• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권5호
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• pp.897-902
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• 2002

소프트웨어 기술의 급속한 발전으로 컴포넌트 개발방법론은 많이 연구되었으나 컴포넌트의 품질을 구매자 관점에서 종합적이고 체계적으로 비교 및 평가하는 선정기법에 대한 연구가 미약한 상황이다. 지금까지 대부분의 컴포넌트 품질평가 방법은 객체지향의 척도를 기반으로 한 개발자 관점의 평가 방법이었으나 본 논문에서는 구매자 관점에서 최적의 상용컴포넌트를 선정하기 위한 기법으로 MCDM(Multiple Criteria Decision Making)기법을 활용한 4단계 선정 절차와 평가기준을 제시하였다. 상용컴포넌트의 품질은 국제표준(IS0/IEC 9126)에서 규정하고 있는 6가지 중요한 품질 특성 중에서 기능성, 효율성, 사용성을 고려하였으며 현재 인터넷상에서 판매하고 있는 상용 EJB 컴포넌트들에 대한 실증적 분석을 통하여 본 논문에서 제시한 상용컴포넌트 선정기법이 최적의 상용컴포넌트를 선택하는데 적용 가능한 것임을 보여준다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제26권6호
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• pp.1092-1098
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• 2002

This paper discusses the composition of the theory of reinforcement teaming, which is applied in real-time teaming, and evolutionary strategy, which proves its the superiority in the finding of the optimal solution at the off-line teaming method. The individuals are reduced in order to team the evolutionary strategy in real-time, and new method that guarantee the convergence of evolutionary mutations are proposed. It is possible to control the control object varied as time changes. As the state value of the control object is generated, applied evolutionary strategy each sampling time because of the teaming process of an estimation, selection, mutation in real-time. These algorithms can be applied, the people who do not have knowledge about the technical tuning of dynamic systems could design the controller or problems in which the characteristics of the system dynamics are slightly varied as time changes. In the future, studies are needed on the proof of the theory through experiments and the characteristic considerations of the robustness against the outside disturbances.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권6호
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• pp.114-123
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• 2003

본 논문에서는 다각형 기반 윤곽선 부호화를 위한 새로운 정점 선택 기법을 제안한다. 객체의 모양을 효율적으로 표현하기 위해서 정점 선택 과정에서 기존의 최대 거리 척도뿐만 아니라 곡률 정보를 이용한다. 제안된 기법은 두 단계 과정으로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 곡률이 큰 윤곽선 화소들을 CSS (curvature scale space)를 이용하여 키 정점(key vortices)으로 선택한다. 이 점들은 객체의 윤곽선을 여러 개의 부분 윤곽선(contour segment)들로 나누며, 각 부분 윤곽선은 양 끝점이 인접한 두 개의 키 정점인 하나의 열린 윤곽선으로 독립적으로 처리된다. 두 번째 단계에서는 각각의 부분 윤곽선에서 주어진 허용 오차(D/sub max//sup */)를 만족하면서 최소 개수의 정점을 선택하기 위해 순차적 정점 선택 기법을 이용하여 정점을 선택한다. 그리고 선택된 정점들은 오차 영역 면에서 최적의 위치를 찾기 위해 동적 프로그래밍(DP : dynamic programming) 기법을 사용하여 조정된다. 제안된 기법과 기존의 기법들의 근사 성능을 비교하기 위해 실험 결과를 제시한다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제4권1호
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• pp.1-9
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• 2001

This paper describes a procedure extracting feature vector of a target cell more precisely in the case of identifying specified cell. The classification of object type is based on feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, perimeter, width and height of the object So, the feature vector plays very important role in classifying objects. Because the feature vectors is affected by noises and holes, it is necessary to remove noises contaminated in original image to get feature vector extraction exactly. In this paper, we propose the following method to do to get feature vector extraction exactly. First, by Otsu's optimal threshold selection method and morphological filters such as cleaning, filling and opening filters, we separate objects from background an get rid of isolated particles. After the labeling step by 4-adjacent neighborhood, the labeled image is filtered by the area filter. From this area-filtered image, feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, the perimeter based on chain code and the width and height based on rotation matrix are extracted. To prove the effectiveness, the proposed method is applied for yeast Zygosaccharomyces rouxn. It is also shown that the experimental results from the proposed method is more efficient in measuring feature vectors than from only Otsu's optimal threshold detection method.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.105-109
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• 2001

