• ETRI Journal
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• 제41권4호
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• pp.494-505
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• 2019

In this paper, we propose a new framework for detecting the unauthorized dumping of garbage in real-world surveillance camera. Although several action/behavior recognition methods have been investigated, these studies are hardly applicable to real-world scenarios because they are mainly focused on well-refined datasets. Because the dumping actions in the real-world take a variety of forms, building a new method to disclose the actions instead of exploiting previous approaches is a better strategy. We detected the dumping action by the change in relation between a person and the object being held by them. To find the person-held object of indefinite form, we used a background subtraction algorithm and human joint estimation. The person-held object was then tracked and the relation model between the joints and objects was built. Finally, the dumping action was detected through the voting-based decision module. In the experiments, we show the effectiveness of the proposed method by testing on real-world videos containing various dumping actions. In addition, the proposed framework is implemented in a real-time monitoring system through a fast online algorithm.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.169-175
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• 2022

본 논문에서는 k-최근접 이웃 (KNN) 알고리즘을 이용하여 초음파 센서 간 간섭을 줄이고 정확한 거리값을 예측하는 기법을 제안한다. 기존 기법에서는 이전 측정값과 현재 측정값을 비교하여 그 차이가 한계값을 벗어나면 간섭 신호로 인식하고 배제하지만 부정확한 예측이 자주 발생한다. KNN 알고리즘은 다수의 초음파 센서에서 입력되는 측정값을 분류하여 정확도 높은 예측이 가능하다. 간섭이 잘 발생하는 환경을 만들기 위해 다수의 동종 초음파 센서로 간섭 신호를 발생시킨 상태에서 거리 측정 실험을 진행하였고, 간섭으로 인해 발생하는 오류를 KNN 알고리즘을 통해 크게 줄일 수 있음을 확인하였다. 또한 기존 보팅 기법과 제안하는 기법의 결과를 비교하여 제안하는 기법의 성능이 우수한 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1-8
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• 2011

현대사회는 인터넷과 IT융합기술의 발달로 정보의 양이 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인하여 많은 데이터 속에 원하는 정보를 용이하게 획득하거나 검색하는 기술도 발전되고 있다. 의료 관련 시스템통합 또한 다양하게 구축 되어 정보의 누적량이 비약적으로 증가하고 있으나 구축된 자료를 활용한 간호활동의 정보제공 및 지원 내용은 미흡한 실정으로 특히 통증의 중재에 관한 판단은 간호사 개인의 경험적 판단에 의존하게 되는 것이 현실로서 대체적으로 주관적 판단이 내려지게 된다. 본 논문에서는 기존의 의료관련 데이터를 활용, 추출하고 협력적 필터링을 이용한 통증 간호중재 지원 방법론을 제안한다. 제안하고자 하는 협력적 필터링은 유사한 선호도를 기반으로 관련도가 높은 아이템을 추출하는 방법으로 사용자 기반의 협력적 필터링을 이용한 선호도 예측 방법은 피어슨 상관 계수에 의해 사용자 유사도를 구하고, 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정방법을 사용한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권1호
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• pp.34-43
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• 2000

중복 데이타는 분산 시스템에서 결함을 포용하는 방법 중 하나로 여러 복사본들의 일관성을 유지하기 위하여 복제 제어 프로토콜(replica control protocol)을 필요로 한다. 복제 제어 프로토콜 중 정 족수 동의 기법(quorum consensus method)은 정족수 이상의 동의를 얻어서 데이타에 접근하는 방법이다. 그런데 사이트나 통신 링크의 실패로 인하여 정족수 이상의 동의를 얻을 수 없으면 데이타 접근이 불가능하게 되므로 부족한 정족수를 고스트(ghost)로 대치하는 방법이 필요하다. 고스트는 메타 데이타(meta data)에 상태 정보만을 저장한 프로세스이기 때문에 생성과 관리의 비용을 줄이려면 메타 데이타를 간략화 시키는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 동료 집합을 이용하여 메타 데이타를 구성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 2N+logN 비트만으로 메타 데이타를 구성할 수 있게 하고 동료 집합만을 이용하는 프로토콜이나 동적 선형 보우팅 프로토콜보다 향상된 가용성을 나타낸다. 제안된 방법의 가용성은 마코브 모델(Markov model)을 이용하여 측정하고 그 결과를 다른 프로토콜들과 비교 분석한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.231-239
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• 2018

본 논문은 다중 초기 소실점 후보를 사용해서 소실점을 검출하는 것을 제안한다. 소실점은 3차원 구조복원 등에 사용되는 중요한 기하정보이다. 소실점은 실내 환경의 경우 세 개의 소실점이 검출된다. 기존 초기 소실점을 하나만 검출하는 방식은 가장 높은 투표합의 초기 소실점이 최적의 소실점의 위치와 다를 수 있기에 부정확 할 수 있다. 따라서 여러 개의 초기 소실점 후보 중 가장 좋은 소실점 후보를 채택하는 방식을 사용하면 처음 구해지는 초기 소실점이 적절치 않은 소실점일 경우를 대비할 수 있다. 또한 본 논문에서는 검출된 소실점을 후처리를 통해서 소실점의 위치를 조정하는 방법을 제안한다. 후처리를 통해 기존보다 정확한 소실점을 검출할 수 있다. 실험 결과는 제안하는 방법을 통해 소실점 검출의 정확도가 기존방법보다 약 1~2% 가량 높음을 보여주며, 이에 따라 성능이 향상되었음을 알 수 있다.

