표정은 인간의 감정을 전달할 수 있는 중요한 수단으로 표정 인식은 감정상태를 알아낼 수 있는 효과적인 방법중 하나이다. 일반적인 표정 인식 시스템은 얼굴 표정을 표현하는 특징점을 찾고, 물리적인 해석 없이 특징을 추출한다. 하지만 특징점 추출은 많은 시간이 소요될 뿐 아니라 특징점의 정확한 위치를 추정하기 어렵다. 그리고 표정 인식 시스템을 실시간 임베디드 시스템에서 구현하기 위해서는 알고리즘을 간략화하고 자원 사용량을 줄일 필요가 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 격자점 위치에서 얻어진 가버 웨이블릿(Gabor wavelet) 특징 기반 표정 공간을 설정하고, 각 표정 공간에서 얻어진 주성분을 신경망 분류기를 이용하여 얼굴 표정을 분류한다. 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 화남, 행복, 평온, 슬픔 그리고 놀람의 5가지 표정이 인식 가능하며, 다양한 실험에서 평균 10.25ms의 수행시간, 그리고 87%~93%의 인식 성능을 보였다.
This paper provides a comparison of power converter loss and thermal description for voltage source and current source type 5 MW-class medium-voltage topologies of wind turbines. Neutral-point clamped three-level converter is adopted for a voltage source type topology, whereas a two-level converter is employed for current source type topology, considering the popularity in the industry. To match the required voltage level of 4160 V with the same switching device of IGCT as in the voltage source converter, two active switches are connected in series for the case of current source converter. Transient thermal modeling of a four-layer Foster network for heat transfer is done to better estimate the transient junction and case temperature of power semiconductors during various operating conditions in wind turbines. The loss analysis is confirmed through PLECS simulations. Comparison result shows that the VSC-based wind turbine system has higher efficiency than the CSC under the rated operating conditions.
통신대역폭 거래(Bandwidth Trading, BT)는 국제적으로 1조 US달러 이상의 잠재적 시장을 보유한 사업 분야이다. BT는 통신사업자에게 비용절감과 신규 수익창출의 기회를 제공함에도 불구하고, 이에 대한 체계적인 연구는 국내/외를 막론하고 아직 초기단계에 있다. 본 연구는 인터넷 컨버전스 환경에서 ISP간 상호접속에 관련된 BT 이슈를 고찰한다. 먼저 대역폭 상품화(commoditization) 경향을 전망하고, BT 시장의 기술적 전제조건과 시스템 아키텍처를 제시한다. 제안된 아키텍처를 통하여 수요-공급의 시장원리에 의해 BT를 운영함으로써, 통신사업자의 효율성을 극대화하는 방향을 모색한다. 특히 이 과정의 핵심적 역할을 담당하는 교환 허브로서, NIBX(Neutral Internet Business eXchange)로 명명된 가치중립적 제3자(third party)의 운영 시나리오를 자세히 살펴본다.
본 논문에서는 자동으로 사용자의 얼굴 표정을 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 휴리스틱 정보를 기반으로 설계된 트리 구조를 이용하여 행복, 역겨움, 놀람의 감정과 무표정을 인식한다. 카메라로부터 영상이 들어오면 먼저 얼굴 특징 검출기에서 피부색 모델과 연결성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 획득한다. 그 후에 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 눈 영역과 비 눈 영역으로 구분한 뒤 눈의 중심 영역과 에지 정보를 기반으로 하여 눈, 눈썹, 입 등의 얼굴 특징을 찾는다. 검출된 얼굴 특징들은 얼굴 표정 인식기에 사용되며 얼굴 인식기는 이를 기반으로 한 decision tree를 이용하여 얼굴 감정을 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 MMI JAFFE, VAK DB에서 총 180장의 이미지를 사용하여 테스트하였고 약 93%의 정확도를 보였다.
In this paper, conventional PI, fuzzy neural network(FNN) and adaptive teaming mechanism(ALM)-FNN for rotor field oriented controlled(RFOC) induction motor are studied comparatively. The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under parameter variation nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of learning through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. Comparative study of PI, FNN and ALM-FNN are carried out from various aspects which is dynamic performance, steady-state accuracy, parameter robustness and complementation etc. To have a clear view of the three techniques, a RFOC system based on a three level neutral point clamped inverter-fed induction motor drive is established in this paper. Each of the three control technique: PI, FNN and ALM-FNN, are used in the outer loops for rotor speed. The merit and drawbacks of each method are summarized in the conclusion part, which may a guideline for industry application.
