• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.253-258
• /
• 2016

본 논문은 실내 주행 로봇의 위치 추정을 위해 최적화 기법을 적용한 방법에 대해 기술한다. 주행 로봇의 위치 추정에 사용되는 베이지안 필터 방법의 경우는 측정값과 환경 요소에 대한 불확실성을 고려하기위해 사용하는 조절 파라미터에 따라 추정성능이 달라진다. 또한 로봇동작 및 센서 측정 모델의 비선형성에 의하여 성능이 저하될 수 있다. 최적화 기법은 조절 파라미터가 적고 모델의 비선형성의 영향을 적게 받는다. 본 연구에서는 최적화 기법의 위치 추정 활용성을 보이기 위해 최적화 방법에 의한 추정성능과 EKF방법에 의한 추정 성능을 비교한다. 사용한 측정 센서는 초음파 위성 시스템(USAT, Ultrasonic Satellites system)으로서 4개의 비컨으로부터 로봇까지의 거리를 측정한다. 측정값의 비정상 오차를 제거하기 위하여 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)를 이용한다. 최적화 기법은 거리 측정값을 사용하여 목적함수를 설계하고 반복계산을 통해 위치의 최적 값을 찾는다. 반복 수행을 위한 초기 위치를 베이시안 필터 방법을 통하여 적절히 설정함으로서 제안된 방법은 위치 추정 성능을 향상시키고 실행 시간을 단축시킬 수 있다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제4권5호
• /
• pp.605-628
• /
• 2008

In bridge structures, damage may induce an additional deflection which may naturally contain essential information about the damage. However, inverse mapping from the damage-induced deflection to the actual damage location and severity is generally complex, particularly for statically indeterminate systems. In this paper, a new load concept, called the positive-bending-inspection-load (PBIL) is proposed to construct a simple inverse mapping from the damage-induced deflection to the actual damage location. A PBIL for an inspection region is defined as a load or a system of loads which guarantees the bending moment to be positive in the inspection region. From the theoretical investigations, it was proven that the damage-induced chord-wise deflection (DI-CD) has the maximum value with the abrupt change in its slope at the damage location under a PBIL. Hence, a novel damage localization method is proposed based on the DI-CD under a PBIL. The procedure may be summarized as: (1) identification of the modal flexibility matrices from acceleration measurements, (2) design for a PBIL for an inspection region of interest in a structure, (3) calculation of the chord-wise deflections for the PBIL using the modal flexibility matrices, and (4) damage localization by finding the location with the maximum DI-CD with the abrupt change in its slope within the inspection region. Procedures from (2)-(4) can be repeated for several inspection regions to cover the whole structure complementarily. Numerical verification studies were carried out on a simply supported beam and a three-span continuous beam model. Experimental verification study was also carried out on a two-span continuous beam structure with a steel box-girder. It was found that the proposed method can identify the damage existence and damage location for small damage cases with narrow cuts at the bottom flange.

• 한국음향학회지
• /
• 제22권7호
• /
• pp.519-527
• /
• 2003

음성신호는 주변 잡음과 화자의 발성 패턴 변화, 음성 검출 오류에서 생기는 이상치(outlier)에 많은 영향을 받고 있다. 이러한 음성 신호를 이용하여 화자인식에 이용할 경우 인식률이 저하된다. 본 논문에서는 화자식별 (speaker identification)에서 학습 특징 벡터의 이상치와 고차원 문제를 해결하기 위하여 M-추정을 이용한 강인한 주성분 분석 가우시안 혼합모델 (Robust Principal Component Analysis-Gaussian Mixture Model)방법을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저, 특징 벡터에 이상치가 존재할 경우 M-추정에 의하여 강인한 공분산 행렬을 재추정하여 얻어진 고유벡터로부터 변환 행렬을 구하여 감소된 차원을 갖는 새로운 특징벡터를 구한다. 여기에서 얻은 선형변환된 특징벡터로부터 화자의 가우시안 혼합 모델을 구한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 화자식별 실험을 하였다. 실험은 전형적인 가우시안 혼합 모델 방법과 주성분 분석법, 제안된 방법을 비교 분석하였다. 이상치가 2%씩 증가할 때마다 가우시안 혼합모델 방법과 주성분 분석법은 각각 0.65%, 0.55%씩 화자식별 성능이 저하되었지만, 제안된 방법은 0.03%정도 감소하였으므로 이상치에 더욱 강인함을 알 수 있다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제24권6호
• /
• pp.919-927
• /
• 2019

