• 센서학회지
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• 제8권6호
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• pp.461-468
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• 1999

다중 센서 어레이와 신경회로망을 이용하여 메탄, 프로판, 부탄 등의 폭발성 가스의 종류 및 농도를 실시간으로 분석하고, 인식하여 결과를 실시간으로 출력할 수 있는 가스 인식 시스템을 구현하였다. 정유 공장이나 도시가스 배관 등에 비교적 많이 분포하는 폭발성 가스인 메탄, 프로판, 부탄 등의 가스들을 분류하고, 그 농도를 인식할 수 있는 시스템의 구현을 위해, 우선 9개의 후막형 반도체식 가스 센서로 구성된 가스 센서 어레이로부터 얻어지는 다차원 신호를 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 그 특성을 분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 오차역전파 학습 알고리즘을 갖는 다층 구조 신경회로망을 이용하여 가스 종류 및 농도를 정확하게 인식할 수 있는 가스 인식 시스템을 구현하였으며, 실시간 처리 시스템을 위해 TMS320C31 DSP 보드를 이용하여 가스인식 시스템을 구현하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.171-181
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• 2012

Outdoor mobile robots are faced with various terrain types having different characteristics. To run safely and carry out the mission, mobile robot should recognize terrain types, physical and geometric characteristics and so on. It is essential to control appropriate motion for each terrain characteristics. One way to determine the terrain types is to use non-contact sensor data such as vision and laser sensor. Another way is to use contact sensor data such as slope of body, vibration and current of motor that are reaction data from the ground to the tire. In this paper, we presented experimental results on terrain classification using contact sensor data. We made a mobile robot for collecting contact sensor data and collected data from four terrains we chose for experimental terrains. Through analysis of the collecting data, we suggested a new method of terrain feature extraction considering physical characteristics and confirmed that the proposed method can classify the four terrains that we chose for experimental terrains. We can also be confirmed that terrain feature extraction method using Fast Fourier Transform (FFT) typically used in previous studies and the proposed method have similar classification performance through back propagation learning algorithm. However, both methods differ in the amount of data including terrain feature information. So we defined an index determined by the amount of terrain feature information and classification error rate. And the index can evaluate classification efficiency. We compared the results of each method through the index. The comparison showed that our method is more efficient than the existing method.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권9호
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• pp.820-827
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• 2014

One of the basic problems in Wireless Sensor Networks (WSNs) is the localization of the sensor nodes based on the known location of numerous anchor nodes. WSNs generally consist of a large number of sensor nodes and recording the location of each sensor nodes becomes a difficult task. On the other hand, based on the application environment, the nodes may be subject to mobility and their location changes with time. Therefore, a scheme that will autonomously estimate or calculate the position of the sensor nodes is desirable. This paper presents an intelligent localization scheme, which is an artificial neural network (ANN) based localization scheme used to estimate the position of the unknown nodes. In the proposed method, three anchors nodes are used. The mobile or deployed sensor nodes request a beacon from the anchor nodes and utilizes the received signal strength indicator (RSSI) of the beacons received. The RSSI values vary depending on the distance between the mobile and the anchor nodes. The three RSSI values are used as the input to the ANN in order to estimate the location of the sensor nodes. A feed-forward artificial neural network with back propagation method for training has been employed. An average Euclidian distance error of 0.70 m has been achieved using a ANN having 3 inputs, two hidden layers, and two outputs (x and y coordinates of the position).

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권8호
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• pp.2017-2024
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• 1997

본 논문은 새로운 형태의 문서 통신 방식인 지적 커뮤니케이션 시스템(IICS : Intelligent Image Communication System)의 구현을 위하여 한글 문서를 대상으로 문서를 구성하는 문자의 서체와 문자의 크기 및 기울기를 인식하고 방법을 제안한다. 서체를 인식하기 위하여 문서에서 일정한 크기의 블럭을 추출하여 주파수 분석을 하였고, 단어의 외접 사각형의 수직 거리를 이용하여 문자의 크기를 인식하였다. 문자의 기울기를 인식하기 위하여 수직 방향의 투영 프로파일을 이용하였다. 서체 인식을 위한 인식기의 가변적인 히든 노드를 이용하여 오류 역전파 알고리즘으로 학습된 MLP(Multi-layer Perceptron)를 사용하였으며, 문자의 크기와 기울기를 분류하기 위하여 Mahalanobis distance를 이용하였다. 실험을 통하여 서체 분류는 10개의 서체에 대하여 평균 95.19%의 인식률을 얻었고, 문자의 크기 분류는 5가지의 문자 크기에 대하여 평균 97.34%의 인식률을 얻었으며, 문자의 기울기는 평균 89.09%의 인식률을 얻음으로써 제안된 방법의 유용성을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3477-3483
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• 2015

공정계획 수립 시 각 공정별 작업기간 산정은 프로젝트 전체 공사기간 및 사업비용 결정과 직결되기 때문에 합리적인 산정계획이 요구된다. 그러나 일반적으로 작업기간 산정은 공사 담당자의 경험과 직관을 통해 이루어지고 있고, 다양한 영향요인에 의한 불확실성으로 인해 예측에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 작업기간 산정에 영향을 미치는 다양한 요인을 고려할 수 있도록 신경망 기반 건설공사 공정별 작업기간 산정 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 정량적 및 정성적 요인을 모두 고려하여 작업기간 산정 모형을 구축하고, 사례적용을 통해 모형의 적용가능성을 검토하였다. 또한 영향요인 상관성분석을 실시하여 구축된 신경망 구조의 적합성을 판단하였다. 연구에서는 작업기간 산정 모형을 통해 합리적인 일정계획을 제공함으로써 계획공사기간과 실제공사기간의 오차율을 줄이는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.117-128
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• 2003

