• 한국정밀공학회지
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• 제12권7호
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• pp.32-45
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• 1995

In this paper, we present a new method to tool path planning problem for rough cut of pocket milling operations. The key idea is to formulate the tool path problem into a TSP (Travelling Salesman Problem) so that the powerful neural network approach can be effectively applied. Specifically, our method is composed of three procedures: a) discretization of the pocket area into a finite number of tool points, b) neural network approach (called SOM-Self Organizing Map) for path finding, and c) postprocessing for path smoothing and feedrate adjustment. By the neural network procedure, an efficient tool path (in the sense of path length and tool retraction) can be robustly obtained for any arbitrary shaped pockets with many islands. In the postprocessing, a) the detailed shape of the path is fine tuned by eliminating sharp corners of the path segments, and b) any cross-overs between the path segments and islands. With the determined tool path, the feedrate adjustment is finally performed for legitimate motion without requiring excessive cutting forces. The validity and powerfulness of the algorithm is demonstrated through various computer simulations and real machining.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.145-145
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• 2021

Water distribution networks (WDNs) are designed to satisfy water requirement of an urban community. One of the central issues in human history is providing sufficient quality and quantity of water through WDNs. A WDN consists of a great number of pipelines with different ages, lengths, materials, and sizes in varying degrees of deterioration. The available annual budget for rehabilitation of these infrastructures only covers part of the network; thus it is important to manage the limited budget in the most cost-effective manner. In this study, a novel pipe replacement scheduling approach is proposed in order to smooth the annual investment time series based on a life cycle cost assessment. The proposed approach is applied to a real WDN currently operating in South Korea. The proposed scheduling plan considers both the annual budget limitation and the optimum investment on pipes' useful life. A non-dominated sorting genetic algorithm is used to solve a multi-objective optimization problem. Three decision-making objectives, including the minimum imposed LCC of the network, the minimum standard deviation of annual cost, and the minimum average age of the network, are considered to find optimal pipe replacement planning over long-term time period. The results indicate that the proposed scheduling structure provides efficient and cost-effective rehabilitation management of water network with consistent annual budget.

• 한국압력기기공학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.146-154
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• 2023

In nuclear power plants, ultrasonic test for pipe wall thickness measurement is used during periodic inspections to prevent pipe rupture due to pipe wall thinning. However, when measuring pipe wall thickness using ultrasonic test, a significant amount of measurement error occurs due to the on-site conditions of the nuclear power plant. If the maximum pipe wall thinning rate is decided by the measured pipe wall thickness containing a significant error, the pipe wall thinning rate data have significant uncertainty and systematic overestimation. This study proposes preprocessing of pipe wall thinning measurement data using support vector machine regression algorithm. By using support vector machine, pipe wall thinning measurement data can be smoothened and accordingly uncertainty and systematic overestimation of the estimated pipe wall thinning rate data can be reduced.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.276-283
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• 2018

기후변화 등으로 해안 침수 등의 피해가 증가하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 해양을 지속적으로 모니터링하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 해수면의 변화를 모니터링하고 위험한 상황을 경보하는 해양모니터링 시스템에 적용할 수 있는 조위 예측 모델을 제안한다. 기존의 조위 예측 모델은 장기적인 예보를 위한 것으로 많은 데이터와 복잡한 알고리즘이 필요하기 때문에 실시간 시스템에는 적절하지 않다. 반면, 제안하는 알고리즘은 조위 센서에 의해 측정된 데이터를 이용하여 실시간으로 조위를 예측하는 방법으로 간단하지만 정확하게 한 시간 또는 두 시간의 비교적 짧은 시간 후의 조위를 예측한다. 제안하는 방법은 조석의 조화분석을 위해 칼만필터 알고리즘을 사용하고 추가적인 오류 보정을 위해 이중 지수 평활법을 사용한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 간단하지만 정확하게 조위를 예측하는 것을 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.276-286
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• 2013

Singular Value Decomposition (SVD) 기반의 디콘볼루션 방식은 CT 관류 영상 해석에서 가장 널리 사용되는 기법이다. 이 방식에서는 잡음의 영향을 줄이기 위해 SVD 계수를 임계화하는 과정이 사용된다. 이 때 임계화 경계치로 고정된 값을 사용하거나 미리 정해진 진동 지수(Oscillation Index)에 따른 경계치가 사용된다. 이들 두 임계화 방식은 계산량과 정확도 측면에서 서로 장단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 두 임계화 방식의 정확도를 비교하기 위한 몬테 칼로 모의 실험 방식을 제안한다. 또한 관류 해석시 사용하는 평활화 과정이 알고리즘의 정확도에 미치는 영향을 측정하기 위해 이 실험 방식을 확장하였다. 본 논문에서는 이와 같은 성능 비교를 위한 모의 실험 방식을 제시하고, 모의 데이터와 실제 CT 영상에 대한 실험 결과를 소개한다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.342-348
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• 2013

본 논문에서는 적응적인 확장 블록을 사용하는 프레임율 증강 기법인 AEBME (Adaptive Extended Bilateral Motion Estimation)을 제안하고자 한다. 기존의 EBME (Extended Bilateral Motion Estimation) 알고리듬은 동일한 구역에 두 번의 움직임 예측을 수행함으로 인해 높은 계산량이 요구되었다. 본 논문에서는 영상의 edge 정보를 활용한 블록 유형의 일치 유무를 고려하여 EBME 수행여부를 결정함으로써 움직임 예측 과정을 보다 빠르게 수행하도록 하였다. 움직임 벡터 평활화 과정이 적용되어 움직임 벡터 필드 내의 이상 벡터를 찾아 수정한다. 최종적으로 OBMC (Overlapped Block Motion Compensation)와 MCFI (Motion Compensated Frame Interpolation)이 프레임 움직임의 성질에 따라 적용되어 중간 프레임을 보간하게 된다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬인 EBME에 비해 향상된 성능과 빠른 속도를 보임을 알 수 있다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.4102-4102
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• 2001

