• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.355-360
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• 2015

본 논문에서는 필기체 숫자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA) 기반 방사형 기저함수 신경회로망(pRBFNNs) 패턴 분류기를 설계한다. 제안된 패턴 분류기는 PCA를 이용한 데이터 전처리 단계와 pRBFNNs를 이용한 분류 단계로 구성된다. 전처리 단계에서는 PCA를 사용하여 주어진 데이터의 정보손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고, 이를 분류 단계인 pRBFNNs의 입력으로 사용한다. 제안된 분류기의 조건부에서는 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링 알고리즘으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 결론부에서는 최소자승법(LSE)을 사용하여 다항식 계수를 구하였다. 제안된 분류기의 성능평가를 위해 대표적인 필기체 숫자데이터인 MNIST 데이터를 사용하였으며, 제안된 분류기의 결과를 기존 다른 분류기들과 비교한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1543-1561
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• 2020

Taxonomy of human brain activity is a complicated rather challenging procedure. Due to its multifaceted aspects, including experiment design, stimuli selection and presentation of images other than feature extraction and selection techniques, foster its challenging nature. Although, researchers have focused various methods to create taxonomy of human brain activity, however use of multivariate pattern analysis (MVPA) for image recognition to catalog the human brain activities is scarce. Moreover, experiment design is a complex procedure and selection of image type, color and order is challenging too. Thus, this research bridge the gap by using MVPA to create taxonomy of human brain activity for different categories of images, both colored and gray scale. In this regard, experiment is conducted through EEG testing technique, with feature extraction, selection and classification approaches to collect data from prequalified criteria of 25 graduates of University Technology PETRONAS (UTP). These participants are shown both colored and gray scale images to record accuracy and reaction time. The results showed that colored images produces better end result in terms of accuracy and response time using wavelet transform, t-test and support vector machine. This research resulted that MVPA is a better approach for the analysis of EEG data as more useful information can be extracted from the brain using colored images. This research discusses a detail behavior of human brain based on the color and gray scale images for the specific and unique task. This research contributes to further improve the decoding of human brain with increased accuracy. Besides, such experiment settings can be implemented and contribute to other areas of medical, military, business, lie detection and many others.

• 한국대기환경학회지
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• 제33권6호
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• pp.593-604
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• 2017

The suspended particulate matter(PM) was measured in subway tunnel of Seoul Line 1 to 9 in order to evaluate the pollution degree and characteristics of the PM in the subway tunnel. Also, to analyze the effect of outdoor aerosol concentration on the PM concentration of subway tunnels, the ambient PM concentration around the subway station was extracted by spatial analysis using $PM_{10}$ data of Seoul air pollution monitoring network. Finally, in order to understand pollution pattern in the Seoul subway tunnels, cluster analysis was performed based on input data set such as PM levels in tunnel, tunnel depth, length, curvature radius, outdoor ambient air pollution levels and so on. The average concentration of $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, and $PM_1$ on subway tunnels were $98.0{\pm}37.4$, $78.4{\pm}28.7$, and $56.9{\pm}19.2{\mu}g/m^3$, respectively. As a result of the cluster analysis, tunnels from Seoul subway Line-1 to Line-9 were classified into five classes, and the concentrations and physical properties of the tunnels were compared. This study can provide a method to reduce PM concentration in tunnel for each pollution pattern and provide basic information about air quality control in Seoul subway tunnel.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.979-984
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• 2009

