본 논문에서는 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘(contour tracking algorithm)과 개선된 ART1을 이용한 영문 명함인식 방법을 제안한다. 영문 명함 영상에서 문자열 추출은 영상을 3배로 축소하여 수평 스미어링 기법(smearing method)과 4방향 윤곽선 추적 방법을 적용하여 문자열 후보 영역을 추출하고 수평 및 수직의 비율과 면적을 이용하여 문자열 영역과 비문자열 영역을 구분하였다. 추출된 문자열 영역에서 개별 문자 추출은 수평 스미링 기법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 추출하였고 개별 문자들의 인식은 ART1 알고리즘을 개선하여 인식에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 ARTI 알고리즘은 퍼지 합 접속 연산자를 이용하여 유사도를 동적으로 조정함으로써 기존의 ART1을 개선하였다. 추출 및 인식 실험 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 영문 명함 인식에서 효율적인 것을 확인하였다.
Wahid, Fazli;Ismail, Lokman Hakim;Ghazali, Rozaida;Aamir, Muhammad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.5904-5927
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2019
Many artificial intelligence (AI) techniques have been embedded into various engineering technologies to assist them in achieving different goals. The integration of modern technologies with energy consumption management system and occupant's comfort inside buildings results in the introduction of intelligent building concept. The major aim of this integration is to manage the energy consumption effectively and keeping the occupant satisfied with the internal environment of the building. The last few couple of years have seen many applications of AI techniques for optimizing the energy consumption with maximizing the user comfort in smart buildings but still there is much room for improvement in this area. In this paper, a hybrid of two AI algorithms called firefly algorithm (FA) and genetic algorithm (GA) has been used for user comfort maximization with minimum energy consumption inside smart building. A complete user friendly system with data from various sensors, user, processes, power control system and different actuators is developed in this work for reducing power consumption and increase the user comfort. The inputs of optimization algorithms are illumination, temperature and air quality sensors' data and the user set parameters whereas the outputs of the optimization algorithms are optimized parameters. These optimized parameters are the inputs of different fuzzy controllers which change the status of different actuators according to user satisfaction.
용접구조물의 시공시 발견되는 외관상, 성능상 사용자에게 불만족을 발생시키는 결함들을 일반적으로 총칭하여 용접부의 결함이라 한다. 이들 결함들을 시간의 손실 없이 효과적으로 검출해내어 용접부 전체의 품질을 효과적으로 판정하기 위한 용접성 평가 시스템 구축이 어느 때보다 절실하다. 본 연구에서는 레이저 비전 카메라를 이용하여, 용접부의 형상에 대한 원 데이터를 채취하고 이를 화상처리하고, 여기서 얻은 정보로 1차적으로 정량적 결함을 판별하고, 동시에 분류된 결함을 정성적으로 판단하기 위해 퍼지 패턴인식의 한 단계인 다중 패턴 인식을 이용하여 용접 물 전체의 결함을 판정하였으며, 사용자의 편의를 위해 용접성의 결과가 화상별, 최종집계와 함께 이를 그래픽의 형태로 표시하여, 손쉽게 용접성 양부를 결정할 수 있게 하였으며, 이는 또한 생산라인에 적용하여 실시간 용접성 판별을 할 수 있는 기반 연구 성과를 제시하였다.
Ali, Nur Syazwani Mohd;Hamzah, Khaidzir;Idris, Faridah;Basri, Nor Afifah;Sarkawi, Muhammad Syahir;Sazali, Muhammad Arif;Rabir, Hairie;Minhat, Mohamad Sabri;Zainal, Jasman
Nuclear Engineering and Technology
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제54권2호
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pp.608-616
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2022
Power peaking factors (PPF) is an important parameter for safe and efficient reactor operation. There are several methods to calculate the PPF at TRIGA research reactors such as MCNP and TRIGLAV codes. However, these methods are time-consuming and required high specifications of a computer system. To overcome these limitations, artificial intelligence was introduced for parameter prediction. Previous studies applied the neural network method to predict the PPF, but the publications using the ANFIS method are not well developed yet. In this paper, the prediction of PPF using the ANFIS was conducted. Two input variables, control rod position, and neutron flux were collected while the PPF was calculated using TRIGLAV code as the data output. These input-output datasets were used for ANFIS model generation, training, and testing. In this study, four ANFIS model with two types of input space partitioning methods shows good predictive performances with R2 values in the range of 96%-97%, reveals the strong relationship between the predicted and actual PPF values. The RMSE calculated also near zero. From this statistical analysis, it is proven that the ANFIS could predict the PPF accurately and can be used as an alternative method to develop a real-time monitoring system at TRIGA research reactors.
