• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.29-39
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• 2017

다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파 신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정 결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및 유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서 레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권6호
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• pp.2388-2398
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• 2017

In this study, we propose a robust face recognition system to pose variations based on automatic pose estimation. Radial basis function neural network is applied as one of the functional components of the overall face recognition system. The proposed system consists of preprocessing and recognition modules to provide a solution to pose variation and high-dimensional pattern recognition problems. In the preprocessing part, principal component analysis (PCA) and 2-dimensional 2-directional PCA ($(2D)^2$ PCA) are applied. These functional modules are useful in reducing dimensionality of the feature space. The proposed RBFNNs architecture consists of three functional modules such as condition, conclusion and inference phase realized in terms of fuzzy "if-then" rules. In the condition phase of fuzzy rules, the input space is partitioned with the use of fuzzy clustering realized by the Fuzzy C-Means (FCM) algorithm. In conclusion phase of rules, the connections (weights) are realized through four types of polynomials such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. The coefficients of the RBFNNs model are obtained by fuzzy inference method constituting the inference phase of fuzzy rules. The essential design parameters (such as the number of nodes, and fuzzification coefficient) of the networks are optimized with the aid of Particle Swarm Optimization (PSO). Experimental results completed on standard face database -Honda/UCSD, Cambridge Head pose, and IC&CI databases demonstrate the effectiveness and efficiency of face recognition system compared with other studies.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.433-436
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• 2004

In this paper, we introduce a new Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNNS)-like structure whose neuron is based on the Fuzzy Set-based Fuzzy Inference System (FS-FIS) and is different from that of FPNNS based on the Fuzzy relation-based Fuzzy Inference System (FR-FIS) and discuss the ability of the new FPNNS-like structure named Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The premise parts of their fuzzy rules are not identical, while the consequent parts of the both Networks (such as FPNN and FSPNN) are identical. This difference results from the angle of a viewpoint of partition of input space of system. In other word, from a point of view of FS-FIS, the input variables are mutually independent under input space of system, while from a viewpoint of FR-FIS they are related each other. The proposed design procedure for networks architecture involves the selection of appropriate nodes with specific local characteristics such as the number of input variables, the order of the polynomial that is constant, linear, quadratic, or modified quadratic functions being viewed as the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables. On the parameter optimization phase, we adopt Information Granulation (IC) based on HCM clustering algorithm and a standard least square method-based learning. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized FSPNN (gFSPNN), the model is experimented with using the time series dataset of gas furnace process.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.123-129
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• 2017

고성능 카메라와 고용량 메모리가 장착된 스마트폰이 출시되어 사람들은 야외나 산에서 촬영한 아름다운 경치, 꽃 등을 SNS에 많이 올리고 있다. 본 논문에서는 이동통신이 원활하지 않은 곳에서도 꽃의 정보를 얻을 수 있는 꽃 인식 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 OpenCV를 기반으로 안드로이드 스마트폰에서 사용할 수 있으며, 기준 꽃등록부와 꽃인식부로 구성된다. 인식처리 시간을 줄이기 위하여 RGB 색채널과 k-평균 클러스터링을 이용한 새로운 색분류방법을 제안하고, 특징 추출을 위하여 ORB, 매칭을 위하여 브루트포스 해밍 알고리즘을 사용한다. 4부류의 12 종류의 꽃에 대하여 60개의 이미지를 기준 DB 설계에 사용하고, 60개의 이미지를 테스트에 사용하였다. 모의 실험 결과 성공률은 83.3%이고, 화웨이 ALEUL100 스마트폰에서 평균인식 시간은 2.58 s 이며, 제안된 시스템은 통신이 되지 않는 곳에서도 휴대용 스마트폰에 적용가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.197-203
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• 2011

