• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.55-70
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• 2009

비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 그러한 측면에서 얼굴표정인식에 의한 인간의 심리적 상태를 추론하는 기술은 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 감성인식 HMM 모델과 광류에 기반한 얼굴 움직임 추적 방법을 이용하여 동영상으로부터 얼굴표정을 인식하는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 기존의 감성상태 변환을 설명하는 HMM 모델은 특정 표정상태 간의 전환 시 항상 중립 상태를 거치도록 설계되어 있다. 그러나 본 연구에서는 기존의 표정상태 전환 모델에 중간상태를 거치는 과정 없이 특정 표정 상태간의 변환이 가능한 확장된 HMM 모델을 제시한다. 동영상으로부터 얼굴의 특성정보를 추출하기 위하여 탬플릿 매칭과 광류방법을 적용하였다. 광류에 의해 추적된 얼굴의 표정특성 정보는 얼굴표정인식을 위한 HMM의 매개변수 정보로 사용된다. 실험을 통하여 제안된 얼굴표정인식 방법이 실시간 얼굴 표정인식에 효과적임을 입증하였다.

• 한국농공학회지
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• 제43권2호
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• pp.69-77
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• 2001

An artificial neural network model was developed to analyze and forecast daily steamflow flow a small watershed. Error Back propagation neural networks (EBPN) of daily rainfall and runoff data were found to have a high performance in simulating stremflow. The model adopts a gradient descent method where the momentum and adaptive learning rate concepts were employed to minimize local minima value problems and speed up the convergence of EBP method. The number of hidden nodes was optimized using Bayesian information criterion. The resulting optimal EBPN model for forecasting daily streamflow consists of three rainfall and four runoff data (Model34), and the best number of the hidden nodes were found to be 13. The proposed model simulates the daily streamflow satisfactorily by comparison compared to the observed data at the HS#3 watershed of the Baran watershed project, which is 391.8 ha and has relatively steep topography and complex land use.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.12-14
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• 2006

This paper presents an vulnerability index for hidden failure of protective relays in transmission system. The bad influence can be quantized by an vulnerability index. When there is mis-operation, no-operation or mis-setting, power flow can be quantized by an index. According to the index, relays can be resetting. So the wide area blackout can be prevented.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.772-777
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• 1993

This paper presents a neuro-fuzzy modelling method that determines chemicals dosing model based on historical operation data for effective water quality control in water treatment system and calculates automatically the amount of optimum chemicals dosing against the changes of raw water qualities and flow rate. The structure identification in the modelling by means of neuro-fuzzy reasing is performed by Genetic Algorithm(GA) and Complex Method in which the numbers of hidden layer and its hidden nodes, learning rate and connection pattern between input layer and output layer are identified. The learning network is implemented utilizing Back Propagation(BP) algorithm. The effectiveness of the proposed modelling scheme and the feasibility of the acquired neuro-fuzzy network is evaluated through computer simulation for chemicals dosing control in water treatment system.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권3호
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• pp.143-148
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• 2022

In this paper, we employ deep neural network (DNN) to discern Android user interaction data distribution from artificial data distribution. We utilize real Android user interaction trace dataset collected from [1] to evaluate our DNN design. In particular, we use sequential model with 4 dense hidden layers and 1 dense output layer in TensorFlow and Keras. We also deploy sigmoid activation function for a dense output layer with 1 neuron and ReLU activation function for each dense hidden layer with 32 neurons. Our evaluation shows that our DNN design fulfills high test accuracy of at least 0.9955 and low test loss of at most 0.0116 in all cases of artificial data distributions.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.487-494
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• 2023

본 연구에서는 무료 딥러닝 도구인 R과 텐서플로우에 대한 성능 비교를 수행하였다. 실험에서는 각 도구를 사용하여 6종류의 심층 신경망을 구축하고 10년간의 한국 온도 데이터셋을 사용하여 신경망을 학습시켰다. 구축된 신경망의 입력층 노드 갯수는 10개, 출력층은 5개로 설정 하였으며, 은닉층은 5, 10, 20개로 설정하여 실험을 진행 하였다. 학습 데이터는 2013년 3월 1일부터 2023년 3월 29일까지 서울시 강남구에서 수집된 온도 데이터 3681건을 사용하였다. 성능 비교를 위해, 학습된 신경망을 사용하여, 5일간의 온도를 예측하고 예측된 값과 실제값을 사용하여 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)값을 측정하였다. 실험결과, 은닉층이 1개인 경우, R의 학습 오차는 0.04731176이었으며, 텐서플로우는 0.06677193으로 측정되었으며, 은닉층이 2개인 경우에는 R이 0.04782134, 텐서플로 우는 0.05799060로 측정되었다. 전체적으로 R이 더 우수한 성능을 보였다. 우리는 기계학습을 처음 접하는 사용자들에게 두 도구에 대한 정량적 성능 정보를 제공함으로써, 도구 선택에서 발생하는 어려움을 해소하고자 하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.7-8
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• 2007

