• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.556-558
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• 2002

항공사진에 포함된 기점 마크의 방사 및 기하 특성을 이용하여 마크의 중심 위치를 자동으로 인식하기 위한 방안을 제안한다. 마크를 포함하는 배경 영역의 방사 특성에 기반을 푼 전략에 근거하여 입력된 영상을 이치화한 다음 형태 연산자를 적용시켜 기전 마크가 있는 후보 영역을 추출한다. 기하 특성에 기반을 둔 전략에 근거하여 ▽$^2$G 필터링과 대칭성 강조 필터링을 적용시킨 후, 대칭이 가장 강하게 나타나는 위치인 마크의 중심 위치를 구한다. 66매의 기점 마크 영상에 대한 평가 결과 중심 위치가 1 화소의 정확도까지 얻어질 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권11호
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• pp.625-631
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• 2000

In designing fuzzy model, we encounter a major difficulty in the identification of an optimized fuzzy rule base, which is traditionally achieved by a tedious-and-error process. This paper presents an approach to automatic design of optimal fuzzy rule bases for modeling using evolutionary programming. Evolutionary programming evolves simultaneously the structure and the parameter of fuzzy rule base a given task. To check the effectiveness of the suggested approach, 3 examples for modeling are examined, and the performance of the identified models are demonstrated.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.283-286
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• 2002

Most of the Automatic Fingerprint Identification Systems define the ridge endings and bifurcation points as the minutia for matching. Therefore, the precise extraction of the minutia is critical in raising the efficiency and reliability of the system. The fingerprint images produced through the preprocessing may have the false minutia happened over the process and they can be the factors to decrease the system efficiency This paper suggests the algorithm, which removes the false minutia after extracting the candidate minutia from the thinned binary images of fingerprint images.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.176-178
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• 2014

해상 교통 관제 시스템을 구축하기 위한 센서 장치 중, 자동식별장치(AIS, Automatic Identification System)는 핵심적인 역할을 수행하는 센서 장치다. AIS가 제공하는 메시지 중 국제해사기구(IMO, International Maritime Organization) Circ.289 권고안의 6번 및 8번 메시지를 통한 ASM (Application Specific Message)은 선박위치송출이라는 AIS 고유 목적을 넘어 AIS 활용 범위를 확대시킨 좋은 예이다. 이에 본 논문에서는 AIS-ASM 서비스를 분석하여 해상 안전 분야에 적용할 수 있는 방안을 제시하고, 더 나아가 일부 AIS-ASM 서비스의 개선 방안을 소개하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1181-1186
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• 1993

In the paper, a new design method of rule-based fuzzy modeling is proposed for model identification of nonlinear systems. The structure indentification is carried out, utilizing fuzzy c-means clustering. Fuzzy-neural networks composed back-propagation algorithm and linear fuzzy inference method, are used to identify parameters of the premise and consequence parts. To obtain optimal linguistic fuzzy implication rules, the learning rates and momentum coefficients are tuned automatically using a modified complex method.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.73-87
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• 1997

Multilayer neural network using a modified beackpropagation learning algorithm was introduced to achieve automatic identification of different types of aircraft in a variety of 3-D orientations. A 3-D shape of an aircraft can be described by a library of 2-D images corresponding to the projected views of an aircraft. From each 2-D binary aircraft image we extracted 2-D invariant (L, Φ) feature vector to be used for training neural network aircraft classifier. Simulations concerning the neural network classification rate was compared using nearest-neighbor classfier (NNC) which has been widely served as a performance benchmark. And we also introduced reliability measure of the designed neural network classifier.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.147-151
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• 2003

Yield enhancement in semiconductor fabrication is important. Even though DRAM yield loss may be attributed to many problems, the existence of defects on the wafer is one of the main causes. When the defects on the wafer form patterns, it is usually an indication for the identification of equipment problems or process variations. In this paper describes the techniques to automatically classify a failure pattern using a fail bit map.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.407-413
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• 2011