본 논문에서는 입체 영상을 획득하기 위한 정밀 카메라 캘리브레이션(calibration) 기법을 제안한다. 일반적인 카메라 캘리브레이션 기법은 체커보드 구조의 목적 패턴을 이용하여 수행한다. 체커보드 패턴은 사전에 인지된 격자구조를 활용할 수 있으며, 체커보드 코너점을 통해 특징점 매칭을 용이하게 수행할 수 있음에 따라 2차원 영상 픽셀 지점과 3차원 공간상의 관계를 정확히 추정할 수 있다. 특징점 매칭을 통해 카메라 파라미터를 추정하므로 정밀한 카메라 캘리브레이션을 위해선 영상 평면내의 정확한 체커보드 코너 검출이 필요하다. 따라서 본 논문은 정확한 체커보드 코너 검출을 통해 정밀한 카메라 캘리브레이션을 수행하는 기법을 제안한다. 정확한 코너를 검출하기 위해 1-D 가우시안 필터링을 활용하여 코너 후보군들을 검출한 후 코너 정제(refinement) 과정을 통해 이상치(outlier)들을 제거하며 영상내의 부분 픽셀(sub-pixel) 단위의 정확한 코너를 검출한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 카메라 내부 파라미터를 추정 결과를 판단하는 재투사 오차(reprojection error)를 확인하며, 카메라 위치 ground truth 값이 제공된 데이터 셋을 활용하여 카메라 외부 파라미터 추정 결과를 확인한다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.135-153
• /
• 2018

E-Card Service for Child Nutrition Program is one of the main public policy services nowadays. In case of inconvenience during the use of the e-cards, it is recommended to cooperate with related organizations in order to promptly handle and provide guidance, and thoroughly manage child feeding service such as hygiene, nutrition and kindness etc. To do so, it is very important to provide food service that meets local actual conditions and children's needs in a cost effective manner for the underage who are worried about the poorly-fed by understanding the pattern of child feeding e-card service. Hence. this paper aims to investigate how child feeding e-card service efficiently provides meals according to the local situation and children's needs through big data analysis and to propose a method of identifying welfare conditions according to the purpose of service with actual application examples. The results suggest that, first of all, this study is able to judge appropriateness of public institution's policy in a timely and repetitive manner through non-standard data analysis such as Naver News and transaction data. Secondly, this paper proposes a multi-layered analysis framework, which performs online open data analysis to detect policy issues, visualizes retrieval and preprocessing of real data, and performs abnormal pattern recognition. These will be worthy of reference to other similar projects.

• 한국음향학회지
• /
• 제41권6호
• /
• pp.629-636
• /
• 2022

본 논문은 합성곱 신경망 기반 수중 표적 분류기의 성능 향상을 위한 최적의 전처리 기법을 제시한다. 실제 선박 수중신호를 수집한 데이터 세트의 주파수 분석을 통해 강한 저주파 신호로 인한 특성 표현의 문제점을 확인하였다. 이를 해결하기 위해 다양한 스펙트로그램 기법과 특성 스케일링 기법을 조합한 전처리 기법들을 구현하였다. 최적의 전처리 기법을 확인하기 위해 실제 데이터를 기반으로 합성곱 신경망을 훈련하는 실험을 수행하였다. 실험 결과, 로그 멜 스펙트로그램과 표준화 및 로버스트정규화 스케일링 기법의 조합이 높은 인식 성능과 빠른 학습 속도를 보임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.787-790
• /
• 2021

