• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.755-763
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• 2018

In this paper, for recognize a night pedestrian from an infrared video, a new method differentiated from the existing feature vector is proposed and experimented. The new approach focuses on the shape feature vector of the structure and shape of the pedestrian image divided by the human body seven split ratio. The pedestrian images are divided into 7 square blocks from the still image of the preprocessing process. And to reduce the dimension, the square block is converted into a mosaic block. The scalar and direction of the shape feature vector is calculated by the brightness and position of the element in the mosaic. For practicality of infrared video system, the proposed method simplifies the data to be processed by reducing the amount of data in the preprocessing in order to continuously batch process the entire system in real time. Through the experiments, we verified the validity of the proposed shape feature vector. In comparison to the existing method, we propose a new shape feature vector generation method as the feature vector for night pedestrian recognition.

• 정보과학회지
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• 제4권1호
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• pp.16-25
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• 1986

데이타 link의 효과적인 이용과 host 컴퓨터의 자원을 공유하기 위해 미니 컴퓨터를 통한 회선 공유, 메시지 concentration 메시지 교환 및 통신 preprocessing 기법 등이 그동안 제시되어 왔다. 본 연구에서는 위에서 열거한 필 요성을 만족시키며 회신의 효율성과 자원 공유를 얻기위해 TTY 모델 ASR 33을 원격 단말장치로 이용해서 동시에 여러대의 TTY를 운영할 수 있게끔 샐운 시스 템 UNIVAC-No.A 데이타 통신 시스템(UNDCS)을 설계해서 그것을 실제로 No.A-840에 설치하였다. 또한, 통신 preprocessor로서 UNDCS는 원격 단말장치 로서 TTY를 사용하나 host컴퓨터인 UNIVAC 1106는 마치 Uniscope 300 디스플 레이 단말장치와 통신을 하고 있는 것처럼 믿게끔 프로그램을 작성하였다. 따라 서 UNDCS 소프트웨어의 중요한 기능은 다음과 같다. \circled1데이타 link로부터 발생 하는 모든 인터럽트의 처리, 메시지의 송수신 및 buffer경영 \circled2메세지 concentration과 메시지 교환 수행 \circled3데이타 동 기형 전송을 하는데 있어서, UNIVAC의 요구에 상응할 수 있게끔 모든 필요한 메시지 format과 line protocol 을 마련함. \circled4EXEC 8의 demand processing을 서어비스 함. 본 논문에서는 이러 한 목적과 메시지 concentration 및 교환, 통신 preprocessing과 서어비스가 어떻 게 달성되었는가를 기술하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.47-50
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• 2000

In this paper, an optimal identification method using Multi-FNN(Fuzzy-Neural Network) is proposed for model ins of nonlinear complex system. In order to control of nonlinear process with complexity and uncertainty of data, proposed model use a HCM clustering algorithm which carry out the input-output data preprocessing function and Genetic Algorithm which carry out optimization of model. The proposed Multi-FNN is based on Yamakawa's FNN and it uses simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rules. HCM clustering method which carry out the data preprocessing function for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNN by means of the divisions of input-output space. Also, the parameters of Multi-FNN model such as apexes of membership function, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. Also, a performance index with a weighting factor is presented to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model, To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace and the numerical data of nonlinear function.

• 전기학회논문지
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• 제56권11호
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• pp.2051-2057
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• 2007

In Oriental medicine, the status of a tongue is the important indicator to diagnose one's health like physiological and clinicopathological changes of inner parts of the body. The method of tongue diagnosis is not only convenient but also non-invasive and widely used in Oriental medicine. However, tongue diagnosis is affected by examination circumstances a lot like a light source, patient's posture and doctor's condition. To develop an automatic tongue diagnosis system for an objective and standardized diagnosis, segmenting a tongue is inevitable but difficult since the colors of a tongue, lips and skin in a mouth are similar. The proposed method includes preprocessing, graph-based over-segmentation, detecting positions with a local minimum over shading, detecting edge with color difference and estimating edge geometry from the probable structure of a tongue, where preprocessing performs down-sampling to reduce computation time, histogram equalization and edge enhancement. A tongue was segmented from a face image with a tongue from a digital tongue diagnosis system by the proposed method. According to three oriental medical doctors' evaluation, it produced the segmented region to include effective information and exclude a non-tongue region. It can be used to make an objective and standardized diagnosis.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.65-74
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• 2022

In natural language processing, commonly used words such as prepositions are referred to as stop-words; they have no inherent meaning and are therefore ignored in indexing and retrieval tasks. The removal of stop-words from Arabic text has a significant impact in terms of reducing the size of a cor- pus text, which leads to an improvement in the effectiveness and performance of Arabic-language processing systems. This study investigated the effectiveness of applying a stop-word lists elimination with normalization as a preprocessing step. The idea was to merge statistical method with the linguistic method to attain the best efficacy, and comparing the effects of this two-pronged approach in reducing corpus size for Ara- bic natural language processing systems. Three stop-word lists were considered: an Arabic Text Lookup Stop-list, Frequency- based Stop-list using Zipf's law, and Combined Stop-list. An experiment was conducted using a selected file from the Arabic Newswire data set. In the experiment, the size of the cor- pus was compared after removing the words contained in each list. The results showed that the best reduction in size was achieved by using the Combined Stop-list with normalization, with a word count reduction of 452930 and a compression rate of 30%.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.531-536
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• 2023

