• 전자공학회논문지C
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• 제36C권6호
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• pp.44-51
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• 1999

HMM-Net은 은닉 마르코프 모델(HMM)의 계산과정을 신경망 구조로 구현한 것으로, HMM이 갖고 있는 시계열 모델링 능력과 신경망이 갖고 있는 우수한 변별력을 결합한 것이다. HMM-Net 분류기를 학습하는 방법으로는 HMM의 학습에 이용되는 最尤法(ML)과 신경망 학습의 最小二乘誤差法(MMSE)를 적용할 수 있다. 이들 중 ML이 MMSE보다 안정된 학습을 보장하는 반면 초기 학습조건을 적절하게 설정하였을 경우에는 MMSE가 ML보다 우수하다고 알려져 있다[3]. 따라서 이 논문에서는 먼저 ML을 이용하여 초기학습을 수행한 다음 보다 학습성능이 우수한 MMSE로 바꾸어 최적 또는 준최적으로 학습하는 하이브리드 학습법(ML/MMSE)을 제안한다. 실험용 시계열 패턴으로 /0/부터 /9/까지의 고립 숫자음을 이용하여 실험한 결과, 제안한 방법이 학습특성 및 인식률면에서 ML이나 MMSE만을 이용하는 기존의 방법보다 우수하였음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.482-484
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• 2019

Learning and analyzing 3D point clouds with deep networks is challenging due to the limited and irregularity of the data. In this paper, we present a data-driven point cloud augmentation technique. The key idea is to learn multilevel features per point and to reconstruct to a similar point set. Our network is applied to a projection loss function that encourages the predicted points to remain on the geometric shapes with a particular target. We conduct various experiments using ShapeNet part data to evaluate our method and demonstrate its possibility. Results show that our generated points have a similar shape and are located closer to the object.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1350-1352
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• 1995

This paper discribed the characteristic of I-t cross-over-point between current limited-fuse and explusion fuse(Bay-O-Net Fuse) and fuse protection in pad-mounted transformer that was generated internal faults and the short circuit of secondary side(load side). In the I-t cross-over-point, current limited fuse was melted when transient recovery voltage was raised rapidly.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.240-257
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• 2001

인터넷을 활용하여 교육의 과제를 해결하고자 하는 많은 노력들이 성공하지 못한 주요 원인은 교육적 활용과 관련한 인터넷의 특성에 대해 이해하지 못한 채 전통적인 교육의 틀 안에서 인터넷의 기술적인 측면만을 강조한데서 찾을 수 있다. 이에 본 연구는 인터넷을 활용한 과제중심학습(NetPBL) 방법에 초점을 두고 그 활용의 필요와 중요성을 살펴보고, 실제 활용 과정에서 참고할 수 있는 교수 학습 방안들을 제시하였다. NetPBL은 편지 친구 사귀기, 전문가의 조언 제공, 자료 활용, 협동학습 활동, 자료 출판, 조사 및 결과 분석, 협동 문제 해결, 시뮬레이션, 사회 활동 등과 같은 형태로 이루어 질 수 있다. 연구 결과, 그와 같은 NetPBL의 다양성은 새로운 교육 패러다임이 추구하는 문제 중심, 상황 중심 그리고 학생 중심의 학습 환경을 구현할 수 있는 잠재력을 지니며, 교육 매체로서의 인터넷이 제공하는 온라인 정보 공유 및 활용, 인적 자원 활용, 정보 교환 및 학습 공동체 형성, 분석 도구 및 자료 활용, 정보의 생산 및 공개 등과 같은 여러 가지 형태의 활동들이 이루어지도록 한다는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 NetPBL의 활용에 대한 안내 자료가 부족하다는 현실적인 문제를 고려하여 거시적인 수준과 미시적인 수준에서의 NetPBL 활용 방안들을 제시하였다. 거시적인 수준에서는 NetPBL 활용을 '기획', '준비', '실행', '결과 정리 및 발표' 등과 같은 4가지 단계로 구분하고, 각 단계별 세부 활동들을 제시하였다. 한편 미시적인 수준에서는 NetPBL의 특성을 고려하여 자기주도학습과 협동학습의 구현을 위한 방안들을 학습 환경 설계와 지원 방안의 측면에서 논하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권5호
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• pp.301-309
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• 2021

