• 제목/요약/키워드: computer algorithms

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CNN 기법을 활용한 운전자 시선 사각지대 보조 시스템 설계 및 구현 연구 (A Study on Design and Implementation of Driver's Blind Spot Assist System Using CNN Technique)

  • 임승철;고재승
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.149-155
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    • 2020
  • 한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.

인발성형된 FRP 바닥판의 형상 최적설계 (Shape Optimum Design of Pultruded FRP Bridge Decks)

  • 조효남;최영민;김희성;김형열;이종순
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제17권3호
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    • pp.319-332
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    • 2004
  • 복합재료(FRP)는 재료적 고비강도, 고내구성 등으로 인하여 건설분야에 널리 사용되고 있어, 본 연구에서는 인발성형된 FRP 바닥판의 형상최적설계를 수행하였다. 최적설계의 정식화에서 목적함수는 단위모듈의 체적을 최소화하도록 하였으며, 설계변수는 바닥판 단면의 기하적 치수와 재료적 물성을 사용하였다. 반면 바닥판의 성능을 최대한 효율적으로 설계하기 위하여 설계 제약조건으로 처짐규정, 재료파괴 기준, 좌굴하중, 바닥판 최소두께와 응력을 사용하였다. 단면형상의 효율적 결정과 시공성을 고려하여 구조적 보조부재를 포함하지 않는 튜브 모양의 형상으로 제한하였으며, 최적화 알고리즘은 Index기법을 적용하여 수렴성을 극대화한 개선된 GAs를 사용하였다. 상용 프로그램인 ABAQUS를 사용하여 3차원 유한요소해석을 수행하였고, 구조해석 결과를 최적화 과정에 필요한 제약조건으로 활용하고, 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구를 통하여 개발한 최적화 프로그램을 검증하기 위하여, 40m의 지간, 폭 12.14m에 주형 간격이 2.5m인 단순교를 대상으로 하였으며, 도로교 설계 기준을 만족하는 DB-24하중을 적용하였다. 복합재료의 재료로 E-glass섬유를 사용하였으며, 최적설계를 수행한 결과 인발성형공법에 의한 실용적인 단면을 제안하였다.

MT 법의 3차원 모델링 개관 (Review on the Three-Dimensional Magnetotelluric Modeling)

  • 김희준;남명진;송윤호;서정희
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제7권2호
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    • pp.148-154
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    • 2004
  • 자기지전류(MT)법의 3차원 모델링에 대해 소개한다. 3차원 MT 모델링은 MT 반응의 물리적 특성의 이해뿐만 아니라 지하의 3차원적 전기비저항 구조를 재구성하기 위한 역산법의 개발에도 필수적이다. 지난 20년 동안 3차원 모델링에 관한 여러 수치기법들이 개발되었으나 그 실용성에는 많은 한계가 있었다. 그러나 최근에는 컴퓨터의 급속한 발전과 대형 연립방정식에 대한 반복해법의 발전에 힘입어 이전에는 어려웠던 복잡한 3차원 구조에 대한 MT 반응을 효율적으로 모델링할 수 있게 되었다. 유한차분법에서는 자기 flux와 전류의 보존법칙을 만족하면서 전기장의 불연속을 표현할 수 있는 staggered 격자의 사용이 보편화되었다. 대형 연립방정식에 대한 수치해의 수렴성은 Krylov 부분공간법, 적당한 전처리 기술 및 정적 발산보정법을 채택함으로써 크게 향상된다. 변요소를 사용하는 벡터 유한요소법으로도 전기장의 불연속 문제를 해결할 수 있으며 이 방법이 가진 기하학적 유연성은 불규칙한 지표기복을 포함한 복잡한 구조를 모델화할 때 특히 유용하다.

