• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.50-59
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• 2006

본 논문에서는 신경망을 이용한 동작분석 기법을 통한 자동화 영상감시시스템의 구현과 응급상황 검출에의 응용을 제안한다. 카메라로부터 입력된 영상은 통계적 배경 모델에 의한 배경 감산법에 의해 객체영역이 분리되고, 분리된 객체영역의 특징을 표현할 수 있는 특징벡터의 형태로 변형된다. 특징벡터를 이용한 동작분석을 위해 신경망을 사용하였고 간단한 연산에 의해 동작을 구분할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 실험을 위해 stand, faint, squat 등 3가지의 동작 상태를 분류할 수 있도록 하였고, 실험 결과 응급상황을 검출하기 위한 알고리즘으로 유용함을 보였다.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2003년도 가을 학술논문집
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• pp.406-410
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• 2003

DUPIC 핵연료 제조시설은 PWR 사용후핵연료를 건식 재가공하여 CANDU 형 핵연료를 제조하는 시설이다. DUPIC 시설과 같이 사용후핵연료를 취급하는 시설에서 핵물질 안전조치를 위해 적용되는 연속 무인 감시시스템은 많은 양의 영상 및 방사선 감시 데이터를 생산하게 되며, 이러한 자료로부터 핵물질의 전용 여부를 분석하기 위해서는 상당한 시간과 인력이 소요된다. 따라서 핵물질 취급시설에서의 감시시스템은 시설로부터 취득한 감시 데이터를 자동적으로 검토ㆍ분석하여 비정상적인 상황을 추출해 낼 수 있는 기능이 요구된다. 이 연구에서는 이러한 관점에서 영상 및 방사선 데이터를 자동 분석할 수 있는 신경망을 이용한 지능형 핵물질 감시시스템을 개발하였다. DUPIC 시설의 안전조치를 위해 개발한 동 핵물질 감시시스템은 수차례의 성능 시험을 거쳐, 현재 시설에 설치되어 정상적으로 운영 중에 있다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.69-76
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• 1999

본 논문에서는 도로 교통 정보설비의 유지관리를 위해 지능형으로 수행하는 원격감시제어 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 국도 3호선에 설치되는 도로교통 설비에 대하여 유지관리를 수행하도록 시스템적으로 구축되어 있으며, 전송된 고장 정보는 중앙감시센터의 고장 정보 분석 알고리즘에 의해서 정보의 특성을 파악하도록 하였다. 분석 알고리즘은 신경회로망을 이용하여 다중으로 발생하는 고장정보에 대해서 지식 기반의 고장현상을 추론하도록 제안하였다. 고장 정보 분석 알고리즘의 유용성을 확인하기 위해 현장으로 실시간으로 전송되는 바이너리 신호의 패턴을 5가지 형태로 분류하여 성능을 분석하였으며, 이를 중앙감시센터에서의 유지관리용 운영환경 하에서 구현되도록 하였다.

• 인지과학
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• 제14권4호
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• pp.1-7
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• 2003

본 연구는 집행기능의 범주에 속하는 행동적 억제(behavioral inhibition) 기능과 행동 감시(action monitoring) 기능의 공통점을 사건관련전위 요소 및 그 뇌 신경원 분석을 통해 비교 분석하였다. 피험자들에게 Go/NoGo 과제를 수행시키면서 측정, 분석한 사건관련전위인 N200 및 P300 요소는 NoGo 조건의 경우 전두엽 쪽에서 더욱 큰 진폭을 보였다는 점에서 NoGo 조건에서 요구되는 행동적 억제기능을 반영한다고 볼 수 있었다. 또한 전두엽 영역에서 오류반응 후에 관찰되는 부적 전위인 ERN 정반응 이후 관찰되는 CRN에 비해 보다 큰 진폭과 빠른 잠재기를 보였다는 점에서 행동감시의 신호가 오류반응에 대해 보다 크게 요구되는 것이라 추론할 수 있었다. 행동적 억제의 지표인 NoGo 조건에서의 N200과 P300 요소의 잠재기와 행동감시의 지표인 ERN 요소의 진폭간에는 유의미한 부적상관이 발견되었는데, 이는 행동적 억제의 효율성이 높은 피험자일수록 행동감시의 정도 또한 크게 나타냄을 시사하는 결과라 볼 수 있었다. 이러한 집행기능 지표들간의 관련성은 이들 사건관련전위 요소들의 신경원이 거의 유사한 위치인 전대상피질(anterior cingulate cortex)에서 나타난 뇌 신경원 국소화법 결과를 통해서도 지지되었으며, 이러한 결과를 전대상피질의 집행적 통제기능이라는 맥락에서 논의하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제18권4호
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• pp.72-77
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• 2001

