• 한국가시화정보학회지
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• 제8권1호
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• pp.31-38
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• 2010

An experimental study to evaluate dynamic structures of flow and turbulence characteristics in bubble-driven liquid flow in a rectangular tank with a varying flow rate of compressed air is conducted. Liquid flow fields are measured by time-resolved particle image velocimetry (PIV) with fluorescent tracer particles to eliminate diffused reflections, and by an image intensifier to acquire enhanced clean particle images. Instantaneous vector fields are investigated by using the two frame cross-correlation function and bad vectors are eliminated by magnitude difference technique. By proper orthogonal decomposition (POD) analysis, the energy distributions of spatial and temporal modes are acquired. When Reynolds number increases, bubble-induced turbulent motion becomes dominant rather than the recirculating flow near the side wall. The total kinetic energy transferred to the liquid from the rising bubbles shows a nonlinear relation regarding the energy input because of the interaction between bubbles and free surface.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.1636-1645
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• 1996

본 논문에서는 패턴을 효과적으로 분류하기 위하여 화상자료의 특성인 이웃 화소 간의 종속성을 잘 표현해 주는 깁스확률장의 크리크를 바탕으로 2차원 조건부 모멘트 를 제안하였다. 이 알고리즘 구축은 공간정보를 갖는 조건부 모멘트를 이용하여 특정 벡터를 추출하는 과정과 패턴을 분류하는 과정으로 분리하여 생각한다. 특정벡터를 추출하는 과정은 하나의 패턴에 대해 깁스분포의 크리크로 표현된 파라미터를 추정한 다음, 2차원 조건부 모멘트들을 계산하여 특정벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계 산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류 한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 된 훈련 데이 타를 만들어 486 PC 66Mhz에서 실험을 한 결과 97.5% 이상의 분류성능이 있음을 밝혔 다.

• 한국안전학회지
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• 제36권5호
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• pp.52-60
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• 2021

As the prevention of fatal accidents is considered an essential part of social responsibilities, both government and individual have devoted efforts to mitigate the unsafe conditions and behaviors that facilitate accidents. Several studies have analyzed the factors that cause fatal accidents and compared them to those of non-fatal accidents. However, studies on mathematical and systematic analysis techniques for identifying the features of fatal accidents are rare. Recently, various industrial fields have employed machine learning algorithms. This study aimed to apply machine learning algorithms for the classification of fatal and non-fatal accidents based on the features of each accident. These features were obtained by text mining literature on accidents. The classification was performed using four machine learning algorithms, which are widely used in industrial fields, including logistic regression, decision tree, neural network, and support vector machine algorithms. The results revealed that the machine learning algorithms exhibited a high accuracy for the classification of accidents into the two categories. In addition, the importance of comparing similar cases between fatal and non-fatal accidents was discussed. This study presented a method for classifying accidents using machine learning algorithms based on the reports on previous studies on accidents.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1165-1171
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• 2022

가속도 센서를 이용한 인간의 행동인식은 다양한 분야에 적용되고 있다. 스마트폰의 보급이 일반화되면서 스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용한 인간의 행동인식 방법이 연구되고 있다. 노인의 경우 넘어지게 되면 심각한 부상으로 이어지는 경우가 많으며 공사 현장에서도 넘어짐은 중요한 사고원인 중 하나이다. 본 연구는 스마트폰에 내장된 가속도 센서와 방향 센서를 이용하여 사람의 넘어지는 방향에 대해 연구하였다. 기존에는, 인간의 행동을 인식하기 위해서 가속도벡터의 크기를 활용하는 것이 일반적인 방법이었다. 본 연구는 최근 많이 활용되고 있는 딥러닝 기법을 적용하여 인간의 넘어지는 방향을 인식하는 방법을 제안하였다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제41권5호
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• pp.989-999
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• 2023

The aim of this paper is to study the projective curvature tensor field of the Curvature tensor Rⁱ_jkh on a recurrent non Riemannian space admitting recurrent affine motion, which is also decomposable in the form Rⁱ_jkh=Xⁱ Y_jkh, where Xⁱ and Y_jkh are non-null vector and tensor respectively. In this paper we decompose Special Pseudo Projective Curvature Tensor Field. In the sequal of decomposition we established several properties of such decomposed tensor fields. We have considered the curvature tensor field Rⁱ_jkh in a Finsler space equipped with non symmetric connection and we study the decomposition of such field. In a special Pseudo recurrent Finsler Space, if the arbitrary tensor field 𝜓ⁱ_j is assumed to be a covariant constant then, in view of the decomposition rule, 𝜙_kh behaves as a recurrent tensor field. In the last, we have considered the decomposition of curvature tensor fields in Kaehlerian recurrent spaces and have obtained several related theorems.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.542-549
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• 2000

본 논문에서는 곡선 그리드상의 2차원 플로우를 분석하고 시각화하기 위한 다해상도 모형을 제안한다. 다해상도 분석은 여러 상세 단계에서 윤곽을 나타내고 분석하는 매우 유용한 도구이다. 일반적으로 벡터 필드의 데이터는 매우 크고 복잡하기 때문에 벡터 필드 시각화에 다해상도 분석을 적용하는 것은 매우 유용하다. 낮은 해상도에서의 근사 값을 사용하면 벡터필드 위상의 전체적인 개요를 짧은 시간 안에 파악할 수 있다. 부분 합성은 사용자가 관심 있는 부분만 합성함으로써 효과적으로 화대 또는 축소할 수 있게 해준다. 이 새로운 모형은 네스트된 곡선 그리드 영역 상에 구분 적으로 정의된 함수의 네스트된 공간에 기초를 두고 있다. 네스트된 영역은 안쪽 경계선의 원래 기하학적 형상을 유지하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 이러한 영역 위에서 Haar 웨이브릿에 대한 정제 방정식과 합성 방정식을 제안하고 예제들을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.146-151
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• 2009

