼의 제어와 표시기를 통합하고 있다. 범용소프트제어기의 고장으로부터 안전기능 수행의 영향을 막기 위해 안전기기 및 기능에는 공학적 안전설비 신호가 적용된다. 또한 안전등급 수동스위치는 범용소프트제어기의 신호보다 우선한다. 그러므로 범용소프트제어기의 오작동 신호는 안전관련 스위치로부터의 제어신호에 의해 차단되어질 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.496-508
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• 2017

본 논문은 전역적 대비를 보존하는 동시에 경계 정보를 정확히 보존할 수 있는 혼합 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 제안한다. 우선, 넓은 동적 영역 (High Dynamic Rangae: HDR) 영상을 낮은 동적 영역 (Low Dynamic Range: LDR) 디스플레이에 적합하게 압축하기 위해 인간의 시각 시스템 (Human Visual System: HVS)에 기반한 임계 값 대 밝기 값 (Threshold vs. Intensity: TVI) 함수와 영상의 대비를 사용하였으며 이에 따라 영상의 전역적인 대비를 보존할 수 있었다. 또한, 가이디드 영상 필터링 (Guided Image Filtering: GIF)을 이용하여 검출된 경계 정보와 변화감지역 (Just Noticeable Difference: JND) 모델의 공간적 마스킹을 이용하여 검출된 경계 정보를 결합함으로써 영상의 경계를 보존하고 출력 영상의 인지적 화질을 향상시켰다. 기존에 TMO들은 크게 전역적 톤 매핑 (Global Tone Mapping: GTM)과 지역적 톤 매핑 (Local Tone Mapping: LTM)으로 분류되었다. GTM은 전역적인 대비를 보존하며 구현이 단순해 실행시간이 빠르다는 장점이 있지만 영상의 경계 정보가 손실되며 지역적 대비를 보존하지 못하는 단점이 있었다. 반면 LTM은 영상의 지역적 대비와 경계 정보를 잘 보존하였지만 경계 영역에서의 헤일로 열화 현상의 발생과 같이 일부 영역이 부자연스럽게 표현되는 경우가 발생하였으며 GTM과 비교하여 높은 계산 복잡도를 가졌다. 따라서 본 논문에서는 GTM과 LTM의 장점을 결합하여 전역적인 대비를 보존하는 동시에 영상의 경계 정보를 보존하는 TMO를 제안하였으며 실험결과를 통해 제안하는 톤 매핑 기법이 인지적 화질 측면에서 성능이 우수한 것으로 확인되었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.108-113
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• 2017

일반적으로 Operator on Board로 불리는 OBCP (On-Board Control Procedure)는 기존 탑재소프트웨어를 변경하지 않으면서 동적으로 지상 또는 온보드에서 명령과 로직이 포함된 특정 프로시저를 로딩, 언로딩 및 실행 할 수 있으며, OBCP를 통해 기존 위성의 제한된 자율성 및 강인성을 증대 시킬 수 있다. 탑재소프트웨어의 OBCP의 핵심은 OBCP 엔진이며, OBCP 엔진은 스크립트 기반의 프로시저를 해석 및 실행 할 수 있는 인터프리터 형태로 구현되어 있으며 내부적으로 가상머신을 가지고 있다. 탑재소프트웨어팀에서는 2010년부터 내부적으로 OBCP에 대해서 계속 연구를 수행하였으며 ERC32 프로세서 기반의 Java KVM, RTCS/C 및 KKOMA와 같은 자체 OBCP 엔진을 개발하였다. 최근에는 ESA OBCP 표준에 대한 연구를 계속 진행하고 있으며 LEON2-FT/AT697F 프로세서 기반에서 Lua와 MicroPython을 이용한 OBCP 엔진 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 현재 가장 활발히 사용되고 있는 오픈소스 기반의 Lua를 탑재소프트웨어의 OBCP 엔진으로 사용하기 위하여 VxWorks 기반의 AT697F 프로세서에서의 설계 및 구현 방법에 대해서 기술하며, 시뮬레이터와 실제 하드웨어의 테스트 결과와 함께 성능 비교 분석을 수행한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.293-307
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• 2004

본 본문에서는 다중 처리기 시스템에서 실시간 태스크를 정적으로 스케줄링하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 태스크는 실행 시간과 마감시간을 지니고, 태스크 사이에는 선행 관계가 존재하며 이러한 사항을 태스크 그래프로 표현한다. 본 논문에서는 스케줄링을 위해 사용하는 처리기의 개수를 줄이면서 태스크들의 마감시간 지연의 총합을 최소화하는 스케줄을 생성하는 것에 목적을 둔다. 이 문제는 같은 단위로 측정할 수 없고 또한 서로 상충하는 두 가지 목적을 지닌 것이다. 그렇지만 기존 방법들은 마감시간 지연의 총합만을 최소화하려하거나 두 가지 목적을 하나의 기준으로 결합시킨 후 최적화하고자 한다. 본 논문에서는 두 개의 목적을 독립적으로 고려하며 최적화를 위하여 다목적 유전 알고리즘을 사용한다 태스크 스케줄링 문제에 적합한 문제 표현 전략, 우세 개념에 기초한 선택 연산, 그리고 교차 연산을 제시한다. 그리고 지역 개선 작업을 위해 세 개의 휴리스틱을 제안하였으며 이 것을 통해 유전 알고리즘의 수렴성을 높이고자 하였다. 성능 평가를 위해 기존에 알려진 유전 알고리즘과 4 개의 리스트 스케줄링 알고리즘과 비교한다. 평가 결과를 보면 제안한 기법이 180 개의 임의로 생성한 태스크 그래프 중에서 178 개에 대해 기존 5 개의 알고리즘과 유사하거나 더 나은 스케줄을 생성하였다.