• 한국융합학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.77-83
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• 2017

효율적인 예측 분석을 위해서는 문제를 스스로 인식하고 진단하여 시스템이 자율적으로 복구가 가능한 자가 치유 연구가 필요하다. 그러나, 소프트웨어를 개발하는데 있어서 외부상황에 따른 정형화된 컨텍스트 정보 분석 및 적절한 표현 구조를 제시하지 못한다. 본 논문에서는 새로운 목표 시나리오를 기반으로 행위 요소, 데이터, 트랜잭션이 가능한 기능들에 대해 추출 규칙을 적용하여 변경 내용에 따른 예측 분석 방법을 제안한다. 그리고, 요구사항 목표 달성을 위한 성과지표를 통해 예측 분석 내용이 얼마나 부합되었는지 평가하였다. 제안한 방법이 기존 방법들에 비해 성과측정을 통한 부합 결과는 최고 32.8% 높았고, 이에 따른 오차율은 28.9%, 변경 코드는 최고 45.8%가 감소되었다. 이는 목표 시나리오 기반 컨텍스트 규칙을 통해 서비스 가능한 형태로 가공할 수 있음을 보여주며, 문제 발생에 대한 변경 내용을 예측 분석을 통한 성능의 확장이 가능함을 보여준다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권4호
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• pp.9-21
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• 2004

본 논문은 동영상내의 객체를 자동으로 추출하고 추적할 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시간 분할과 공간 분할로 이루어진다. 공간 분할은 각 프레임을 정확한 경계를 가진 영역으로 나누고 시간 분할은 각 프레임을 전경 영역과 배경 영역으로 나눈다. 공간 분할은 분산 유전자 알고리즘을 이용하여 수행된다. 그러나, 일반적인 유전자 알고리즘과는 달리, 염색체는 이전 프레임의 분할 결과로부터 초기화되고, 동적인 객체 부분에 대응하는 불안정 염색체만이 진화연산자에 의해 진화된다. 시간 분할은 두 개의 연속적인 프레임의 밝기 차이에 기반을 둔 적응적 임계치 방법에 의해 수행한다. 얻어진 공간과 시간 분할 결과의 결합을 통해서 객체를 추출하고, 이 객체들은 natural correspondence에 의해 전체 동영상을 통해 정확히 추적된다. 제안된 방법은 다음의 두 가지 장점을 가진다. 1) 제안된 비디오 분할 방법은 사전 정보를 필요로 하지 않는 자동 동영상 분할 방법이다. 2) 제안된 공간 분할방법은 기존의 유전자 알고리즘보다 해공간의 효율적인 탐색을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 정확한 객체 추적 메커니즘을 포함하고 있는 새로운 진화 알고리즘이다. 이러한 장점들은 제안된 방법이 잘 알려진 동영상과 실제 동영상에 성공적으로 적용됨을 통해 검증된다.

• 한국측량학회지
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• 제30권3호
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• pp.305-312
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• 2012

본 논문은 항공라이다 데이터로부터 추출한 건물점으로부터 건물 경계를 재구성하는데 있어서 정확도와 연산 효율성을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 국지적 컨벡스헐 알고리즘을 3가지 측면에서 수정한 적응적 컨벡스헐 알고리즘을 제안하였다. 첫째, 연산 효율성을 향상시키기 위하여 점들의 밀도에 따라 경계 후보점을 먼저 추출한 후 경계점을 추출한다. 둘째, 폐색이나 오차가 포함된 건물에서 보다 안정적으로 건물 경계점을 추출하기 위하여 원시 데이터 구조를 바탕으로 탐색 반경을 적응적으로 변화시킨다. 셋째, 안마당과 오차에 의한 홀을 구분하기 위하여 점들 간의 거리와 ID를 이용한 내부 경계 초기점 탐지 기법을 적용한다. 제안 방법의 활용가능성을 평가하기 위하여 다양한 건물들을 포함하는 두 도시 지역에 적용한 결과, 모양상이성이 8.5%로써 기존의 대표적인 경계점 추출 방법에 비하여 우수하였으며 연산 효율성은 약 2배 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.959-967
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• 2004