This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권4호
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pp.571-579
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2005
In this paper, we proposed an algorithm for arrhythmia classification, which is associated with the reduction of feature dimensions by linear discriminant analysis (LDA) and a support vector machine (SVM) based classifier. Seventeen original input features were extracted from preprocessed signals by wavelet transform, and attempts were then made to reduce these to 4 features, the linear combination of original features, by LDA. The performance of the SVM classifier with reduced features by LDA showed higher than with that by principal component analysis (PCA) and even with original features. For a cross-validation procedure, this SVM classifier was compared with Multilayer Perceptrons (MLP) and Fuzzy Inference System (FIS) classifiers. When all classifiers used the same reduced features, the overall performance of the SVM classifier was comprehensively superior to all others. Especially, the accuracy of discrimination of normal sinus rhythm (NSR), arterial premature contraction (APC), supraventricular tachycardia (SVT), premature ventricular contraction (PVC), ventricular tachycardia (VT) and ventricular fibrillation (VF) were $99.307\%,\;99.274\%,\;99.854\%,\;98.344\%,\;99.441\%\;and\;99.883\%$, respectively. And, even with smaller learning data, the SVM classifier offered better performance than the MLP classifier.
차량동역학제어시스템은 복잡하고 비선형이므로 잠금방지 제동시스템 및 자동주행시스템 개발에 어려움이 있다. 차량절대속도를 추정하기 위해 퍼지 로직 기법이 최근 적용되어 정상적인 조건에서 만족할 만한 결과를 얻고 있다. 그러나 급격한 제동시 추정오차가 크게 발생되었다. 본 논문에서는 휠 속도 센서를 이용하여 무인 컨테이너 운송차량의 절대속도를 추정하기 위해, 뉴럴 네트워크 모델의 방사대칭 기저함수와 주성분 분석법을 적용하여 10개의 추정 알고리즘중 오차를 4% 이내로 추정할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
근래에 생명과학과 의료기술의 발전으로 인공장 기의 설용화와 더불어 생체에 이용되는 새로운 소재의 개발이 매우 활발하다. 생체의료용 재료는 독성 이 없고, 생체適合性(biocompatibility)이 우수하며, 생체의료기능과 생체內 내구성이 뛰어나 야한다. 재료의 생체적합성은 생체와 접촉시에 부작용을 일으키지 않는 성질이다. 재료가 혈액과 접촉하면 혈액이 응고되며, 응혈형성이 억제되는 혈액적합 성(blood compatibility)재료의 개 발은 혈관, 인공 심장, 인공신장 및 인공섬폐기등의 순환계 인공장 기개발에 펄수적이다. 또한 재료가 생체조직과 접 촉시에 발열, 염증, 조직폐사플 야기하지 않는 조직융화성(tissue compatibility)이 필요하다. 생체 적합성 재료를 개발하기 위하여 생체에 자극을 일 으키지 않는 생체不活性(bioinert) 재료에 대한 연구가 활발하지만, 끈래에는 생체와 강한 친화력 을 가져서 조직과 결합될 수 있는 생체親和(bi- oadhesive)재료가 많이 개발되고 있으며, 체내에서 분해되는 생체분해성(biodegradable) 재료를 이용 하는 사례도 많이 발표되고 있다. 현재 인공신장을 위시한 인공장기와 인공뼈, 인공관절용 이식재료등에 다양한 금속, 요업재료 및 고분자재료가 활용되고 있으나 보다 우수한 생체 적합성과 생체의료기능을 가지는 재료개발에 많은 연구가 이루어지고 있다.
