• 로봇학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.266-272
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• 2013

Facial feature extraction and tracking are essential steps in human-robot-interaction (HRI) field such as face recognition, gaze estimation, and emotion recognition. Active shape model (ASM) is one of the successful generative models that extract the facial features. However, applying only ASM is not adequate for modeling a face in actual applications, because positions of facial features are unstably extracted due to limitation of the number of iterations in the ASM fitting algorithm. The unaccurate positions of facial features decrease the performance of the emotion recognition. In this paper, we propose real-time facial feature extraction and tracking framework using ASM and LK optical flow for emotion recognition. LK optical flow is desirable to estimate time-varying geometric parameters in sequential face images. In addition, we introduce a straightforward method to avoid tracking failure caused by partial occlusions that can be a serious problem for tracking based algorithm. Emotion recognition experiments with k-NN and SVM classifier shows over 95% classification accuracy for three emotions: "joy", "anger", and "disgust".

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.339-346
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• 2003

본 논문에서는 지역적 특성을 가지는 작은 인식기(마이크로 인식기)의 모음으로 인식기를 구현하는 다중 인식기 시스템을 제안한다. 각 학습패턴에서 k개의 이웃한 학습패턴을 추출해서 학습한 인식기를 마이크로인식기라고 한다. 각 학습패턴에는 한개 이상의 마이크로 인식기를 부여한다. 본 논문에서는 선형 커널을 사용한 SVM과 RBF 커널을 사용한 SVM등 두 가지 형태의 마이크로 인식기를 사용한다. 테스트 패턴이 인가되면 테스트패턴 주변의 마이크로인식기들 중에서 성능이 가장 좋은 것 하나를 선택한 후 선택된 인식기로 최종 클래스를 결정한다. 테스트패턴 주변에 있는 학습패턴들을 인식한 결과를 성능 측정 척도로 사용한다. Elena 데이터 베이스를 사용하여 기존의 단일 인식기, 다중 인식기 결합, 다중 인식기 선택 방법들과 인식률을 비교한 결과 제안된 방법이 우수함을 알 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.673-681
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• 2005

원자력 발전소는 안정성 및 신뢰성 확보가 가장 중요하므로 고장의 감지 및 진단 시스템의 개발은 원전 자체가 구축하고 있: 다중의 하드웨어 중첩도(hardware redundancy)에도 불구하고 가장 중요한 문제로 취급되고 있다. 본 논문에서는 원저 PWR 증기발생기에서 발생한 고장을 진단하기 위한 알고리듬의 개발을 위해 시스템에서 발생한 고장을 감지하고 분류할 수 있는 ART2 시경회로망 기반 고장진단방법을 제안한다. 고장진단시스템은 발생한 고장을 감지하기 위한 고장감지부, 변화된 시스템파라미터를 추정하기 위한 파라미터 추정부 및 발생한 고장의 종류를 알아내기 위한 고장분류부로 구성된다. 고장분류부는 여러 경계인수를 갖는 ART2(adaptive resonance theory 2) 신경회로망을 이용한 고장분류기로 구성된다. 제안한 고장진단 알고리듬을 증기발생기의 고장진단문제에 적용하여 성능을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.301-301
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• 2022

본 연구는 운영 조건이 달라짐에 따라 회전수가 변하는 기기의 정상적 가동 여부와 고장 종류를 판별하기 위한 인공지능 알고리즘의 적용을 다루고 있다. 회전수가 변하는 장비로부터 계측된 상태 모니터링 센서의 신호는 비정상(non-stationary)적 특성이 있으므로, 상태 신호의 한계치가 고장 판별의 기준이 되기 어렵다는 점을 해결하고자 하였다. 정상 가동 여부는 이상 감지에 효율적인 오토인코더 및 기계학습 알고리즘을 적용하였으며, 고장 종류 판별에는 기계학습법과 합성곱 기반의 심층학습 방법을 적용하였다. 변하는 회전수와 연계된 주파수의 비정상적 시계열도 적절한 고장 특징 (Feature)로 대변될 수 있도록 시간 및 주파수 영역에서 특징 벡터를 구성할 수 있음을 예제로 설명하였다. 차원 축소 및 카이 제곱 기법을 적용하여 최적의 특징 벡터를 추출하여 기계학습의 분류 알고리즘이 비정상적 회전 신호를 가진 장비의 고장 예측에 활용될 수 있음을 보였다. 이 과정에서 k-NN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), Random Forest의 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 또한 시계열 기반의 오토인코더 및 CNN (Convolution Neural Network) 적용하여 이상 감지와 고장진단을 수행한 결과를 비교하여 제시하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.28-37
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• 2005

본 논문은 퍼지 추론을 이용하여 소수문서로부터 대표 용어들을 추출하고 가중치를 부여하는 기존 방법의 유용성을 평가하고자 GIS (Generalized Instance Set) 알고리즘에 이를 적용시켜 그 성능을 평가하여 보았다. GIS 는 학습 문서 집합에 대한 일반화 (generalization) 과정을 통해 문서 그룹들을 형성하고 이 그룹의 대표 문서 (generalized instance)를 생성한 후 k- 알고리즘을 적용하는 방법이다. 본 논문에서는 바로 이 일반화 과정의 한 방법으로 퍼지 추론을 이용한 방법을 사용하였다. 상대적 성능 평가를 위하여 이 일반화(generalization) 과정에 Rocchio와 Widrow-Hoff 방법도 적용시켜 문서 분류 성능을 비교하였다. 실험 결과, 긍정적 문서만을 고려할 경우는 좋은 성능을 보이지만 부정적 문서를 같이 고려할 경우는 성능이 상대적으로 좋지 않음을 확인 할 수 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.62-71
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• 2009