본 논문에서는 최신 모션 인식 기술을 활용하여 골프 스윙 비디오에서 사람의 자세를 추정한 후 다양한 원인으로 오검출된 좌표들을 보정하여 자세 추정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 골프 스윙 데이터에서 오검출, 반전, 불안정성, 미검출의 문제를 보여 정확한 자세 추정을 어렵게 했다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 자세 추정시 발생하는 이상치 데이터들을 Bi-LSTM 으로 학습하고 골프 스윙의 특징을 고려한 간단한 규칙을 통하여 이상치 데이터를 효과적으로 검출하고 이를 보정하는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션에서 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있음을 보인다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.369-375
• /
• 2016

기업 대부분은 사업 연속성을 위협하는 기밀정보 유출을 방지하기 위해 DRM, 메일 필터링, DLP, USB 보안 등 다양한 보안 시스템 구축에 투자를 아끼지 않고 있다. 그러나, 기업이 기밀정보의 유출 및 관련 사건을 인지한 시점에는 해당 직원이 이미 '퇴직'해 인사적 조치가 어렵고 관련 증거도 퇴직과 함께 사라져 버리는 경우가 많다. 그런 측면에서 퇴직 징후를 미리 탐지하고 사전 조치를 하는 것은 매우 중요하다. 데이터의 최소 단위인 파일을 대상으로 이루어지는 사용자 행위를 기록하는 DRM 로그를 활용하면, 퇴직 예측이 장 단기적으로 가능하므로 유출 행위를 예방하고 사후 증적으로도 활용할 수 있다. 이 연구는 직원의 퇴직 징후를 예측해 사전에 모니터링하는 프로세스를 수립함으로써, 퇴직자의 기밀 유출로 인한 기업 손실을 최대한 방지할 수 있는 방안을 제시한다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제43권3호
• /
• pp.363-370
• /
• 2023

COVID-19 (Coronavirus disease 2019) 확산으로 2020년 초부터 도시철도 등 대중교통수단의 이용량이 크게 변동하였다. 이에 본 연구에서는 COVID-19 이전과 COVID-19 확산 이후, 3년 동안 도시철도 역별 일별 시계열 자료를 수집하여 DTW (Dynamic Time Warping) 거리법을 통해 시계열 군집분석 유사도를 평가하여 군집 별 회귀 중앙치를 도출하고, COVID-19 등 여러 외부 사건이 이용객 수의 변동에 미치는 영향을 시계열 충격 탐지 함수(Outlier Detection)로 진단하였다. 또한 도시철도 역의 군집 별 이용 특성을 분석하고 또한 외부 충격에 따른 승객량의 변동을 파악하였다. 향후 COVID-19 재확산 시 이용량의 유지와 회복에 대한 방안을 검토하는 데 목적을 두었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.81-84
• /
• 2022

제조 산업에서의 이상치 검출은 생산품의 품질과 운영비용을 절감하기 위한 중요한 요소로 최근 딥러닝을 사용하여 자동화되고 있다. 이상치 검출을 위한 딥러닝 기법에는 CNN이 있으며, CNN을 계층적으로 구성할 경우 단일 CNN 모델에 비해 상대적으로 성능의 향상을 보일 수 있다는 것이 많은 선행 연구에서 나타났다. 이에 MVTec-AD 데이터셋을 이용하여 계층 CNN이 다중 클래스 이상치 판별 문제에 대해 효과적인지를 탐구하고자 하였다. 실험 결과 단일 CNN의 정확도는 0.7715, 계층 CNN의 정확도는 0.7838로 다중 클래스 이상치 판별 문제에 있어 계층 CNN 방식 접근이 다중 클래스 이상치 탐지 문제에서 알고리즘의 성능을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다. 계층 CNN은 모델과 파라미터의 개수와 리소스의 사용이 단일 CNN에 비하여 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 이에 계층 CNN의 장점을 유지하며 사용 리소스를 절약하고자 하였고 K-means, GMM, 계층적 클러스터링 알고리즘을 통해 제작한 새로운 클래스를 이용해 계층 CNN을 구성하여 각각 정확도 0.7930, 0.7891, 0.7936의 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 Clustering 알고리즘을 사용하여 적절히 물체를 분류할 경우 물체에 따른 개별 상태 판단 모델을 제작하는 것과 비슷하거나 더 좋은 성능을 내며 리소스 사용을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.