• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.21-26
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• 2006

This paper focuses on modeling and predicting differential GPS corrections transmitted by marine radio-beacon systems using artificial neural networks. Various neural network structures with various training algorithms were examined, including Linear, Radial Biases, and Feedforward. Matlab Neural Network toolbox is used for this purpose. Data sets used in building the model are the transmitted pseudorange corrections and broadcast navigation message. Model design is passed through several stages, namely data collection, preprocessing, model building, and finally model validation. It is found that feedforward neural network with automated regularization is the most suitable for our data. In training the neural network, different approaches are used to take advantage of the pseudorange corrections history while taking into account the required time for prediction and storage limitations. Three data structures are considered in training the neural network, namely all round, compound, and average. Of the various data structures examined, it is found that the average data structure is the most suitable. It is shown that the developed model is capable of predicting the differential correction with an accuracy level comparable to that of beacon-transmitted real-time DGPS correction.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.173-180
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• 2023

Smart factory companies are installing various sensors in production facilities and collecting field data. However, there are relatively few companies that actively utilize collected data, academic research using field data is actively underway. This study seeks to develop a model that detects anomalies in the process by analyzing spindle power data from a company that processes shafts used in automobile throttle valves. Since the data collected during machining processing is time series data, the model was developed through unsupervised learning by applying the Holt Winters technique and various deep learning algorithms such as RNN, LSTM, GRU, BiRNN, BiLSTM, and BiGRU. To evaluate each model, the difference between predicted and actual values was compared using MSE and RMSE. The BiLSTM model showed the optimal results based on RMSE. In order to diagnose abnormalities in the developed model, the critical point was set using statistical techniques in consultation with experts in the field and verified. By collecting and preprocessing real-world data and developing a model, this study serves as a case study of utilizing time-series data in small and medium-sized enterprises.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권1호
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• pp.60-66
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• 2023

현재의 해양산업의 기술은 스마트 선박 및 자율운항선박 등의 개발과 같은 자율화 및 지능화와 환경규제의 강화에 맞추어 선박의 운항 효율성을 개선하는 친환경 선박을 위한 기술이 함께 개발되고 있다. 이러한 흐름에 맞추어, 세계각국에서는 선박의 안전운항을 보장하는 선에서 선박운항효율을 극대화하기 위해 다양한 방식으로 노력하고 있다. 본 연구에서는, 현존하는 선박운항효율 개선 기술이 운항 당시의 기상환경, 선박조종 등의 선박운항상태를 실시간으로 반영하지 못하는 문제를 개선하기 위해, 선박에서 수집한 선박운항데이터를 활용하여 실시간 선박운항효율 분석모델을 개발하고자 한다. 본 연구의 실시간 선박운항효율 분석모델은 연료소모를 기준으로 판단한 선박운항효율과 당시의 선박운항상태를 감안하여 판단한 선박운항효율을 비교하여, 식별된 선박운항효율의 타당성을 확인할 수 있는 모델이다. 분석의 주요 내용은 대상선박의 선정과 선박운항데이터의 수집, 선박운항효율 특성과 선박운항상태 특성의 구분, 그리고 이를 활용한 분류모델의 개발을 포함한다. 연구의 결과는 기존의 선박운항효율과 항해 당시 선박운항상태를 감안한 운항효율을 제시하여 선박 운항자의 의사결정을 지원하여 운항효율을 개선하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.28-34
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• 2012