본 논문에서는 주성분 분석 기법에 의한 BLDC 전동기의 고장진단 알고리즘과 임베디드 타입의 실시간 고장진단 시스템을 구현하였다. 우선 오프라인 상태에서 제안된 고장진단 알고리즘을 검증하기 위해 BLDC 고장진단 실험장치를 구현한 후 LabVIEW 프로그램에 의해 다양한 고장 데이터를 취득하였다. 취득된 데이터는 신호특성에 맞는 전 처리과정을 수행한 후 주성분분석 기법에 의해 고장특성을 나타내는 특징을 추출하고 최종적으로 BLDC 전동기의 진단은 유클리디안 거리 유사도 방법에 의해 수행된다. 이러한 결과를 바탕으로 임베디드 타입의 실시간 BLDC 고장진단 시스템을 구현하였다. 제안된 방법은 다양한 실험을 통하여 성능을 평가하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제8권3호
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• pp.1-9
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• 2016

This paper investigated the phoneme distribution and phonological processes of orthographic and pronounced phrasal words in light of syllable structure in the Seoul Corpus in order to provide linguists and phoneticians with a clearer understanding of the Korean language system. To achieve the goal, the phrasal words were extracted from the transcribed label scripts of the Seoul Corpus using Praat. Following this, the onsets, peaks, codas and syllable types of the phrasal words were analyzed using an R script. Results revealed that k0 was most frequently used as an onset in both orthographic and pronounced phrasal words. Also, aa was the most favored vowel in the Korean syllable peak with fewer phonological processes in its pronounced form. The total proportion of all diphthongs according to the frequency of the peaks in the orthographic phrasal words was 8.8%, which was almost double those found in the pronounced phrasal words. For the codas, nn accounted for 34.4% of the total pronounced phrasal words and was the varied form. From syllable type classification of the Corpus, CV appeared to be the most frequent type followed by CVC, V, and VC from the orthographic forms. Overall, the onsets were more prevalent in the pronunciation more than the codas. From the results, this paper concluded that an analysis of phoneme distribution and phonological processes in light of syllable structure can contribute greatly to the understanding of the phonology of spoken Korean.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.40-48
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• 2021

Content-Based Image Retrieval (CBIR) system plays a vital role to retrieve the relevant images as per the user perception from the huge database is a challenging task. Images are represented is to employ a combination of low-level features as per their visual content to form a feature vector. To reduce the search time of a large database while retrieving images, a novel image retrieval technique based on feature dimensionality reduction is being proposed with the exploit of metaheuristic optimization techniques based on Genetic Algorithm (GA), Extended Binary Cuckoo Search (EBCS) and Whale Optimization Algorithm (WOA). Each image in the database is indexed using a feature vector comprising of fuzzified based color histogram descriptor for color and Median binary pattern were derived in the color space from HSI for texture feature variants respectively. Finally, results are being compared in terms of Precision, Recall, F-measure, Accuracy, and error rate with benchmark classification algorithms (Linear discriminant analysis, CatBoost, Extra Trees, Random Forest, Naive Bayes, light gradient boosting, Extreme gradient boosting, k-NN, and Ridge) to validate the efficiency of the proposed approach. Finally, a ranking of the techniques using TOPSIS has been considered choosing the best feature selection technique based on different model parameters.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권3호
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• pp.163-180
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• 2009

본 논문은 사용자가 검색에 사용한 질의어를 기반으로 개인의 성향정보를 분석하고자 한다. 이를 위하여 사용자가 검색을 하기 위해서 입력한 질의어를 문서분류기를 이용하여 범주를 부여한다. 본 연구에서는 각 레코드에 미리 부여된 DDC 분류코드를 분류정보로 활용하였다. 이러한 방식을 사용하여 사용자의 질의어를 기반으로 개인의 특징을 분석한다. 분석된 개인의 성향정보를 검색 결과에 반영하고 개인의 의도에 맞는 문서를 재순위화시키는 개인화 검색시스템을 개발하였다. 또한 개인의 성향정보를 이용하여 단어의 중의성 문제를 해결할 수 있었다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원이 운영 중인 과학기술학회마을 데이터베이스를 이용하여 개인화와 단어중의성 해소에 관한 실험을 수행하였다. 실험과 사용자 평가를 통해서 개인화 검색 및 단어중의성 해소 성능을 제시하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권11호
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• pp.114-122
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• 2016

EIS (Electro interstitial scan, 전기체간스캔법)는 전극을 이용해 미세전류를 인체에 인가하고 그에 따른 전기적 반응을 분석하여 생리적인 정보를 얻는 방법으로, 비침습적이고 간단한 검사가 가능하다는 장점이 있다. 특히 당뇨병 진단을 위한 스크린용으로 적합하다는 연구들이 진행되어 왔으나 대부분 진단 원리에 대한 구체적인 논의가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 EIS 방법이 당뇨병 스크리닝 및 임상에 유용하게 활용될 수 있을지 분석해 보기위해 당뇨병 환자와 정상인을 대상으로 EIS 장비의 원 신호인 전압 변동 데이터를 특정경로에서 측정하였다. 전압 신호의 특징점을 추출하고 두 그룹 사이의 AUC (Area under the curve)를 계산한 결과 7개의 변수들이 60% 이상의 분류 정확도를 보였다. 또한 이 변수들을 k-NN 분류기로 학습한 결과, 왼쪽 손에서의 전압 변동 크기를 기준으로 분석했을 때 분류 정확도를 76.2%까지 높일 수 있었다. EIS 기반의 전압신호 분석법으로 비침습적인 당뇨병 스크리닝의 가능성을 보였다.