• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.17-23
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• 2024

국내 상수도관의 파열, 결함 등으로 인한 누수율로 인한 손실이 매우 크고, 이런 누수를 예방을 위한 방지 대책이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 진동 센서를 활용한 누수 탐지 센서를 개발하고 인공지능 기술을 활용한 최적의 누수 탐지 알고리듬을 제시하고자 한다. 상수도 배관에서 취득한 진동음은 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용한 전처리 과정을 거친 뒤, 최적화된 트리 기반 부스팅 알고리듬을 적용하여 누수 분류를 하였다. 다양한 실증 환경에서 취득한 약 26만여 개의 실험 데이터에 적용한 결과 기존의 SVM(Support Vector Machine) 방법에 비해약 4%가 향상된 97%의 정확도를 얻었고, 연산 처리속도는 약 1,362배가 향상되어 엣지 디바이스 적용에도 적합함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.311-320
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• 2007

본 논문에서는 뉴스 동영상 정보의 생성을 위해 뉴스 단위의 기준이 되는 앵커 장면을 효과적으로 검출하는 기법을 제안한다. 우선 뉴스 동영상의 오디오 및 비디오 구성 요소에 대한 관찰을 통하여 앵커 장면 검출에 적합한 기본적인 특징들을 선택하였다. 제안 알고리듬에서는 색인의 정확도를 높이기 위해 몇몇 오디오 특징과 함께 비디오 특징으로서 움직임 특징을 함께 이용하였으며, 전체적인 구조는 '오디오 정지 구간 검출', '오디오 클러스터 분류', 그리고 '움직임 활동도와의 매칭'의 3단계로 구성된다. MPEG-2 방식으로 부호화된 뉴스 동영상에 대한 실험을 통해 제안 알고리듬의 성능이 만족스러움을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.263-266
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• 2013

표는 중요한 정보를 함축적으로 담고 있는 문서 요소로서 문서 영상에서 표의 내용과 구조를 분석하고 이해하려는 연구가 많이 진행되어 왔다. 이러한 표의 검출과 인식에 관한 기존의 연구들은 평판 스캐너로 취득한 문서 영상을 대상으로 이루어졌는데 최근에는 디지털 카메라와 스마트폰이 보급됨에 따라 평판 스캐너 대신 카메라를 이용한 표 인식의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라로 획득한 문서 영상에서 표 인식에 대한 알고리듬을 제안한다. 먼저 표가 선들의 집합으로 이루어져 있다는 가정 아래 문서 이미지에 존재하는 선을 이진화와 강인한 곡선 맞춤 알고리듬을 사용하여 검출한다. 검출된 선들의 교차점은 표의 요소일 수도 있으며 오검출의 결과일 수도 있는데 교차점 주변의 관찰 결과와 교차점 사이의 연관 관계를 에너지 식으로 표현하고 이 식을 최소화함으로써 각각의 교차점에 최적의 레이블을 할당한다. 얻어진 레이블은 표로 유일하게 변환되며 표의 구조를 셀 단위까지 추정할 수 있다. 다양한 표 영상에 대한 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 문서영상의 기하학적인 왜곡에도 불구하고 영상에 존재하는 표를 성공적으로 인식함을 보여준다.

• 전기전자학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.211-220
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• 2001

본 논문에서는 통신시스템에서의 진폭복조와 유사한 알고리듬을 이용한 2 차원 텍스쳐 영상분할에 관해 소개한다. 우선 이상적인 필터링 후에 진폭복조를 함으로써 복합텍스쳐영상을 분할 할 수 있음을 이론적으로 보였다. 그러나 실재의 경우, 이상적인 필터 대신, 여러 가지 이점이 있고 특히 최적의 공간-대역폭적의 특성을 갖고 있는 게이버 필터를 사용하였다. 우리의 알고리듬은 게이버 필터의 동조주파수와 동일한 주파수의 정현파를 갖고 있는 텍스쳐 영역을 모두 찾아준다. 합성된 복합텍스쳐영상을 이용하여 본 논문에서 제의한 방법의 분할능력을 보였다. 이 방법은 수학적으로 명백하고 또한 적용하기에 용이하다. 이 방법은 특성기반 텍스쳐 분할방법에서 특성벡터 분류시 야기되는 많은 문제를 피할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제15권4호
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• pp.65-69
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• 1996