Jain 등은 한 지문 영상에 특징점 기반 지문 정합 방법과 필터뱅크 기반 지문 정합 방법을 적용해 두 정합 방법의 성능을 혼합하는 혼합형 지문정합 방법을 제안하고, 이 방법이 두 가지 각 정합 방법에 비해 높은 성능을 보인다는 것을 실험을 통해 입증하였다［l］. 그러나 이 방법은 혼합을 수행할 때 두 정합 방법을 별도로 수행한 후, 각 방법의 정합도(matching score)에 가중치를 부여해 최종 정합도를 결정하므로 두 정합 방법의 특성을 상쇄 시키는 결과를 얻게 된다. 본 논문에서는 두 가지 정합 방법을 특징값 추출 과정에서 혼합하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 필터뱅크 기반 방법보다는 낮은 ERR(Equal eRror Rate)을 보이나 특징점 기반 방법보다 높은 ERR을 보였다. 이에 본 논문에서는 적응적인 정합도 혼합방법을 제안하여, 두 가지 방법의 특성을 살리도록 적응적으로 정합도를 선택하는 방법을 취했다. 이 방법을 이용해 Jain 등의 혼합형 방법보다 더 낮은 ERR을 얻을 수 있었다. 제안한 방법에 따라 NIST Special Database 14 지문 데이타로 실험한 결과 ERR에서 약 1%의 성능 향상을 보였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.70-77
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• 2004

산업 응용분야에서 유도전동기 구동시스템의 예상치 않은 고장은 전체 계통의 정지, 막대한 손실 등을 가져올 수 있다. 이러한 문제점을 해결하는 방법 중에 하나로서 본 논문은 유도전동기 구동을 위한3상 전압형 PWM 인버터에 개방-스위치 손상의 고장진단에 대하여 연구한다. 고장진단 방법으로는, 먼저 고장의 특징추출을 위하여 3상 전류를 d-q 전류로 변환한 후 평균 전류벡터를 구한다. 다음으로 여러 종류의 고장 패턴을 진단하기 위하여 한 인공지능 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 일반적인 뉴로-퍼지 시스템(adaptive neuro-fuzzy algorithm)의 전제 부에 클러스터링을 도입한 기법으로 적은 계산 양과 좋은 성능을 갖는다. 최종적으로, 여러 불확실한 요소를 가진 고장계통에 대하여 제안된 알고리즘의 유용성을 모의실험에 의해 검증하였다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제19권3호
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• pp.123-133
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• 2014

It is important to predict the groundwater level fluctuation for effective management of groundwater monitoring system and groundwater resources. In the present study, three different time series models for the prediction of groundwater level in response to rainfall were built, those are transfer function noise model (TFNM), artificial neural network (ANN), and adaptive neuro fuzzy interference system (ANFIS). The models were applied to time series data of Boen, Cheolsan, and Hongcheon stations in National Groundwater Monitoring Network. The result shows that the model performance of ANN and ANFIS was higher than that of TFNM for the present case study. As lead time increased, prediction accuracy decreased with underestimation of peak values. The performance of the three models at Boen station was worst especially for TFNM, where the correlation between rainfall and groundwater data was lowest and the groundwater extraction is expected on account of agricultural activities. The sensitivity analysis for the input structure showed that ANFIS was most sensitive to input data combinations. It is expected that the time series model approach and results of the present study are meaningful and useful for the effective management of monitoring stations and groundwater resources.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.101-108
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• 2024