• 복식
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• 제64권4호
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• pp.21-36
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• 2014

The purpose of this study is to suggest an effective fashion design process using social network services(SNS) as a method to develop designs. Fashion design process was systemized through literature study. The characteristics of social network, and element and method of network formation were investigated, and then design processes using SNS were suggested through survey study. This was done by applying formation of network and its method in SNS with contents of fashion to stage of process to develop fashion design. The study results are as follows. First, Fashion design process using SNS is composed of 5 stages. Second, SNS types with contents of fashion were classified to five types: blog, community, connection of fashion web service and SNS, fashion SNS, and fashion SNS game. Among them, types where development of fashion design and product distribution was done by formation of network are connected type of fashion web service and SNS, fashion SNS type. Fashion design development can be done by compiling, having contests, and cooperative work. A method that can be used for making assessments and decision is voting and predicting the market. Third, Fashion design process using SNS is composed of the stages such as planning, compiling, analysis, decision, implementation, and formation of network. It was analyzed that by connecting stages of collection and evaluation of information through participation of users, new contents were produced and there was a structure that was cycled continuously.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.303-310
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• 2007

기계학습에서 분류기틀의 집합으로 구성된 앙상블 분류기는 단일 분류기에 비해 정확도가 높다는 것이 입증되어왔다. 본 논문에서는 새로운 앙상블 학습으로서 데이터의 지역 기반 분류기들의 앙상블 학습을 제시하여 기존의 앙상블 학습과의 비교를 통해 성능을 검증하고자 한다. 지역 기반 분류기의 앙상블 학습은 데이터의 분포가 지역에 따라 다르다는 점에 착안하여 학습 데이터를 분할하여 해당하는 지역에 기반을 둔 분류기들을 만들어 나간다. 이렇게 만들어진 분류기들로부터 지역에 따라 가중치를 둔 투표를 적용하여 앙상블 방법을 이끌어낸다. 본 논문에서 제시한 앙상블 분류기의 성능평가를 위해 단일 분류기와 기존의 앙상블 분류기인 배깅과 부스팅 등을 UCI Machine Learning Repository에 있는 11개의 데이터 셋으로 정확도 비교를 하였다. 그 결과 새로운 앙상블 방법이 기본 분류기로 나이브 베이즈와 SVM을 사용했을 때 다른 방법보다 좋은 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.17-28
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• 2022

The cable component of cable-stayed bridges is gradually impacted by weather conditions, vehicle loads, and material corrosion. The stayed cable is a critical load-carrying part that closely affects the operational stability of a cable-stayed bridge. Damaged cables might lead to the bridge collapse due to their tension capacity reduction. Thus, it is necessary to develop structural health monitoring (SHM) techniques that accurately identify damaged cables. In this work, a combinational identification method of three efficient techniques, including statistical analysis, clustering, and neural network models, is proposed to detect the damaged cable in a cable-stayed bridge. The measured dataset from the bridge was initially preprocessed to remove the outlier channels. Then, the theory and application of each technique for damage detection were introduced. In general, the statistical approach extracts the parameters representing the damage within time series, and the clustering approach identifies the outliers from the data signals as damaged members, while the deep learning approach uses the nonlinear data dependencies in SHM for the training model. The performance of these approaches in classifying the damaged cable was assessed, and the combinational identification method was obtained using the voting ensemble. Finally, the combination method was compared with an existing outlier detection algorithm, support vector machines (SVM). The results demonstrate that the proposed method is robust and provides higher accuracy for the damaged cable detection in the cable-stayed bridge.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.129-136
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• 2020

블록체인의 장점들은 다양한 분야에서 블록체인의 필요성을 제시한다. 하지만 블록체인에는 몇 가지 단점들이 존재한다. 그 중 엉클블록 문제는 블록체인의 가치와 활용을 크게 저해할 수 있는 문제 중 하나다. 엉클블록 문제로 인해 블록체인의 가치가 저하 될 수 있음에도 불구하고 이전의 연구들은 엉클블록에 대한 연구에 크게 주목하지 않았다. 따라서 본 연구의 목적은 블록체인의 엉클 블록 문제를 예측하고 대비할 수 있도록 엉클블록의 발생을 예측 하고자 한다. 본 연구는 엉클 블록 발생의 정확한 예측을 위해서 새로운 변수와 앙상블 분석 기법 도입의 타당성을 검증한다. 연구 방법으로 엉클블록 문제가 실제로 발생하는 이더리움의 엉클블록을 대상으로 보팅, 배깅, 스태킹 앙상블 분석 기법을 활용하였다. 분석 데이터로는 이더리움과 비트코인 블록체인 정보를 활용하였다. 연구 결과, 이더리움 블록체인 정보만을 활용하여 보팅, 스태킹 앙상블 기법을 적용할 경우 가장 높은 예측 결과가 나타난다는 사실을 발견하였다. 본 연구의 결과는 엉클블록의 발생을 보다 정확하게 예측하여 블록체인의 엉클블록 문제에 대비할 수 있도록 기여한다.

• 한국가스학회지
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• 제16권3호
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• pp.22-28
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• 2012

BPA 공장의 메탄올 분리공정에서 HAZOP 평가를 실시하고, 사고 시나리오로부터 화재 및 폭발 사고의 피해범위를 예측하였다. 그 결과, 화재사고의 피해범위는 50 mm 직경의 안전밸브 토출배관 파열에 의한 제트화재에서는 20 m이었고, 설비가 전파되어 플래쉬화재가 발생되는 경우에는 267 m이었다. 또한 개방공간 증기운 폭발사고의 피해범위는 토출배관 파열에서는 22 m이었고, 설비 전파인 경우에는 542 m이었다. 그리고 최악의 누출 시나리오에 대한 안전대책으로는 메탄올 분리컬럼 내부의 이상압력 상승을 감지할 수 있는 압력계를 2 out of 3 voting으로 설비 상부에 설치하여 주공급라인 상에 설치된 컨트롤밸브와 긴급차단밸브를 동시에 차단할 수 있도록 하여야 한다.