• 산업경영시스템학회지
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• 제45권2호
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• pp.48-55
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• 2022

The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.643-650
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• 2017

무한한 에너지원을 가진 태양광 발전은 기상 에 의존하기 때문에 발전량이 매우 간헐적이다. 따라서 태양광 발전량의 불확실성을 줄이고 경제성을 향상시키기 위하여 정확한 발전량 예측기술이 필요하다. 기상청은 3일간 기상정보를 예보하지만 태양광 발전 예측에 높은 상관관계가 있는 일조량과 일사량은 예보하지 않는다. 본 연구에서는 기상청에서 3일간 예보하는 기상요소인 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량 등을 이용하여, 일조 및 일사량을 예측하였으며, 예측된 일사 및 일조량을 이용하여, 실시간 태양광 발전량을 예측하는 딥러닝 모델을 제안하였다. 결과로서 예측된 기상요소로 발전량을 예측하는 모델보다 제안 모델이 MAE, RMSE, MAPE 등의 오차율 지표에서 더 좋은 결과를 보여주었다. 또한, 기계 학습의 한 종류인 서포트 벡터 머신을 사용하는 것보다 DNN을 사용하는 것이 더 낮은 오차율 지표를 보여주었다.

• 분석과학
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• 제33권2호
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• pp.98-107
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• 2020

Methamphetamine (MA) is currently the most abused illicit drug in Korea. MA is produced by chemical synthesis, and the final target drug that is produced contains small amounts of the precursor chemicals, intermediates, and by-products. To identify and quantify these trace compounds in MA seizures, a practical and feasible approach for conducting chromatographic fingerprinting with a suite of traditional chemometric methods and recently introduced machine learning approaches was examined. This was achieved using gas chromatography (GC) coupled with a flame ionization detector (FID) and mass spectrometry (MS). Following appropriate examination of all the peaks in 71 samples, 166 impurities were selected as the characteristic components. Unsupervised (principal component analysis (PCA), hierarchical cluster analysis (HCA), and K-means clustering) and supervised (partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), orthogonal partial least squares-discriminant analysis (OPLS-DA), support vector machines (SVM), and deep neural network (DNN) with Keras) chemometric techniques were employed for classifying the 71 MA seizures. The results of the PCA, HCA, K-means clustering, PLS-DA, OPLS-DA, SVM, and DNN methods for quality evaluation were in good agreement. However, the tested MA seizures possessed distinct features, such as chirality, cutting agents, and boiling points. The study indicated that the established qualitative and semi-quantitative methods will be practical and useful analytical tools for characterizing trace compounds in illicit MA seizures. Moreover, they will provide a statistical basis for identifying the synthesis route, sources of supply, trafficking routes, and connections between seizures, which will support drug law enforcement agencies in their effort to eliminate organized MA crime.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1202-1208
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• 2020

현재 4차 산업혁명 시대에 발맞춰서 선박 분야에서는 인공지능 요소를 접목하여 미래를 대비하여야 한다. 그리고 자율운항 선박 등장에 대한 전력관리 분야에서도 이에 대한 대응이 필요하다. 본 연구에서는 머신러닝의 DNN(Deep Neural Network)을 이용한 배터리 연동형 전력관리시스템(BLPMS, Battery Linked Power Management System) 알고리즘을 제안한다. 실험을 위하여 LabView를 통한 선박 데이터를 바탕으로 운항모드별 선박 전력소비량의 패턴을 학습하고 Python을 통해 배터리의 상태를 도출하여 발전기와 배터리의 연동의 유연성을 확인하였다. 실험의 결과 배터리의 충·방전을 통해 발전기의 저부하 운전이 감소되고, LNG의 1%의 연료소모량 감소를 통하여 경제성 및 신뢰성을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.44-57
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• 2019

여러 대도시에서 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 정확한 교통 흐름을 예측하는 다양한 연구가 진행되었다. 대부분의 연구가 과거의 교통 흐름 패턴이 미래에도 반복될 것이라는 가정하에 예측 모델을 개발하였으나 교통사고 등과 같은 뜻하지 않은 비반복적 교통 패턴을 예측하는 데에는 신뢰성이 낮게 나타났다. 이런 문제를 해결하기 위한 대안으로 지능형 교통 시스템(ITS)을 통해 얻은 빅데이터와 인공지능을 접목한 교통 흐름 예측 연구가 진행되어 왔다. 하지만 시계열 분석에 일반적으로 사용되는 알고리즘인 RNN의 경우, 단기 예측에 최적화되어 장기 예측 정확도가 낮다는 단점을 가지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기온과 강수량 등의 기상 정보 외에도 각종 외부 요인들을 고려하여 장기적 시점에서 교통 혼잡도를 예측하는 '심층 인공 신경망 모델'을 제안하였다. TOPIS 자료를 이용한 사례 연구 결과 서울시 주요 도로 링크의 교통 혼잡도를 90%에 가까운 정확도로 예측이 가능하였다. 추후 교통사고나 도로 공사와 같은 도로에 영향을 미치는 이벤트 데이터를 추가로 확보할 수 있다면 정확도는 더욱 높아질 것으로 예상된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1243-1249
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• 2019

