• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권2호
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• pp.483-503
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• 2014

In this paper, human action recognition using pyramid histograms of oriented gradients and collaborative multi-task learning is proposed. First, we accumulate global activities and construct motion history image (MHI) for both RGB and depth channels respectively to encode the dynamics of one action in different modalities, and then different action descriptors are extracted from depth and RGB MHI to represent global textual and structural characteristics of these actions. Specially, average value in hierarchical block, GIST and pyramid histograms of oriented gradients descriptors are employed to represent human motion. To demonstrate the superiority of the proposed method, we evaluate them by KNN, SVM with linear and RBF kernels, SRC and CRC models on DHA dataset, the well-known dataset for human action recognition. Large scale experimental results show our descriptors are robust, stable and efficient, and outperform the state-of-the-art methods. In addition, we investigate the performance of our descriptors further by combining these descriptors on DHA dataset, and observe that the performances of combined descriptors are much better than just using only sole descriptor. With multimodal features, we also propose a collaborative multi-task learning method for model learning and inference based on transfer learning theory. The main contributions lie in four aspects: 1) the proposed encoding the scheme can filter the stationary part of human body and reduce noise interference; 2) different kind of features and models are assessed, and the neighbor gradients information and pyramid layers are very helpful for representing these actions; 3) The proposed model can fuse the features from different modalities regardless of the sensor types, the ranges of the value, and the dimensions of different features; 4) The latent common knowledge among different modalities can be discovered by transfer learning to boost the performance.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1334-1341
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• 2016

최근 지능형 스마트 디바이스의 눈부신 발전과 사용으로 개발 단계의 소프트웨어 결함 관리의 중요성이 부각되고 있다. 효과적 결함 관리를 위해 소프트웨어 메트릭을 토대로 많은 결함 예측 모델 연구가 수행되고 있지만, 결함 예측 모델 연구 성과가 널리 확산되지는 못하고 있다. 본 논문에서는 결함 존재 유무에 관한 이진적 결함 예측 모델의 제약을 극복할 수 있도록, 베이지안 네트워크 기반 확률적 소프트웨어 메트릭 관리 방법을 제안한다. 제안 모델은 소프트웨어 메트릭을 활용하여 베이지안 네트워크를 구성하고, 이를 토대로 베이지안 추론을 수행하여 리팩토링을 위한 개선점을 식별할 수 있는 모델이다. 코드 리팩토링을 통해 소스 코드가 개선되면 관련 메트릭 측정값 또한 변하게 된다. 제안 모델은 리팩토링을 통한 메트릭의 개선으로 얻을 수 있는 결함 제거 효과를 확률 값으로 제시해준다. 따라서 이진 값 형태의 확정성을 극복할 수 있으며, 불확정적인 확률 값으로 의사결정의 유연성을 확보할 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제22권4호
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• pp.159-173
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• 2004

본 연구에서는 기존의 돌발상황 검지모형의 단점인 crisp한 임계값 설정과 타 대상도로에 이식이 어려운 문제점을 보완하는 방법으로 퍼지추론모형과 유전자 알고리즘을 활용하였다. 퍼지추론모형을 이용하여 유고검지 알고리즘의 주요 구성요소들을 설계하였으며, 돌발상황 검지모형 스스로의 적응력(자가적응)과 현장 이식성(移植性)을 극대화하기 위하여 퍼지추론모형의 퍼지소속함수 최적화에 유전자 알고리즘을 적용함으로써 hybrid fuzzy-genetic 형태의 유고검지모형을 개발하였다. 개발된 돌발상황검지모형의 성능은 유전자 알고리즘의 특성상 적응이력과 비례하여 향상될 것이므로 본 연구의 결과만을 가지고 확정적 결론을 내릴 수는 없으나, 잠정적으로 검지율, 오보율, 검지시간 등의 척도에서 기존 성능우수 모형과 대등한 성능을 나타내었다. 본 연구의 초점이 기존 모형의 성능지표 자체의 향상보다는 다양한 도로유형에 공히 적용 가능한 동시에 자가 적응력을 갖도록 하는 실험적 시도에 있었던 만큼 연구는 소기의 성과를 거두었다고 판단되며, 향후 이 분야 연구가 지향해야 할 중요한 방향성 하나를 제시하였다고 판단된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권4호
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• pp.194-202
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• 2019

