• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권4호
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• pp.1128-1145
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• 2022

Owing to the rapid development of information science, data analysis based on machine learning has become an interdisciplinary and strategic area. Marine predators algorithm (MPA) is a novel metaheuristic algorithm inspired by the foraging strategies of marine organisms. Considering the randomness of these strategies, an improved algorithm called co-evolutionary cultural mechanism-based marine predators algorithm (CECMPA) is proposed. Through this mechanism, search agents in different spaces can share knowledge and experience to improve the performance of the native algorithm. More specifically, CECMPA has a higher probability of avoiding local optimum and can search the global optimum quickly. In this paper, it is the first to use CECMPA to perform feature subset selection and optimize hyperparameters in support vector machine (SVM) simultaneously. For performance evaluation the proposed method, it is tested on twelve datasets from the university of California Irvine (UCI) repository. Moreover, the coronavirus disease 2019 (COVID-19) can be a real-world application and is spreading in many countries. CECMPA is also applied to a COVID-19 dataset. The experimental results and statistical analysis demonstrate that CECMPA is superior to other compared methods in the literature in terms of several evaluation metrics. The proposed method has strong competitive abilities and promising prospects.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.136-141
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• 2017

본 논문에서는 딥러닝을 PC에 적용하기 위한 메모리 최적화에 관한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 일반 PC에서 기존의 딥러닝 구조에서 요구되는 연산처리 과정과 데이터 량을 감소시켜 메모리 및 연산처리 시간을 최소화한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 분별력이 있는 랜덤 필터를 이용한 컨볼루션 층 구성 과정, PCA를 이용한 데이터 축소 과정, SVM을 사용한 CNN 구조 생성 등의 3과정으로 이루어진다. 분별력이 있는 랜덤 필터를 이용한 컨볼루션 층 구성 과정에서는 학습과정이 필요치 않아서 전체적인 딥러닝의 학습시간을 단축시킨다. PCA를 이용한 데이터 축소 과정에서는 메모리량과 연산처리량을 감소시킨다. SVM을 사용한 CNN 구조 생성에서는 필요로 하는 메모리량과 연산 처리량의 감소 효과를 극대화 시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 예일 대학교의 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존의 CNN 알고리즘과 비교하여 비슷한 성능의 인식률을 보이면서 연산 소요시간과 메모리 점유율에 있어 우수함이 확인되었다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 바탕으로 하여 일반 PC에서도 많은 데이터와 연산처리를 가진 딥러닝 알고리즘을 구현할 수 있으리라 기대된다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.254-259
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• 2013

중력 방향에 대한 가중치를 적용한 3축 가속도 센서 데이터를 낙상 특징 변수로 사용해서 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용한 새로운 낙상 인식 알고리듬을 제안한다. 기존에 낙상인식에 많이 사용되는 변수인 3축 가속도의 벡터 합(Sum Vector Magnitude, SVM)과 새롭게 정의한 변수인 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합(Gravity-weighted Sum Vector Magnitude, GSVM)를 포함한 다섯 가지 낙상특징변수를 은닉 마르코프 모델에 적용하여 낙상 인식률을 평가하였다. 실험을 통해 얻은 가장 좋은 결과는 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수를 적용한 결과이고 100% 민감도(sensitivity)와 97.96% 특이성(specificity)를 얻었다. 이것은 단순 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 민감도는 5.2%와 특이성은 4.5% 정도 향상되었다. 단순히 운동량만을 표현하는 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수가 낙상의 움직임에 대한 특징을 잘 표현하기 때문에 높은 인식률을 나타내었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권7호
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• pp.851-857
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• 2019

본 연구는 운항선의 운항 빅데이터를 활용하여 머신러닝 기법의 선박 마력 예측에 관한 것이다. 현재 신조선에는 ISO15016법을 이용하여 외부환경 요인에 대하여 수식을 통해 저항을 예측하나 관련 계산식이 복잡하고 요구하는 입력변수들이 많아 운항하는 실선 적용에 많은 시간과 비용이 필요하다. 본 연구에서는 최근 예측, 인식 등에서 우수한 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 우수한 성능의 선박 출력 예측이 가능한 모델을 제안한다. 제안 예측 모델은 실선 운항 빅데이터만 확보된다면 ISO15016법 대비 우수한 성능의 예측이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 178K 벌크캐리어의 운항 DATA를 활용하여 ISO15016 기법과 본 연구에서 제안하는 SVM 알고리즘 기반의 마력해석법을 비교하여 ISO15016의 단점인 선박 모델 데이터 준비 부분을 줄이고 부정확한 마력 예측 성능을 개선하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권1호
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• pp.148-163
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• 2021

Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.389-391
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• 2007

This paper describes about the printed character segmentation and recognition system for slabs in steel manufacturing process. To increase the recognition rate, it is important to improve success rate of character segmentation. Since Slabs front area surface are not uniform and surface temperature is very high, marked characters not only undergo damages but also have much noise. On the other hand, since almost marked characters are very thick and the space between characters is only about 10 $^{\sim}$ 15 mm, there are many touching characters. Therefore appropriate character image preprocessing and segmentation algorithm is needed. In this paper we propose a multi-local thresholding method for damaged character restoration, a modified touching character segmentation, algorithm for marked characters. Finally a effective Multi-Class SVM is used to recognize segmented characters.