능동소나운용의 목적은 표적의 탐지 뿐만 아니라, 필요한 경우에는 표적의 분류 및 상태분석을 하는 데에 있다. 본 연구에서는, 3차원 해양환경에서 움직이는 표적의 표적상태를 분석하는 알고리듬에 관하여 2가지 방법을 알고리듬의 적용 가능한 조건의 분석과 시뮬레이션을 통해 장단점을 비교하여 표적상태 분석방법론의 방향을 제시하였다. 표적상태 분석방법은 거리에 따른 표적의 방위에 의한 방법, Range-Doppler Map을 이용하는 방법, 그리고 표적의 궤적을 사용하는 방법으로 구분될 수 있다. R-D Map은 소나 또는 표적이 움직이는 경우에만 적용할 수 있으며, 거리에 대한 표적의 방위각은 정지한 표적 또는 움직이는 표적에 모두 적용할 수 있다. 움직이는 표적의 궤적에 의한 표적상태 추정은 소나의 자체운동에 의한 궤적의 정보가 필수적이다. 시뮬레이션 결과와 장단점의 비교에 의하면 2가지의 방법은 독립적인 것이 아니라 서로 보완적으로 사용되어야 할 것으로 결론지어 진다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1615-1618
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• 1987

시간 영역에서 만들어진 음성신호의 파라미터을 이용하여 주어진 음성신호의 구간이 유성음, 무성음, 혹은 묵음인지를 분류하는 새로운 알고리듬을 제시하였다. 이에 사용한 파라미터은 구간내에서 샘플링된 값의 절대치 합과 일정한 level 이상의 peak의 합(T-peak), T-peak와 절대치 합의 비 그리고, DPCM의 절대치 합들이다. 이를 파라미터를 이용하여 간단히 유성음/무성음/묵음 구간을 분류 할였다. This paper proposes new algorithm for classifying speech signal frame into voiced, unvoiced, silence frame, using the parameters extracted from time domain behavior of speech signal The parameters used in this paper are absolute magnitude, the sum of peaks lager than reference level (T-peak), the ratio of T-peak to absolute magnitude and the magnitude of signal outputs of DPCM. Using this parameters, speech signal is more easily classified into voiced/unvoiced/silence frame.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.94-101
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• 2007

하드 디스크(Hard Disk) 결함의 표준 패턴 클래스는 6가지로 분류되며, 이는 하드 디스크 생산 공정의 불량 처리 과정에서 중요한 역할을 수행한다. 본 논문에서는 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)을 이용한 하드 디스크 결함 분포의 패턴 인식 기법을 제시한다. 결함 분포로부터 5가지의 특징들을 추출하고, 이를 이용하여 퍼셉트론의 입력을 구성하였으며, 미리 분류된 표준 패턴 클래스를 이용하여 퍼셉트론의 출력을 구성하였다. 구성된 입출력 데이터들은 오차 역전파(Error Back-Propagation) 알고리듬을 통하여 다층 퍼셉트론의 학습에 사용되었다. 테스트 결과 제시된 신경망은 하드 디스크의 패턴 분류에 만족할 만한 성능을 나타내었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권4호
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• pp.91-98
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• 2020