특징 추출 알고리즘은 영상 내에서 중요한 특징을 추출하기 위해 실시간 영상 처리 응용 분야에서 활용된다. 특히, 특징 추출 알고리즘은 추적 및 식별의 목적으로 다양한 영상처리 알고리즘에 특징 정보를 제공하기 위해서 활용되며, 주로 영상처리 전처리 단계에서 구현되고 있다. 광범위한 응용 분야에 이용되는 특징 추출 알고리즘의 처리 속도를 높인다면 혼합되어 사용될 다른 알고리즘 처리 소요 시간의 여유를 확보 할 수 있을 뿐만 아니라, 특징 추출 알고리즘이 적용된 영상 처리 응용 분야의 실시간 요건을 만족시키기 용이하기 때문에 중요하다. 본 논문에서는 특징 추출 기법을 고속으로 처리하기 위해 FPGA 기반의 하드웨어 가속기를 제안한다. 하드웨어 가속기 구현에 사용된 E. Rosten의 Feature from Accelerated Segment Test 알고리즘과 디지털 로직으로 구현한 하드웨어 가속기의 구조와 동작 절차에 대해 기술하였다. 설계한 하드웨어 가속기는 ModelSim을 이용해 동작 및 성능을 검증하였고, Xilinx Vertex IV FPGA 기반으로 로직을 합성해 구현 비용을 계산하였다. 제안한 하드웨어 가속기를 구현하기 위해 2,217개의 Flip Flop, 5,034개의 LUT, 2,833개의 Slice, 그리고 18개의 Block RAM을 사용하였으며, $640{\times}480$ 크기의 영상으로부터 954개의 특징을 추출하는데 3.06 ms의 시간이 소요되어 기존의 결과보다 구현 비용 면에서의 우월함이 확인되었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권2호
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• pp.107-112
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• 2003

본 연구는 공진이론에 기초한 인덱스 함수(index function)를 이용하여 간단하게 QRS를 검출하는 새로운 알고리즘에 관한 것이다 ECG 근 몇 개의 사인파형의 조합으로 모델링 가능하며. 이때 ECG의 일차차분 값은 사인파형의 크기 및 주파수와 관계가 있다. 이 사실에 근거하여, R-L-C 회로의 허수부의 제곱값과 유사한 인덱스함수를 디자인하였으며. 인덱스 함수의 응답에 적응방법(adaptive method)를 첨가하여 QRS를 검출하였다. 이 알고리즘은 다른 QRS 검출 알고리즘에 비해 비슷하거나 높은 검출성능을 보였고. 복잡한 전처리 또는 후처리 과정이 필요치 않으므로 실시간 검출에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.1229-1237
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• 2011

직접 볼륨 렌더링은 반투명한 물체에 대한 고화질 영상 생성이 가능한 기법으로 광선 투사법이 대표적이다. 이것은 각 화소별로 오브젝트 공간상의 관심 영역을 샘플링하기 때문에 높은 해상도의 영상을 생성할 수 있지만, 각 샘플점마다 반복적으로 수행하는 텍스처 참조와 누적연산 때문에 렌더링 성능이 저하되는 문제가 있다. 최근에는 연산 능력이 매우 커진 GPU를 이용해 광선 투사법을 가속화하는 기법들이 많이 연구되고 있지만 이들 역시 전처리 단계 및 추가적인 메모리 사용이 불가피하다. 본 논문에서는 반투명 물체의 표현이 가능하고, 전처리 과정 및 추가적인 텍스처 메모리를 사용하지 않으면서 기존의 방법들보다 고속으로 볼륨 데이터를 가시화할 수 있는 포인트 프리미티브 기반의 새로운 볼륨 렌더링기법을 제안한다. 이 방법은 볼륨 데이터를 샘플링하여 포인트 프리미티브를 생성하고 이를 이미지 평면상에 투영하는 방식으로 수행속도가 매우 빠르다. 또한, 생성된 포인트 프리미티브를 실행시간에 추가 및 삭제할 수 있기 때문에 OTF를 변경해도 실시간 대응이 가능하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.2317-2328
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• 1997

본 논문은 융선의 방향정보를 사용하여 지문을 실시간 자동 인식하는 알고리즘을 제안한다. 융선의 방향정보는 웨이블렛 변환(WT) 그리고 경사 가우시안(gradient of Gaussian)과 코히리언스(coherence)로부터 얻어진 주된 국부 방향(dominant local orientation)을 사용하여 추출한다. 웨이블렛 변환의 적용은 기존에 제안된 알고리즘들에 포함되어 있는 평활화(smoothing), 이진화(binarization), 세션화(thinning) 및 보정(restoration)등 여러 전처리 과정의 생략을 의미하며, 따라서 제안하는 알고리즘의 실시간 처리를 가능하게 한다. 지문 인식은 웨이블렛 변환상에서 3개의 영역-크기가 1/4로 작아진 영역(LL), 수직 성분이 강조된 영역(LH), 그리고 수평 영역이 강조된 영역(HL)-에 나타나는 주된 국부 방향을 사용하여 빠르고 효율적으로 수행된다. 제안한 알고리즘은 SunSparc-2 워크 스테이션 환경의 X-window에서 구현되었으며, $256{\times}256$ 화소 크기의 지문 영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 그 결과, 상이한 지문을 동일 지문으로 오인식하는 Type II 에러율을 0%로 했을때, 동일 지문을 상이한 지문으로 오인식 하는 Type I 에러율은 2.5%로서 매우 좋은 성능을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.294-302
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• 2018