유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network)는 사람의 접근이 어려운 다양한 환경에 무선 센서들로 구성된 네트워크이다. 그러므로 센서 노드들은 스스로 라우팅 하는 네트워크로 구성되며, 전력(power) 교체가 어렵다는 특징을 가지고 있다. 따라서 전력 소모를 줄이는 다양한 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 클러스터를 이용한 계층적 구조의 라우팅 방식은 평면적 구조의 라우팅 방식에 비해 센서 노드들의 전력소모가 균등하며, 전력 소모가 적어 네트워크의 사용 주기가 길다. 본 논문은 초기 클러스터를 계속 유지하여 클러스터를 구성하는셋업 과정을 초기 한번만 함으로써 센서노드들의 에너지 소모를 줄이도록 하였으며, 다음 라운드의 헤더 선출은 클러스터내의 멤버 노드들 중 에너지가 가장 많은 노드를 선정함으로써 클러스터내의 모든 노드의 에너지 소모를 균등하게 하는 방법을 제안하였다. 이 방식은 클러스터의 모든 노드들의 에너지소모를 줄여 네트워크의 생명주기를 늘리며, 센서들의 에너지 소모를 균등하게 하여 에너지 홀(energy hole) 문제를 개선하고자 하였다. 본 제안방식의 타당성을 모의실험을 통해 확인하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권3호
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• pp.387-396
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• 2016

Multiuser communication has been an important research area of underwater acoustic communications and networking. This paper studies the use of adaptive orthogonal frequency-division multiple access (OFDMA) in a downlink scenario, where a central node sends data to multiple distributed nodes simultaneously. In practical implementations, the instantaneous channel state information (CSI) cannot be perfectly known by the central node in time-varying underwater acoustic (UWA) channels, due to the long propagation delays resulting from the low sound speed. In this paper, we explore the CSI feedback for resource allocation. An adaptive power-bit loading algorithm is presented, which assigns subcarriers to different users and allocates power and bits to each subcarrier, aiming to minimize the bit error rate (BER) under power and throughput constraints. Simulation results show considerable performance gains due to adaptive subcarrier allocation and further improvement through power and bit loading, as compared to the non-adaptive interleave subcarrier allocation scheme. In a lake experiment, channel feedback reduction is implemented through subcarrier clustering and uniform quantization. Although the performance gains are not as large as expected, experiment results confirm that adaptive subcarrier allocation schemes based on delayed channel feedback or long term statistics outperform the interleave subcarrier allocation scheme.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1243-1258
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• 2017

A new medical materials scheduling system and its modeling method for the complex rescue are presented. Different from other similar system, first both the BeiDou Satellite Communication System (BSCS) and the Special Fiber-optic Communication Network (SFCN) are used to collect the rescue requirements and the location information of disaster areas. Then all these messages will be displayed in a special medical software terminal. After that the bipartite graph models are utilized to compute the optimal scheduling of medical materials. Finally, all these results will be transmitted back by the BSCS and the SFCN again to implement a fast guidance of medical rescue. The sole drug scheduling issue, the multiple drugs scheduling issue, and the backup-scheme selection issue are all utilized: the Kuhn-Munkres algorithm is used to realize the optimal matching of sole drug scheduling issue, the spectral clustering-based method is employed to calculate the optimal distribution of multiple drugs scheduling issue, and the similarity metric of neighboring matrix is utilized to realize the estimation of backup-scheme selection issue of medical materials. Many simulation analysis experiments and applications have proved the correctness of proposed technique and system.

• 한국수자원학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.303-316
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• 2001

본 연구에서는 중소하천수계에서 수문학적 예측을 위하여 Hybrid Neural Networks의 일종인 반경기초함수(RBF) 신경망모형이 적용되었다. RBF 신경망모형은 4종류의 매개변수로 구성되어 있으며, 지율 및 지도훈련과정으로 이루어져있다. 반경기초함수로서 가우스핵함수(GKF)가 이용되었으며, GKF의 매개변수인 중심과 폭은 K-Means 군집알고리즘에 의해 최적화 된다. 그리고 RBF 신경망모형의 매개변수인 중심, 폭, 연결강도와 편차벡터는 훈련을 통하여 최적 매개변수의 값이 결정되며, 이 매개변수들을 이용하여 모형의 검증과정이 이루어진다. RBF 신경망모형은 한국의 IHP 대표유역중 하나인 위천유역에 적용하였으며, 모형의 훈련과 검증을 위하여 10개의 강우사상을 선택하였다. 또한 RBF 신경망모형과 비교검토하기 위하여 엘만 신경망(ENN)모형을 이용하였으며, ENN 모형은 일단게 할선역전파(OSSBP) 및 탄성역전파(RBP)알고리즘으로 이루어져 있다. 모형의 훈련과 검증과정을 통하여 RBF 신경망모형이 ENN 모형보다 양호한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다. RBF 신경망모형은 훈련시키는데 시간이 적게 들고, 이론적 배경이 부족한 수문학자들도 쉽게 사용할 수 있는 신경망모형이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권1호
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• pp.23-41
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• 2019