본 연구에서는 가정용 전력 모니터링 시스템을 구현하고 실험가구에 적용하여 평가하였으며, 평가과정에서 확보한 기기별 전력 사용 패턴 정보를 이용하여 자동 기기 식별 알고리즘을 개발하였다. 실험가구에 적용해본 결과, 기기별 전력사용 정보와 월별 예상 사용량 정보가 전력 소비 절감에 도움이 된다는 응답을 얻을 수 있었다. 그리고 시스템을 보다 편리하게 사용하기 위해서는 설치의 편의성과 UI를 개선해야한다는 응답을 얻었다. 본 연구에서는 UI 개선을 위하여 일반냉장고, TV, 전기밥솥, 김치냉장고, 세탁기를 자동으로 식별하는 알고리즘을 구현하였다. 자동 장치 식별 알고리즘은 전력 모니터링 과정에서 수집한 전력 소비 패턴을 관찰하여 Zero-Crossing Rate(ZC), Variation of On State(VO), Slope of On State(SO), Duty Cycle(DC) 등 4가지 특징을 규정하여 이용하였으며, 특징을 적용하는 시간 구간은 기기가 동작하는 시간이 25% 이상이 되는 2시간 길이의 구간을 이용하였다. 제안된 알고리즘은 테스트 set에 동일한 기기를 포함하는 경우 82.1%의 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.155-164
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• 2021

자연환경에 대한 국민들의 관심 증가로 스마트폰과 같은 휴대용 기기를 이용한 수목 동정의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어, 외국에서는 수목 인식 분야에의 적용이 활발하게 이루어지고 있다. 수목의 분류를 위해 꽃, 잎 등 다양한 형질들을 대상으로 연구가 진행되고 있지만, 접근성을 비롯한 여러 장점을 가진 수피의 경우 복잡도가 높고 자료가 부족하여 연구가 제한적이었다. 본 연구에서는 국내에서 흔히 관찰 가능한 수목 54종의 사진자료를 약 7,000 여장 수집 및 공개하였고, 이를 해외의 20 수종에 대한 BarkNet 1.0의 자료와 결합하여 학습에 충분한 수의 사진 수를 가지는 53종을 선정하고, 사진들을 7:3의 비율로 나누어 훈련과 평가에 활용하였다. 분류 모델의 경우, 딥러닝 기법의 일종인 합성곱 신경망을 활용하였는데, 가장 널리 쓰이는 VGGNet (Visual Geometry Group Network) 16층, 19층 모델 두 가지를 학습시키고 성능을 비교하였다. 또한 본 모형의 활용성 및 한계점을 확인하기 위하여 학습에 사용하지 않은 수종과 덩굴식물과 같은 방해 요소가 있는 사진들에 대한 모델의 정확도를 확인하였다. 학습 결과 VGG16과 VGG19는 각각 90.41%와 92.62%의 높은 정확도를 보였으며, 더 복잡도가 높은 모델인 VGG19가 조금 더 나은 성능을 보임을 확인하였다. 학습에 활용되지 않은 수목을 동정한 결과 80% 이상의 경우에서 같은 속 또는 같은 과에 속한 수종으로 예측하는 것으로 드러났다. 반면, 이끼, 만경식물, 옹이 등의 방해 요소가 존재할 경우 방해요소가 자치하는 비중에 따라 정확도가 떨어지는 것이 확인되어 실제 현장에서 이를 보완하기 위한 방법들을 제안하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권2호
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• pp.31-37
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• 2009

본 논문은 위성방송 표준인 DVB-S2 (Digital Video Broadcasting-Satellite second generation) 에 적용 가능한 효율적인 변조모드 추정 가능한 프레임 동기 검출 회로를 제안한다. 매우 낮은 SNR에서 SOF (Start Of Frame)를 검출하고 변조 모드를 추정하기 위해 본 논문에서는 새로운 상관기 방식의 프레임 동기 검출 회로 구조와 낮은 복잡도의 AGC (Automatic Gain Controller)를 제안한다. 제안한 프레임 동기 검출 회로는 복잡도가 높은 기존의 D-GPDI (Differential - Generalized Post Detection Integration) 알고리즘을 직접 구현한 방식과 비교하여 약 93%의 곱셈기 개수와 89%의 덧셈기 개수를 줄일 수 있었으며 Xilinx Virtex II FPGA 검증 보드를 이용하여 제안된 구조를 검증하였다.