3차원 게임은 게임 시나리오의 다양한 요소에 의한 복잡도가 증가함에 따라 게임 객체들의 상호 관계를 제어하기 위한 문제점을 가진다. 그러므로, 게임 시스템은 각 게임 객체들의 응답을 조정하는 방법의 필요성을 가진다. 또한, 게임 시나리오의 결과에 따라 게임 객체들의 행동 애니메이션을 제어하기 위한 개념들도 필요하다. 사실적 게임 시뮬레이션을 생성하기 위해 시스템은 게임 객체들의 상호작용을 디자인 할 수 있는 구조를 포함해야 한다. 본 논문에서 게임 시나리오상에 게임 객체들의 상호작용 설계를 위해 동적 제어를 디자인하는 기법을 소개한다. 이 방법을 위해 특정 규칙을 이용한 의사결정이 가능한 지능적 에이전트 기반 구조로써 게임 에이전트 시스템을 제안한다. 게임 에이전트 시스템은 환경 데이터 처리, 게임 객체 시뮬레이션, 게임 객체들간의 상호작용 제어, 게임 객체들의 다양한 상호 관계를 정의할수 있는 시각 저작 인터페이스를 제공하기 위해 이용되어진다. 이들 기술들은 게임 객체의 자율성과 연관된 충돌 회피 기법 등을 처리한다. 또한, 장면의 변경으로부터 게임 객체들의 일관된 의사 결정력을 가능하게 한다. 본 논문에서는 규칙기반 행동 제어가 게임 객체의 시뮬레이션을 안내하기 위해 디자인되어졌다. 시각적 요소들로 구성된 에이전트 상태 결정 네트워크는 정보전달과 게임 객체들 사이의 현상태를 추론할 수 있다. 이들 기법들은 실시간으로 게임 객체들간의 동작 상태 변이를 체크하고 모니터링 할 수 있다. 마지막으로 간단한 사례 연구 예와 함께 제어 기법의 타당성을 제시한다.
현재의 스마트 조명은 센서를 통해 사용자의 행위와 위치를 판별한 후 현재 상황에 적합한 조명 환경이 서비스되도록 구성되어 있다. 이러한 센서 기반의 상황인식 기술은 현재까지 단일 사용자만을 고려할 뿐 여러 사용자들의 다양한 상황 발생과 충돌을 해석하기 위한 연구는 미흡하다. 기존 연구에서는 상황충돌을 해결하기 위한 방법론으로 퍼지이론 및 ReBa 등의 알고리즘을 사용해 왔다. 이는 사용자들이 위치한 공간을 여러 영역으로 구분한 후 각 구역별로 서비스를 제공함으로써 발생 가능한 상황충돌의 기회를 회피할 뿐 개인 선호도 기반의 상황충돌 해석이 가능한 맞춤형 서비스 유형으로 볼 수 없다. 본 논문에서는 여러 사용자에게 다양한 상황이 동시 발생되어 서비스 충돌에 직면할 때, 상황의 유형에 따라 부여된 우선순위를 기준으로 서비스를 결정하는 우선순위 기반 다중 상황충돌 해석이 가능한 LED 조명제어시스템을 제안한다. 본 연구에서는 주거환경을 'Living Room', 'Bed Room', 'Study Room', 'Kitchen', 'Bath Room'의 5개 구역으로 구분하고 여러 명의 사용자를 대상으로 각 구역 내에서 발생 가능한 상황들을 'exercising', 'doing makeup', 'reading', 'dining', 'entering' 등 총 20가지로 정의한다. 시스템은 온톨로지 기반 모델을 이용하여 사용자의 다양한 상황을 정의하고 규칙기반의 룰 및 추론엔진을 통해 사용자 중심의 조명환경을 서비스한다. 또한 동일 공간 및 동일 시점에 사용자들 간의 다양한 상황충돌 이슈를 해결하기 위해 사용자 집중력이 요구되는 상황을 최우선으로 정하고, 동일한 우선순위를 가진 상황일 경우 시각적 편안함을 차선으로 순위를 부여하여 충돌 발생 시 서비스 선택의 기준으로 활용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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