본 연구에서는 시계열 순서의 의미가 희석될 수 있는 기존의 U-net 기반 딥러닝 강우예측 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해서 데이터의 연속성을 고려한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델을 적용하고, RainNet 모델 및 외삽 기반의 이류모델을 이용하여 예측정확도 개선 정도를 평가하였다. 또한 신경망 기반 모델 학습과정에서의 불확실성을 개선하기 위해 단일 모델뿐만 아니라 10개의 앙상블 모델로 학습을 수행하였다. 학습된 신경망 강우예측모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 특히, 앙상블 ConvLSTM2D U-Net이 타 예측모델에 비해 높은 CSI와 낮은 MAE를 보이며, 상대적으로 정확하게 강우를 예측하였으며, 좁은 오차범위로 안정적인 예측성능을 보여주었다. 다만, 특정 지점만을 대상으로 한 예측성능은 전체 강우 영역에 대한 예측성능에 비해 낮게 나타나, 상세한 영역의 강우예측에 대한 딥러닝 강우예측모델의 한계도 확인하였다. 본 연구를 통해 시간의 변화를 고려하기 위한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조가 예측정확도를 높일 수 있었으나, 여전히 강한 강우영역이나 상세한 강우예측에는 공간 평활로 인한 합성곱 신경망 모델의 한계가 있음을 확인하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제45권3호
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• pp.411-422
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• 2013

A well-designed mesh shape of the cable net is of essential significance to achieve high performance of cable-network antenna reflectors. This paper is concerned with the mesh design problem for such antenna reflector structure. Two new methods for creating the topological forms of the cable net are first presented. Among those, the cyclosymmetry method is useful to generate different polygon-faceted meshes, while the topological mapping method is suitable for acquiring triangle-faceted meshes with different mesh grid densities. Then, the desired spatial paraboloidal mesh geometrical configuration in the state of static equilibrium is formed by applying a simple mesh generation approach based on the force density method. The main contribution of this study is that a general technical guide for how to create the connectivities between the nodes and members in the cable net is provided from the topological point of view. With the new idea presented in this paper, multitudes of mesh configurations with different net patterns can be sought by a certain rule rather than by empiricism, which consequently gives a valuable technical reference for the mesh design of this type of cable-network structures in the engineering.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.109-115
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• 2012

인문학은 컴퓨터를 이용하는 매체로서는 매우 어려운 분야이다. 그러나 최근에는 많은 분야에서 융복합이 확산되고 있다. 본 논문은 인문학의 대중화를 위하여 IT를 이용한 기술적인 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 인문학에 디지털 스토리텔링을 적용하기 위한 경로를 페트리넷으로 구현하였다. 이는, 문장이나 작품에서 나타나는 예시를 관련된 질문과 연계하기 위하여 각 구성은 디지털스토리텔링으로 구현하였다, 이러한 스토리텔링은 작가, 시놉시스, 배경, 구성, 감상 포인트, 독자의 리뷰로 구성되었다. 또한 본 연구는 이러한 문학적 데이터 경로 분석을 위하여 페트리넷을 이용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.147-153
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• 2018

In this paper, we propose an efficient WBC 14-Diff classification which performs using the WBC-ResNet-152, a type of CNN model. The main point of view is to use Super-pixel for the segmentation of the image of WBC, and to use ResNet for the classification of WBC. A total of 136,164 blood image samples (224x224) were grouped for image segmentation, training, training verification, and final test performance analysis. Image segmentation using super-pixels have different number of images for each classes, so weighted average was applied and therefore image segmentation error was low at 7.23%. Using the training data-set for training 50 times, and using soft-max classifier, TPR average of 80.3% for the training set of 8,827 images was achieved. Based on this, using verification data-set of 21,437 images, 14-Diff classification TPR average of normal WBCs were at 93.4% and TPR average of abnormal WBCs were at 83.3%. The result and methodology of this research demonstrates the usefulness of artificial intelligence technology in the blood cell image classification field. WBC-ResNet-152 based morphology approach is shown to be meaningful and worthwhile method. And based on stored medical data, in-depth diagnosis and early detection of curable diseases is expected to improve the quality of treatment.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.133-139
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• 2021

현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권1호
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• pp.50-55
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• 2010

Gait initiation is a transitional process from the balanced upright standing to the beginning of steady-state walking. Dysbalanced gait initiation often causes stroke patients to fall. The net center of pressure, measured by two triaxial force plates from twenty healthy subjects and two stroke patients, was investigated to assess asymmetry of gait initiation in hemiparetic subjects. The time interval and distance of the net center of pressure(CoP) moved from the initiation point to the toe off(S1) and from the toe off to the initial contact(S2) were calculated during gait initiation of normal and stroke patients. When the patient with right hemiplegia(A) initiated his gait with right foot, the time interval and the distance of the net CoP in S1 and S2 were smaller than that of normal subjects' values. However, he initiated the gait with left foot(unaffected side) the time interval and the distance of net CoP in S1 were larger than normative values. Differently, the patient with left hemiplegia(B) has shown that larger time interval and distance in S1 and smaller time interval and distance in S2 in both sides. His asymmetry(with which side the gait initiated) was not significant. It is too early to conclude that these results could be general characteristics of the stroke patients because the variations were large and moreover, the level of motor recovery of the patients was different. However, it is expected that these trials could help to set up the strategy of the therapy for the rehabilitation or prevention of fall in stroke patients.