• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.996-1001
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• 1991

We consider the object recognition of industrial tools which have one degree of freedom. In the case of pliers, the shape varies as the jaw angle varies. Thus, a feature vector made from the boundary image also varies along with the jaw angle. But a pattern recognizer should have the ability of classifying objects without any regards to the angle variation. For a pattern recognizer we have utilized a backpropagation neural net. Feature vectors were made from Fourier descriptors of boundary images by truncating the high frequency components, and they were used as inputs to the neural net for training and recognition. In our experiments, backpropagation neural net outperforms the minimum distance rule which is widely used in the pattern recognition. The performance comparison also made under noisy environments.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.112-115
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• 2005

In this paper, had known weighing machine from the urine weight measuring, nonflexible net type resistant installed on uroflowmetry measures of occured uroflow from the origin voided flow vector force and detrusor action related to gain newly form's uroflowmetry embodied and than, whether clinical application took usefulness assessment.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.675-681
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• 2021

최근 인공지능 스피커 시장이 성장하면서 사용자와 자연스러운 대화가 가능한 음성합성 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서 다양한 음색의 목소리를 생성할 수 있는 다화자 음성합성 시스템이 필요하다. 자연스러운 음성을 합성하기 위해서는 대용량의 고품질 음성 DB로 학습하는 것이 요구된다. 그러나 많은 화자가 발화한 고품질의 대용량 음성 DB를 수집하는 것은 녹음 시간과 비용 측면에서 매우 어려운 일이다. 따라서 각 화자별로는 소량의 학습 데이터이지만 매우 많은 화자의 음성 DB를 사용하여 음성합성 시스템을 학습하고, 이로부터 다화자의 음색과 운율 등을 자연스럽게 표현하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 화자인식 기술에서 사용하는 딥러닝 기반 x-vector 기법을 적용하여 화자 인코더를 구성하고, 화자 인코더를 통해 소량의 데이터로 새로운 화자의 음색을 합성하는 기술을 제안한다. 다화자 음성합성 시스템에서 텍스트 입력에서 멜-스펙트로그램을 합성하는 모듈은 Tacotron2로, 합성음을 생성하는 보코더는 로지스틱 혼합 분포가 적용된 WaveNet으로 구성되어 있다. 학습된 화자 임베딩 신경망에서 추출한 x-vector를 Tacotron2에 입력으로 추가하여 원하는 화자의 음색을 표현한다.

• 한국해양공학회지
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• 제14권2호
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• pp.121-127
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• 2000

In this paper a new technique of inverse fairing problem for ship hull is proposed. Recently Lu solved the inverse fairing problem for automobile's body that was made by one surface element. In this system however hull surface is constructed by Gregory's composite surface interpolation method. So reflection line at boundary position is used as a tool of solving inverse problem in surface fairing. But the results are not good. The new concepts of Normal vector line and Constrained reflection line are introduced as an alternative tool. Energy minimization method for Normal Vector Line curve net and the inverse method for Constrained Reflection Line by using optimization technique are examined And the final lines from this proposed surface fairing method shows good fairness.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.1-6
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• 2021

Recently, pre-trained convolutional neural network CNNs have been widely used and applied for medical image classification. These models can utilised in three different ways, for feature extraction, to use the architecture of the pre-trained model and to train some layers while freezing others. In this study, the ResNet18 pre-trained CNNs model is used for feature extraction, followed by the support vector machine for multiple classes to classify medical images from multi-classes, which is used as the main classifier. Our proposed classification method was implemented on Kvasir and PH2 medical image datasets. The overall accuracy was 93.38% and 91.67% for Kvasir and PH2 datasets, respectively. The classification results and performance of our proposed method outperformed some of the related similar methods in this area of study.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.173-179
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• 1998

This paper proposes a new call admission control scheme utilizing an inverse fuzzy vector quantizer(IFVQ) and neural net, which combines benefits of IFVQ and flexibilities of FCM(Fuzzy-C-Menas) arithmatics, to decide whether a requested call that is not trained in learning phase to be connected or not. The system generates the estimated traffic pattern of the cell stream of a new call, using feasible/infeasible patterns in codebook, fuzzy membership values that represent the degree to which each pattern of codebook matches input pattern, and FCM arithmatics. The input to the NN is the vector consisted of traffic parameters which is the means and variances of the number of cells arriving inthe interval. After training(using error back propagation algorithm), when the NN is used for decision making, the decision as to whether to accept or reject a new call depends on whether the output is greater or less then decision threshold(+0.5). This method is a new technique for call admi sion control using the membership values as traffic parameter which declared to CAC at the call set up stage, and is valid for a very general traffic model in which the calls of a stream can belong to an unlimited number of traffic classes. Through the simmulation. it is founded the performance of the suggested method outforms compared to the conventional NN method.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.192-207
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• 2020

