• 한국군사과학기술학회지
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• 제10권3호
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• pp.34-42
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• 2007

It is very important for the combat system to process extensive data exactly at short time for the better situation awareness compared with the threats in these days. This paper suggests to add radial velocity on the decision factor of sensor data fusion in the existing algorithm for the accuracy enhancement of the sensor data fusion in the combat system.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.11-14
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• 2007

인간과 컴퓨터간의 상호교류 하는데 있어서 감정 인식은 필수라 하겠다. 그래서 본 논문에서는 음성 신호 및 얼굴 영상을 BL(Bayesian Learning)과 PCA(Principal Component Analysis)에 적용하여 5가지 감정 (Normal, Happy, Sad, Anger, Surprise) 으로 패턴 분류하였다. 그리고 각각 신호의 단점을 보완하고 인식률을 높이기 위해 결정 융합 방법과 특징 융합 방법을 이용하여 감정융합을 실행하였다. 결정 융합 방법은 각각 인식 시스템을 통해 얻어진 인식 결과 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 감정 융합하였으며, 특정 융합 방법은 SFS(Sequential Forward Selection)특정 선택 방법을 통해 우수한 특정들을 선택한 후 MLP(Multi Layer Perceptron) 기반 신경망(Neural Networks)에 적용하여 감정 융합을 실행하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.679-684
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• 1993

This article presents an approach to estimate the general 3D motion of a polyhedral object using multiple, sensory data some of which may not provide sufficient information for the estimation of object motion. Motion can be estimated continuously from each sensor through the analysis of the instantaneous state of an object. We have introduced a method based on Moore-Penrose pseudo-inverse theory to estimate the instantaneous state of an object. A linear feedback estimation algorithm is discussed to estimate the object 3D motion. Then, the motion estimated from each sensor is fused to provide more accurate and reliable information about the motion of an unknown object. The techniques of multisensor data fusion can be categorized into three methods: averaging, decision, and guiding. We present a fusion algorithm which combines averaging and decision.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권1호
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• pp.287-304
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• 2012

Spectrum sensing is an important functionality for cognitive users to look for spectrum holes before taking transmission in dynamic spectrum access model. Unlike previous works that assume perfect knowledge of the SNR of the signal received from the primary user, in this paper we consider a realistic case where the SNR of the primary user's signal is unknown to both fusion center and cognitive radio terminals. A Kalman filter based adaptive Takagi and Sugeno's fuzzy system is designed to make the global spectrum sensing decision based on the observed energies from cognitive users. With the capacity of adapting system parameters, the fusion center can make a global sensing decision reliably without any requirement of channel state information, prior knowledge and prior probabilities of the primary user's signal. Numerical results prove that the sensing performance of the proposed scheme outperforms the performance of the equal gain combination based scheme, and matches the performance of the optimal soft combination scheme.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.637-639
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• 2003

As the number of spectral bands of high spectral resolution data increases, the capability to detect more detailed classes should also increase, and the classification accuracy should increase as well. Often, it is impossible to access enough training pixels for supervise classification. For this reason, the performance of traditional classification methods isn't useful. In this paper, we propose a new model for classification that operates based on decision fusion. In this classifier, learning is performed at two steps. In first step, only training samples are used and in second step, this classifier utilizes semilabeled samples in addition to original training samples. At the beginning of this method, spectral bands are categorized in several small groups. Information of each group is used as a new source and classified. Each of this primary classifier has special characteristics and discriminates the spectral space particularly. With using of the benefits of all primary classifiers, it is made sure that the results of the fused local decisions are accurate enough. In decision fusion center, some rules are used to determine the final class of pixels. This method is applied to real remote sensing data. Results show classification performance is improved, and this method may solve the limitation of training samples in the high dimensional data and the Hughes phenomenon may be mitigated.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권6호
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• pp.1023-1041
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• 2010

In cognitive radio networks, cooperative spectrum sensing schemes are proposed to improve the performance of detecting licensees by secondary users. Commonly, the cooperative sensing can be realized by means of hard decision fusion (HDF) or soft decision fusion (SDF) schemes. The SDF schemes are superior to the HDF ones in terms of the detection performance whereas the HDF schemes are outperforming the SDF ones when the traffic overhead is taken into account. In this paper, a hybrid SFD-HDF cluster-based approach is developed to jointly exploit the advantages of SFD and HDF schemes. Different SDF schemes have been proposed and compared within a given cluster whereas the OR-rule base HDF scheme is applied to combine the decisions reported by cluster headers to a common receiver or base station. The computer simulations show promising results as the performance of the proposed scenario of hybridizing soft and hard fusion schemes is significantly outperforming other different combinations of conventional SDF and HDF schemes while it noticeably reduces the network traffic overhead.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권1호
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• pp.24-29
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• 2013