특정한 이벤트나 콘텐츠를 즐기기 위해 모인 사람들을 관중 또는 관객이라고 하고, 모임의 특성에 따라 다양한 성향을 나타낸다. 그러한 차이점은 있지만, 일반적으로 관중 수는 경영적인 측면과 직결되는 요소로써, 관람료부터 다른 시설의 이용료 등 다양한 수입을 통해 콘텐츠 판매를 위한 안정적인 재정 운영을 가능케 한다. 따라서 관중 수에 대한 예측은 마케팅과 예산 전략 수립에 주요한 요소로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 관중 수에 대한 예측을 위한 여러 가지 기존 모델을 검토하고, 그 중에서 효율적인 머신러닝 모델을 제안하고자 한다. 또한 딥러닝과 랜덤포레스트 모델을 혼용하여 일별 관중 수 예측과 비정상적 관중 수 예측에 대한 연구를 진행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.335-337
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• 2018

음성향상기법은 음성에 포함된 잡음이나 잔향을 제거하는 기술로써 마이크로폰으로 입력된 음성신호는 잡음이나 잔향에 의해 왜곡되어지므로 음성인식, 음성통신 등의 음성신호처리 기술의 핵심 기술이다. 이전에는 음성신호와 잡음신호 사이의 통계적 정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성향상기법이 주로 사용되었으나 통계 모델 기반의 음성향상기술은 정상 잡음 환경과는 달리 비정상 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 문제점을 가지고 있었다. 최근 머신러닝 기법인 심화신경망 (DNN, deep neural network)이 도입되어 음성 향상 기법에서 우수한 성능을 내고 있다. 심화신경망을 이용한 음성 향상 기법은 다수의 은닉 층과 은닉 노드들을 통하여 잡음이 존재하는 음성 신호와 잡음이 존재하지 않는 깨끗한 음성 신호 사이의 비선형적인 관계를 잘 모델링하였다. 이러한 심화신경망 기반의 음성향상기법을 향상 시킬 수 있는 방법 중 하나인 강화학습을 적용하여 기존 심화신경망 대비 성능을 향상시켰다. 강화학습이란 대표적으로 구글의 알파고에 적용된 기술로써 특정 state에서 최고의 reward를 받기 위해 어떠한 policy를 통한 action을 취해서 다음 state로 나아갈지를 매우 많은 경우에 대해 학습을 통해 최적의 action을 선택할 수 있도록 학습하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 composite measure를 기반으로 reward를 설계하여 기존 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 기반의 reward를 설계한 기술 대비 음성인식 성능을 높였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.257-268
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• 2022

When there is a missing value in the raw data, if ignore the missing values and proceed with the analysis, the accuracy decrease due to the decrease in the number of sample. The method of imputation and analyzing patterns and significant values can compensate for the problem of lower analysis quality and analysis accuracy as a result of bias rather than simply removing missing values. In this study, we proposed to study irregular data patterns and missing processing methods of data using machine learning techniques for the study of correction of missing values. we would like to propose a plan to replace the missing with data from a similar past point in time by finding the situation at the time when the missing data occurred. Unlike previous studies, data correction techniques present new algorithms using DNN and KNN-MLE techniques. As a result of the performance evaluation, the ANAE measurement value compared to the existing missing section correction algorithm confirmed a performance improvement of about 0.041 to 0.321.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제12권4호
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• pp.399-408
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• 2023

In this paper, we propose a solution that enables continuous indoor/outdoor positioning of smartphone users through the integration of Pedestrian Dead Reckoning (PDR) and GPS/WiFi signals. Considering that accurate step detection affects the accuracy of PDR, we propose a Deep Neural Network (DNN)-based technology to distinguish between walking and non-walking signals such as walking in place. Furthermore, in order to integrate PDR with GPS and WiFi signals, a technique is used to select a proper measurement by distinguishing between indoor/outdoor environments based on GPS Dilution of Precision (DOP) information. In addition, we propose a technology to adaptively change the measurement error covariance matrix by detecting measurement outliers that mainly occur in the indoor/outdoor transition section through a residual-based χ² test. It is verified through experiments on a testbed that these technologies significantly improve the performance of PDR and PDR/GPS/WiFi fingerprinting-based integrated pedestrian navigation.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.19-33
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• 2019

최근 제조업체들은 제품의 생산방식이 고도화 되고, 복잡해지면서 생산 장비를 효율적으로 사용하는데 어려움을 겪고 있다. 제조공정의 효율성을 방해하는 대표적인 요인들로는 작업물 종류 변경(job change)으로 인한 작업 준비 비용(Setup Cost) 등이 있다. 특히 반도체/LCD 공정과 같이 고가의 생산 장비를 사용하는 공정의 경우 장비의 효율적인 사용이 매우 중요한데, 상호 충돌하는 의사결정인 납기 준수를 최대화 하는 것과 작업물 종류 변경으로 인한 작업 준비 비용을 최소화 하는 것 사이에서 균형을 유지하는 것은 매우 어려운 일이다. 본 연구에서는 납기와 작업 준비 비용이 있는 병렬기계에서 강화학습을 활용하여 납기 및 셋업 비용의 최소화 목표를 달성하는 일정계획 모델을 개발하였다. 제안하는 모델은 DQN(Deep Q-Network) 일정계획 모델로 강화학습기반의 모델이다. 제안모델의 효율성을 측정하기 위해 DQN 모델과 기존에 개발하였던 심층 신경망 기반의 일정계획 생성기법과 휴리스틱 원칙의 결과를 비교하였다. 비교 결과 DQN 일정계획 생성기법이 심층신경망 방식과 휴리스틱 원칙에 비하여 납기 및 셋업 비용이 적은 것을 확인할 수 있었다.