• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.6
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• pp.503-510
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• 2002

This paper presents a fault diagnosis method using neural network-based multi-fault models and statistical method to detect and isolate faults in nonlinear systems. In the proposed method, faults are detected when the errors between the system output and the neural network nominal system output cross a predetermined threshold. Once a fault in the system is detected, the fault classifier statistically isolates the fault by using the error between each neural network-based fault model output and the system output. From the computer simulation results, it is verified that the proposed fault diagonal method can be performed successfully to detect and isolate faults in a nonlinear system.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.7
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• pp.830-837
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• 2004

Neural networks-based fault diagnosis algorithm to detect and isolate faults in the nonlinear systems is proposed. In the proposed method, the fault is detected when the errors between the system output and the multilayer neural network-based nominal model output cross a Predetermined threshold. Once a fault in the system is detected, the system outputs are transferred to the fault classifier by nultilayer/ART2 NN (adaptive resonance theory 2 neural network) for fault isolation. From the computer simulation results, it is verified that the proposed fault diagonal method can be performed successfully to detect and isolate faults in a nonlinear system.

• Journal of Information Technology Application
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• v.3 no.2
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• pp.1-24
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• 2001

This purpose of this study is to drive important criteria for improving customer relationship of R institute using data mining techniques. The focus of this research is to consider patterns and interactions of research variables from research management database of R institute, and to classify the outside organizations and the inside organizations for research contract organizations, and to decide the directions of customer relationship management through analyzing the research type and research cost of research topics. In order to drive criteria variables through pattern analysis of the research database, decision tree algorithm is employed. The results show that determinant variables of 17 input variables are research period, overhead cost, R ＆ D cost as variables to classify the outside and inside contract organization.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.14 no.2
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• pp.90-94
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• 2013

Research for Manchu character digitalization is at an early stage. This paper proposes a preprocessing algorithm for Manchu character recognition. This algorithm improves the existing Hilditch thinning algorithm so that it corrects thinning error for Manchu characters. The existing algorithm separates the characters into the left-hand side and right-hand side, while our alogorithm uses the central point between the points that strokes exist when it classifies each of characters. The experimentation results show that this method is valid for thinning and classification of Manchu characters.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1997.10a
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• pp.186-195
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• 1997

본 연구에서는 교대근무를 시행하는 사업장을 조사아여 교대 분류방법에 의해 교대제의 명확한 분류 와 국내의 교대제 적용업체의 편성상의 문제점을 파악하고 개선안을 제시하며, 문제점과 편성의 성격에 따을 스트레스의 정도를 분석하고자 하였다. 교대제는 크게 비심야 교대제, 심야 교대제, 휴일이 있는 종일 교대제, 휴일이 없는 종일 교대제로 나누어 진다. 마산, 창원 지역의 교대제는 휴일이 있는 종일 교대제를 가장 많이 취하고 있었으며, 전반적인 문제점으로는 휴일이 없는 교대제가 존재하며, 야근 연 속 일수가 4일 이상으로 길고, 생체리듬의 길어지는 특성에맞지 않는 역순환이 존재하며 휴일이 없는 종 일 교대제에서 야간 근무에서 주간근무로 근무간격시간이 짧다는 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 편성 상의 문제점과 성격에 의한 SACL의 분석에서장시간 근무하는 12시간 2교대 보다 8시간 정상 근무하는 3교대 의 스트레스가 낮고, 야근 연속일 수는 5일 이하인 경우의 스트레스가 제일 낮았고, 휴일은 있는 경우가 높았다. 연령별로는 40대에서 교대제 편성상에따른 프트레스 점수간 차이를 보였지만 다른 연령대에서는 차이를 보이지 않았다.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.2 no.2
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• pp.83-88
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• 1991

Studies on space-invariant pattern recognition have been carried out from various approaches. Pattern recognition system using SDF filter, from weighted linear summation of tranining images, has been the focus of research since its first appearence. In this thesis, off-axis pSDF spatial matched filter has been constructed by combining angular multiplexing of off-axis reference plane wave with pSDF filter made from pseudo-inverse algorithm, and transformed to phase only filter. From observation of the correlation responses in the correlation plane, it is shown that proposed off-axis pSDF spatial matched filter is available to pattern classification and can be used for optical correlator.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.345-348
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• 2002

음성인식 기술은 크게 음성인식과 화자인식 기술의 두 가지로 분류된다. 현재는 음성인식 기술이 널리 연구되고 있지만 점차 화자인식 기술의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 화자인식 기술의 한 가지 분류로 임의 화자를 식별하기 위한 화자식별 기술을 연구 대상으로 하고 있으며, 신경회로망을 이용한 화자식별 시스템의 특징 추출 방법을 제시하고 그에 따른 성능을 비교하고 있다. 식별 단계에서 26명의 78개의 음성 샘플을 신경회로망의 역전파 알고리듬을 이용하여 학습하고, 테스트용으로 한 화자의 음성샘플이 사용되어 식별된다. 신경회로망의 입력 변수는 특징 파라미터로 선형예측계수, Mel-주파수 켑스트럼계수와 웨이블릿을 이용한 켑스트럼 계수를 사용하였다. 그 결과로써 화자식별 시스템의 신경회로망 모델2의 입력으로 혼합된 특징 파라미터를 사용한 경우가 다른 파라미터들을 사용한 경우와 비교하여 8.46~21.53%의 차를 가지고 가장 좋은 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.21-22
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• 2019

본 연구는 K-Pop에서 보컬과 악기의 선율이 모드(Mode)를 중심으로 어떻게 사용되었는지 분석하고 활용기법에 대해 제시한다. 음악의 분류는 크게 화성을 중심으로 만들어진 조성음악(Tonal Music)과 모드를 중심으로 만들어진 선법음악(Modal Music)으로 나뉜다. 현재 K-Pop에서 화성을 바탕으로 하여 선율을 표현하는 수단을 목소리와 악기로 분류했을 때 두 개의 사용비율은 비슷하다. 선율의 표현영역이 넓어지면서 블랙핑크 타이틀곡에 모드와 음계를 활용한 특징이 나타났다. 첫 번째, 노래의 기능적 형식에 따라 사용한 모드가 구분된다. 두 번째, 목소리를 통해 표현하는 선율보다 악기의 선율이 리듬적으로 부각되었다. 마지막으로 화음을 적게 사용하고, 화음의 성질을 결정짓는 3음을 생략하는 방식이 화음과 선율에 나타난다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.3
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• pp.462-470
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• 2011

We proposed a realtime object tracking system that detects the abandoned or disappeared objects. Because these events are caused by human, we used the tracking based algorithm. After the background subtraction by Gaussian mixture model, the shadow removal is applied for accurate object detection. The static object is classified as either of abandoned objects or disappeared object. We assigned monitoring time to the static object to overcome a situation that it is being overlapped by other object. We obtained more accurate detection by using region growing method. We implemented our algorithm by DSP processor and obtained an excellent result throughout the experiment.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.5
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• pp.870-878
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• 2019

In this paper, we propose an Attention-based BLSTM for predicting the video compression standard of a video. Recently, in NLP, many researches have been studied to predict the next word of sentences, classify and translate sentences by their semantics using the structure of RNN, and they were commercialized as chatbots, AI speakers and translator applications, etc. LSTM is designed to solve the gradient vanishing problem in RNN, and is used in NLP. The proposed algorithm makes video compression standard prediction possible by applying BLSTM and Attention algorithm which focuses on the most important word in a sentence to a bitstream of a video, not an sentence of a natural language.