본 연구에서는 소유역에서의 오염총량을 추정하기 위하여 위성영상 카테고리분류 인공신경망 모형과 지리정보시스템 기반의 오염총량모의시스템(Total maximum daily Loads simulation System, TOLOS)을 개발하였으며, 발안유역의 HP#6 소유역을 시험유역으로 선정하여 유역 수문·수질 모니터링을 수행하였고, 시험유역의 도형 자료를 구축하여 TOLOS의 적용성을 평가하였다. TOLOS의 오염총량추정 모듈인 SWAT 모형은 논에서의 지표배수량을 고려하여 구성하였다. TOLOS을 이용하여 일별 측정 자료인 유출량, 유사량, 그리고 영양물질에 대하여 SWAT 모형의 보정과 검정을 실시하였으며, 그 결과 적용 가능성이 있는 것으로 나타났다.

• 비파괴검사학회지
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• 제21권1호
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• pp.54-61
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• 2001

웨이블릿 변환과 인공신경망을 이용하여 AE 신호를 분류하는 소프트웨어 패키지를 개발하였다. 웨이블릿 변환으로는 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환을 모두 고려하였으며, 인공신경망의 모델로는 오류 역전파 인공신경망을 사용하였다. 분류에 사용된 AE 신호는 용접부에 인공결함을 가진 시편의 3점 굽힘시험에서 발생한 신호이다. 개발된 소프트웨어 패키지를 이용하여 이 신호를 웨이블릿 변환시켜 생성된 시간-주파수 평면상에서 특징값을 추출하고 이를 인공신경망에 학습하여 인공신경망 분류기를 설계하고 검증하였다. 본 연구에서 개발된 소프트웨어 패키지를 이용한 AE 신호 분류법이 유용함을 보이고, 또한 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환에 의한 분류 결과를 비교하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제19권6호
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• pp.695-702
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• 2007

온도프리스트레싱 공법은 강합성거더교 또는 강구조물에 인위적인 온도경사를 가하여 프리스트레싱력을 도입하기 위해 개발된 공법으로, 연속 강합성거더교에 적용할 경우 부모멘트 발생지점인 연속지점부 부근의 바닥판에 프리스트레스를 도입함으로써 콘크리트 바닥판의 인장균열을 억제하는 한편, 교축방향 보강철근 사용량 및 강거더 단면을 감소시킬 수 있어 경제성과 시공성의 향상이 가능한 공법이다. 이전의 연구에서 가열구간을 설정하기 위해 사용한 시행오차법은 비효율적인 것으로 온도프리스트레싱 공법을 적용한 설계가 효율적으로 이루어지기 위해서는 보다 합리적인 적정 가열구간의 설정기법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 패턴인식, 최적화, 진단 및 예측 등을 수행하는데 많이 사용되고 있는 인공신경망 이론을 적용하여 온도프리스트레싱 공법을 적용한 연속 강합성거더교의 가열구간을 효과적이고 경제적으로 설정하는 기법을 제안하고자 한다. 인공신경망 이론을 학습시키기 위한 학습알고리즘으로는 일반적으로 널리 사용되는 오차역전파 알고리즘을 사용하였으며, 이를 이용하여 2경간 및 3경간 연속 강합성거더교의 가열구간을 예측하고 유한요소해석과의 비교를 통하여 학습알고리즘의 특성 및 예측의 정확도를 분석하였다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.457-468
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• 2020

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.465-482
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• 1997

본 논문은 타이어에 각인된 타이어 분류 코드인(DOT(Department of Transportation) 코드 인식 처리를 위해 타이어 문자를 영상 처리한 후 신명망을 이용하여 인식 시스템을 구축한 것이다. 타이어에 각인된 문자부분을 영상 처리시, 타이어 표면에 각인된 문자가 조명에 민감한 반응을 보일 뿐아니라 난반사로 인한 문자 경계선이 왜곡되는 현상과 인접한 두 개의 문자가 한 레이블을 갖는 현상이 발생된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려한 타이어 영상 처리 알고리즘을 제안하여 실헝을 통해 유효성을 증명하였다. 또한 타이어분류 코드인DOT 코드를 효율적으로 인식하기 위해 인식기를 다중 연결한 MCBP(Multi-Chained BackPropogation)망을 제안하였다. MCBP망에서는 타이어 개별 문자영역에 대한 X, Y축 투영 값을 추출하여 문자 영역 분류를 위한 특징 값과 가로, 세로 7$\times$8 정규화를 이용한 개별 문자의 특징을 추출하여 인식 처리한다. 본 논문에서는 MCBP망에 의해 인식된 결과와 DOT 코드 데이터 베이스를 비교 처리하는 후처리를 통해서 오인식율을 3% 줄였다. 학습 및 인식 결과는 단일 역전파망에 비해 학습시간에서는 60%의 개선과 효과를 얻었으며, 인식율은 90%에서 95%로 향상었다. 또한 후처리까지 포함하면 전체 인식율을 98%까지 증가되는 높은 인식율을 얻을 수 있었다.