• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.213-219
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• 2023

In recent years, popularity of deep learning (DL) is increased due to its ability to extract features from Hyperspectral images. A lack of discrimination power in the features produced by traditional machine learning algorithms has resulted in poor classification results. It's also a study topic to find out how to get excellent classification results with limited samples without getting overfitting issues in hyperspectral images (HSIs). These issues can be addressed by utilising a new learning network structure developed in this study.EfficientNet-B4-Based Convolutional network (EN-B4), which is why it is critical to maintain a constant ratio between the dimensions of network resolution, width, and depth in order to achieve a balance. The weight of the proposed model is optimized by Search and Rescue Operations (SRO), which is inspired by the explorations carried out by humans during search and rescue processes. Tests were conducted on two datasets to verify the efficacy of EN-B4, with Indian Pines (IP) and the University of Pavia (UP) dataset. Experiments show that EN-B4 outperforms other state-of-the-art approaches in terms of classification accuracy.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제3권2호
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• pp.117-128
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• 1996

Complementation theory in krein spaces can be extended for any self-adjoint transformation. There is a close relation between Julia operators and linear systems. The theory of Julia operators can be used to construct distinct Krein spaces which are the state spaces of extended canonical linear systems with given transfer function.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.439-448
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• 2021

교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.315-324
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• 2022

이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권4호
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• pp.125-134
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• 2015

본 논문에서는 위치 데이터 분석의 한 방법으로 사람의 위치 정보와 파티클 필터를 이용해서 이동 상태를 파악하고자 한다. 사람의 이동정보인 위치 데이터에 포함된 시간, 위도, 경도를 이용하여 속도를 구한 뒤, 이전 시간 데이터들의 속도들과의 평균값을 파티클 필터(Particle Filter)에 적용하여 얻은 결과로 인간의 이동 상태를 판단하고자 한다. 파티클 필터에 요구되는 확률분포는 인간 이동 속도가 지수 분포에 근사한다는 사실에 기반하여 적용하였다. 인간의 이동 상태는 파티클들의 확률값으로 주어진다. 이동 확률 판단을 위해 파티클 필터를 통해 얻은 확률적 수치들을 이용해 이동 상태가 정지인지 이동인지 판단했다. 그리고 실험을 통해 얻은 결과들을 제시하였다.

• 대한전기학회논문지
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• 제39권3호
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• pp.240-246
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• 1990

The security control can be defined as all control actions and counter-measures to return the operating state of the system to a normal state. In an emergency state, fault clearing and/or overload suppression is enabled as a security control in order to prevent the extension of the fault. In the alert state, counter-measures should be set up in advance for the dangerous points of the system operation in drder to protect the system from expected accidents. In the normal state, the routine scenario is conducted to analyze system state. In the decision-making of the classification of system states, the heuristic and experienced knowledge can be well applied and thus application of expert system to this area attains considerable achievements. In this study, it is attempted to extract empirical rules through heuristic analysis and establish the knowledge base. Finally, the incorporation method with the conventional program packages in proposed. The expert system is designed to select an appropriate method and to perform the corresponding package. The input data can be automatically set up by using the data base. The computation results can be automatically added to the data base.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권7호
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• pp.479-490
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• 2014

하지근력증강로봇은 인간의 하체에 착용하여 보행능력을 강화하거나 보조하기 위한 장비다. 보행능력을 향상하기 위해 로봇은 착용자의 걷는 움직임을 감지하고 이에 적합한 로봇의 동작을 구동한다. 본 논문에서는 로봇이 착용자의 움직임을 감지하는 방법을 소개하고, 감지된 데이터를 착용자의 현재 보행단계를 의미하는 보행단계상태 정보로 변환하는 보행단계구분 알고리즘을 제시한다. 로봇은 보행단계상태 정보에 따라 현재 필요한 제어모드를 결정하고 로봇구동기를 작동하기 때문에 잘못된 정보가 전달된다면 로봇은 착용자의 보행능력을 향상할 수 없거나 착용자에게 오히려 불편을 줄 수 있다. 따라서 보행단계구분 알고리즘은 항상 정확한 정보를 제공할 수 있어야 한다. 하지만 본 연구에서 사용하는 센서장치의 경우 작은 움직임에도 민감하게 반응하는 특성이 있어 센서데이터를 임계기준으로 구분하는 방법으로는 항상 정확한 보행단계상태 정보를 구할 수 없다. 이러한 특성을 극복하면서 정확한 정보를 제공하기 위해 확률적 구분 방법을 응용한 나이브-플렉시블 베이지안 보행단계구분 알고리즘을 제안하였고, 실험을 통해 제안 방법의 정확성을 비교 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.477-481
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• 2010

본 연구에서는 무선 센서 네트워크를 기반으로 침대 주변에서 사람의 행동유형을 분류하고자 한다. 침대 주변에서 사람의 다섯가지 행동유형과 세가지 상태들을 정의하고, 이들을 상태기계로 표현하였다. 움직임 감지 및 진동센서들을 통해 행동유형 관련 데이터들을 수집하고 이로 부터 특정벡터를 추출하였다. 행동유형별 특징벡터와 상태기계를 기초로 행동유형 모델을 정립하였고, 정립된 모델의 유효성 검증을 위해 실험을 실시한 후 행동유형 모델을 보정하였다. 이러한 실험결과들은 침대 주변에서 사람들이 행하는 행동유형들이 잘 분류될 수 있음을 보여준다.

• 농업과학연구
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• 제37권3호
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• pp.413-433
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• 2010

South Dakota is an important agricultural state in the United States with annual cash receipts from agricultural products exceeding $9 billion dollars. This production is possible because of large areas of productive soils. This publication describes the general characteristics and qualities of the major soil groups recognized in South Dakota. The soil forming factors are briefly described, soil classification is introduced, and the genesis of typical Udalf and Ustoll soils are discussed. Soil management issues impacting the use of SD soils are considered. Long-term (>70 yrs) cultivation has significantly reduced surface soil organic carbon levels (>30% reduction) when compared to non-cultivated soil. Soil test phosphorus levels significantly increased in cultivated fields due to commercial P fertilization. The major long-term production problems for SD soils are conservation of soil moisture, organic matter and nitrogen losses, fertility management, and wind and water erosion control.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2007년도 춘계학술논문 발표대회
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• pp.113-118
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• 2007

Now a performance process of Demolition works is 'Before-Removal & After-Classification' method in Korea. This method is short of demolition time, but construction wastes contained substances lower recycling rate of construction, raise expenses of reclamation & treatment. Then the government has decided upon a positive 'Before-Classification & After-Removal' method, and substantially raise a recycling rate of construction wastes. Therefore, this study makes an investigation into state of internal and external demolition field through evaluating technological level, we make a proposal of dismantling method from there. Also, we put dismantling to the test in an apartment by proposed work process. As the result, it made a term of works increased for removing interior material. To solve this problem, we need to develop tools and methods of construction that can remove efficiently. From now on, we continuously need to study a breakdown system of dismantling, analysis of dismantling process and general system by inspecting entire demolition process. And we have to study details for making a specific thesis of method of removing interior material which was based on developing a suitable partial demolition machine and dismantling works.