• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.3
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• pp.242-247
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• 2015

In this study, we propose the design of Radial Basis Function Neural Network(RBFNN) classifier in order to classify between precipitation and non-precipitation echo. The characteristics of meteorological radar data is analyzed for classifying precipitation and non-precipitation echo. Input variables is selected as DZ, SDZ, VGZ, SPN, DZ_FR, VR by performing pre-processing of UF data based on the characteristics analysis and these are composed of training and test data. Finally, QC data being used in Korea Meteorological Administration is applied to compare with the performance results of proposed classifier.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.1
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• pp.91-96
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• 2015

In this study, we introduce robust face recognition system with illumination variation realized with the aid of CT preprocessing method. As preprocessing algorithm, Census Transform(CT) algorithm is used to extract locally facial features under unilluminated condition. The dimension reduction of the preprocessed data is carried out by using $(2D)^2$PCA which is the extended type of PCA. Feature data extracted through dimension algorithm is used as the inputs of proposed radial basis function neural networks. The hidden layer of the radial basis function neural networks(RBFNN) is built up by fuzzy c-means(FCM) clustering algorithm and the connection weights of the networks are described as the coefficients of linear polynomial function. The essential design parameters (including the number of inputs and fuzzification coefficient) of the proposed networks are optimized by means of artificial bee colony(ABC) algorithm. This study is experimented with both Yale Face database B and CMU PIE database to evaluate the performance of the proposed system.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.47 no.6
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• pp.803-807
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• 2010

The transfer function method is a widely used in the analysis of underwater radiated noise of ships because it is simple to implement and gives a simple way in the design stage requiring trade-off studies on various kinds of noise sources. In this study, a framework is implemented based on the transfer function method. The framework is interfaced to a software providing transfer functions of hull force to underwater radiated noise. The transfer function-based underwater radiated noise analysis approach is reviewed and the implemented framework structure is described. As an example, a numerical calculation of a virtual ship is carried out and its results are investigated in terms of applicability to real ship design project.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.08a
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• pp.149-149
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• 2011

아르곤 기체의 방사세기 또는 그 세기 비는 플라즈마 공정 진단에서 일반적으로 사용된다. 본 실험에서는 100 mTorr 압력 조건하의 유도결합 플라즈마(13.56 MHz)에서 E-H 모드 전이 영역, rf 바이어스(12.5 MHz) 전력 인가 및 N2 혼합 시 단순화한 충돌-방사 모델에 기초한 광방사 세기비 방법을 적용하여 플라즈마 변수를 진단하였다. 개발 프로그램 기반의 분광기를 사용하여 아르곤 기체의 특정 파장(750.4, 751.5 그리고 811.5 nm)들을 관측하였고, 동일한 조건하에서 정전 탐침법으을 이용하여 전자 에너지 분포함수의 변화도 측정 하였다. 맥스웰 전자 에너지 분포를 가정하는 일반적인 경우와 비교하여 볼 때 실제적인 전자 에너지 분포함수의 측정은 전자의 가열 메커니즘에 대한 상세한 정보를 제공함과 동시에 플라즈마 재흡수에 대한 보정을 가능하게 해준다. 광방사 세기비법에 의해 측정된 결과에 의하면, 750.4 nm/751.5 nm는 높은 에너지(>13.08 eV)의 전자들의 유효 전자온도에 대한 정보를 나타내는 반면 811.5 nm/750.4 nm는 아르곤 준안정 준위 밀도(1s5)에 대한 정보를 제공하게 된다. 수행된 실험 조건하에서, 측정된 준안정 준위 밀도는 E-H 모드 전이 영역에서 최대값을 나타내었고 바이어스 전압 및 N2 기체 혼합 비율이 증가함에 따라 감소하는 결과를 얻었다. 유효 전자온도의 경우 광방사 세기비법과 정전 탐침법 모두 같은 결과를 보여 주었는데, E-H 모드 전이 영역에서는 전자온도는 거의 일정하였고 바이어스 전압 및 N2 기체 혼합 비율이 증가함에 따라 전자온도는 증가하였다. 이러한 실험 결과는 방전 모드 전이, 바이어스 인가 그리고 혼합 기체 사용하는 공정 플라즈마를 이해하는데 있어 이들 변수의 진단이 중요한 요소임을 보여준다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.74-79
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• 2008