자발적 웃음과 인위적 웃음 간의 구분: 사람 대 컴퓨터 (Discrimination between spontaneous and posed smile: Humans versus computers)

  • 엄진섭;오형석;박미숙;손진훈
    • 감성과학
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    • 제16권1호
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    • pp.95-106
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    • 2013
  • 본 연구에서는 자발적인 웃음과 인위적인 웃음을 변별하는 데 있어서 일반 사람들의 정확도와 컴퓨터를 이용한 분류 알고리즘의 정확도를 비교하였다. 실험참가자들은 단일 영상 판단 과제와 쌍비교 판단과제를 수행하였다. 단일 영상판단 과제는 웃음 영상을 한 장씩 제시하면서 이 영상의 웃음이 자발적인 것인지 인위적인 것인지를 판단하는 것이었으며, 쌍비교 판단과제는 동일한 사람에게서 얻은 두 종류의 웃음 영상을 동시에 제시하면서 자발적인 웃음 영상이 어떤 것인지 판단하는 것이었다. 분류 알고리즘의 정확도를 산출하기 위하여 웃음 영상 각각에서 8 종류의 얼굴 특성치들을 추출하였다. 약 50%의 영상을 사용하여 단계적 선형판별분석을 수행하였으며, 여기서 산출된 판별함수를 이용하여 나머지 영상을 분류하였다. 단일 영상에 대한 판단결과, 단계적 선형판별분석의 정확도가 사람들의 정확도보다 높았다. 쌍비교에 대한 판단결과도 단계적 선형판별분석의 정확도가 사람들의 정확도보다 높았다. 20명의 실험참가자 중 선형판별분석의 정확도를 넘어서는 사람은 없었다. 판별분석에 중요하게 사용된 얼굴 특성치는 눈머리의 각도로, 눈을 가늘게 뜬 정도를 나타낸다. Ekman의 FACS에 따르면, 이 특성치는 AU 6에 해당한다. 사람들의 정확도가 낮은 이유는 두 종류의 웃음을 구별할 때, 눈에 관한 정보를 충분히 사용하지 않았기 때문으로 추론되었다.

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생체신호를 이용한 안드로이드 플랫폼 기반의 효율적인 스마트 실내 감성조명 제어 시스템 (An Efficient Smart Indoor Emotional Lighting Control System based on Android Platform using Biological Signal)

  • 윤수정;홍성일;인치호
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.199-207
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    • 2016
  • 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트 감성조명 제어 시스템을 제안한다. 제안된 스마트 실내 감성조명 제어 시스템은 생체신호 측정기기와 이동식 스마트 월 패드, 조명 드라이버, 조명기기로 구성하였다. 제어 시스템은 생체신호를 측정하여 감정어휘를 추출하고, 월 패드에서 블루투스를 이용하여 각 조명 드라이버에 제어신호를 조명 드라이버에 전송하며, 조명 드라이버는 제어신호와 주변의 조도정보를 수집하여 확장보드를 통해 조명기기를 제어하도록 설계하였다. 이때, 월 패드에서는 실내 감성조명 제어 알고리즘에 의한 수동제어와 생체신호 모드 선택이 가능하고, 원하는 조명을 선택하여 부분적인 제어도 가능하게 제어 프로그램을 구현하였다. 제안된 스마트 실내 감성조명 제어 시스템의 실험 결과, 필요로 하는 영역의 조명기기에 대하여 선택적 제어와 색온도 가변에 의한 수동 제어와 생체신호 및 감성어휘에 의한 효율적 가변점등을 할 수 있었다. 따라서 상황에 적합한 색상과 밝기를 제어하여 실내 공간 업무 행위에 있어 집중력 및 업무능력 향상을 위한 효과적인 제어가 가능하였다. 그리고 기존 감성조명 제어 시스템보다 전력 소비 및 디머전압, 전격전류를 감소시켰다.

