• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.4
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• pp.29-38
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• 2020

In this research, we proposed the active pulse classification algorithm using multi-label convolutional neural networks for active sonar system. The proposed algorithm has the advantage of being able to acquire the information of the active pulse at a time, unlike the existing single label-based algorithm, which has several neural network structures, and also has an advantage of simplifying the learning process. In order to verify the proposed algorithm, the neural network was trained using sea experimental data. As a result of the analysis, it was confirmed that the proposed algorithm converged, and through the analysis of the confusion matrix, it was confirmed that it has excellent active pulse classification performance.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.681-682
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• 2016

본 논문에서는 화자 식별에서 음성신호의 애매한 점을 보완할 수 있는 신경회로망의 오차역전파학습 알고리즘과 모음구간 검출에 기초하여 입력되는 음성의 화자 패턴을 구분하는 일본어 단어 패턴인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 일본어 데이터베이스로부터의 단어를 사용하여 음성의 특징벡터를 추출하여 분석하고 이러한 음성의 특징벡터의 차이를 이용하여 일본어 화자에 대한 패턴인식 실험을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.235-239
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• 2002

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다 된 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 컨테이너의 개별 식별자 인식은 ART1을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 적용한다. 실험 결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 린 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.2
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• pp.287-292
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• 2007

In this paper, a QT_ecfi algorithm is proposed for identifying all the tags within the identification range. The proposed QT_ecfi algorithm revises the QT algorithm, which has a memoryless property. In the QT_ecfi algorithm, the tag will send the remaining bits of their identification codes when the query string matches the first bits of their identification codes. When the reader receives all the responses of the tags, it knows which bit is collided. If the collision occurs in the last bit, the reader can identify two tags simultaneously without further query. While the tags are sending their identification codes, if the reader detects a collision bit, it will send a signal to the tags to stop sending. According to the simulation results, the QT_ecfi algorithm outperforms the QT algorithm in terms of the number of queries and the number of response bits.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.465-468
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• 2004

오늘날 인터넷 상의 디지털 콘텐츠는 기하급수적으로 증가하여, 콘텐츠를 관리하기 위한 다양한 시스템과 관리 체계가 연구 개발되고 있다. 특히 2000 년대부터 식별체계에 대한 표준화 연구가 진행되면서 논문등의 문헌 정보와 음악, 영상 등의 콘텐츠에 식별 체계를 적용하고 관리하려는 연구가 활발히 진행중이다. 특히 국내에서는 정보통신부와 한국소프트웨어진흥원이 디지털콘텐츠 유통기반을 구축하기 위해 CONPIA.COM 사이트를 개발하였고, 2000 년 정보화지원사업으로 한국데이터베이스진흥센터에서 디지털콘텐츠 식별체계 사업을 진행하었다. 이후 2001 년 정보통신부가 한국전산원를 디지털콘텐츠 운영기관으로 지정하면서 확장개발 및 운영 시험 등 향후 서비스 운영에 대한 기술개발에 집중하고 있다. 이러한 시스템에 적용된 식별 체계는 체계적인 구문 구조를 가지고 있으며 구문구조에 맞는 식별 코드를 해석하여 디지털콘텐츠를 찾는 구조를 가진다. 그렇지만 기존의 시스템은 식별체계의 확장과 변화에 따라 시스템 인터페이스를 재설계하고 내부 처리 알고리즘을 수정해야 하는 등 많은 수정이 요구된다. 이에 본 논문에서는 DDDS 알고리즘을 적용하여 식별 코드를 해석하기 위한 시스템을 구성하고 사용자 인터페이스를 설계하였다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.11C no.6 s.95
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• pp.851-862
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• 2004

RFID(Radio frequency IDentification) is a technology that automatically identifies objects containing the electronic tags by using radio wave. The multi-tag identification problem is the core issue in the RFID and could be resolved by the anti-collision algorithm. However, most of the existing anti-collision algorithms have a problem of heavy implementation cost and low performance. In this paper. we propose a new tree based memoryless anti-collision algorithm called a collision tracking tree algorithm and presents its performance evaluation results obtained by simulation. The Collision Tracking Tree algorithm proves itself the capability of an identification rate of 749 tags per second and the performance evaluation results also show that the proposed algorithm outperforms the other two existing tree-based memoryless algorithms, i.e., the tree-walking algorithm and the query tree algorithm about 49 and 2.4 times respectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.16-18
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• 2006

RFID는 RF신호를 이용하여 물체에 부착된 태그(tag)를 읽어 물체를 식별하는 비 접촉 인식 기술이다. RFID 리더의 식별영역에 여러 개의 태그가 있는 경우 이들 사이의 충돌(collision)이 발생되기 때문에 이들을 식별할 수 있는 메커니즘이 있어야 한다. 본 논문에서는 먼저 기존에 제안된 트리 기반 메모래스 충돌방지 알고리즘들을 살펴보고, 본 논문에서 제안하는 향상된 쿼리 기반 충돌 알고리즘(AQT : Advanced Query Tree based Collision Algorithm)을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.542-544
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• 2010

본 논문은 유전 알고리즘과 신경망 알고리즘을 결합하여 내용기반 영상 식별을 하는 연구 방법을 제시한다. 특징벡터로는 색상 정보와 질감 정보를 사용하였다. 추출된 특징벡터의 집합을 제안한 모델을 통해 최적의 유효 특징벡터의 집합을 찾아 영상을 식별하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.520-522
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• 2000

본 논문에서는 통계적인 언어 모델을 이용하여 한국어, 중국어, 스페인어를 식별할 수 있는 언어식별기를 구현하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 그 성능을 향상시키는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 언어 모델은 통계적 모델의 하나인 바이그랜(bigram)을 이용하였고, 유전자 알고리즘으로 각 바이그램에 최적의 가중치를 주는 방법을 제안하였다. 유전자 코드는 두 가지 방법으로 평가하였으며, 각각의 성능을 경험적(heuristic)으로 주는 가중치와 비교평가하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.9 no.3
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• pp.65-79
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• 2003

In general, the extraction and recognition of identifier is very hard work, because the scale or location of identifier is not fixed-form. And, because the provided image is contained by camera, it has some noises. In this paper, we propose methods for automatic detecting edge using canny edge mask. After detecting edges, we extract regions of identifier by detected edge information's. In regions of identifier, we extract each identifier using contour tracking algorithm. The self-generation supervised learning algorithm is proposed for recognizing them, which has the algorithm of combining the enhanced ART1 and the supervised teaming method. The proposed method has applied to the container images. The extraction rate of identifier obtained by using contour tracking algorithm showed better results than that from the histogram method. Furthermore, the recognition rate of the self-generation supervised teaming method based on enhanced ART1 was improved much more than that of the self-generation supervised learning method based conventional ART1.