현대 설치 예술 분야에서 피지컬 컴퓨팅(physical computing)을 이용한 작품의 사례가 많아지고 있다. 하지만 인터랙션(interaction)을 위한 로봇 사용이 아닌 인터페이스(interface)가 장착된 드로잉(drawing)의 도구로 로봇을 사용하여 작업한 예는 쉽게 찾아 볼 수가 없다. 본 논문에서는 사용자와 통신할 수 있는 드로잉 작업용 시스템 설계와 개발 과정에 대해 언급하고자 한다. 작업 환경을 구성하는 로봇으로는 레고(Lego) 사(社)에서 나온 마인드스톰(Mindstorm) 지능형 로봇 NXT 시스템을 이용하였고, 현실에서의 실제 드로잉 환경과 이를 예측하여 운동을 시뮬레이트(simulate)하는 가상 환경으로 구분하였다. 실제 환경에서 드로잉을 하기 위하여 NXT 시스템을 제어할 수 있도록 하는 아이커맨드(Icommand) 라이브러리(library)를 이용하였고, 가상 환경을 표현하기 위하여 이미지 표현이 쉬운 프로세싱(processing) 라이브러리를 이용하였다. 라인(line) 드로잉을 위하여 벡터(vector) 방식 SVG(Scalable Vector Graphics) 파일을 기반으로 이미지 정보를 얻어 표현하였다. 이 시스템은 블루투스(bluetooth) 연동으로 실시간 통신이 가능하여 사용자의 요구에 따라 원하는 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이러한 모습은 이미지의 결과에 그치는 것이 아니라 드로잉을 하는 과정에서 하나의 퍼포먼스(performance)로 작용할 수가 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.665-670
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• 2014

SVM은 학습 데이터를 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면을 찾는 이진 분류기로서 우수한 성능 때문에 다양한 분야에서 귀납 추론, 이진 분류, 예측 등을 목적으로 사용되는 알고리즘이다. 또한 대표적인 블랙박스 모델 중 하나이기 때문에 학습 후 생성되는 SVM의 해석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 SVM 알고리즘을 이용하여 기상 레이더의 데이터 내에 비교적 높은 빈도로 발생하여 기상 예보의 정확도를 감소시키는 비강수에코 중 하나인 선에코를 자동으로 탐지하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 학습 데이터로는 평균 반사도, 크기, 발생 형태, 중심 고도 등과 같은 특성을 활용하였는데, 이는 기상 레이더 데이터에 저장된 다양한 데이터 중 반사도 값을 선택한 후 클러스터링 기법을 통해 추출한 것이다. 이와 같이 학습된 SVM 분류기를 실제 사례를 바탕으로 하여 검증하였으며, Decision Tree 알고리즘을 적용하여 생성한 분류기의 해석을 수행하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.52-56
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• 2004

주식시장에서 KOSPI200지수의 상승 또는 하락으로 분류 및 예측하는 정보는 선물 및 옵션시장에서 포토폴리오를 설계할 때 의사결정을 위해 중요한 기준이 된다. 경제지표인 시계열 패턴들의 향후 추세는 가장 최근의 경제패턴에 매우 종속적이기 때문에 최근의 패턴들을 가장 우선적으로 학습해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 시계열분석, 신경회로망, 그리고 다양한 분야에서 각광을 받고 있는 SVM(Support Vector Machine)과 Fuzzy SVM 모형의 분류 및 예측성능을 비교하였다. 특히 학습 DB에 따라 시계열성 속성을 갖는 퍼지소속함수에 가장 적합한 차원을 제시함으로서 Fuzzy SVM이 우수함을 입증하였다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.3-13
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• 2018

자동문서분류(Text Classification)는 주어진 텍스트 문서를 이에 적합한 카테고리로 분류하는 텍스트 마이닝 기술 중의 하나로서 스팸메일 탐지, 뉴스분류, 자동응답, 감성분석, 쳇봇 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 일반적으로 자동문서분류 시스템은 기계학습 알고리즘을 활용하며, 이 중에서 텍스트 데이터에 적합한 알고리즘인 나이브베이즈(Naive Bayes), 지지벡터머신(Support Vector Machine) 등이 합리적 수준의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 따라 자동문서분류 시스템의 성능을 개선하기 위해 순환신경망(Recurrent Neural Network)과 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network)을 적용하는 연구가 소개되고 있다. 그러나 이러한 최신 기법들이 아직 완벽한 수준의 문서분류에는 미치지 못하고 있다. 본 논문은 그 이유가 텍스트 데이터가 단어 차원 중심의 벡터로 표현되어 텍스트에 내재한 의미 정보를 훼손하는데 주목하고, 선행 연구에서 그 효능이 검증된 시멘틱 텐서공간모델에 기반하여 심층 신경망 아키텍처를 제안하고 이를 활용한 문서분류기의 성능이 대폭 상승함을 보인다.