정보통신 기술의 발전에 따른 새로운 서비스 산업의 출현으로 개인 정보 침해, 산업 기밀 유출 등 사이버 공간의 위험이 다양화 되어, 그에 따른 보안 문제가 중요한 이슈로 떠오르게 되었다. 본 연구에서는 기업 내 개인 정보 오남용 및 내부 정보 유출에 따른, 대용량 사용자 로그 데이터를 기반으로 기존의 시그니처(Signature) 보안 대응 방식에 비해, 실시간 및 대용량 데이터 분석기술에 적합한 행위 기반 이상 탐지방식을 제안하였다. 행위 기반 이상 탐지방식이 대용량 데이터를 처리하는 기술을 필요로 함에 따라, 역방향 인덱스(Inverted Index) 기반의 실시간 검색 엔진인 엘라스틱서치(Elasticsearch)를 사용하였다. 또한 데이터 분석을 위해 통계 기반의 빈도 분석과 전 처리 과정을 수행하였으며, 밀도 기반의 군집화 방법인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 이상 데이터를 분류하는 방법과 시각화를 통해 분석을 간편하게 하기위한 한 사례를 보였다. 이는 기존의 이상 탐지 시스템과 달리 임계값을 별도로 설정하지 않고 이상 탐지 분석을 시도하였다는 것과 통계적인 측면에서 이상 탐지 방식을 제안하였다는 것에 의의가 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12B호
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• pp.1766-1774
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• 2010

본 논문은 지능형 자동차를 위한 속도 제한 표지판 실시간 인식 방법을 제안한다. 기존에는 전처리 과정을 거친 관심 영역에 대해 영역 전체의 픽셀 값을 특징으로 하여 연산량이 크나 제안된 방법은 연산량을 줄이기 위해 적은 개수의 DCT 계수를 이용하는 방법을 사용한다. 제안된 알고리듬은 인식의 판단 기준이 되는 DCT 계수를 선택하고 이를 선형판별법과 Mahalanobis Distance를 이용하여 단일 프레임의 속도 제한 표지판을 인식한다. 단일 프레임의 분류 결과를 연속된 프레임동안 누적하여 가장 높은 확률을 갖는 속도 제한 표지판을 선택한다. 실험 결과 테스트로 사용된 연속된 프레임에 대해서 100% 인식을 보이며 기존 대비, 곱셈 연산량은 58.6% 감소, 덧셈 연산량은 38.3% 감소하는 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권5호
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• pp.562-573
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• 2002

본 논문에서는 소포 및 택배와 같은 패키지(package)의 효과적인 취급(handling)을 위한 직육면체의 부피 계측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 한대의 카메라와 직육면체의 특성을 이용하여 실시간으로 부피 계측을 수행한다. 부피 계측을 위한 전처리 과정에서, 제안된 방법은 직육면체의 외곽 선분 정보를 검출하고, 이러한 선분들의 교차점을 3D 물체의 꼭지점으로 추출/인식하여, 물체의 부피를 계산한다. 제안된 방법은 선분 정보를 이용하여 꼭지점을 추출함으로써, 꼭지점을 직접 추출하는 경우에 비하여 카메라의 블러링 효과에 비교적 강인한 특성을 나타내며, 물체의 방향을 고려함으로써 견실한 부피계측 결과를 나타낸다. 실험의 결과를 통하여 제안된 방법이 직육면체 물체의 실시간 부피 계산에 효과적으로 사용될 수 있음이 보여진다.