근긴장성 발성장애(cepstral peak prominence, MTD) 환자의 모음 발성과 문장읽기 과제를 켑스트럼 기반 변수를 이용하여 분석하였으며 음성장애 환자의 GRBAS청지각적 특성과 음향학적 특성의 상관관계를 살펴보고, 랜덤포레스트 머신러닝 분류 알고리듬을 이용한 MTD 감별 진단 가능성을 논의하였다. 내원 시 MTD로 진단받은 여성 36명과 정상음성을 사용하는 여성 36명이 연구에 참여했으며, 수집한 음성샘플은 ADSVTM를 사용하여 분석하였다. 연구 결과, 음향학적 측정치 중 MTD의 CSID(cepstral spectral index of dysphonia)는 대조군보다 높았으며, CPP(cepstral peak prominence), CPP_Fo 값이 대조군보다 유의하게 낮았다. 이는 모음 발성과 읽기 과제에서 모두 동일하게 나타났다. MTD 환자의 음질 특성은 전반적인 음성중증도(G)가 가장 두드러졌으며, 조조성(R), 기식성(B), 노력성(S)순으로 음성 특성을 보였다. 이 특성이 높아질수록 CPP가 감소하는 부적 상관을 보이고, CSID는 증가하는 정적 상관이 관찰되었다. 켑스트럴 변수 중 모음과 문장읽기과제 모두에서 집단간 유의한 차이를 보여준 CPP와 CPP_F0를 이용하여 MTD와 대조군의 음성분류를 시도하였다. 머신러닝 알고리듬인 랜덤포레스트로 모델링한 결과 문장읽기 과제에서 모음연장발성보다 조금 더 높은 분류 정확도(83.3%)가 나왔으며, 모음 발성과 문장 읽기 과제 모두에서 CPP변수가 더 중심적 역할을 수행하였음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권9호
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• pp.38-45
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• 2007

새로운 인터넷 서비스가 등장하면서 진보된 인터넷 응용 기능을 처리하기 위한 패킷 분류 기능은 라우터의 중요한 동작으로 요구되고 있다. 다수의 패킷 필드를 대상으로 하는 패킷 분류 동작은 복잡하며 상대적으로 많은 시간을 요구하기 때문에 빠른 패킷 분류를 위한 알고리즘과 하드웨어 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 가속화된 패킷 분류기능을 제공하기 위해 내부 버퍼를 사용한 다단계 패킷 분류 구조를 제안한다. 주소 필드 검색기와 다음 필드 검색기 사이에 내부 버퍼를 사용함으로써 송신 주소와 수신 주소의 검색 시간 차이로 인해 발생하는 지연 시간을 줄일 수 있게 되었다. 또한 동일 IP 주소 헤더 정보를 갖는 연속된 패킷의 입력으로 인한 성능 개선의 저하를 방지하기 위해 단일 엔트리 캐슁을 사용하여 성능 개선을 보장하였다. 제안하는 구조는 간단하며 검색 알고리듬에 국한되지 않고 보편적으로 적용될 수 있는 일반성을 갖고 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.70-77
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• 2019

조기 유방암을 진단하기 위해서는 유방초음파 판독이 매우 중요하다. 초음파 검사는 초음파장비에 따라 화질의 차이가 심하게 나타날 뿐만 아니라 검사자의 경험과 숙련 정도에 따라 진단의 차이가 크게 나타난다. 따라서 정확한 진단과 치료를 위하여 객관적인 판단기준이 필요하다. 이에 본 연구에서는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) 알고리듬을 적용하여 질감 특성을 분석하고 특징파라미터들을 추출하여 신경망분류기를 이용하여 유방암을 진단하였다. 유방초음파 영상은 정상 조직과 양성, 악성 종양으로 분류하여 질감 특성 파라미터 6가지를 추출하였다. 유방초음파검사로 진단된 정상 영상, 악성 및 양성종양 영상 각각 14증례를 대상으로 추출된 6개의 파라미터들을 적용하여 다층 퍼셉트론 신경망구조 역전파 학습방법으로 학습을 시켰다. 학습된 모델에 정상 유방 영상 51증례, 양성종양 영상 62증례, 악성종양 영상 74증례의 영상을 사용하여 분류한 결과 95.2%의 분류율을 나타내었다.