AI-OCR은 광학 문자 인식(OCR) 기술과 Artificial intelligence(AI)의 결합으로 사람의 인식이 필요하던 OCR의 단점을 보완하는 기술 향상을 이뤄내고 있다. AI-OCR의 성능을 높이기 위해서는 다양한 학습데이터의 훈련이 필요하다. 하지만 이미지 색상이 비슷한 밝기를 가진 경우에는 인식률이 떨어지기 때문에, Homomorphic filtering(HF)을 이용한 전처리 과정으로 색상 차이를 분명하게 하여 텍스트 인식률을 높이게 된다. HF은 감마값을 이용해 이미지의 고주파와 저주파를 각각 조절한다는 점에서 텍스트 추출에 적합하지만 감마값의 조절이 수동적으로 이뤄지는 단점이 존재한다. 본 연구는 시험적 과정을 거쳐 이미지의 대비, 밝기 및 엔트로피를 근거하는 감마의 임계값 범위를 제안한다. 제안된 감마값 범위를 적용한 HF의 실험 결과는 효율적인 AI-OCR의 높은 등장 가능성을 시사한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권4B호
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• pp.353-364
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• 2002

본 논문에서는 계층적 디지털 알고리즘과 광 BPEJTC를 이용하여 주시각을 제어함으로써 이동표적을 적응적으로 추적할 수 있는 새로운 광-디지털 스테레오 물체추적 시스템을 제안하였다. 즉, 제안된 시스템에서는 먼저, 순차적인 입력영상으로부터 배경정합을 통해 표적을 탐지하고 이어서, 영상 차분 필터, 논리곱 연산 및 모폴로지 필터를 이용하여 구성된 표적 투영마스크를 이용하여 표전물체를 영역화한 다음 최종적으로 광 BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator)를 이용하여 표전물체의 위치정보를 추출해 냄으로써 이를 이용한 실시간적 카메라 주시각 제어 및 물체추적이 가능한 새로운 광-디지털 스테레오 물체추적 알고리즘을 제시하였다. 또한, 본 논문에서 새로이 제안된 표적물체 추출 및 카메라 주시각 제어 알고리듬의 광학적 구현을 통해 적응적 스테레오 물체 추적시스템의 실시간적 구현 가능성을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.4508-4515
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• 2014

실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이에 본 논문에서는 경사도 맵과 채도의 특징, K-평균 클러스터링 알고리즘을 이용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 피부영역에서 발견되는 경사도 특징의 추출, 피부의 채도 특징을 이용한 잡음 제거, 추출된 영역의 색상정보 군집화 수행, 클러스터 정보를 이용한 피부영역 탐지, 결과 검증 순이다. 이방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 실험을 통하여 기존의 주요 방법들 보다 탐지 결과가 10% 이상 높게 나타남을 확인할 수 있다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권6호
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• pp.1714-1728
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• 2016

This paper presents improved harmonics extraction based on Adaptive Linear Neuron (ADALINE) algorithm for single phase photovoltaic (PV) shunt active power filter (SAPF). The proposed algorithm, named later as Improved ADALINE, contributes to better performance by removing cosine factor and sum of element that are considered as unnecessary features inside the existing algorithm, known as Modified Widrow-Hoff (W-H) ADALINE. A new updating technique, named as Fundamental Active Current, is introduced to replace the role of the weight factor inside the previous updating technique. For evaluation and comparison purposes, both proposed and existing algorithms have been developed. The PV SAPF with both algorithms was simulated in MATLAB-Simulink respectively, with and without operation or connection of PV. For hardware implementation, laboratory prototype has been developed and the proposed algorithm was programmed in TMS320F28335 DSP board. Steady state operation and three critical dynamic operations, which involve change of nonlinear loads, off-on operation between PV and SAPF, and change of irradiances, were carried out for performance evaluation. From the results and analysis, the Improved ADALINE algorithm shows the best performances with low total harmonic distortion, fast response time and high source power reduction. It performs well in both steady state and dynamic operations as compared to the Modified W-H ADALINE algorithm.