• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권4호
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• pp.1375-1384
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• 2014

Flashover of power transmission line insulators is a major threat to the reliable operation of power system. This paper deals with the flashover prediction of polymeric insulators used in power transmission line applications using the novel condition monitoring technique developed by PD signal time-frequency map and neural network technique. Laboratory experiments on polymeric insulators were carried out as per IEC 60507 under AC voltage, at different humidity and contamination levels using NaCl as a contaminant. Partial discharge signals were acquired using advanced ultra wide band detection system. Salient features from the Time-Frequency map and PRPD pattern at different pollution levels were extracted. The flashover prediction of polymeric insulators was automated using artificial neural network (ANN) with back propagation algorithm (BPA). From the results, it can be speculated that PD signal feature extraction along with back propagation classification is a well suited technique to predict flashover of polymeric insulators.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.577-579
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• 2003

본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.447-449
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• 1996

This paper describes an algorithm for short term load forecasting using the Kohonen neural network. Single layer Kohonen neural network presents a lot of advantageous features for practical application. It takes less training time compared to other networks such as BP network, and moreover, its self organized feature can amend the distorted data. The originality of proposed approach is to use a Kohonen map toclassify data representing load patterns and to use directly the information stored in the weight vectors of the Kohonen map to pridict the load. Proposed method was tested with KEPCO hourly record(1993-1995) show better forecasting results compared with conventional exponential smoothing method.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.576-578
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• 2003

Hyperspectral image divides VNIR region to over 200 bands which can show continuous spectrum with 10 nm spectral resolution. This property is useful in geology where a spectral feature which is decided by chemical compositions and crystalline structures is recorded well. While this field has been studied variously in foreign countries, the studies are in the early stage in Korea. In this study, characteristic materials associated with AMD were classified by using EO-1 HYPERION data which is a spaceborne hyperspectral image and topographical map and DEM and geochemical map were analyzed in conjunction with the image in order to examine that classified minerals are secondary minerals by AMD.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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• pp.1046-1051
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• 1994

It is known that SOFM has the property of effectively creating topographically the organized map of various features on input signals, SOFM can effectively be applied to the recognition of Korean phonemes. However, is isn't guaranteed that the network is sufficiently learned in SOFM algorithm. In order to solve this problem, we propose the learning algorithm combined with the conventional K-means clustering algorithm in fine-tuning stage. To evaluate the proposed algorithm, we performed speaker dependent recognition experiment using six phoneme classes. Comparing the performances of the Kohonen's algorithm with a proposed algorithm, we prove that the proposed algorithm is better than the conventional SOFM algorithm.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제15권1호
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• pp.15-21
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• 2011

This paper proposes a new approach to palmprint verification based on the gradient, in which a palm image is considered to be a three-dimensional terrain. Principal lines and wrinkles make deep and shallow valleys on a palm landscape. Then the steepest slope direction in each local area is first computed using the Kirsch operator, after which an orientation map is created that represents the dominant slope direction of each pixel. In this study, three orientation maps were made with different scales to represent local and global gradient information. Next, feature matching based on pixel-unit comparison was performed. The experimental results showed that the proposed method is superior to several state-of-the-art methods. In addition, the verification could be greatly improved by fusing orientation maps with different scales.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.33-42
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• 2020

각종 감시체계에서 육안에 의존하여 물체를 식별해내는 것은 어렵고 실수하기 쉬우므로 군 감시체계에서 자동식별능력의 필요성은 더욱 높아지고 있다. 사회에 발표되는 모형들은 군 무기체계에 대한 데이터가 반영되지 않아 군에 바로 적용하는 것은 제한된다. 본 연구는 군용 헬기의 이미지에 합성곱 신경망을 적용하여 피아식별 모형을 구축한 연구이다. 제안하는 모형은 우리나라에서 주로 사용하고 있는 헬기인 AH-64 기종과 공산권 국가에서 주로 사용하고 있는 헬기인 Mi-17 기종의 이미지를 통해 학습시켜 구축되었다. 제안하는 모형의 성능을 살펴보면, 평가척도를 이용하여 평가한 결과 97.8%의 정확도, 97.3%의 정밀도, 98.5% 재현율과 97.9%의 F-measure의 성능을 보임을 확인하였다. 이런 분류 결과에 대해서 Feature-map을 통해 아군 헬기의 바퀴와 무장, 그리고 흡기구 주변이, 적군 헬기의 바퀴, 흡기구, 그리고 창문 부위가 피아식별 모형의 분류 기준임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 CNN을 이용하여 군 무기체계 중 헬기의 영상정보에 대한 피아식별에 대한 분류를 처음으로 시도한 연구이며, 본 연구에서 제안하는 모형은 기존의 다른 무기체계에 대한 분류 모형보다 높은 정확도를 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.439-448
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• 2021

교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.544-551
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• 2023

잡음 음성의 지각적 품질과 명료도 향상을 위해 활용되는 음성 향상은 크기 스펙트럼을 이용한 방법에서 크기와 위상을 같이 향상시킬 수 있는 복소 스펙트럼을 이용한 방법으로 연구되어왔다. 본 논문에서는 잡음 음성의 명료도와 품질을 더욱 향상시키기 위해 복소 스펙트럼 기반 음성 향상 시스템에 어텐션 기법을 적용하는 방안에 관해 연구를 수행하였다. 어텐션 기법은 additive attention을 기반으로 수행하며 복소 스펙트럼의 특성을 고려하여 어텐션 가중치를 계산할 수 있도록 하였다. 또한 특징 맵의 중요도를 고려하기 위해 전역 평균 풀링 연산을 같이 사용하였다. 복소 스펙트럼 기반 음성 향상은 Deep Complex U-Net(DCUNET) 모델을 기반으로 수행하였으며, additive attention은 Attention U-Net 모델에서 제안된 방법을 기반으로 연구를 수행하였다. 거실 환경의 잡음 데이터에 대해 음성 향상을 수행한 결과, 제안한 방법이 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short Time Objective Intelligibility(STOI) 평가 지표에서 기준 모델보다 개선된 성능을 보였으며, 낮은 Signal-to-Noise Ratio(SNR) 조건의 다양한 배경 잡음 환경에 대해서도 일관된 성능 향상을 보였다. 이를 통해 제안한 음성 향상 시스템이 효과적으로 잡음 음성의 명료도와 품질을 향상시킬 수 있음을 보여주었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.21-26
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• 2002

본 논문은 분노, 행복, 평정, 슬픔, 놀람 등과 같은 인간의 감정상태를 인식하는 새로운 접근에 대해 설명한다. 이러한 시도는 이산길이를 포함하는 연속 은닉 마르코프 모델(HMM)을 사용함으로써 이루어진다. 이를 위해, 우선 입력음성신호로부터 감정의 특징 파라메타를 정의한다. 본 연구에서는 피치 신호, 에너지, 그리고 각각의 미분계수 등의 운율 파라메타를 사용하고, HMM으로 훈련과정을 거친다. 또한, 화자적응을 위해서 최대 사후확률(MAP) 추정에 기초한 감정 모델이 이용된다. 실험 결과로서, 음성에서의 감정 인식률은 적응 샘플수의 증가에 따라 점차적으로 증가함을 보여준다.