• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.395-400
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• 2011

본 논문에서는 얼굴 표정에서 나타나는 동적인 정서상태 변화를 고려한 얼굴 영상 기반 정서 인식 연구를 제안한다. 본 연구는 얼굴 영상 기반 정서적 특징 검출 및 분석 단계와 정서 상태 분류/인식 단계로 구분할 수 있다. 세부 연구의 구성 중 첫 번째는 Facial Action Units (FAUs)과 결합한 Active Shape Model (ASM)을 이용하여 정서 특징 영역 검출 및 분석기법의 제안이며, 두 번째는 시간에 따른 정서 상태의 동적 변화를 고려한 정확한 인식을 위하여 Hidden Markov Model(HMM) 형태의 Dynamic Bayesian Network를 사용한 정서 상태 분류 및 인식기법의 제안이다. 또한, 최적의 정서적 상태 분류를 위한 HMM의 파라미터 학습 시 Harmony Search (HS) 알고리즘을 이용한 휴리스틱 최적화 과정을 적용하였으며, 이를 통하여 동적 얼굴 영상 변화를 기반으로 하는 정서 상태 인식 시스템을 구성하고 그 성능의 향상을 도모하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권1호
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• pp.25-32
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• 2007

본 논문은 시간 응답을 과도응답과 정상상태 응답으로 분류하여 1차의 지연시간을 포함한 공정을 동정하는 새로운 모델링 방법을 제시했다. 먼저 공정의 입.출력 데이터를 분석하여 공정의 상태를 정상상태 응답과 과도상태 응답으로 분류한다. 그 다음 최소 자승법을 사용하여 정상상태 응답은 하나의 1차의 지연시간을 갖는 공정으로 추정하고, 과도상태 응답은 여러 개의 모델로 나누어 모델링 한다. 최적의 PID 동조법으로는 지연시간을 보상하는 Smith- Predictor 구조에 성능지수 ITAE값이 최소가 되도록 설계하였다. 시뮬레이션을 통하여 다양한 공정에 대하여 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여, 모델축소 방법의 정확성 및 제어기 성능의 개선을 보였다.

• 화약ㆍ발파
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• 제20권1호
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• pp.35-50
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• 2002

터널굴착이나 사면절취 등과 같은 굴착문제에 있어서 굴착방법을 결정하기 위해 대상암반에 대한 리핑암이나 발파암의 구분이 우선되며, 다음에 발파에 의한 굴착방법이 선정되었을지라도 화약량 및 종류, 천공방법 등 발파설계를 위해서 추가적으로 발파암에 대한 세부적인 분류가 필요하다. 일반적으로 RMR이나 Q시스템과 같은 암반분류법이 많이 사용되고 있지만, 발파암에 대한 표준적인 암반분류법이 없으며, 국내에서도 발파암 분류에 대한 연구가 거의 전무한 상태로 발파암의 분류요소로 사용될 수 있는 요소를 구하기 위한 연구가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 앞으로 국내에서 발파암 분류연구에 대한 방향제시를 위해서 발파와 암석의 역학적 특성, 지질구조와 불연속면의 특성과의 관계나 굴착과 관련된 암반분류에 대한 여러 논문사례를 통하여 발파암의 분류요소와 분류방법 등에 대해 언급한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1296-1299
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• 2012

건설정보 분류체계에 관한 연구는 기존에 수차례 이루어졌으며, 그 결과로 건설정보 분류체계를 제시하고 이를 고시하였다. 하지만, 건설정보 분류체계가 고시된 후 수년이 경과되었으나, 아직까지 현업에서의 활용은 극히 저조한 상태이다. 이러한 요인은 당초 건설정보 분류체계가 실제 현업에서 활용할 수 있는 수준으로 분류체계를 구성하여야 하나, 개념적인 분류로 이루어지고, 목적 및 용도별 구분이 명확하지 않아 활용방법을 이해하는데 어려움이 발생되고 있다. 또한 법적인 구속력이 미약하여 적용이 미흡하며 각 발주기관의 정보분류체계의 인식부족 및 활용분야의 인식부족으로, 실무 활용성이 미흡하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 기존 국내외 건설정보 분류체계의 연구사례와 국내외 건설정보 분류체계의 유형 및 개발 동향에 관하여 살펴보고자 한다. 이를 통해 현재 건설정보 분류체계의 주요 문제점을 분석하고, 향후 개선방안을 개략적으로 제시하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.497-501
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• 2002

개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측정.분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 인간의 오감 즉 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 중 소비자의 구매 욕구에 많은 영향을 주는 시각(색)에 따른 감성상태의 패턴을 분류하기 위해 색채 심리를 다치오토마타 모델을 이용하여 입력 이벤트와 상태 사이의 관계를 활용하여 감성을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 인간의 심리 상태를 학습할 수 있도록 오토마타의 입력 값(색)에 따른 상태(감성상태)의 변화를 신경망 모델로 구현함으로서 색채에 대한 감성을 처리하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권3호
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• pp.53-64
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• 2013

