• 산업경영시스템학회지
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• 제21권45호
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• pp.365-374
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• 1998

Control Chart is a powerful tool to detect that process is in control or out of control. CIM can have real effect when CIM involve automated quality control. A neural network approach is used for unnatural pattern detecting of control chart. The previous moving window method uses all unnatural pattern that is detected as moving time window. Therefore, It trains a large number of unnatural pattern and takes training time long. In this paper, the proposed method tests a small number of training unnatural pattern which modifies test data without repeating time. We shows that the proposed method has differences In training time and identification rate on the previous moving windows method. As results, we reduced training time and obtain the same identification rate.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.9-19
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• 2020

스마트폰의 빠른 보급과 함께 소셜네트워크서비스(Social Network Service, SNS)의 이용자 수는 매우 빠르게 증가하고 있다. 2018년 기준 전 세계 인구 약 71억명 중 27억명이 SNS를 사용하는 것으로 나타났으며, 대한민국에서는 약 5,100만명 중 약 3,120만 명이 SNS를 사용하는 것으로 나타났다. 이와 같이 지속적으로 성장해온 SNS 시장에 대해 다양한 분석연구가 존재해왔으나, 수리적 모델을 통한 정량적 분석 연구는 미진한 실정이다. 본 연구에서는 국내 SNS 시장에서 가장 큰 비중을 차지하고 있는 페이스북, 인스타그램, 트위터를 대상으로 경쟁 관계 분석을 수행하였다. 본 연구의 목적은 SNS 시장의 흐름과 경쟁관계에 관한 몇 가설을 제시하고 해당 가설을 검정하여 SNS 시장의 경향성을 분석하는 것이다. 경쟁관계분석을 위해 Lotka-Volterra(LV) 모형을 적용하였으며, 시간의 흐름에 따른 경쟁관계 변화를 파악하기 위해 Moving Window 기법을 함께 활용하였다. 제시한 가설을 검정 하기위해 Moving Window 기법을 활용하여 몇 가지 시뮬레이션분석을 진행하였다. 각 플랫폼 간의 상관관계와 시간의 흐름에 따른 경쟁관계의 변화를 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.137-145
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• 2004

본 논문은 평행식 스테레오 영상감시 시스템을 이용하여 3차원 공간에서 다중 이동물체를 검출하고, 카메라에서 이동 물체까지의 거리를 측정하는 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 영상감시 시스템의 좌, 우측 영상을 입력을 받아 적응형 임계값과 화소귀납 알고리즘(PRA, pixel recursive algorithm)을 사용하여 다중 이동물체 영역을 추출하였다. 그리고 각각의 물체영역을 윈도우 마스크로 검출하고, 다중 이동물체 각각의 위치좌표와 스테레오 시차를 구하였다. 이 시차와 스테레오 비전 시스템의 특성 및 삼각 함수를 이용하여 다중 이동물체의 거리를 측정하였다. 실험결과 거리측정 오차도 7.28％이내에 존재하였으며, 따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구현할 경우 스테레오 방범 시스템, 자율 이동로봇 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.636-644
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• 2015

이 논문에서는 CAM shift알고리즘과 8방향 탐색 위도우를 결합하여 객체의 추적 성능을 향상하는 방법과 추적에 이용되는 프레임의 수를 줄여 연산을 줄이는 방법을 제안한다. CAM shift는 대표적인 색상을 이용한 추적 방법이나 빠른 속도로 이동하는 물체를 추적하기 어려운 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 추적 대상을 놓쳐버린 시점에서 마지막으로 추적에 성공한 시점의 정보를 이용하여 8방향 탐색을 실시하여 객체를 찾아 낸 후 CAM shift의 탐색 윈도우를 이동시켜 기존의 CAM shift로는 추적이 불가능한 고속 이동 물체에 대해서도 보다 정확한 추적이 가능하게 되었다. 또한 하드웨어의 발달로 초당 생산되어지는 프레임의 수가 증가하여 불필요한 연산이 증가하게 되었고, 이를 줄이기 위해 추적에 이용되는 프레임의 수를 줄여 연산을 줄여 이 전보다 효율을 높일 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.1-6
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• 2003