영상 융합은 센서의 자료 저장 능력과 센서에 들어오는 방사에너지 감지의 한계를 해결하고 고해상도의 멀티스펙트럴 영상을 생성할 수 있다는 측면에서 중요한 의의를 지닌다. 특히, 성분대입(component-substitution) 기반의 영상융합 기법은 대용량의 자료를 빠르게 처리할 수 있고, 융합된 영상의 분광왜곡이 적다는 장점을 지니고 있다. 본 연구에서는 최적화기법 중의 하나인 담금질 모사기법(Simulated Annealing, SA)을 이용하여 다양한 성분대입 기반 영상융합 알고리즘들을 분석 및 평가하였다. 담금질 모사기법은 원하는 목적함수가 지역적 최소값이 아닌 광역적 최소값에 수렴이 가능하도록 하는 기법으로 다양한 분야에서의 광역 최적화 기법에 사용된다. 융합 기법의 최적화된 변수를 추출하기 위하여 인위적으로 공간해상도를 낮춘 위성영상을 입력자료로, 원 멀티스펙트럴영상을 참조자료로 사용하였으며, 두 영상간의 분광유사 척도를 담금질 모사 기법의 목적 함수로 구성하였다. 이를 통해 해당 목적함수의 광역적 최소값을 추출하고, 최종적으로 해당 영상에 융합 기법 별 최적화된 변수를 결정하였다. 제안된 최적화 변수의 평가를 위하여 IKONOS 위성영상에 융합을 적용하고, 알고리즘별 분광왜곡량을 비교하였으며 이를 통하여 고해상도 위성영상에 가장 적합한 성분대입 기반 영상융합 기법 및 그에 따른 최적화 변수를 도출할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1956-1957
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• 2011

본 연구는 White LED를 이용하여 주변 밝기 변화에 빠르게 적응하는 퍼지 뉴로 Dimming Control System을 설계한다. 본 논문에서는 방사형기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Network: RBFNN)을 설계하여 실제 White LED Dimming Control System에 적용시켜 모델의 근사화 및 일반화 성능을 평가한다. 제안한 모델에서의 은닉층은 방사형기저함수를 사용하여 적합도를 구현하였고, 후반부의 연결가중치는 경사하강법을 사용한다. 이때 멤버쉽 함수의 중심점은 HCM 클러스터링 (Hard C-Means Clustering)을 적용하여 결정한다. 연결가중치는 4가지 형태의 다항식을 대입하여 출력을 평가하였다. 최종 출력의 최적화를 위하여 PSO(Particle Swarm Optimization)을 이용하여 은닉층 노드수 및 다항식 형태를 결정한다. 본 논문에서 제안한 LED Dimming Control System은 Atmega8535를 사용하여 PWM 제어 방식을 사용하고, 조도계(Cds)를 이용하여 LED의 밝기에 따른 주변의 밝기를 감지하여 조명에 적응시키는 방법을 적용하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.25 no.7
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• pp.333-338
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• 2006

This paper proposes an improved do-noising method using multi-thresholding function based on translation-invariant (W) wavelet proposed by Donoho et al. for underwater radiated noise measurement. The traditional wavelet thresholding de-noising method causes Pseudo-Gibbs phenomena near singularities due to discrete wavelet transform. In order to suppress Pseudo-Gibbs Phenomena, a do-noising method combining multi-thresholding function with the translation-invariant wavelet transform is proposed in this paper. The multi-thresholding function is a modified soft-thresholding to each node according to the discriminated threshold so as to reject かon external noise and white gaussian noise. It is verified by numerical simulation. And the experimental results are confirmed through sea-trial using multi-single sensors.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.5
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• pp.536-541
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• 2014

Data through meteorological radar includes ground echo, sea-clutter echo, anomalous propagation echo, clear echo and so on. Each echo is a kind of non-precipitation echoes and the characteristic of individual echoes is analyzed in order to identify with non-precipitation. Meteorological radar data is analyzed through pre-processing procedure because the data is given as big data. In this study, echo pattern classifier is designed to distinguish non-precipitation echoes from precipitation echo in meteorological radar data using RBFNNs and echo judgement module. Output performance is compared and analyzed by using both HCM clustering-based RBFNNs and FCM clustering-based RBFNNs.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.6
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• pp.586-591
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• 2014

In this study, we introduce Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs) classifier using Artificial Bee Colony(ABC) algorithm in order to classify between precipitation event and non-precipitation event from given radar data. Input information data is rebuilt up through feature analysis of meteorological radar data used in Korea Meteorological Administration. In the condition phase of the proposed classifier, the values of fitness are obtained by using Fuzzy C-Mean clustering method, and the coefficients of polynomial function used in the conclusion phase are estimated by least square method. In the aggregation phase, the final output is obtained by using fuzzy inference method. The performance results of the proposed classifier are compared and analyzed by considering both QC(Quality control) data and CZ(corrected reflectivity) data being used in Korea Meteorological Administration.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.719-722
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• 2004

객체 중심점에서 움직임을 추정하고 보상하여 빠르게 움직이는 객체의 윤곽선을 실시간으로 추적 할 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 방사상 표현 (radial representation) 방식을 적용하여 객체 중심점에서만 블록정합 (block matching) 알고리듬으로 움직임을 추정하고 보상하여 적은 계산량으로 객체 움직임을 추정하고 보상함으로써 객체 윤곽선을 실시간으로 추적하였다. 에너지 수렴 과정에서 기울기 영상과 차영상 (differential image)을 에너지 함수로 함께 사용함으로 배경 잡영 등에도 강건하도록 하였다. 실험 결과 움직임이 빠른 객체와 배경 잡영 속의 객체도 실시간으로 강건하게 추적함을 확인하였다.