• 대한교통학회지
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• 제17권3호
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• pp.97-116
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• 1999

The growing demand for the real time traffic information is bringing about the category and number of traffic collection mechanism in the era of ITS. There are, however, two problems in making data into information using various traffic data. First, the information making process of making data into the representative information, for each traffic collection mechanism, for the specified analysis periods is required. Second, the integration process of fusing each representative information into "the information" for each link out of each source is also required. That is, both data reduction and/or data to information process and information fusion are required. This article is focusing on the development of information fusing algorithm based on voting technique, fuzzy regression, and, Bayesian pooling technique for estimating the dynamic link travel time of networks. The proposed algorithm has been validated using the field experiment data out of GPS probes and detectors over the roadways and the estimated link travel time from the algorithm is proved to be more useful than the mere arithmetic mean from each traffic source.

• 한국측량학회지
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• 제26권4호
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• pp.333-340
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• 2008

This paper shows that the use of prior probabilities of the involved classes improve the accuracy of classification in case of poor separability between classes. Three cases of experiments are designed with two LiDAR datasets while considering three different classes (building, tree, and flat grass area). Moreover, random sampling method with human interpretation is used to achieve the approximate prior probabilities in this research. Based on the experimental results, Bayesian classification with the appropriate prior probability makes the improved classification results comparing with the case of non-prior probability when the ratio of prior probability of one class to that of the other is significantly different to 1.0.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.631-633
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• 2005

다양한 형태의 상황 정보를 결합하여 추론하기 위해 베이지안 네트워크를 많이 사용한다. 그러나 일반 베이지안 네트워크는 각 노드의 상태가 이산적이기 때문에, 연속적이거나 여러 상태가 동시에 존재할 수 있는 현실의 상황 정보를 처리하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 베이지안 네트워크의 단점을 보완하기 위해 다양한 형태의 상황 정보를 퍼지를 통해 전처리하여 베이지안 네트워크를 통해 추론하는 퍼지 베이지안 네트워크를 제안한다. 유용성을 보이기 위해 음악 추천 에이전트를 설계하여 일반 베이지안 네트워크와 비교 실험한 결과, 제안한 방법으로 다양한 상황 정보에 대해 유연한 처리가 가능함을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제20권4호
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• pp.1309-1319
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• 1996

The research for the classification of the natural defects in welding zone is performd using the neuro-pattern recognition technology. The signal pattern recognition package including the user's defined function is developed to perform the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier selection, The neural network classifier and the statistical classifiers such as the linear discriminant function classifier and the empirical Bayesian calssifier are compared and discussed. The neuro-pattern recognition technique is applied to the classificaiton of such natural defects as root crack, incomplete penetration, lack of fusion, slag inclusion, porosity, etc. If appropriately learned, the neural network classifier is concluded to be better than the statistical classifiers in the classification of the natural welding defects.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.34-39
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• 2009

사람의 감정은 주관적인 인식 작용으로서 충동적인 성향을 띄고 있으며 무의식중의 사람의 욕구와 의도를 표현하고 있다. 이는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 지능형 로봇의 사용자가 처한 환경의 상황정보 중에서 사용자의 의도를 가장 많이 포함하고 있는 정보라고 할 수 있다. 이러한 사용자의 감정을 파악할 수 있는 지표는 사람의 얼굴 영상에서의 표정과 음성신호에서의 Spectrum 통계치 및 생체신호(근전위, 뇌파, 등)등 이다. 본 논문에서는 감정인식 활용의 편의와 효율성 향상을 주목적으로 하여 사용자의 얼굴 영상과 음성을 이용한 감정인식에 대하여 개별 결과물만을 산출하고 그 인식률을 검토한다. 또한 임의의 상황에서의 인식률 향상을 위하여 영상과 음성의 특징을 기반으로 최적의 특징 정보들을 구별해 내고, 각각의 개별 감정 특징에 대한 융합을 시도하는 특징 융합 기반의 Multi-Modal 감정인식 기법을 구현한다. 최종적으로 감정인식 결과를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생 가능한 상황 설정 시나리오와 베이지만 네트워크를 통해 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 확률 추론 가능성을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권4호
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• pp.377-388
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• 2007