In multivariate analysis, absorbance spectrum is measured over a band of wavelengths. One does not often pay attention to the size of this wavelength band. However, it is desirable that spectrum is measured at only necessary wavelengths as long as the acceptable accuracy of prediction can be met. In this paper, the method of selecting an optimal band of wavelengths based on the loading vector analysis was proposed and applied for determining total protein in human serum using near-infrared transmission spectroscopy and PLSR. Loading vectors in the full spectrum PLSR were used as reference in selecting wavelengths, but only the first loading vector was used since it explains the spectrum best. Absorbance spectra of sera from 97 outpatients were measured at 1530∼1850 nm with an interval of 2 nm. Total protein concentrations of sera were ranged from 5.1 to 7.7 g/㎗. Spectra were measured by Cary 5E spectrophotometer (Varian, Australia). Serum in the 5 mm-pathlength cuvette was put in the sample beam and air in the reference beam. Full spectrum PLSR was applied to determine total protein from sera. Next, the wavelength region of 1672∼1754 nm was selected based on the first loading vector analysis. Standard Error of Cross Validation (SECV) of full spectrum (1530∼l850 nm) PLSR and selected wavelength PLSR (1672∼1754 nm) was respectively 0.28 and 0.27 g/㎗. The prediction accuracy between the two bands was equal. Wavelength selection based on loading vector in PLSR seemed to be simple and robust in comparison to other methods based on correlation plot, regression vector and genetic algorithm. As a reference of wavelength selection for PLSR, the loading vector has the advantage over the correlation plot since the former is based on multivariate model whereas the latter, on univariate model. Wavelength selection by the first loading vector analysis requires shorter computation time than that by genetic algorithm and needs not smoothing.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.253-262
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• 2000

본 논문에서는 적응적으로 추출된 입력 데이터의 특징을 은닉층 뉴런 개수와 중심값 설정에 이용하는 새로운 radial basis 함수 신경망을 제안하였다. 제안된 신경망에서는 입력데이터의 특징을 효과적으로 추출하기 위해 적응 학습알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하였다. 이렇게 하면 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 장점과 RBF신경망이 가지는 우수한 속성을 그대로 살릴 수 있다. 제안된 기법의 radial basis 함수 신경망을 200명의 암환자를 2부류(초기와 악성)로 분류하는 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 radial basis 함수 신경망에 의한 결과와 비교할 때 학습시간과 시험 데이터의 분류에서 더욱 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 신경망의 초기 연 결가중치에 대한 의존도와 평활요소의 설정여유도 측면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.278-287
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• 2003

영상에 포함된 잡음은 영상의 화질 및 압축효율을 저하시킨다. 이러한 잡음을 영상의 에지 성분을 보존하면서 제거하기 위해 다양한 비정적(nonstationary) 영상 모델에 근거한 잡음제거 알고리듬이 제안되었다. 하지만, 기존의 비정적 영상 모델에서는 연산량의 부담을 덜기 위해 각 화소들 사이에 상관관계(correlation)가 없다고 가정하여 영상의 미세한 정보들이 필터링에 의하여 훼손된다. 본 논문에서는 영상의 비정적 상관관계를 고려하면서도 계산적으로 효율적인 적응적 잡음제거 알고리듬을 제안한다. 이를 위해 영상신호는 비정적 평균을 가지며, 각기 다른 형태의 정적(stationary) 상관관계를 가지는 부분 영상으로 분리된다고 가정된다. 제안된 영상 모델에서 유도되는 공분산(covariance) 행렬의 특수한 구조를 이용하여 계산적으로 효율적인 FFT에 기반한 적응적 선형최소자승오차 필터를 유도한다. 제안된 영상 모델의 정당성과 알고리듬의 효율성을 실험적으로 확인한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.37-44
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• 2009

교통량, 속도, 밀도의 3가지 교통류 지표 중 밀도는 혼잡을 잘 나타내는 지표이다. 밀도를 측정하는 방안은 직접적으로 수집하는 방안과 수집자료를 활용하여 간접적으로 수집하는 방안이 있다. 직접적인 측정법은 대상구간의 교통류를 항공기나 고층건물에서 촬영하여 밀도를 직접적으로 구하는 것이나, 기상과 도로조건 및 비용상의 문제로 인하여 광범위한 사용에는 한계가 있다. 밀도를 간접적으로 측정할 수 있는 방안은 지점검지기를 이용하여 속도와 교통량을 측정하여 q=${\mu}k$식을 이용하여 밀도를 추정하는 방법이다. 하지만 이 역시 지점의 밀도값을 추정할 수 있을 뿐 구간의 밀도값을 대표할 수는 없다. 본 논문에서는 두 개의 지점검지기를 이용하여 밀도를 측정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 순간밀도, 평균밀도, 측정간격이라는 개념을 정리하고 Paramics API 기능을 활용하여 자료를 생성한 후 측정간격이 밀도정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 밀도측정장비의 탑재를 위한 지수평활화 등의 프로세스가 포함된 밀도측정알고리즘도 제시하였다.