Reliability analysis of the components frequently starts with the data that manufacturer provides. If enough failure data are collected from the field operations, the reliability should be recomputed and updated on the basis of the field failure data. However, when the failure time record for a component contains only a few observations, all statistical methodologies are limited. In this case, where the failure records for multiple number of identical components are available, a valid alternative is combining all the data from each component into one data set with enough sample size and utilizing the useful information in the censored data. The ROK Navy has been operating multiple Patrol Killer Guided missiles (PKGs) for several years. The Korea Multi-Function Control Console (KMFCC) is one of key components in PKG combat system. The maintenance record for the KMFCC contains less than ten failure observations and a censored datum. This paper proposes a Bayesian approach with a Dirichlet mixture model to estimate failure time density for KMFCC. Trends test for each component record indicated that null hypothesis, that failure occurrence is renewal process, is not rejected. Since the KMFCCs have been functioning under different operating environment, the failure time distribution may be a composition of a number of unknown distributions, i.e. a mixture distribution, rather than a single distribution. The Dirichlet mixture model was coded as probabilistic programming in Python using PyMC3. Then Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling technique employed in PyMC3 probabilistically estimated the parameters' posterior distribution through the Dirichlet mixture model. The simulation results revealed that the mixture models provide superior fits to the combined data set over single models.

• 콘크리트학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.1022-1031
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• 2002

본 연구에서는 분규ㆍ회귀목-적응 뉴고 퍼지추론 시스템을 사용하여 교량 구조물에 대한 유용한 모델을 제시하였다. 퍼지결정목은 데이터집합의 입력영역이 서로 다른 영역으로 분류되고 하나의 부호나 값으로 나타내지며 데이터 정점에서 특정화시키기 위한 활동영역으로 할당되기도 한다. 분류문제로 사용되는 결정목은 가끔 퍼지결정목이라고 불려지는데, 각 최종점은 주어진 특정백터의 예측등급을 나타낸다. 회귀문제에 사용되는 결정목을 가끔 퍼지회귀목이라고 하는데, 이 때 최종점 영역은 주어진 입력백터의 예측 출력 값을 상수나 방정식으로 나타낼 수 있다. 분류ㆍ회귀목은 관련된 입력값을 선택하여 입력구역에서 분류 할 수 있는 반면에 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 회귀문제를 수정하고 이틀의 회귀문제를 보다 연속적이면서 간략하게 만들 수 있음을 주목해야 한다. 따라서 분류ㆍ회귀목과 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 서로 상보적인 것이며, 이들의 조합은 퍼지모델링을 위해 실직적인 근사식으로 구성된다.

• 융합보안논문지
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• 제12권6호
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• pp.85-92
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• 2012

소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.345-353
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• 2015

소프트웨어 디버깅과정에서 오류의 발생 시간에 기초한 많은 소프트웨어 신뢰성 모형이 이미 연구되었다. 유한고장모형과 비동질적인 포아송과정을 이용하면 소프트웨어의 신뢰성 모형에 대한 모수 추정을 가능하게 한다. 소프트웨어를 사용자에게 인도하는 경우 인도시기를 결정할 때 조건부 고장률은 중요한 변수가 된다. 이러한 유한 고장 모형은 실제 다양한 상황에서 사용될 수 있다. 특성화 문제, 이상치의 검출, 선형 추정, 시스템 신뢰성 연구, 수명 시험, 생존 분석, 데이터 압축 및 많은 다른 분야의 연구에서 이들의 사용은 많은 연구에서 볼 수 있다. 통계 공정 관리(SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성의 향상에 크게 기여할 수 있다. 관리도는 널리 소프트웨어 업계에서 소프트웨어 품질관리에 사용된다. 본 논문에서는 NHPP와 다항 위험 함수의 평균값을 기초한 관리 메카니즘을 제시하였다.