Galerkin 유한요소법을 이용한 철근콘크리트 슬래브의 열전달해석 및 실험 (Heat Transfer Analysis and Experiments of Reinforced Concrete Slabs Using Galerkin Finite Element Method)

  • 한병찬;김윤용;권영진;조창근
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제24권5호
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    • pp.567-575
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    • 2012
  • 이 연구는 실험과 병행 화재에 노출된 철근콘크리트 구조물의 갤러킨 유한요소해석 방법을 제시하였다. 이 방법은 비선형 비정상 온도분포해석에 관한 것으로 2차원 삼각형 요소에 대한 해석기법을 구축하였다. 해석기법의 검증을 위하여 실규모 철근콘크리트 슬래브에 대한 내화실험을 실시하였으며, 실험 결과와의 비교를 통해 해석기법의 유효성을 확인하였다. 또한 콘크리트 부재의 내화성능에 대한 실험 결과를 분석하였다. 변수분석에서는 화재규모, 콘크리트의 온도의존성 열적특성값, 콘크리트의 함수율이 콘크리트의 내화성능에 미치는 영향을 평가하였다. 이 연구에서 구축된 수치해석모델은 다양한 화재규모와 대류, 복사 경계조건, 재료의 온도의존성 열적특성값을 자유롭게 고려할 수 있다. 또한 이 논문에서는 콘크리트 슬래브를 대상으로 표준화재곡선을 대상으로만 분석하였지만 관련된 철근콘크리트 기둥 골조 해석에 용이하게 사용될 수 있을 것으로 판단되었다.

움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 이용한 비디오 화질 평가 척도 (Video Quality Metric Using One-Dimensional Histograms of Motion Vectors)

  • 한호성;김동오;박래홍;심동규
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제45권2호
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    • pp.21-28
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    • 2008
  • 본 논문에서는 비디오 화질 평가를 위해 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 비디오의 특징으로 이용하는 새로운 reduced-reference (RR) 평가 방법을 제안하였다. 제안한 화질 평가 방법은 수신단에서 열화 비디오를 재구성하는 대신 비디오 스트림 (video stream)의 파싱 (parsing) 과정에서 움직임 벡터를 직접 얻을 수 있기 때문에 수행시간 면에서 기존의 방법들에 비해 효율적이다. 또한 송신단에서는 입력 비디오 영상 전체에 대해 누적된 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 보내기 때문에 데이터량 측면에서도 효율적이다. 여기서, 기존의 방법들이 영상 한 장씩에 대해서 평가를 했던 것과 달리 제안한 방법에서는 전체 영상에 대해 누적된 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 사용하였다. 히스토그램의 유사도를 측정하기 위해 히스토그램 인터섹션 (histogram intersection)과 히스토그램 파이 (histogram difference)을 사용하였다. 여러 가지 비트율 (bit rate), 영상크기, 프레임율 (frame rate)로 코딩된 비디오 클립 52개에 대해 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교하였고, 제안한 방법의 효율성을 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 보였으며, 실험 결과를 통해, 제안한 방법이 기존의 방법들보다 mean opinion score (MOS)와 유사함을 보였다.

Modulated Lapped Transform 영역에서 적응 필터링을 이용한 음향 반향 제거기의 구현 (An Implementation of Acoustic Echo Canceller Using Adaptive Filtering in Modulated Lapped Transform Domain)

  • 백수진;박규식
    • 한국음향학회지
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    • 제22권6호
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    • pp.425-433
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    • 2003
  • 음향 반향 제거기 (Acoustic Echo Canceller: AEC)는 원거리 회의 시스템이나 차량 내 핸즈프리 통화 등에서 필연적으로 발생하는 반향을 제거하기 위해 이용된다. 이러한 반향을 제거하기 위해 다양한 적응 필터링 알고리즘이 제안되었으며 LMS(Least Mean Square) 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 매우 단순하고, 비교적 강인하여 많은 응용 분야에 사용되고 있다. 그러나 LMS 알고리즘은 음성과 같은 상관도가 높은 유색 신호에 대해 음향반향 제거기의 수렴 속도를 저하시켜 전체적인 음향 반향 제거 성능을 떨어뜨리게 한다. 이를 보완하기 위하여 DCT나 DFT 등의 직교 변환 행렬을 이용하여 입력신호의 상관성을 저하시킨 후 LMS 적응 필터링 알고리즘을 적용하는 변환 영역 음향 반향 제거 알고리즘 등이 제안되었다. 본 논문에서는 MLT (Modulated Lapped Transform) 직교 변환행렬을 이용한 MLT영역의 적응음향반향 제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 NXN DCT, DFT, Hadamad등의 정방 행렬 대신에 2NXN 크기의 MLT 변환 행렬을 사용함으로서 유색 입력 신호에 대해 효과적인 상관성 저하와 빠른 수렴 속도를 달성할 수 있었으며 실제 음향 반향 제거 시스템에 적용하여 그 성능을 비교 입증하도록 하였다. 합성 음성신호와 실제 음성 신호를 이용한 모의 실험 결과 제안된 MLT 영역 음향 반향 제거 시스템은 기존의 DCT 변환 영역 음향 반향 시스템에 비해 약 2배 이상의 빠른 수렴속도와 약 20∼30 ㏈ 정도의 ERLE (Echo Return Loss Enhacement) 향상을 얻을 수 있었다