본 논문에서는, 움직이는 영상을 충돌방지 시스템에 의해 검출한다. 이런 영상의 노이즈는 평균 필터로 제거시킨다. 그리고, 이진 차 영상을 이용하여 움직임이 감지되었을 경우에는 라벨링과 투영방법에 의해 움직임 영역만 정확히 추출하였다. 그 후에 시스템의 추적모드에 의해서 이미지가 천천히 움직일 경우 추적창의 중심은 이전 프레임의 추적창으로부터 이동한다. 그리고, 추적 창은 추적모드와 탐지모드로 나누고, 차 영상 데이터의 대차 상관 값에 의해 결정하였다. 탐지모드는 외란에 의한 에러를 감소하기 위해서 탐지-시간 값의 비교로 추적단계를 계속 진행할 것인지 아닌지를 결정하였다. 이와 같은 움직이는 영상의 탐지와 추적을 시뮬레이션으로 확인하였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1998년도 제15회 광학 및 양자전자 학술발표회 논문집
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• pp.102-103
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• 1998

• 대한기계학회논문집B
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• 제34권4호
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• pp.333-339
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• 2010

고장감지 및 진단(FDD) 시스템의 구축의 기초 연구로 정상상태 진단기에 대한 연구를 수행하였다. 정상상태에 대한 진단은 시스템 전체를 관찰하거나 몇몇 필요한 시스템 파라미터를 모니터링 함으로써 가능하다. 최적화된 정상상태 진단기를 이용하면 FDD 시스템에서 필수적인 정상운전 시의 기준모델(no fault reference model)을 자가학습을 통하여 적용할 수 있다. 본 연구에서는 가정용 열펌프가 냉방조건으로 작동할 경우에 대해 이동창을 기반으로 7개의 측정값들에 대한 표준편차를 분석함으로써 정상상태 판정을 내리도록 하였다. 정상상태 진단기의 작동의 여부는 실내부하를 조절함으로써 확인하였다. 본 연구를 통하여 열펌프 등의 증기압축 사이클 시스템에 대하여 이동창을 기반으로 한 정상상태 진단기 개발 방법을 제시하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.77-77
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• 2000

The shape of small or curved object is usually reconstructed using a single camera by moving its lens position to find a sequence of the focused images. Most conventional methods have used a window with fixed shape to test the focus measure, which resulted in a deterioration of accuracy. To solve this problem, this paper proposes a new approach of using a shape adaptive window. It estimates the shape of the object at every step and applies the same shape of window to calculate the focus measure. Focus measure is based on the variance of the pixels inside the window. This paper includes the experimental results.

• 전자공학회논문지
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• 제53권4호
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• pp.129-135
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• 2016

본 논문에서는 이동 창 함수 추적기라는 새로운 추적 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 이동표적의 궤적을 효율적으로 추정하기 위해 과거 궤적의 정보를 포함하는 이동 구간이 선형이라는 가정을 한 선형 창 함수를 적용하여 구현한다. 제안된 알고리즘의 창 함수의 파라메터는 측정 잡음의 영향을 줄이기 위해 그리고 알파-베터 추적기와 비교하여 더 적은 계산량 증가로 빠른 이동 표적 추적을 구현하기 위해 적절하게 선택할 수 있다. 본 논문에서 제안한 창 함수 추적기를 검증하기 위해 잡음상황에서 선형과 비선형 궤적에 대한 컴퓨터 모의실험을 수행했다. 또한 제안된 창 함수 추적기는 초기값에 대한 둔감한 특성과 예측할 수 없는 시변 측정 환경에서 창 함수 추적기를 사용할 경우 더 높은 자유도를 가짐을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.997-1004
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• 2012

In enterprise software projects, performance issues have become more critical during recent decades. While developing software products, many performance tests are executed in the earlier development phase against the newly added code pieces to detect possible performance regressions. In our previous research, we introduced the framework to enable automated performance anomaly detection and reduce the analysis overhead for identifying the root causes, and showed Statistical Process Control (SPC) can be successfully applied to anomaly detection. In this paper, we explain the special performance trend in which the existing anomaly detection system can hardly detect the noticeable performance change especially when a performance regression is introduced and recovered again a while later. Within the fixed number of sampling period, the fluctuation gets aggravated and the lower and upper control limit get relaxed so that sometimes the existing system hardly detect the noticeable performance change. To resolve the issue, we apply dynamically tuned sampling window size based on the performance trend, and Fuzzy theory to find an appropriate size of the moving window.