This paper proposes a control algorithm for permanent magnet synchronous generator with a back-to-back three-level neutral-point clamped voltage source converter in a medium-voltage offshore wind power system under unbalanced grid conditions. The proposed control algorithm particularly compensates for the unbalanced grid voltage at the point of common coupling in a collector bus of offshore wind power system. This control algorithm has been formulated based on the symmetrical components in positive and negative rotating synchronous reference frames under generalized unbalanced operating conditions. Instantaneous active and reactive power are described in terms of symmetrical components of measured grid input voltages and currents. Negative sequential component of ac input current is injected to the point of common coupling in the proposed control strategy. The amplitude of negative sequential component is calculated to minimize the negative sequential component of grid voltage under the limitation of current capability in a voltage source converter. The proposed control algorithm makes it possible to provide a balanced voltage at the point of common coupling resulting in the generated power of high quality from offshore wind power system under unbalanced network conditions.
본 연구에서는 소유역에서의 오염총량을 추정하기 위하여 위성영상 카테고리분류 인공신경망 모형과 지리정보시스템 기반의 오염총량모의시스템(Total maximum daily Loads simulation System, TOLOS)을 개발하였으며, 발안유역의 HP#6 소유역을 시험유역으로 선정하여 유역 수문·수질 모니터링을 수행하였고, 시험유역의 도형 자료를 구축하여 TOLOS의 적용성을 평가하였다. TOLOS의 오염총량추정 모듈인 SWAT 모형은 논에서의 지표배수량을 고려하여 구성하였다. TOLOS을 이용하여 일별 측정 자료인 유출량, 유사량, 그리고 영양물질에 대하여 SWAT 모형의 보정과 검정을 실시하였으며, 그 결과 적용 가능성이 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 2050 탄소중립 정책으로 에너지신산업 분야 혁신기술개발 일환의 ICT기술에 기반한 디지털화 연구로서 각각의 에너지 설비의 외부 인터페이스와 연동하여 통합관리 할 수 있는 oneM2M 기반 IoT 서버 플랫폼 개발이다. 전력 공기업인 한전은 에너지 IoT 'SPIN(Smart Power IoT Network)' 구축을 통한 한전 e-IoT 표준 규격을 분석하고 oneM2M 및 LWM2M Gateway Platform을 개발한다. oneM2M은 기존 Release1 대신 최근에 발표된 Release2에 대한 규격을 확보 및 분석하여 R2를 기준으로 e-IoT 표준 oneM2M 플랫폼을 개발하고, 또한 한전 e-IoT 표준을 충분하게 구현할 수 있는 e-IoT Gateway 장치 규격을 선정하고 향후 확장성까지 고려한 고성능의 Gateway 장치를 개발하고 관련 시스템을 제안하였다.
코로나19는 모두로 하여금 초조하고 불안하게 만들고, 사람들간에는 거리두기가 필요하다. 코로나19로 인해 심리적으로 초조하고 불안 해 지고 거리두기가 필요해졌다. 대학교에서는 학기 초에 정신건강에 대한 단체 평가와 검사가 이루어진다. 본 연구에서는 다층감지기 신경망 모델을 채택하고 훈련시켜 딥러닝을 진행했다. 훈련이 끝난 후, 실제 사진과 동영상을 입력하고, 안면탐지를 진행하고, 표본에 있는 사람의 얼굴 위치를 알아낸 후, 그 감정을 다시 분류하고, 그 표본의 예측한 감정 결과를 그림으로 보여주었다. 결과는 다음과 같다. 테스트 시험에서는 93.2%의 정확도를 얻었고, 실제 사용에서는 95.57%의 정확도를 얻었다. 그중 분노의 식별율은 95%, 혐오의 식별율은 97%, 행복의 식별율은 96%, 공포의 식별율은 96%, 슬픔의 식별율은 97%, 놀라움의 식별율은 95%, 중립의 식별율은 93%이었다. 본 연구의 고효율적 정서 식별 기술은 학생들의 부정적 정서를 포착하는 객관적 데이터를 제공 할 수 있다. 딥러닝의 감정식별 시스템은 심리건강을 향상하기 위한 데이터들을 제공할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.480-502
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2022
This work assesses the degree of satisfaction tourists receive as final recipients in a tourism destination based on the fact that satisfied tourists can make a significant contribution to the growth and continuous improvement of a tourism business. The work considers Pokhara, the tourism capital of Nepal as a prefecture of study. A stratified sampling methodology with open-ended survey questions is used as a primary source of data for a sample size of 1019 for both international and domestic tourists. The data collected through a survey is processed using a data mining tool to perform multi-dimensional analysis to discover information patterns and visualize clusters. Further, supervised machine learning algorithms, kNN, Decision tree, Support vector machine, Random forest, Neural network, Naive Bayes, and Gradient boost are used to develop models for training and prediction purposes for the survey data. To find the best model for prediction purposes, different performance matrices are used to evaluate a model for performance, accuracy, and robustness. The best model is used in constructing a learning-enabled model for predicting tourists as satisfied, neutral, and unsatisfied visitors. This work is very important for tourism business personnel, government agencies, and tourism stakeholders to find information on tourist satisfaction and factors that influence it. Though this work was carried out for Pokhara city of Nepal, the study is equally relevant to any other tourism destination of similar nature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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