본 논문에서는 2차원 인쇄물의 고유정보 즉, 텍스트, 도형 및 기호 등에 대응하는 음성, 영상 및 기타정보를 출력시킬 수 있도록 하기 위한 새로운 방법의 도트형 프린트 워터마크 생성 방법 및 부호화 기법을 제안하였다. 프린트 워터마크는 인쇄물의 고유정보에 대응하여 고유정보위에 다시 인쇄되는 특정마크로서 고유정보의 특성을 훼손하지 않으면서 음성, 또는 영상정보와 연결시키는 중간 매개 역할을 한다. 제안한 도트형 프린트 워터마크 패턴은 $0.4mm^2$의 면적 내에 $16{\times}16$의 행렬구조를 가지며, 256개의 원소(element) 중 23개의 위치에 도트가 인쇄된다. 인쇄되는 도트의 크기는 0.02mm고 매우 작아 가시화되지 않는다. 23개의 위치는 2진수 비트 위치와 매핑 되어 800만개 정도의 인쇄물 고유정보를 표현할 수 있으며, 도트가 인쇄되는 위치에 따라 쉽게 2진수로 부호화할 수 있다는 특징을 갖는다. 또한 실험을 통해 제안한 프린트 워터마크 패턴이 자체 제작된 인식장치에 의해 쉽게 인식됨을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.107-114
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• 2017

홍채진단은 홍채의 패턴, 색 등 다른 특징들을 조사하여 환자의 병을 진단하는 대체의학이다. 이 논문에서는 촬영한 홍채이미지의 차영상을 이용해 홍채를 분석하고 홍채 변화에 따른 환자의 건강진단에 활용한 질병예측 알고리즘을 제안한다. 그러나 기존의 연구는 홍채영상을 이용하여 홍채 내의 특정 패턴을 검출하는 알고리즘 연구로 홍채의 다양한 정보로부터 건강 상태를 체크하는 진단시스템으로 사용하기에는 부족하다. 따라서 이 논문에서는 촬영된 홍채영상의 차영상을 이용해 질병의 조기 진단 및 질병의 전개과정을 명확히 판단한다. 또한 홍채영상으로부터 8가지 주요 홍채병소징후를 추출하고 검진의 정확도를 실험한 결과 패턴 매칭 기법에 의한 인식률 91%로 홍채진단의 자동화에 적용 가능하다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제18권6호
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• pp.868-872
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• 2005

Individual management of the animal is the first step towards reaching the goal of precision livestock farming that aids animal welfare. Accurate recognition of each individual animal is important for precise management. Electronic identification of cattle, usually referred to as RFID (Radio Frequency Identification), has many advantages for farm management. In practice, however, RFID implementations can cause several problems. Reading speed and distance must be optimized for specific applications. Image processing is more effective than RFID for the development of precision farming system in livestock. Therefore, the aim of this paper is to attempt the identification of cattle by using image processing. The majority of the research on the identification of cattle by using image processing has been for the black-and-white patterns of the Holstein. But, native Japanese and Korean cattle do not have a consistent pattern on the body, so that identification by pattern is impossible. This research aims to identify to Japanese black cattle, which does not have a black-white pattern on the body, by using image processing and a neural network algorithm. 12 Japanese black cattle were tested. Values of input parameter were calculated by using the face image values of 12 cows. The face was identified by the associate neural memory algorithm, and the algorithm was verified by the transformed face image, for example, of brightness, distortion, noise and angle. As a result, there was difference due to a transformation ratio of the brightness, distortion, noise, and angle. The algorithm could identify 100% in the range from -30 to +30 degrees of brightness, -20 to +40 degrees of distortion, 0 to 60% of noise and -20 to +30 degree of angle transformed images.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권2E호
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• pp.41-50
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• 1994

본 연구는 단어 패턴 중 유사한 특성의 정보에 기초를 둔 DMS(Dynamic Multi-Section) 모델을 제안한다. 이 모델은 각각의 단어를 몇 개의 구간(Section)의 시계열로 분할하고, 각각의 구간 모두에 지속 시간 정보와 구간을 대표하는 특징 벡터를 구간의 정보로 등록해 둔 것이다. 단어 패턴에서 모델을 작성하는 절차는 대표 특징 벡터와 지속 시간의 정보를 거리에 따라 반영하면서 단어 패턴과 모델과의 매칭을 반복하여 매칭에 의한 누적 거리가 최소로 되도록 하는 것이다. 제안된 음성 인식 실험을 수행하는 것 이외에도 비교를 위해 DP 방법, HMM 방법 및 MSVQ 방법에 의한 음성 인식 실험을 같은 조건하에서 같은 데이터로 수행하였다. 또한 제안된 DMS 모델을 이용한 음성 인식시에도 DMS/DP 방법에 의한 인식 및 DMS/VQ에 의한 인식률은 89.3%이다. 또한 DMS 모델을 이용한 DMS/DP에 의한 인식률은 95.8%이고, DMS/VQ에 의한 인식률은 96.8%이다. 그러므로, DMS 모델을 이용한 DMS/VQ 방법에 의한 인식이 일반적으로 많이 이용되고 잇는 DP 방법이나 HMM 방법 및 MSVQ 방법과 비교해 볼 때 인식률도 우수하며, 기억 용량 및 계산량도 감소되어, 본 연구에서 제안하는 DMS 모델의 유용성이 입증되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.842-848
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• 2018

