• 제목/요약/키워드: 식별 알고리즘

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RFID 기반 Ubiquitous Healthcare를 위한 그룹 트리 알고리즘 설계 (Design of an Group Tree Algorithm for the RFID based Ubiquitous Healthcare)

  • 박주희;박용민;이시우
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.486-488
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    • 2006
  • RFID 기술의 신속한 확산을 위해서는 태그의 저가격화, 초소형화, 저전력화, 보안 및 프라이버시 문제, 태그식별자의 표준화, 다중태그 식별문제등이 우선적으로 해결되어야 한다. 특히, 식별영역 내에 다수의 태그가 존재할 경우에 다중태그 식별(multi-tag identification)을 위한 충돌방지(anticollision) 알고리즘은 RFID 시스템 구축에 있어서 반드시 해결해야 하는 핵심기술이다. 기존의 충돌방지 알고리즘들은 구현의 복잡성과 낮은 성능이 문제로 제기되고 있으며 지금까지 충돌방지와 관련하여 진행된 대부분의 연구들은 각각 고유한 형태의 태그식별자 체계를 기반으로 진행되어 왔으며 태그식별성능에 대한 비교연구도 부족한 상태이다. 본 논문에서는 저비용(low-cost) RFID 시스템에서 현재 표준화가 진행되고 있는 96비트 EPC (Electronic Product Code) 코드를 기반으로 병원 환경에서 태그에 우선순위를 부여하여 충돌이 발생하면 우선순위가 가장 높은 것부터 읽어들일 수 있는 그룹 트리 알고리즘을 제안하였다.

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교전 효과 최대화를 위한 효율적인 무장 궤적 간 간섭 식별 알고리즘 (An Effective Interference Identification Algorithm between Weapon Trajectories for Maximizing the Engagement Effects)

  • 윤문형;박준호;김갑수;이정훈
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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    • pp.269-270
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    • 2019
  • 무장 비행 궤적 간 간섭을 식별하여 아군 무장간 충돌을 방지함으로써 단위 시간 당 교전 효과를 극대화하는 것은 다무장 대지 무기체계 운용에 있어서 필수적이다. 기존 연구에서는 연산 부하의 최소화를 목표로 3차원 무장 비행 궤적을 2차원 평면의 사격선으로 변환하여 간섭을 식별하는 알고리즘을 제안하였다. 그러나 기존 연구는 2차원 평면에서 사격선간 교차점이 발생할 경우 간섭으로 식별하고, 이에 대한 무장 할당을 해제함으로써 무장 활용도를 감소시키는 문제가 있었다. 이를 고려하여 본 논문에서는 교전 효과 최대화를 위한 효율적인 무장 궤적 간 간섭 식별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 2차원 평면에서 사격선간 교차점이 발생할 경우, 해당 사격선을 3차원 평면에서 비행 궤적 간 비교 연산을 수행하여 실제 간섭 여부를 식별함으로써 무장 활용도를 최대화하는 것이 가능하다. 성능 평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 궤적 교차수는 최대 52.1% 감소하였으며, 그에 따른 표적 할당율은 최대 6.9% 향상됨을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.

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개선된 신경망을 이용한 컨테이너 식별자 인식 (Identifiers Recognition of Container Image using Enhanced Neural Networks)

  • 윤경호;전태룡;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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    • pp.291-296
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    • 2006
  • 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 환경으로 인한 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 일정한 규칙으로는 찾기 힘들다. 본 논문에서는 컨테이너 영상에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 컨테이너 영상을 양자화한다. 제안된 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법은 컬러정보를 클러스터링 한 후, 각 클러스터의 중심 패턴을 이용하여 원 영상의 컬러정보를 분류한다. 양자화된 컨테이너 영상에서 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자는 ART2 기반 RBF 네트워크를 개선하여 인식에 적용한다. 실제 컨테이너 영상 300장에 대해 실험한 결과, 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 추출 및 인식 성능이 기존의 컨테이너 식별자 인식 방법 보다 개선된 것을 확인하였다.

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Back-propargation 알고리즘을 이용한 컨테이너 식별자 인식에 관한 연구 (A study on the container identifier recognization using back-propagation algorithm)

  • 이만형;황대훈
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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    • pp.944-947
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    • 1998
  • 오늘날 항만에서의 컨테이너 처리를 하지 못하고 있는 가운데 자동화 처리를 위해서는 식별자의 인식이 가장 큰 문제점을 해결하기 위해 항만에서 컨테이너의 식별자 인식에 신경망 알고리즘의 하나인 back-propagation을 사용하여 기존의 식별자 인식 방법보다 신속하고 정확한 처리가 가능하도록 구현하였다.

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Back-propagation 알고리즘을 이용한 컨테이너 식별자 인식 시스템의 구현 및 분석 (An Implementation and Analysis of the Container Identifier Recognition System using back-propagation algorithm)

  • 이만형;황상훈;정신규;황대훈
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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    • pp.254-259
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    • 1998
  • 오늘날 컨테이너의 과다한 물동량 증가로 인하여 수작업으로 이루어지는 컨테이너 식별자를 처리하는데 어려움을 겪고 있는 가운데, 이를 자동으로 인식하고 그 결과를 항만 물류 처리 자동화 시스템에 적용하고자 하는 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 컨테이너의 인식 처리를 자동화하기 위한 방안으로 컨테이너의 식별자 인식에 신경망 알고리즘의 하나인 Back-propagation을 적용하였으며, BP 알고리즘을 적용하기 위해서 적절한 scaling 비율을 구하고, 학습 DB를 구축하여 기존의 식별자 인식보다 신속하고 정확한 처리가 가능하도록 구현하였다.