탄성파 탐사를 수행할 때 경제적, 환경적 제약 또는 탐사 장비의 문제 등에 의해 탄성파 자료의 일부가 규칙적 또는 불규칙적으로 손실되는 경우가 발생하게 된다. 이러한 자료 손실은 탄성파 자료 처리와 해석 결과에 부정적인 영향을 주기 때문에 사라진 탄성파 자료를 복원할 필요가 있다. 탄성파 자료 복원을 위해 재탐사 또는 추가적인 탐사를 진행하는 경우 시간적, 경제적 비용이 발생하기 때문에, 많은 연구자들이 사라진 탄성파 자료를 정확히 복원하기 위한 보간 기법 연구를 진행해왔다. 최근에는 머신러닝 기술 발달에 따라 머신러닝 기법을 활용한 연구들이 진행되고 있고, 다양한 머신러닝 기술들 중에서도 서포트 벡터 회귀, 오토인코더, 유넷, 잔차넷, 생성적 적대 신경망 등의 알고리즘을 활용한 탄성파 자료의 보간 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 연구들을 조사하고 분석하여 복잡한 신경망 모델뿐 아니라 상대적으로 구조가 간단한 서포트 벡터 회귀 모델을 통해서도 뛰어난 보간 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인했다. 추후 머신러닝 기법들을 사용하는 탄성파 자료 보간 연구들에서 오픈소스로 공개된 실제 자료를 이용하며 데이터 증식, 전이학습, 기존 기법을 이용한 규제 등의 기술을 활용하면 탄성파 자료 보간 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.1-9
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• 2022

본 논문에서는 균열을 감지 할 때 필요한 데이터를 생성할 수 있는 벡터 기반 증강 기법과 이를 학습할 수 있는 합성곱 인공신경망(Convolution Neural Networks, ConvNet) 기법을 제안한다. 균열을 빠르고 정확하게 감지하는 것은 건물 붕괴와 낙하 사고를 사전에 방지할 수 있는 중요한 기술이다. 이 문제를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이지만, 실제 균열 이미지를 얻기 위한 상황은 대부분 위험하기 때문에 대량의 균열 데이터를 확보하기는 어렵다. 이런 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적인 특정 부분에 변형을 주어 데이터의 양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion)으로 완화시킬 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 ConvNet을 활용하여 모델링한다. 탄성왜곡보다 우리의 방법이 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적인 데이터 증강에서 사용되는 픽셀 단위가 아닌, 벡터 기반으로 균열 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수한 결과를 얻을 수 있다. 결과적으로 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 효율적으로 균열 데이터베이스를 구축할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권4호
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• pp.395-403
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• 2016

본 논문은 이기종 네트워크(heterogeneous networks: HetNet)를 위한 다중 셀 검출 방안을 제안한다. 이기종 네트워크에서 여러 셀을 동시에 검출 시 모든 셀로부터의 채널 정보를 획득하는 것은 어렵기 때문에 채널 정보를 필요로 하지 않는 비동기(non-coherent) 검출 방식이 선호된다. 본 논문에서는 가중치 벡터를 사용하는 비동기 기반 단일 셀 검출 기법을 제안하고, 이를 이용한 순차적 간섭 제거 기반 다중 셀 방안을 고안한다. 셀 검출 능력 향상을 위해 가중치 벡터는 무선 채널이 갖는 일반적 성질을 반영하여 설계되었다. 또한 제안된 단일 셀 검출 방안의 성능이 각 채널 환경별 최적 가중치 벡터 근처에서 둔감하게 변하는 성질을 바탕으로 다양한 채널 환경 및 신호 대 잡음비 영역에서 최적 성능에 근접한 universal 가중치 벡터도 제안되었다. 모의실험 결과 제안된 다중 셀 검출 방안은 향상된 단일 셀 검출 능력을 통해 기존 방식 대비 좀 더 정확히 셀을 검출할 수 있고, 검출된 셀로부터의 신호를 수신 신호에서 제거함으로써 나머지 셀을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제13권2호
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• pp.119-128
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• 2007

입도경향분석은 퇴적물 입도경향으로부터 퇴적물의 순이동방향을 도출하는 방법론이다. 입도경향으로부터 도출된 퇴적물의 순이동방향이 낙동강 하류의 삼각주연안 사주점의 지형변화 패턴과 잘 부합한다면 입도경향분석은 삼각주연안 사주섬의 지형변화를 연구하는 과정에서 효과적인 접근법이 될 수 있을 것이다. 이 연구는 Gao and Collins(1992)의 '퇴적물 이동벡터'법에 따라 도출한 퇴적물 순이동방향이 낙동강의 삼각주연안 사주섬의 지형변화를 이해하는 데 적절히 활용될 수 있는지를 검토한 것이다. 연구결과 퇴적물 이동벡터로부터 얻어진 퇴적물 순이동방향은 대체로 항공사진을 통해 추출한 지형변화 패턴를 반영하고 있음을 확인하였으나 지형변화가 급속히 일어나는 지역에서는 그렇지 않았다. 이는 입도경향분석을 통해 얻은 퇴적물 순이동방향이 대표하는 프로세스의 시간적 규모와 지형변화 분석자료의 시간적 규모, 지형변화율 등의 요소의 부합, 불부합 여부 등이 관련되어 있다고 판단된다. 입도경향분석을 낙동강 삼각주연안 사주섬에 적용하고자 할 경우 설명가능한 시간적 규모를 고려한 신중한 접근과 해석이 필요하다고 사료된다.