• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.29-38
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• 2020

본 논문에서는 다중 레이블 콘볼루션 신경회로망(Multi-label Convolution Neural Networks)을 이용하는 능동펄스 식별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 기존의 단일 레이블 기반 알고리즘이 여러 개의 신경회로망 구조로 되어 있던 것과 달리 하나의 신경회로망 구조로 능동펄스의 정보를 한번에 획득할 수 있으며, 학습과정 역시 간편해지는 장점이 있다. 제안한 능동펄스 식별 알고리즘을 검증하기 위해서 해상실험 데이터를 이용하여 신경회로망을 학습시키고 성능을 분석하였다. 분석결과 제안한 능동펄스 식별 알고리즘이 수렴하는 것을 확인하였으며, 오차행렬(Confusion Matrix) 분석을 통하여 우수한 능동펄스 식별성능을 가지는 것을 확인하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제87권6호
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• pp.555-574
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• 2023

An efficient optimization algorithm and damage-sensitive objective function are two main components in optimization-based Finite Element Model Updating (FEMU). A suitable combination of these components can considerably affect damage detection accuracy. In this study, a new hybrid damage-sensitive objective function is proposed based on combining two different objection functions to detect the location and extent of damage in structures. The first one is based on Generalized Pseudo Modal Strain Energy (GPMSE), and the second is based on the element's Generalized Flexibility Matrix (GFM). Four well-known population-based metaheuristic algorithms are used to solve the problem and report the optimal solution as damage detection results. These algorithms consist of Cuckoo Search (CS), Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO), Moth Flame Optimization (MFO), and Jaya. Three numerical examples and one experimental study are studied to illustrate the capability of the proposed method. The performance of the considered metaheuristics is also compared with each other to choose the most suitable optimizer in structural damage detection. The numerical examinations on truss and frame structures with considering the effects of measurement noise and availability of only the first few vibrating modes reveal the good performance of the proposed technique in identifying damage locations and their severities. Experimental examinations on a six-story shear building structure tested on a shake table also indicate that this method can be considered as a suitable technique for damage assessment of shear building structures.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제89권2호
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• pp.213-223
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• 2024

This paper proposes a composite design of fuzzy adaptive control scheme based on TMD RC structural system and the gain of two-dimensional fuzzy control is controlled by parameters. Monitoring and learning in LMI then produces performance indicators with a weighting matrix as a function of cost. It allows to control the trade-off between the two efficiencies by adjusting the appropriate weighting matrix. The two-dimensional Boost control model is equivalent to the LMI-constrained multi-objective optimization problem under dual performance criteria. By using the proposed intelligent control model, the fuzzy nonlinear criterion is satisfied. Therefore, the data connection can be further extended. Evaluation of controller performance the proposed controller is compared with other control techniques. This ensures good performance of the control routines used for position and trajectory control in the presence of model uncertainties and external influences. Quantitative verification of the effectiveness of monitoring and control. The purpose of this article is to ensure access to adequate, safe and affordable housing and basic services. Therefore, it is assumed that this goal will be achieved in the near future through the continuous development of artificial intelligence and control theory.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.49-56
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• 2024

There have been emerging many use-cases applying recommendation systems especially in online platform. Although the performance of recommendation systems is affected by a variety of factors, selecting appropriate features is difficult since most of recommendation systems have sparse data. Conventional matrix factorization (MF) method is a basic way to handle with problems in the recommendation systems. However, the MF based scheme cannot reflect non-linearity characteristics well. As deep learning technology has been attracted widely, a deep neural network (DNN) framework based collaborative filtering (CF) was introduced to complement the non-linearity issue. However, there is still a problem related to feature embedding for use as input to the DNN. In this paper, we propose an effective method using singular value decomposition (SVD) based feature embedding for improving the DNN performance of recommendation algorithms. We evaluate the performance of recommendation systems using MovieLens dataset and show the proposed scheme outperforms the existing methods. Moreover, we analyze the performance according to the number of latent features in the proposed algorithm. We expect that the proposed scheme can be applied to the generalized recommendation systems.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.46-54
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• 2006

최근 각종 온라인 상거래 및 개인 신분카드 이용이 늘어나면서 개인 인증의 중요성이 부각되고 있다. RFID(Radio Frequency Identification) tag가 내장된 개인 신분 카드가 점차 증가하고 있지만, 본인의 인증을 할 수 있는 방법이 미비하기 때문에, 자동화 할 수 있는 대책이 시급하다. RFID tag는 현재 메모리 용량이 매우 작기 때문에, 개인의 생체정보를 저장하기 위해서는 효율적인 특징추출 방법이 필요하며, 저장된 특징들을 비교하기 위해서는 새로운 인식방법이 필요하다. 본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특정을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘을 이용한 개인생체 인증 시스템에 관한 연구를 수행하였다. 시스템은 크게 NMF(Non-negative Matrix Factorization)와 LDA(Linear Discriminants Analysis) 혼합 알고리즘을 이용한 특징 추출 부분과 해마신경망을 모델링하고 인식 성능을 실험하는 것으로 구성 되어 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정변화와 포즈변화가 포함된 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특정 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제20권4호
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• pp.357-370
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• 2012

