• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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• v.31B no.12
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• pp.108-115
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• 1994

Most pattern classifiers have been designed based on the ML (Maximum Likelihood) training algorithm which is simple and relatively powerful. The ML training is an efficient algorithm to individually estimate the model parameters of each class under the assumption that all class models in a classifier are statistically independent. That assumption, however, is not valid in many real situations, which degrades the performance of the classifier. In this paper, we propose a minimum-error-rate training algorithm based on the MAP (Maximum a Posteriori) approach. The algorithm regards the normalized outputs of the classifier as estimates of the a posteriori probability, and tries to maximize those estimates. According to Bayes decision theory, the proposed algorithm satisfies the condition of minimum-error-rate classificatin. We apply this algorithm to NPM (Neural Prediction Model) for speech recognition, and derive new disrminative training algorithms. Experimental results on ten Korean digits recognition have shown the reduction of 37.5% of the number of recognition errors.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.60 no.3
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• pp.654-661
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• 2011

This paper is about a personal identification algorithm using an ECG that has been studied by a few researchers recently. Previously published algorithm can be classified as two methods. One is the method that analyzes of ECG features and the other is the morphological analysis of ECG. The main characteristic of proposed algorithm can be classified the method of analysis ECG features. Proposed algorithm adopts DSTW(Down Slope Trace Wave) for extracting ECG features, and applies SVM(Support Vector Machine) to training and testing as a classifier algorithm. We choose 18 ECG files from MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database for estimating of algorithm performance. The algorithm extracts 100 heartbeats from each ECG file, and use 40 heartbeats for training and 60 heartbeats for testing. The proposed algorithm shows clearly superior performance in all ECG data, amounting to 93.89% heartbeat recognition rate and 100% ECG recognition rate.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1996.07b
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• pp.1042-1044
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• 1996

The use of fuzzy theory in task of pattern recognition may be applicable gases and odours classification and recognition. This paper reports results obtained from fuzzy c-means algorithms to patterns generated by odour sensing system using an array of conducting polymer sensors, for volatile chemicals. For the volatile chemicals clustering problem, the three unsupervise fuzzy c-means algorithms were applied. From among the pattern clustering methods, the FCMAW algorithm, which updated the cluster centres more frequently, consistently outperformed. It has been confirmed as an outstanding clustering algorithm throughout experimental trials.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.41-42
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• 2018

텍스트 문서 영상으로부터 단어를 검출하고, LLAH(locally likely arrangement hashing) 알고리즘을 이용하여 이웃 단어 사이의 기하 관계를 표현하는 특징 벡터를 계산한 후, 특징 벡터를 비교함으로써 텍스트 문서를 효과적으로 인식하거나 검색할 수 있다. 그러나, 이는 문서 내 각 단어가 정확하고 강건하게 검출된다는 전제를 필요로 한다. 본 논문에서는 텍스트 내 각 라인을 검출하고, 각 라인 내에서 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 깊은 신경망(deep neural network)을 이용하여 학습하고 분류함으로써, 보다 카메라와 텍스트 문서 사이의 거리나 방향이 동적으로 변하는 조건에서 각 단어를 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 모바일 환경에서 제안된 방법을 구현하였으며, 실험을 통해 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 92.5%의 정확도로 구별할 수 있으며, 이를 통해 동적인 환경에서 단어 검출의 강건성을 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.558-561
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• 2010

컨텍스트폰은 사용자의 주변 상황을 실시간으로 수집하고 시각화하는 휴대전화이며 인간의 여섯 번째 감각 도구로써 신체의 일부가 되고 있다. 이에 따라 사용자에 특화된 상황 인지 기능을 지원하는 모바일 플랫폼 기술이 많이 연구되고 있다. 하지만 모바일 기기간의 상호작용이 아니라 사용자간의 소셜 인터랙션을 지원하는 모바일 플랫폼 연구는 미비하며 감정 등의 고수준 정보는 지원하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 감정을 포함한 다양한 정보들을 지원하는 컨텍스트폰 플랫폼을 이용하여 사용자간의 감정을 공유 할 수 있는 컨텍스트폰에 대해 기술한다. 또한 사용자의 감정을 인식하기 위해 컨텍스트폰 플랫폼은 휴대전화 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴이미지를 수집하고 감정인식기로 전달한다. 감정인식기는 사용자의 얼굴을 특징추출하여 패턴인식에 적용되는 분류분석 알고리즘을 통해 사용자의 감정을 알아내고 컨텍스트 서버를 매개체로 사용자간 감정을 전달하며 모바일 화면에 시각화한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.4
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• pp.992-1001
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• 1996