본 연구는 도서의 대출정보를 활용해 가중네트워크(PFNET :PathFinder Network) 분석을 수행함으로써 특수 계층으로서 남녀 노령자에 의해 자주 읽히는 도서의 주제와 특성을 이해하고 이들의 독서 양태가 일반 성인 남녀와 어떠한 차이를 보이는지 확인하였다. 이를 위해 남녀 노령자와 일반 성인 남녀로 구성된 4개 집단을 대상으로 도서관 빅데이터의 인기 대출도서를 기반으로 동시대출도서 행렬을 산출하고 이를 활용해 네트워크 분석을 수행하였다. 또한 PNNC(Parallel Nearest Neighbor Clustering) 알고리즘으로 대출도서 군집을 형성한 후 대출도서에 계산된 중심성지수를 기반으로 피어슨 상관분석(Pearson Correlation Analysis)을 수행해 집단간의 상관성을 파악하였다. 그 결과 자기계발, 재태크, 육아 등 다양한 분야의 도서를 대출하는 일반 성인 남녀에 비해 노령자 계층은 한국현대소설에 집중된 독서 활동을 하는 것으로 나타났으며, 특정 인기 저자의 저작에 집중된 도서 대출 경향을 보였다. 한편 여성 노령자가 일본소설, 영미소설을 포함해 상대적으로 다양한 분야를 대출하는 반면 남성 노령자는 극단적으로 한국대하소설에 집중하는 경향을 나타냈다. 상관분석에서도 남성 노령자는 성인 남성과 r=-0.222의 약한 음의 상관성을 보였으며, 다른 모든 집단과도 음의 방향성을 보여 대출 도서의 중심성이 반대 경향을 가지는 것으로 분석되었다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제42권1호
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• pp.178-193
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• 2023

본 연구는 2015 및 2022 개정 과학과 교육과정 중 초등학교급과 관련된 성취기준을 중심으로 네트워크 분석을 통해 어떠한 변화 양상을 갖는지 비교하고 이를 토대로 초등학교 과학 교수학습을 위한 시사점을 제공하는 것을 목적으로 하였다. 이에 따라 본 연구에서는 2015 및 2022 개정 초등 과학과 교육과 정의 성취기준을 추출하여 성취기준 영역 변화에 따른 차이를 살펴보고, 각 영역별 중심성 지수를 중심으로 한 비교, 커뮤니티 탐지 기법을 활용한 군집 분석을 통해 어떠한 변화가 있는지 분석하였다. 연구 결과, 2015 개정 과학과 교육과정에 비해 전체 성취기준은 10% 가량 감소하였으나, 성취 기준의 길이나 주요어의 빈도는 오히려 증가하였으며, 관찰이나 조사, 설명 외에도 공유, 실천, 설계 등 디지털 도구활용 및 협동학습과 관련된 과정·기능적 측면이 강조되었다. 그러나 이러한 변화는 과학의 각 영역에 따라 서로 다른 차이를 보임을 알 수 있었다. 또한 군집 분석 결과 대체적으로 군집의 숫자나 관련 개념이나 용어의 영역은 유사하였으나, 과정·기능 및 가치·태도와 관련된 주요어를 중심으로 수행 방식 등에 변화가 나타났음을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구에서는 새로운 교육과정의 적용 시 고려해야 할 점들을 시사점으로 제시하였다.