• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.52-53
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• 2012

This paper presents a new control scheme for a three-phase split DC-link capacitor inverter as an AC power supplies. The proposed control method can maintain the balanced sinusoidal output voltage under unbalanced and nonlinear load conditions. The validity of the control method has been verified by simulation results.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1458-1463
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• 2004

Tracking is one of the most important pre-required task for many application such as human-computer interaction through gesture and face recognition, motion analysis, visual servoing, augment reality, industrial assembly and robot obstacle avoidance. Recently, 3D information of object is required in realtime for many aforementioned applications. 3D tracking is difficult problem to solve because during the image formation process of the camera, explicit 3D information about objects in the scene is lost. Recently, many vision system use stereo camera especially for 3D tracking. The 3D feature based tracking(3DFBT) which is on of the 3D tracking system using stereo vision have many advantage compare to other tracking methods. If we assumed the correspondence problem which is one of the subproblem of 3DFBT is solved, the accuracy of tracking depends on the accuracy of camera calibration. However, The existing calibration method based on accurate camera model so that modelling error and weakness to lens distortion are embedded. Therefore, this thesis proposes 3D feature based tracking method using SVM which is used to solve reconstruction problem.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.55-59
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• 2008

야외 환경에서 무인차량의 자율주행에 있어서 효과적인 기동제어를 위해서는 장애물 탐지나 지형의 기하학적인 형상 정보외에 탐지된 장애물 및 지형 표면에 대한 재질 유형의 인식 및 분류 또한 중요한 요소이다. 영상 기반의 지표면 분류 알고리듬은 입력 영상에 대한 전처리, 특징추출, 분류 및 후처리의 절차로 수행된다. 본 논문에서는 컬러 CCD 카메라로부터 획득된 야외 지형영상에 대해 색상 및 질감 정보를 이용한 지형분류 기법을 제시한다. 전처리 단계에서 색공간 변환을 수행하고, 색상과 질감 정보를 이용하기 위해 웨이블릿 변환 특징을 사용하였으며, 분류기로서는 SVM(support vector machine)을 적용하였다. 야외 환경에서 획득된 실영상에 대한 실험을 통하여 제시된 알고리듬의 분류 성능을 평가하였으며, 제시된 알고리듬에 의한 효과적인 야지 지형분류의 가능성을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1431-1434
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• 2005

In the steel production line, the molten metal of a furnace is transformed into billet and then moves to the heating furnace of the hot rolling mill. This paper describes about the development of recognition system for the characters, which was marked at the billet material by use template-marking plate and hand written method, in the steel plant. For the recognition of template-marked characters, we propose PSVM algorithm. And for the recognition of hand written character, we propose combination methods of CCD algorithm and PSVM algorithm. The PSVM algorithm need some more time than the conventional KLT or SVM algorithm. The CCD algorithm makes shorter classification time than the PSVM algorithm and good for the classification of closed curve characters from Arabic numerals. For the confirmation of algorithm, we have compared our algorithm with conventional methods such as KLT classifier and one-to-one SVM. The recognition rate of experimented billet characters shows that the proposing PSVM algorithm is 97 % for the template-marked characters and combinational algorithm of CCD & PSVM is 95.5 % for the hand written characters. The experimental results show that our proposing method has higher recognition rate than that of the conventional methods for the template-marked characters and hand written characters. By using our algorithm, we have installed real time character recognition system at the billet processing line of the steel-iron plant.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.939-946
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• 2013

본 논문에서는 IEC 61850 기반 자동화 변전소 네트워크에서의 이상 징후 탐지를 위한 MMS/GOOSE 패킷 정상행위 프로파일링 방법을 제안한다. 기존에 주로 사용되고 있는 시그니처(signature) 기반의 보안 솔루션은 제로데이(zero-day) 취약점을 이용한 APT 공격에 취약에 취약할 수밖에 없다. 최근 제어시스템 환경에서의 이상 탐지(anomaly detection) 연구가 이뤄지고 있지만, 아직까지 IEC 61850 변전소 환경에서의 이상 탐지에 대한 연구는 잘 알려져 있지 않다. 제안하는 기법은 MMS/GOOSE 패킷에 대한 3가지 전처리(3-phase preprocessing) 방법과 one-class SVM 알고리즘을 이용한 정상 행위 모델링 방법을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 IEC 61850 변전소 네트워크에 대한 APT 공격 대응 솔루션으로 활용될 것을 기대한다.