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20 MSVQ 알고리즘을 이용한 자연 및 인공 지진음 식별 (Discrimination Between Natural and Artificial Seismic Sounds by Using 20 MSVQ Algorithm)

  • 윤상훈;송영환;배명진
    • 한국음향학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.251-259
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    • 2009
  • 본 논문에서는 하이드로폰으로 측정한 지진음 데이터를 가지고 20 MSVQ 알고리즘을 이용하여 자연지진음과 인공지진음을 식별하였다. 지진음 식별을 위한 특징 파라미터로는 스펙트럼 대역별 에너지, MFCC를 사용하였으며, 실험을 통하여 식별에 적합한 특징 파라미터 차수를 결정하였다. 2개의 특징 파라미터를 가지고 20 MSVQ 알고리즘으로 식별한 결과 MFCC를 사용하였을 경우에 99.9%, 스펙트럼 에너지 파라미터는 83.9%의 식별결과를 얻었다. 본 논문에서 제안한 파라미터와 알고리즘을 사용하여 지진음을 식별한 결과 성능이 매우 우수함을 확인하였다.

퍼지 기반 잡음 제거 방법과 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 컨테이너 인식 시스템 (Container Image Recognition using Fuzzy-based Noise Removal Method and ART2-based Self-Organizing Supervised Learning Algorithm)

  • 김광백;허경용;우영운
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권7호
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    • pp.1380-1386
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    • 2007
  • 본 논문에서는 퍼지 기반 잡음 제거 방법과 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡음 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

레이더 상 불특정 선박의 자동식별 알고리즘 (Automatic Recognition Algorithm of Unknown Ships on Radar)

  • 정현철;윤성웅;이상훈
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권8호
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    • pp.848-856
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    • 2016
  • 해상 안전을 위한 선박의 탐색 및 식별은 매우 중요하다. 선박의 탐색은 레이더로 가능하나, 식별은 선박자동식별장치, 통신장비, 시각 등에 의해 이루어지며, 이러한 식별수단이 불능 시 레이더 운용자의 경험과 지식을 바탕으로 선박의 기동특성을 참고하여 식별하는 매우 어려운 경우가 발생한다. 본 논문에서는 지속적인 관찰임무를 수행해야 할 선박 탐색요원의 임무를 보조하기 위하여 레이더 상 선박의 기동특성을 이용, 자동식별 및 사고발생 가능성을 탐지하는 방법을 제안한다. 4가지 유형의 선박 정보, 레이더 상 접촉거리 및 침로, 속력을 이용하여 그 특징을 추출하고, SVM을 활용하여 식별 정확도를 평가하였으며, 이를 이용한 자동식별 알고리즘을 통해 사고발생 가능성이 있는 선박을 선별하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 90% 이상의 식별 정확도를 보였으며, 실제 사고선박인 세월호의 정보를 자동식별 알고리즘에 적용하여 선별 가능함을 보였다. 이 방법은 다양한 상황에서 선박 탐색요원의 경험과 지식을 효과적으로 보완하고, 다수의 선박 중 관심필요선박을 사전 식별하여 정보를 제공함으로서 탐색요원의 노력을 경감시키고, 문제점을 보다 빨리 인지하는데 도움이 될 것이다.

태그 수 그룹화를 통한 STAC 프로토콜의 성능 개선 (Performance Improvement of STAC Protocol by Grouping the Number of Tags)

  • 임인택
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.807-812
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    • 2015
  • RFID 시스템에서 리더의 식별영역 내에 있는 태그들이 동시에 응답하면 충돌이 발생한다. 이러한 충돌을 해결하기 위한 방법이 충돌 방지 알고리즘이다. Auto-ID 센터에서는 13.56MHz RFID 시스템에서 다중 태그를 식별하기 위한 충돌 방지 알고리즘으로 STAC 프로토콜을 제안하였다. PS 알고리즘은 리더의 송신 전력을 점진적으로 증가시키면서 리더의 식별 영역 내에 있는 태그들을 그룹화 하여 식별하는 기법이다. 본 논문에서는 STAC 프로토콜에 PS 알고리즘을 적용한 STAC/PS 알고리즘을 제안하고, 이에 대한 성능을 분석한다. 시뮬레이션을 통한 성능분석의 결과, 제안한 기법은 충돌률이 STAC 프로토콜에 비하여 50% 정도 낮으므로 태그 식별 시간이 짧음을 알 수 있었다.

할버트 스캔 거리값을 이용한 사람/차 식별 알고리즘 (Human/Vehicle Classification using Hilbert Scan Distance)

  • 백영민;최정환;최진영
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.455-456
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    • 2007
  • 물체 식별은 감시 시스템에서 중요한 역할을 수행한다. 특히 사람/차 식별은 해당 사물의 존재 유무를 파악하기 위해 다양한 어플리케이션에서 사용된다. 우리는 외곽선 정보를 이용하여 빠르게 물체 식별을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 감시 영상에서 움직이는 물체를 찾은 후, 외곽선 정보를 추출하여 미리 저장해 둔 사물의 모델과 비교하여 가장 가까운 거리값(유사도)을 찾는 방식이다. 2차원의 영상 처리에는 기본적으로 많은 연산량이 필요하지만, 주변 픽셀 정보를 최대한 유지할 수 있는 할버트 패스(Hilbert Path)를 사용하여 1차원의 배열로 변환한 후 비교하기 때문에 기존 알고리즘보다 빠르게 두 모델간의 유사도를 측정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 사람/차 식별에 매우 강인한 성능을 보여주었으며, 기존 템플릿 매칭 기법보다 연산량의 감소로 실시간 감시 시스템에서 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

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