• Journal of Power Electronics
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• 제12권2호
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• pp.285-293
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• 2012

Multilevel inverters have gained attention in high-power applications due to their numerous advantages in comparison with conventional two-level inverters. In this paper a simplified Space-Vector Modulation (SVM) algorithm for a three-level Neutral-Point Clamped (NPC) inverter is implemented on a Freescale$^{(R)}$ DSP56F8037. The algorithm is based on a simplification of the space-vector diagram for a three-level inverter so that it can be used with a two-level inverter. Once the simplification has been achieved, calculation of the dwell times and the switching sequences are carried out in the same way as for the two-level SVM method. Details of the hardware design are included. Experimental results are analyzed to validate the performance of the simplified algorithm.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.19-26
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• 2012

최근 멀티미디어 정보가 급증함에 따라 콘텐츠 관리에 대한 요구도 함께 증가되고 있다. 이에 오디오 분할 및 분류는 멀티미디어 콘텐츠를 효과적으로 관리할 수 있는 대안이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 동영상에서 취득한 오디오 신호를 분할하고, 분할된 오디오 신호를 음악, 음성, 배경 음악이 포함된 음성, 잡음이 포함된 음성, 묵음(silence)으로 분류하는 정확도가 높은 오디오 분할 및 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 오디오 분할을 위해 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)을 이용하였다. 오디오 신호의 분류를 위해서는 분할된 오디오 신호의 특징을 추출하고 이를 퍼지 클러스터링 알고리즘(fuzzy c-means, FCM)의 입력으로 사용하여 각 계층으로 오디오 신호를 분류하였다. 제안하는 알고리즘의 평가는 분할과 분류에 대해 각각 그 성능을 평가하였으며, 분할 성능 평가는 정확도율(precesion rate)과 오차율(recall rate)을 이용하였으며, 분류 성능 평가는 정확성(classification accuracy)을 사용하였다. 또한 오디오 분할의 경우는 이진 분류기와 퍼지 클러스터링을 이용한 기존의 알고리즘과 그 성능을 비교하였다. 모의 실험 결과, 제안한 알고리즘의 분류 성능이 기존 알고리즘 보다 정확도율과 오차율 면에서 모두 우수하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.848-856
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• 2016

해상 안전을 위한 선박의 탐색 및 식별은 매우 중요하다. 선박의 탐색은 레이더로 가능하나, 식별은 선박자동식별장치, 통신장비, 시각 등에 의해 이루어지며, 이러한 식별수단이 불능 시 레이더 운용자의 경험과 지식을 바탕으로 선박의 기동특성을 참고하여 식별하는 매우 어려운 경우가 발생한다. 본 논문에서는 지속적인 관찰임무를 수행해야 할 선박 탐색요원의 임무를 보조하기 위하여 레이더 상 선박의 기동특성을 이용, 자동식별 및 사고발생 가능성을 탐지하는 방법을 제안한다. 4가지 유형의 선박 정보, 레이더 상 접촉거리 및 침로, 속력을 이용하여 그 특징을 추출하고, SVM을 활용하여 식별 정확도를 평가하였으며, 이를 이용한 자동식별 알고리즘을 통해 사고발생 가능성이 있는 선박을 선별하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 90% 이상의 식별 정확도를 보였으며, 실제 사고선박인 세월호의 정보를 자동식별 알고리즘에 적용하여 선별 가능함을 보였다. 이 방법은 다양한 상황에서 선박 탐색요원의 경험과 지식을 효과적으로 보완하고, 다수의 선박 중 관심필요선박을 사전 식별하여 정보를 제공함으로서 탐색요원의 노력을 경감시키고, 문제점을 보다 빨리 인지하는데 도움이 될 것이다.

• 통합자연과학논문집
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• 제10권3호
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• pp.162-170
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• 2017

In this paper, it is aim to implement a wheelchair monitoring system that provides users with customized medical services easily in everyday life, together with mobility guarantee, which is the most basic requirement of the elderly and disabled persons with physical disabilities. The case-based intelligent wheelchair monitoring system proposed in this study is based on a case-based k-NN algorithm, which implements a system for constructing and inferring examples of various biometric and environmental information of wheelchair users as a knowledge database and a monitoring interface for wheelchair users. In order to confirm the usefulness of the case-based k-NN algorithm, the SVM algorithm showed an average accuracy of 84.2% and the average accuracy of the proposed case-based k-NN algorithm was 86.2% And showed higher performance in terms of accuracy. The system implemented in this paper has the advantage of measuring biometric information and data communication regardless of time and place and it can provide customized service of wheelchair user through user friendly interface.