본 연구는 다중 생체 인식 기법을 이용하여 개인 확인 및 인증을 구현한 것으로， 단일생체인식 에서 많이 사용되어 지고 있는 생체 정보 중 얼굴과 지문， 홍채를 이용하여 상호 비교하고 구현하였다. 이를 위한 결합방식으로 단일 생체인식에서 얻은 유사도를 이용하는 방식인 유사도 단계에서의 결합방식을 적용하였으며， 이때의 각 유사도가 동일한 범위가 되도록 하는 여러 가지 균등화 방법에 대하여 연구하였다. 결합방법으로는 가중치 합， Support Vector Machine， Fisher 분류기， 베이시안 분류기를 사용하여 비교하였다. 다양한 실험결과， 사용되는 다중생체인식 조합에 따라 우수한 성능을 보이는 균등화 방법 및 분류기가 다르게 나타남을 알 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.513-519
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• 2013

The current vision-based approaches for emotion recognition, such as facial expression analysis, have many technical limitations in real circumstances, and are not suitable for applications that use them solely in practical environments. In this paper, we propose an approach for emotion recognition by combining extrinsic representations and intrinsic activities among the natural responses of humans which are given specific imuli for inducing emotional states. The intrinsic activities can be used to compensate the uncertainty of extrinsic representations of emotional states. This combination is done by using PRMs (Probabilistic Relational Models) which are extent version of bayesian networks and are learned by greedy-search algorithms and expectation-maximization algorithms. Previous research of facial expression-related extrinsic emotion features and physiological signal-based intrinsic emotion features are combined into the attributes of the PRMs in the emotion recognition domain. The maximum likelihood estimation with the given dependency structure and estimated parameter set is used to classify the label of the target emotional states.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제19권1호
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• pp.81-87
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• 2012

본 논문에서는 마이크로 BGA 패키지 내외부의 마이크로 볼의 3차원 형상을 측정하는 광학 측정 시스템을 제안하고 이를 구현한다. 대부분의 시각 검사 시스템은 마이크로 볼의 복잡한 반사 특성 때문에 검사에 어려움을 겪고 있다. 정확한 형상의 측정을 위해서, 특별히 설계된 시각 센서 시스템을 제안하고, 위상이송 모아레 간섭계의 측정원리에 기반한 형상측정 알고리즘을 제안한다. 센서 시스템은 4개의 서브시스템을 보유한 패턴 투사 시스템과 영상획득 시스템으로 구성된다. 패턴 투사용 서브시스템은 공간상으로 서로 상이한 투사 방향을 가지며, 이는 측정 물체에 각기 다른 입사 방향을 가지는 패턴 조명이 투사될 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 위상이송 모아레 간섭계의 구현을 위한 정밀 위상이송을 위해서, 각 서브시스템의 패턴 격자는 PZT 구동기를 이용하여 일정 간격으로 이송한다. 최종적으로 측정되는 마이크로 볼의 경면반사와 그림자 영역을 효과적으로 제거하기 위해서, 다중 패턴 투사 시스템과 영상획득 시스템을 구현하고, 이를 테스트한다. 특히, 다중 프로젝션을 이용하여 획득되는 다중 높이 정보를 효과적으로 융합하기 위하여, 베이지안 센서 융합 이론을 기반으로한 센서 융합 알고리즘이 제안된다. 제안되는 시스템의 원리검증과 성능확인을 위해, 마이크로 BGA볼과 기판 범프의 측정대상물에 대해서, 측정 반복성을 중심으로 실험이 수행되었으며, 획득된 실험 결과를 분석하고 논의한다.