스마트 플러그는 가정집에서 콘센트와 제품 간 중간에 연결하는 장치로써, 전원 On/Off 제어 기능과 전력 측정 기능으로 에너지 절약을 유도하고 외부에 정보를 전송할 수 있는 IoT 기기를 말한다. 여기에 사람의 사고방식을 컴퓨터에 학습 시키는 인공지능 기술의 딥러닝을 스마트 플러그에 탑재하여, 입력 교류 전류 패턴을 이용하여 제품이 동작만 하면 어떤 제품인지 자동으로 분류하고 세탁기의 동작 상태를 자동으로 판단하는 시험을 하였다. 본 연구를 통해 제품이 IoT 기능이 안 되더라도 스마트 플러그 연결만으로도 제품의 종류와 동작 상태를 분류하므로, 한 가정의 생활패턴과 에너지 절감의 새로운 패러다임을 그릴 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권8A호
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• pp.639-647
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• 2012

비전 기반의 차량 검출 기술은 자동 주행 보조 시스템에 있어서 가장 중요한 기술 중의 하나이다. 하지만 자동차 외형의 다양성 및 주변 환경의 변화로 인하여 정확하고 신뢰성 있는 차량 검출 시스템의 개발은 여전히 해결해야 될 문제로 남아 있다. 일반적으로 차량 검출 시스템은 두 단계로 구분할 수 있다. 차량 후보 영역을 검출하는 가설 생성(Hypothesis Generation(HG)) 단계와 가설 생성 단계에서 검출된 영역을 검증하는 가설 검증(Hypothesis Verification(HV)) 단계이다. 차량 검출은 HV 단계에서 최종적으로 검증 및 결정되기 때문에, HV 단계의 성능에 의하여 차량 검출의 성능이 결정되게 된다. 따라서, 본 논문에서는 축소 다변수 다항식 분류기(reduced multivariate polynomial pattern classifier(RM))를 HV 단계에 이용하여 고속 차량 검출 시스템을 구성하였다. 실험 결과 RM 분류기가 SVM 분류기 기반의 차량 검출 시스템보다 처리 속도 측면에서 월등한 성능을 보여 실시간 처리 기반의 차량 검출 시스템에 적합하다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.91-97
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• 2010

본 연구는 현재 우리나라 도로에 설치되어 있는 오르막차로의 문제점에 대한 인지에서부터 시작되었다. 현재 적용하고 있는 오르막차로 설치기준은 운전자의 통행패턴이 고려되지 않아 이용률이 저조하고 합류부에 교통사고 발생 가능성이 있다. 따라서 오르막 구간의 차선설치 기준, 테이퍼 길이, 표지판 설치기준 등에 대한 연구를 수행하여 개선방안을 도출하였으며 효과검증을 위하여 고속도로에 시험적용을 하여 효과분석을 실시하였다. 그 결과 오르막차로 이용률 및 평균 통행속도가 향상되는 것으로 분석되었으며 경제성분석 결과 저투자 사업으로서 타당성이 매우 높은 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 고속도로 전구간 뿐만이 아니라 국도, 지방도에도 확대 적용할 경우 교통흐름 개선에 크게 기여할 것으로 판단된다.