This paper presents an vulnerability index for hidden failure of protective relays in transmission system. The bad influence can be quantized by an vulnerability index. When there is mis-operation, no-operation or mis-setting, power flow can be quantized by an index. According to the index, relays can be resetting. So the wide area blackout can be prevented.

• 한국지반공학회논문집
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• 제27권1호
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• pp.17-24
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• 2011

CLSM의 플로우 및 강도특성은 비회, 매립회, 시멘트, 수량 등과 같은 배합비에 크게 의존하므로, 각 구성요소들의 배합비와 플로우 및 강도값에 대한 역학적 관계를 정량적으로 도출하기가 현실적으로 매우 어렵다. 따라서 CLSM의 구성성분 비율에 대한 플로우 및 압축강도값을 도출할 수 있는 산정방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 학습을 통해 플로우 및 일축압축강도를 실험을 통하지 않고 인공신경망을 이용하여 CLSM의 플로우 및 일축압축강도를 예측하고자 한다. 본 연구에 사용한 인공신경망모델에는 BPNN 학습 알고리즘을 적용, 인공신경망 학습효율 및 예측능력에 영향을 미치는 은닉층, 모멘텀상수, 목표시스템 오차값, 은닉층의 노드 수와 학습률을 변화시키면서 학습하여 각각의 변화에 따른 인공신경망 모델의 학습효율 및 예측능력을 평가하고 인공신경망의 유효성 검증을 위해 모델 구축 시에 사용하지 않은 새로운 자료에 대해 예측을 실시하여 실내실험 결과와 비교하여 이를 기준으로 CLSM의 플로우 및 압축강도 산정에 적합한 최적인공신경망 모델을 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.9-17
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• 2011

본 논문은 유비쿼터스 홈 네트워크 시스템에서 저장된 사용자 행동 프로파일 데이터에 은닉 마르코프 모델에 적용하여 사용자의 행동 상태를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 은닉 마르코프 모델은, 순차 데이터를 갖는 패턴을 인식하기 위해서 데이터에 내포되어 있는 시간성을 적절히 표현하고, 그것으로부터 원하는 정보를 추론할 수 있는 대표적인 모델이다. 제안 알고리즘에서는 "행동 인지 시스템(Activity Recognition System)"에 의하여 저장된 행동 발생 횟수, 행동 지속시간, 행동이 발생된 위치 데이터를 학습 데이터로 이용하였다. 사용자의 행동에 가중치를 부여하여 사용자의 행동에 대한 흥미를 객관적으로 수식화 하는 방법을 제안하였으며 은닉 마르코프 모델을 이용하여 시간에 따른 가중치 변화를 구하여 사용자의 행동 상태 변화를 예측하였다. 제안 알고리즘은 현실적인 유비쿼터스 홈 네트워크 구축에 도움을 준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2101-2108
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• 2014

영상 정보를 이용한 자동 낙상 감지 알고리즘을 제안한다. 자동으로 낙상을 감지하기 위한 낙상 특징 파라미터를 추출하기 위해서 영상정보를 광류 방식에 적용하여 움직임 값들을 추출하고 이 움직임 값들에 대한 전체적인 변화의 정도와 기울기, 중심점을 주성분 분석 방법으로 계산한다. 계산된 고유값과 고유 벡터를 사용하여 6가지 낙상 특징 파라미터를 정의한다. 이 낙상특징파라미터가 미리 정해둔 임계값을 초과하는 경우를 낙상으로 판단하는 단순 임계치 방법과 낙상특징파라미터를 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용시켜 낙상을 판단하는 방법과 단순임계치와 은닉 마르코프 모델을 결합한 낙상 감지 방법을 제안하고 그 결과를 비교 및 분석한다. 단순 임계치와 은닉 마르코프 모델을 결합한 방법은 단순임계치 방법으로 낙상 가능한 행동들을 결정하고 이 결정된 낙상 행동들만을 은닉 마르코프 모델을 적용하여 낙상을 감지한다. 이 방법은 계산량을 줄이면서 감지 정확도를 유지하는 결과를 보인다.