This paper discuss the real-time self-tuning learning control based on evolutionary computation, which proves its the superiority in the finding of the optimal solution at the off-line learning method. The individuals are reduced in order to learn the evolutionary strategy in real-time, and new method that guarantee the convergence of evolutionary mutations are proposed. It possible to control the control object varied as time changes. As the state value of the control object is generated, applied evolutionary strategy each sampling time because the learning process of an estimation, selection, mutation in real-time. These algorithms can be applied, the people who do not have knowledge about the technical tuning of dynamic systems could design the controller or problems in which the characteristics of the system dynamics are slightly varied as time changes.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권9호
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• pp.1463-1468
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• 2003

This paper presented the real-time self-tuning learning control based on evolutionary computation, which proves its superiority in finding of the optimal solution at the off-line learning method. The individuals of the populations are reduced in order to learn the evolutionary strategy in real-time, and new method that guarantee the convergence of evolutionary mutations is proposed. It is possible to control the control object slightly varied as time changes. As the state value of the control object is generated, evolutionary strategy is applied each sampling time because the learning process of an estimation, selection, mutation is done in real-time. These algorithms can be applied; the people who do not have knowledge about the technical tuning of dynamic systems could design the controller or problems in which the characteristics of the system dynamics are slightly varied as time changes.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.106-118
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• 2019

최근 들어 인공 지능을 이용한 영상 객체 인식에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그 연장선상에서 도로 유지 및 관리 분야에도 관련 연구의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다. 그 중에서도 특히 도로 노면 파손 객체 인식 (Object Detection) 을 위한 인공 지능모델이 지속적으로 개발되고 있다. 이러한 객체 인식 알고리즘을 개발하려면 우선적으로 특징지도를 생성하는 Backbone Network가 반드시 필요한데, 본 논문에서는 이를 선정하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 6,000여 장의 도로 노면 파손 영상 데이터를 확보하고, 근래에 많이 사용되는 4종류의 심층 신경망을 활용하여 성능을 비교한다. 3가지의 성능 평가 방법을 적용하여 심층 신경망의 특징을 분석하고 최적의 심층 신경망을 결정한다. 또한 하이퍼 파라미터의 최적 조율을 통해 성능을 향상시키고, 최종적으로 도로 노면 파손 영상 분류를 위하여 85.9%의 정확도로 수행이 가능한 경량화된 Backbone Network용 심층 신경망을 제안한다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2003년도 학술발표논문집
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• pp.99-102
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• 2003

The purpose of this study is the making of standard which is optimal region selection for the creation of the naturally favorable waterfront area. We surveyed data of twenty two site in Korea where are managed KARICO(Korea Rural Infrastructure Corporation). Three different evaluation methods, simple score give method, subjective evaluation method, and check-list method were used. We were divided into "the highest priority area in consolidation rank", "the priority area in consolidation rank", the other area in consolidation rank". Thus, the object areas for consolidation of environment friendly canals will be chosen as in an objective manner and they will be good use of the long-term plan for consolidation of environment friendly canals.

• 대한전기학회논문지
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• 제34권5호
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• pp.193-200
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• 1985

Increased attention has been given in recent years to the use of pumped hydrostorage plant to meet the requirements for peak generation and bottom pumping. Once a pumped hydrostorage plant is installed, its economic operation as an integral component of a steam generating system requires the selection of a pumping and generating schedule which will result in the most effective use of the hydro generating capacity. The general object of coordination of pumped hydrostorage plants with electric power system is the minimization of the overall procduction cost and the maximization of generation reserves. This paper presents a method for the optimal scheduling of pumped hydrostorage plant and a computer program which determines weekly operating schedules for a pumped hydrostorage plant by dynamic programming method.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.200-204
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• 2008

본 논문에서는 지능형 무인 운송 시스템의 위치 인식 문제를 풀기 위한 방법으로, 실외 환경에서 보이는 건물 혹은 건물 입구의 상대적 위치와 자세 추정이 가능한 파티클 필터 기반 3 차원 물체 인식 방법을 제안한다. 제안하는 파티클 필터에 기반한 인식 시스템은 다양한 인식 증거들을 연속 영상에서 융합 및 모델 매칭을 함으로써 강인한 3 차원 물체 인식 및 자세 추정이 가능하다. 제안하는 방법은, 적합한 인식 증거들을 수집/선택하고, 다양한 인식 증거들로 부터 나타나는 인식 대상의 자세를 3 차원 공간상의 확률적인 파티클로 표현하며, 파티클 필터링을 통하여 연속 영상 상의 다양한 인식 증거들을 융합하는 것을 특징으로 한다. 스테레오 카메라를 이용한 실험을 통하여, 제안하는 방법이 실외 건물의 기하학적 특정을 인식 증거로 활용한 효율적인 3 차원 인식 및 자세 추정을 수행하는 것은 보여준다.