Radiation therapy, the most commonly used for the treatment of brain tumors, has been shown to be of major significance in tumor control and survival rate of brain tumor patients. About 200,000 patients with brain tumor are treated with either partial large field or whole brain radiation every year in the United States. The use of radiation therapy for treatment of brain tumors, however, may lead to devastating functional deficits in brain several months to years after treatment. In particular, whole brain radiation therapy results in a significant reduction in learning and memory in brain tumor patients as long-term consequences of treatment. Although a number of in vitro and in vivo studies have demonstrated the pathogenesis of radiation-mediated brain injury, the cellular and molecular mechanisms by which radiation induces damage to normal tissue in brain remain largely unknown. Therefore, this review focuses on the pathophysiological mechanisms of whole brain radiation-induced cognitive impairment and the identification of novel therapeutic targets. Specifically, we review the current knowledge about the effects of whole brain radiation on pro-oxidative and pro-inflammatory pathways, matrix metalloproteinases (MMPs)/tissue inhibitors of metalloproteinases (TIMPs) system and extracellular matrix (ECM), and physiological angiogenesis in brain. These studies may provide a foundation for defining a new cellular and molecular basis related to the etiology of cognitive impairment that occurs among patients in response to whole brain radiation therapy. It may also lead to new opportunities for therapeutic interventions for brain tumor patients who are undergoing whole brain radiation therapy.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.682-689
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• 2019

부분 기반 영상 표현(part-based image representation)에서는 영상의 부분적인 모습을 기저 벡터로 표현하고 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 분해하며, 이 때 기저 벡터의 계수가 곧 물체의 부분적인 특징을 의미하게 된다. 본 논문에는 부분 기반 영상 표현 기법인 비음수 행렬 분해(non-negative matrix factorization, NMF)를 이용하여 얼굴 영상을 표현하고 신경망 기법을 적용하여 가려진 얼굴을 인식하는 얼굴 인식을 제안한다. 표준 비음수 행렬 분해, 투영 경사 비음수 행렬 분해, 직교 비음수 행렬 분해를 이용하여 얼굴 영상을 표현하였고, 각 기법의 성능을 비교하였다. 인식기로는 학습벡터양자화 신경망을 사용하였으며, 인식기에서의 거리 척도로는 유클리디언 거리를 사용하였다. 실험 결과, 전통적인 얼굴 인식 방법에 비하여 제안한 기법이 가려진 얼굴 인식에 보다 강인함을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.580-591
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• 2019

본 논문의 목적은 자율주행을 위하여 카메라와 라이다를 이용하여 객체를 검출하고 각 센서에서 검출된 객체를 late fusion 방식으로 융합을 하여 성능을 향상하는 것을 목적으로 한다. 카메라를 이용한 객체 검출은 one-stage 검출인 YOLOv3을, 검출된 객체의 거리 추정은 perspective matrix를, 라이다의 객체 검출은 K-means 군집화 기반 객체 검출을 각각 이용하였다. 카메라와 라이다 calibration은 PnP-RANSAC을 이용하여 회전, 변환 행렬을 구하였다. 센서 융합은 라이다에서 검출된 객체를 이미지 평면에 옮겨 Intersection over union(IoU)을 계산하고, 카메라에서 검출된 객체를 월드 좌표에 옮겨 거리, 각도를 계산하여 IoU, 거리 그리고 각도 세 가지 속성을 로지스틱 회귀를 이용하여 융합을 하였다. 융합을 통하여 각 센서에서 검출되지 않은 객체를 보완해주어 성능이 약 5% 증가하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.165-171
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• 2019

컴퓨터 구조의 연구 결과, 특정 영역의 하드웨어를 개발하는 과정에서 가격 대 에너지 성능의 획기적인 개선이 이뤄진다고 알려져 있다. 본 논문은 인공신경망(NN)의 추론을 가속화시킬 수 있는 텐서 처리부(TPU) ASIC에 대한 분석을 수행하였다. 텐서 처리부의 핵심장치는 고속의 연산이 가능한 MAC 행렬곱셈기와 소프트웨어로 관리되는 온칩 메모리이다. 텐서 처리부의 실행모델은 기존의 CPU와 GPU의 실행모델보다 인공신경망의 반응시간 요구사항을 제대로 충족시킬 수 있으며, 수많은 MAC과 큰 메모리를 장착함에도 불구하고 면적이 작고 전력 소비가 낮다. 텐서플로우 벤치마크 프레임워크에 대하여 텐서 처리부를 활용함으로써, CPU 또는 GPU보다 높은 성능과 전력 효율을 나타낼 수가 있다. 본 논문에서는 텐서 처리부를 분석하고, 파이썬을 이용하여 모델링한 OpenTPU에 대하여 모의실행을 하였으며, 그 핵심장치인 행렬 곱셈부에 대한 합성을 시행하였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.433-442
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• 2018

저수구역은 계획된 홍수위에 의하여 둘러싸인 지역 혹은 댐의 계획된 홍수위 내에 있는 지역으로 정의된다. 본 연구에서는 저수구역 내 농경지를 탐지하기 위하여, 대표적인 기계학습 기법인 RF (Random Forest) 기반의 감독 분류 방법을 적용하였다. 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 분류하기 위하여, 질감정보를 정량화하기 위한 대표적인 기법인 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)과 NDWI (Normalized Difference Water Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 추가적인 입력자료로 활용하였다. 특히, 질감정보를 생성하는데 사용된 윈도우 크기가 농경지의 분류 정확도에 미치는 영향을 분석하여, 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 분류하기 위한 방법론을 제시하였다. 실험결과, UAV 영상을 이용한 분류결과를 통하여 취득된 다중분광영상과 NDVI, NDWI, GLCM 영상들을 이용하여 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다. 또한, GLCM의 윈도우 크기가 분류정확도를 향상시키기 위한 중요한 변수임을 확인하였다.