• ETRI Journal
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• 제28권3호
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• pp.320-328
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• 2006

Using biometrics to verify a person's identity has several advantages over the present practice of personal identification numbers (PINs) and passwords. To gain maximum security in a verification system using biometrics, the computation of the verification as well as the storing of the biometric pattern has to take place in a smart card. However, there is an open issue of integrating biometrics into a smart card because of its limited resources (processing power and memory space). In this paper, we propose a speaker verification algorithm using a support vector machine (SVM) with a very few features, and implemented it on a 32-bit smart card. The proposed algorithm can reduce the required memory space by a factor of more than 100 and can be executed in real-time. Also, we propose a hardware design for the algorithm on a field-programmable gate array (FPGA)-based platform. Based on the experimental results, our SVM solution can provide superior performance over typical speaker verification solutions. Furthermore, our FPGA-based solution can achieve a speed-up of 50 times over a software-based solution.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.364-371
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• 2016

본 논문에서는 차량이 주차된 지형의 조건에 따라 적용되는 도어 개폐 보조력 예측 모델을 제시하였다. 경사도, 사용자의 힘 등의 조건에 따른 개폐력 설정을 위하여 작동 보조력에 대한 학습 모델을 구현하여 비교하였고, 예측 모델의 학습을 위하여 축소모형을 제작하여 실험을 통해 학습데이터를 얻을 수 있는 실험 모델을 구성하였다. 실제 보상력 데이터를 학습, 반영하여 적정 값을 도출할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고, 이를 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 학습 방법 중에서 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 알고리즘을 적용하여 비교 검증하였다. 실제 측정값과 비교 검증한 결과, 차량의 도어 개폐 보조력 예측을 위해서 서포트 벡터 머신의 상대적으로 높은 적용성을 확인할 수 있었으며, 이 예측 모델을 활용하여 경사, 사용자의 힘에 따라 도어 개폐 구동 모터가 보상해야 할 적정한 힘을 예측하여 시간에 따라 구동함으로써 사용자가 평지와 같은 힘으로 문을 제어할 수 있는 시스템 구성을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.551-557
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• 2013

지능형 로봇 연구 분야에 있어, 손을 이용한 제스처 인식은 매우 중요한 연구 분야로 간주 되고 있으며, 스마트 폰, 스마트 TV 등에 상용화 되어왔다. 제스처 인식에 있어, 강인한 손 검출 기술을 필수적인데, 손의 모양이 일정치 않고, 복잡한 배경이나 조명변화 아래서는 손 검출이 쉽지 않다는 어려움이 있다. 본 논문은 실내 환경에서 사용자가 가리키는 방향을 인식하기 위한 손 검출 알고리즘을 제안한다. 손 검출에 대한 오검출을 최대한 줄이기 위해, 머리-어깨 검출 결과를 기반으로 손 검색 영역을 한정시키고, 피부색을 이용해 최소한의 후보군들을 발생시켜, HOG-SVM을 이용하여 손을 검출하였다. 그리고 머리-어깨, 손 검출 결과를 통해 팔의 방향 각도를 추정하였다. 제안된 방법은 실제 실내 환경에서 추출된 영상을 통해 실험을 진행하였고, 강인한 성능을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.110.3-110
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• 2002

$\textbullet$ Lane detection by TFALDA $\textbullet$ SVM for large scale data and multiclass classification problem $\textbullet$ TLC Classification $\textbullet$ Lateral offset estimation by IPT $\textbullet$ Lane departure warning by a fuzzy system $\textbullet$ Experimental results by HiLS $\textbullet$ Conclusion

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2542-2547
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• 2005

In this paper, we propose a support vector machine (SVM) hyper and kernel parameter optimization method which is based on minimizing radius/margin bound which is a kind of estimation of leave-one-error. This method uses dynamic encoding algorithm for search (DEAS) and gradient information for better optimization performance. DEAS is a recently proposed optimization algorithm which is based on variable length binary encoding method. This method has less computation time than genetic algorithm (GA) based and grid search based methods and better performance on finding global optimal value than gradient based methods. It is very efficient in practical applications. Hand-written letter data of MNI steel are used to evaluate the performance.