In this paper, we propose a fuzzy inference model for a navigation algorithm for a mobile robot that intelligently searches goal location in unknown dynamic environments. Our model uses sensor fusion based on situational commands using an ultrasonic sensor. Instead of using the "physical sensor fusion" method, which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data, a "command fusion" method is used to govern the robot motions. The navigation strategy is based on a combination of fuzzy rules tuned for both goal-approach and obstacle-avoidance based on a hierarchical behavior-based control architecture. To identify the environments, a command fusion technique is introduced where the sensory data of the ultrasonic sensors and a vision sensor are fused into the identification process. The result of experiment has shown that highlights interesting aspects of the goal seeking, obstacle avoiding, decision making process that arise from navigation interaction.

• 방송공학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.166-173
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• 2014

최근 다양한 방송 및 영상 분야에서 사람의 행동을 인식하여는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 영상은 다양한 형태를 가질 수 있기 때문에 제약된 환경에서 유용한 템플릿 방법들보다 특징점에 기반한 연구들이 실제 사용자 환경에서 더욱 관심을 받고 있다. 특징점 기반의 연구들은 영상에서 움직임이 발생하는 지점들을 찾아내어 이를 3차원 패치들로 생성한다. 이를 이용하여 영상의 움직임을 히스토그램에 기반한 descriptor(서술자)로 표현하고 학습기반의 판별기로 최종적으로 영상내에 존재하는 행동들을 인식하였다. 그러나 단일 판별기로는 다양한 행동을 인식하기에 어려움이 있다. 따라서 이러한 문제를 개선하기 위하여 최근에 다중 판별기를 활용한 연구들이 영상 판별 및 물체 검출 영역에서 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 행동 인식을 위하여 support vector machine과 sparse representation을 이용한 decision-level fusion 방법을 제안하고자 한다. 제안된 논문의 방법은 영상에서 특징점 기반의 descriptor를 추출하고 이를 각각의 판별기를 통하여 판별 결과들을 획득한다. 이 후 학습단계에서 획득된 가중치를 활용하여 각 결과들을 융합하여 최종 결과를 도출하였다. 본 논문에 실험에서 제안된 방법은 기존의 융합 방법보다 높은 행동 인식 성능을 보여 주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.89-101
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• 2007

이 논문에서는 토지 피복분류를 목적으로 C 밴드와 L 밴드 다중 편광 자료의 결정 수준 융합을 수행하여 융합 효과를 살펴보았다. 앞으로 이용이 가능해질 C 밴드 Radarsat-2 자료와 L 밴드 ALOS PALSAR 자료를 모사하기 위해 C 밴드와 L 밴드 NASA JPL AIRSAR 자료를 감독분류에 이용하였다. Target decomposition으로부터 얻어지는 산란 특성과 관련된 특징들을 입력으로 SVM을 분류 기법으로 적용한 후에, 사후확률을 확률비 모델의 틀안에서 융합하는 결정수준 융합을 수행하였다. 적용 결과, L 밴드가 C 밴드에 비해 피복 구분에 적절한 투과 심도를 나타내어 22% 정도 높은 분류 정확도를 나타내었지만, 결정수준 융합을 통해 개별 토지피복 항목의 구분력의 향상으로 인해 L 밴드 자료의 분류결과에 비해 10% 정도의 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.157-167
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• 2022

본 연구는 중소기업의 사전적 매출채권관리가 신용판매의사결정과 경영성과에 미치는 영향관계를 확인하고 효과적인 매출채권 관리방안과 체계적인 신용판매의사결정 방안을 도출하기 위해 실시하였다. 중소기업을 대상으로 설문조사를 통해 수집된 455부의 자료를 바탕으로, 요인분석 및 신뢰성분석, 확인적 요인분석, 모형 적합도 검증을 통해 확정하고, 구조방정식모형으로 연구가설을 검증하였다. 검증 결과 신용평가는 재무성과와 영업성과 및 신용판매의사결정에 정(+)의 영향을, 신용통제는 재무성과에 정(+)의 영향을 미친 반면 영업성과와 신용판매의사결정에는 부(-)의 영향을 미쳤다. 매개효과 가설검증에서 신용판매의사결정은 신용평가와 경영성과 간에 정(+)의 영향을, 신용통제와 경영성과 간에는 부(-)의 영향을 미쳤다. 연구는 중소기업이 효과적인 매출채권관리를 통해 경영성과를 제고하기 위해서 사전적 매출채권관리와 신용판매의사결정 능력의 향상을 병행한다면 기업의 경영성과 제고에 시너지 효과를 발생시킬 수 있음을 시사한다. 향후 연구대상의 세분화 및 신용거래동기 등 요인과 매출채권관리와의 영향 연구가 요구된다.