Monitoring of the chatter vibration is necessarily required to do automatic manufacturing system. Therefore, we constructed a sensing system using tool dynamometer in order to monitor of chatter vibration on cutting process. Furthemore, an application of neural network using behavior of principal cutting force signals Is attempted. With the error back propagation trining process, the neural network memorized and classified the feature of principal cutting force signals. From obtained result, it is shown that the chatter vibration can be monitored effectively by neural network.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.28-33
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• 2000

The monitoring of the chatter vibration is necessarily required to do automatic manufacturing system. To this study, we constructed a sensing system using tool dynamometer in order to the chatter vibration on cutting process. And a approach to a neural network using the feature of principal cutting force signals is proposed. with the error back propagation training process, the neural network memorized and classified the feature of principal cutting force signals. As a result, it is shown by neural network that the chatter vibration can be monitored effectively.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권6호
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• pp.133-140
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• 1999

In this study, a monitoring method to detect chip disposal state in drilling system based on neural network was proposed and its performance was evaluated. If chip flow is bad during drilling, not only the static component but also the fluctuation of dynamic component of drilling. Drilling torque is indirectly measured by sensing spindle motor power through a AC spindle motor drive system. Spindle motor power being measured drilling, four quantities such as variance/mean, mean absolute deviation, gradient, event count were calculated as feature vectors and then presented to the neural network to make a decision on chip disposal state. The selected features are sensitive to the change of chip disposal state but comparatively insensitive to the change of drilling condition. The 3 layerd neural network with error back propagation algorithm has been used. Experimental results show that the proposed monitoring system can successfully recognize the chip disposal state over a wide range of drilling condition even though it is trained under a certain drilling condition.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권12호
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• pp.100-108
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• 1995

The In-process minitoring of the chatter vibration is necessarily required to an automatic manufacturing system. In this study, we constructed a multi-sensing system using tool dynamoneter, accelerometer and AE(Acoustic Emission) sensor for a more credible detection of chatter vibration. And a new approach using a multiple neural network to extract the features of multi-sensor for the recognition chatter vibration is proposed. With the Back-propagation training process, the neural network memorize and classify the features of multi-sensor signals. As a result, it is shown by multiple neural network that the chatter vibration can be monitored accurately, and it can be widely used in practical unmanned system.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.311-315
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• 2000

In thls paper, a remote machine monitoring system for a vimal machine is proposed. The monltonng system is one of the core functmns of a vimd machne that provides a modeling and simulation environment for machining processes and management of the machine life cycle. The proposed system contains the modules for investigating tool wear using neural network and web-based real time process monitoring. An example implementation for tool wear and machining status monitoring is illustrated

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.147-150
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• 2000

본 논문은 무인감시 시스템의 특성상 조명 상태의 변화나 카메라의 흔들림과 같은 환경의 변화에 적응할 수 있도록 연속된 세 프레임간의 차영상를 이용하는 방법을 적용하여 움직임 정보를 추출하고, 영역의 분할 및 특징점 추출을 수행한 후에, 인공 신경회로망 기법을 적용하여 이동표적을 추적한다. 추적시에는 추출된 각각의 표적간의 데이터 연결을 움직임 정보의 특징점들을 이용, 레이블링하여 각각의 표적을 연결시켜 추적의 성능을 높였다.