효율적인 온톨로지 검색과 추론을 위한 인덱스 (Index for Efficient Ontology Retrieval and Inference)

  • 송승재;김인성;전종훈
    • 한국전자거래학회지
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    • 제18권2호
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    • pp.153-173
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    • 2013
  • 근래에 들어와서 각광받고 있는 시맨틱 웹과 관련기술의 부상으로 온톨로지에 대한 관심이 증대되었으며, 그중에서도 고난이도의 추론을 요구하는 의미기반 시맨틱 검색을 위해서 온톨로지를 효율적으로 저장하고 검색하는 다양한 기법들이 활발히 연구되어왔다. W3C에서의 표준권고안은 RDFS, OWL을 활용하도록 하고 있다. 하지만 메모리 기반으로 구현되어 있는 에디터나 추론엔진들, 온톨로지의 원형을 그대로 유지하여 저장하는 트리플 저장소를 이용하여 대용량 온톨로지를 처리하기에는 성능상의 한계가 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 엔진을 이용하여, 온톨로지를 저장하고 효율적으로 활용하기 위한 다양한 방식의 추론엔진과 질의처리 알고리즘들이 제안되었으나, 온톨로지 프로퍼티의 다섯 가지 핵심특성에 따른 추론 결과를 완전하게 획득하지는 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 하이퍼 큐브 인덱스(Hyper Cube Index)를 제안함으로서 관계형 데이터베이스에 저장한 온톨로지를 효율적으로 검색할 수 있는 환경을 제공하는 것은 물론, 온톨로지 프로퍼티의 핵심특성을 빠짐없이 투영하여 숨겨진 추론 결과를 획득할 수 있는 방안을 제시한다.

선형 무선 센서 네트워크를 위한 시각소인 기반의 순차적 거리측정 기법 (Timestamps based sequential Localization for Linear Wireless Sensor Networks)

  • 박상준;강정호;김용철;김영주
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권10호
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    • pp.1840-1848
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    • 2017
  • 선형 무선 센서 네트워크는 일반적으로 순차적 1:1 매핑을 통해 토폴로지가 구성되므로 네트워크의 신뢰성이 우수하여 국경감시, 철도선로 감시 등의 국가 주요 기반 시설 감시에 사용되고 있다. 이러한 선형 무선 센서 네트워크의 구성 요소인 센서노드의 위치를 식별하기 위한 기술들은 주로 GPS 활용 기법과 AOA 및 RSSI 활용 기법들이 제안되었다. 그러나 GPS나 AOA를 이용하는 것은 노드 크기 및 제작비용에 영향을 미치므로 실용적인 센서 네트워크 구축이 쉽지 않고, RSSI 등은 전파환경과 장비의 특성에 따라 위치 식별도의 편차가 커지므로 오류 보정 알고리즘이 복잡해지는 단점이 있다. 본 논문에서는 센서노드들의 메시지 송신 및 수신에 대한 시각소인에 기반한 계층적 거리측정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS, AOA, 그리고 RSSI 등을 활용하지 않고 노드간의 측정된 거리를 이용하여 그들의 위치를 식별할 수 있다. 노드간의 거리측정을 위해 수행되는 5개의 알고리즘은 300 MHz 이상의 수정 진동자인 경우에 최대 1m 이내의 오차 범위에서 거리측정이 가능할 것으로 기대된다.