첨단차량 및 도로시스템 (AVHS)의 가장 핵심적인 모형인 추종거동 모형은 인간공학적 요소를 반영하거나 가속도 오차율을 줄이는 등 다양한 측면에서 개발되고 있다. 하지만 첨단차량 추종거동과 관련하여 기상상황을 고려한 안전성에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기상상황에 따른 노면상태와 차량 주행행태의 관계를 분석하여 첨단차량 추종거동 시 차량의 주행행태 변화를 비교하였고, 이에 따른 노면상태 별 최적안전거리를 산정하였다. 노면상태는 기상상황에 따라 다양하게 분류 되지만, 본 논문에서는 건조, 습윤, 적설 노면상태로 분류하고 이에 따른 마찰계수를 추종거동 모형인 GMIT 모형에 적용하였다. 제안된 추종거동 모형의 시뮬레이션 결과, 기상상황별 노면상태에 따라 추종차량의 속도와 가속도 및 차간거리가 변화되었다. 또한 변화하는 노면상태에 따라 달라지는 차간거리를 이용하여 기상상황에 따른 노면상태 별 최적안전거리를 산정하였다. 습윤노면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비해 약 1.7배가 늘어났으며, 적설노면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비해 약 5.6배가 늘어났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제13권1호
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• pp.47-56
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• 1997

본 연구소에서는 호소 수질오염의 중요한 관심대상인 영양상태를 평가하기 위해 원격탐 사기법을 적용하였다. 원격탐사기법을 적용하는데 있어서 기존의 회귀식을 이용한 방법과는 달리 분류기법을 사용하여 영양상태를 평가하였다. 부영양화는 조류의 이상증식에 의해 유발되므로, 수 체의 조류농도와 밀접한 항목인 클로로필 a와 투명도를 원격탐사 데이터에 적용하였다. 본 연구 에서 영향상태의 분류는 최대우도법과 최소거리법을 이용하였으며, 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 광역수계의 영양상태 평가시 원격탐사 데이터를 적용함에 있어 기초적인 분류기법만을 수 행하여도 70%이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 둘째, 분류정확도면에서 최소거리법이 최대우도법에 비하여 양호하게 나타났다. 이것은 샘플이 정규분포를 이루고는 있으나 통계적인 기법을 적용하기에는 샘플수가 너무 적은 것에 기인한 것 으로 차후 통계적 분포에 영향을 받지 않는 인공신경망을 이용한 분류기법의 도입이 요구된다. 셋째, 본 연구결과를 이용하면 수계의 영양상태를 신속하고 주기적이며 가시적인 분석평가를 할 수 있어 호소의 영양상태 진행정도에 따라 적절한 대응책을 수립하는데 기초자료로서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.303-306
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• 2006

이 연구에서는 C 밴드 SAR 자료이면서 서로 다른 편광 상태의 자료를 제공할 수 있는 다중 시기 Radarsat-1 자료와 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 토지 피복 분류를 수행하였다. 다중 시기/편광 자료로부터 평균 후방산란계수, 시간적 변이도, 긴밀도 등의 특징을 기본적으로 추출하였고, 이외에 상호 비교를 위해 주성분 분석을 이용한 특징 추출을 시도하였다. 특징들을 이용한 분류기법으로는 Random Forests를 적용하였다. 충남 예당평야 일대를 대상으로 사례연구를 수행한 결과, 주성분 분석을 통한 특징과 다편광 자료를 이용하였을 때 분류 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.41-45
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• 2005

분광각(Spectral Angle)을 이용한 분류는 같은 종류의 지표 대상물의 분광 특성이 대기 및 지형적인 영향으로 인해 원점을 기준으로 선형적인 분포 모양을 가진다는 가정에 기초한 새로운 접근의 분류 방식이다. 최근 분광각을 이용한 무감독 분류에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 원격탐사 데이터의 특성을 반영한 효과적인 무감독 분류에 대한 연구는 미진한 상태이다. 본 연구는 하이퍼스펙트럴 영상 분류에 있어서 기존 무감독 분광각 분류(USAC, Unsupervised Spectral Angle Classification) 연구에서 해결하지 못한 문제점들을 보완한 반복최적화 무감독 분광각 분류(ISOUSAC, Iterative Self-Organizing USAC) 기법을 제안하고 있다. 이를 위해, 무감독 분광각 분류에 적합한 각 분할(Angle Range Division) 기법을 적용하여 군집 초기 중심을 설정하였으며, 병합(Merge)과 분할(Split)를 통한 유동적인 군집 분석을 수행하였다. 결과를 통해, 제안된 알고리즘이 기존의 기법보다 수행 시간뿐 아니라 시각적인 면에서도 우수한 결과를 도출함을 확인할 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.33-38
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• 2005

지문분류는 대규모 인증시스템에 사용되는 지문 데이터 베이스를 종류별로 인덱싱 하거나 인식 시스템에 다양하게 쓰이는 매우 중요한 방법이다. 지문은 일반적으로 융선의 전체모양 등 전역적인 특징을 기반으로 분류하며, 분류방법에는 규칙기반 접근, 구문론적 접근, 구조적 접근, 통계적 접근, 신경망 기반 접근 등이 있다. 본 논문에서는 지문의 구조적인 특징을 바탕으로 관찰되는 특징의 상태가 매순간 변화하는 확률론적 정보추출 방식인 마코프 모델을 적용한 지문분류 방법을 제안한다. 지문 이미지의 전처리 과정을 거친 후 각 클래스 분류를 위해 대표 융선을 찾아 방향정보를 추출하고 이를 이용하여 5가지 클래스로 분류될 수 있도록 설계하였다. 좋은품질(Good)과 나쁜품질(Poor)의 데이터를 포함한 훈련집합을 사용하여 각 클래스별로 학습된 마코프 모델은 임의의 지문이미지 분류시 높은 분류율을 보였다. 또한 기존의 구조적 접근방법에 비하여 다양한 품질의 지문이미지의 방향성 정보를 이용한 확률론적 방법이기 때문에 예외적인 지문이미지 분류시 잘 적용될 수 있다.