본 논문에서는 차량 내 네트워크에서 즉각적인 공격 탐지를 위해 프레임 피처 삽입이 적용된 슬라이딩 윈도우 기법을 제안한다. 이 방법은 현재 프레임의 공격 여부에 따라 라벨링을 진행하기 때문에 공격 탐지의 실시간성을 보장할 수 있다. 또한 이 방법이 CNN 연산에서 현재 프레임에 대한 가중치를 주어 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통해 확인하였다. 제안하는 모델은 경량화된 LeNet-5 구조 기반으로 설계되었으며 DoS 공격 탐지 성능에서 100%를 달성하였다. 또한 기존 연구의 모델들과 복잡성을 비교했을 때 제안하는 모델이 ECU와 같이 리소스가 제한된 장치에 더 적합함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.6274-6281
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• 2015

무선통신기반 열차제어시스템은 차상과 지상과의 양방향 무선통신을 기반으로 실시간 열차간격제어가 가능하므로 운전시격 단축 효과가 있으며 궤도회로를 사용하지 않기 때문에 설비투자를 절감 할 수 있다. 무선통신기반 열차제어시스템에서 가장 중요한 부분인 자동열차방호(ATP: Automatic Train Protection)는 실시간 열차위치 추적을 기반으로 선행열차와 후행열차간의 안전한 간격제어를 수행한다. 본 논문은 도시철도용 무선통신기반 열차제어시스템의 열차간격제어를 위한 전체적인 ATP 열차간격제어 알고리즘과 ATP의 처리속도 향상을 위해 전처리 기반 속도프로파일 계산 알고리즘을 제안한다. 제안된 속도프로파일 계산 알고리즘은 사전에 선로와 열차의 영구속도제한에 해당하는 프로파일을 미리 계산하여 가장제한적인 속도프로파일로 활용한다. 만약 운행 중 특정 노선 구간에 임시속도제한이 발생하는 경우 미리 계산된 영구속도프로파일에 임시속도제한을 반영하여 해당 구간의 속도프로파일을 업데이트함으로써 계산효율을 높일 수 있다. 제안된 속도프로파일 계산 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시간복잡도 O-notation으로 분석하였으며 그 결과 기존에 비해 시간 복잡도를 개선할 수 있음을 확인하였다. 또한 ATP 열차간격제어 검증을 위해 열차간격제어 시뮬레이터를 제작하였으며 실험결과를 통해 다양한 운영상황에서 안전한 열차간격제어가 이루어지고 있음을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.141-146
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• 2008

최근 유비쿼터스 환경에서의 다양한 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 서비스들은 사용자의 컨텍스트를 해석하는 것이 중요하며, 이를 위해 PDA, GPS, 가속도 센서 등 다양한 센서들이 활용되고 있다. 가속도 센서와 같은 저급의 연속적인 데이터를 수집하는 센서는 그 데이터를 직접 활용하는 것이 어려우므로 전처리 하는 것이 중요하다. 하지만 실시간으로 전처리하고 컨텍스트를 통합하는 시스템에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 XMI 을 활용하여 가속도 센서와 생리적 신호 센서 등과 같은 저급의 데이터를 전처리하고 컨텍스트를 통합하는 시스템을 제안한다. XML을 통하여 센서 네트워크의 구조를 정의하고, 각 센서별로 수집되는 데이터와 데이터에 해당하는 컨텍스트의 룰을 정의할 수 있다. 제안하는 시스템은 XML을 통하여 센서 네트워크에 센서를 추가할 때와 컨텍스트의 룰을 수정할 때 소스의 수정을 줄여준다. 그리고 이 시스템을 활용하여 실시간으로 데이터를 모니터링하는 시스템을 구현하여 난해한 데이터의 변화를 그래프로 표현해 데이터의 검증을 도와주며, 실시간으로 전처리의 결과를 확인하여 변화가 가능하고, 다른 외부 서비스나 어플리케이션에 사용자의 컨텍스트의 제공을 용이하게 해준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.138-147
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• 2022

최근 챗봇이 다양한 분야에 적용되어 좋은 성과를 보이면서 쇼핑몰 상품 추천 서비스에도 챗봇을 활용하려는 시도가 많은 이커머스 플랫폼에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자와 시스템간의 대화와 패션 이미지 정보에 기반해 사용자가 원하는 패션을 추천하는 챗봇 대화시스템을 위해, 최근 자연어처리, 음성인식, 이미지 인식 등의 다양한 AI 분야에서 좋은 성능을 내고 있는 트랜스포머 모델에 대화 (텍스트) 와 패션 (이미지) 정보를 같이 사용하여 추천의 정확도를 높일 수 있도록 개선한 멀티모달 기반 개선된 트랜스포머 모델을 제안하며, 데이터 전처리(Data preprocessing) 및 학습 데이터 표현(Data Representation)에 대한 분석을 진행하여 데이터 개선을 통한 정확도 향상 방법도 제안한다. 제안 시스템은 추천 정확도는 0.6563 WKT(Weighted Kendall's tau)으로 기존 시스템의 0.3372 WKT를 0.3191 WKT 이상 크게 향상시켰다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.121-124
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• 1993

This paper is a study on the word recognition using neural network. A limited vocabulary, speaker independent, isolated word recognition system has been built. This system recognizes isolated word without performing segmentation, phoneme identification, or dynamic time wrapping. It needs a static pattern approach to recognize a spatio-temporal pattern. The preprocessing only includes preceding and tailing silence removal, and word length determination. A LPC analysis is performed on each of 24 equally spaced frames. The PARCOR coefficients plus 3 other features from each frame is extracted. In order to simplify a structure of neural network, we composed binary code form to decrease output nodes.