Radix sort scans the data twice in a pass, to search bit 0s of the items being sorted and store them into the lowest address, and to search bit 1s and st ore them into the following addresses. This doubles the sorting time. In this paper, we introduce Reverse Radix Sort Algorithm, in which the data being sorted are sacnned just once and write upward from the lowest address if it is 0 and downward from the highest address if it is 1. The algorithm is simple and the hardware sorter implemented by this method shows very high sorting sped. Hardware implementation requires two separate pocket memories, register, an upward increasing address counter, a downward decreasing address counter, and comparator. The software simulation of Reverse Radix Sor Algorithm performs sorting in the speed of 54.9ms per 10 thousand of 8 bit digit data, but the hardware sorter spends 5.3ms to sort the same number of data.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.23 no.1
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• pp.1-12
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• 2018

This paper presents a material estimation method using dual-energy X-ray images generated as a result of cargo inspection system in MeV region. We use new discrimination curve using logarithmic function rather than four discrimination curves commonly used in existing estimation algorithms. We also propose an atomic number estimation using the probability distribution of the logarithmic curve rather than linear interpolation. When the probability distribution is used as a weight, we used two methods of using the weight for the two nearest reference materials and the weight for all the reference materials. Experimental results showed that the atomic number estimation of materials using the probability distribution as a weight is more accurate than the existing methods. In order to visualize the estimated atomic number, the HSI model was used for color the resulting image.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.21 no.2
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• pp.63-70
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• 2003

Real-time information on vehicle queue at intersections is essential for optimal traffic signal control, which is substantial part of Intelligent Transport Systems (ITS). Computer vision is also potentially an important element in the foundation of integrated traffic surveillance and control systems. The objective of this research is to propose a method for detecting an exact queue lengths at signalized intersections using image processing techniques and a neural network model Fuzzy ARTMAP, which is a supervised and self-organizing system and claimed to be more powerful than many expert systems, genetic algorithms. and other neural network models like Backpropagation, is used for recognizing different patterns that come from complicated real scenes of a car park. The experiments have been done with the traffic scene images at intersections and the results show that the method proposed in the paper could be efficient for the noise, shadow, partial occlusion and perspective problems which are inevitable in the real world images.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.250-250
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• 2019

현재 우리나라에서 이용하고 있는 소류사량 직접계측방법에는 Arnhem 소류사 채취기와 Helley-Smith 소류사 채취기 등이 있다. 하지만 이러한 방법은 현장에서 계측하기가 매우 어렵고 많은 비용과 인력, 시간이 소모되며 특히 연속적인 계측이 어려워 소류사량의 직접계측자료를 기초로 하는 연구는 거의 전무한 상태이다. 이에 대한 대안으로 최근 국내외에서는 마이크로폰을 내장한 금속관에 토사가 충돌 시 발생하는 음향데이터를 수집 및 분석하여 소류사량을 계측하는 간접계측방법 하이드로폰을 사용하고 있다. 하이드로폰 시스템의 대부분이 증폭채널방법을 사용하고 있는데 이러한 방법은 개별입자에 대한 음향특성을 반영하기에는 다양한 크기를 가지는 소류사 입자에 대한 음향신호를 하나의 임계치 기준으로 필터링 하기 때문에 한계가 있다. 즉 기존의 방법은 소류사량의 상대적인 크기만 추정할 수 있을 뿐 소류사량을 정량화할 수 없다. 따라서 본 연구는 소류사가 이동할 때 발생하는 충돌음향을 신호 처리하여 소류사량을 추정하는 계측기기인 하이드로폰을 이용하여 기존 소류사량의 계측 방법을 개선하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 실험은 하이드로폰을 적용한 수리모형 실험 장치를 구축하고 현장에서 취득한 시료 중 대표시료로 분류된 두 가지 입자에 대해서 수리 조건 변화에 따른 충돌음향을 계측 및 분석하였다. 연구결과 입자크기 및 수리조건 변화에 따른 하이드로폰의 인지특성을 파악할 수 있었고 소류사 충돌음과 연관성 높은 주파수 대역을 분리하여 소류사 충돌음을 판독할 수 있는 계측알고리즘을 제시하였다. 특히 본 연구에서 제안하는 하이드로폰 충돌음향 분석법 B-P Method는 낮은 유속과 작은 입경의 소류사의 조건일 때 타 방법에 비해 제안된 B-P Method가 높은 판독률을 보여주었다.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.20 no.3
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• pp.37-53
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• 2016

This paper deals with an optimal output control for Space Shuttle Main Engine (SSME), a liquid propellant rocket engine using a staged-combustion cycle. For this purpose, we modeled simplified mathematical model of SSME using each SSME component divided into 7 major categories and found trim points called Rated Propulsion Level (RPL). For design the closed-loop system of SSME, we designed optimal output feedback Linear Quadratic Regulation (LQR) control system using SSME linearized model under RPL 104% and demonstrated the performance of the controller through numerical simulation.