• 한국수산과학회지
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• 제51권1호
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• pp.79-90
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• 2018

Fish ages are critical information in fish stock assessments because they are required for age-structure models such as virtual population analysis and stochastic catch-at-age models, whose outputs include recruitment strengths, a spawning stock size (abundance or biomass), and the projection of a fish population size in future. However, most countries other than the developed countries have not identified ages of fish caught by fisheries or surveys in a consistent manner for a long time (e.g.,>20 years). Instead, data about fish body sizes (e.g., lengths) have been well available because of ease of measurement. To infer age compositions of fish in a target group using fish length data, we intended to improve the length frequency analysis (LFA), which Schnute and Fournier had introduced in 1980. Our study was different in two ways from the Schnute and Fournier's method. First we calculated not only point estimates of age compositions but also the uncertainty in those estimates. Second, we modified LFA based on the von Bertalanffy growth model (vB-based model) to allow both individual-to-individual and cohort-to-cohort variability in estimates of parameters in the vB-based model. For illustration, we used data about lengths of Korean mackerel Scomber japonicas caught by purse-seine fisheries from 2000-2016.

• 상하수도학회지
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• 제25권4호
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• pp.581-589
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• 2011

Generally, treated water or raw water is transported into storage reservoirs which are receiving facilities of local governments from multi-regional water supply systems. A water supply control and operation center is operated not only to manage the water facilities more economically and efficiently but also to mitigate the shortage of water resources due to the increase in water consumption. To achieve the goal, important information such as the flow-rate in the systems, water levels of storage reservoirs or tanks, and pump-operation schedule should be considered based on the resonable water demand forecasting. However, it is difficult to acquire the pattern of water demand used in local government, since the operating information is not shared between multi-regional and local water systems. The pattern of water demand is irregular and unpredictable. Also, additional changes such as an abrupt accident and frequent changes of electric power rates could occur. Consequently, it is not easy to forecast accurate water demands. Therefore, it is necessary to introduce a short-term water demands forecasting and to develop an application of the forecasting models. In this study, the forecasting simulator for water demand is developed based on mathematical and neural network methods as linear and non-linear models to implement the optimal water demands forecasting. It is shown that MLP(Multi-Layered Perceptron) and ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) can be applied to obtain better forecasting results in multi-regional water supply systems with a large scale and local water supply systems with small or medium scale than conventional methods, respectively.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권3호
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• pp.246-256
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• 2005

규칙 기반 패러다임은 복잡한 프로세스를 처리할 수 있는 정형성과 융통성을 제공하기 때문에 여러 프로세스 중심 소프트웨어 공학 환경에 도입되어 왔다 그러나, 기존의 규칙 기반 패러다임을 채택한 시스템들의 경우 프로세스 모델을 작성하거나 이해하기 어렵고 프로세스 모델링 언어가 확장 또는 개선될 때마다 추론 엔진을 수정하거나 최악의 경우에는 새로 개발하여야 한다. 본 논문에서는 빈번히 발생하는 프로세스 변경에 유동적으로 대처할 수 있으며 프로세스 모델을 규칙기반 언어의 사실로 직관적으로 맵핑함으로써 프로세스의 병렬성을 효과적으로 제어할 수 있다는 규칙 기반 패러다임의 장점을 살리면서 기존 규칙 기반 PSEE의 단점인 사용의 용이성과 추른 엔진의 안정성 문제를 해결한 PRAiSE 시스템을 기술한다. PRAiSE에서는 RAiSE라는 그래픽 프로세스 모델링 언어를 제공하며 작성된 프로세스 모델은 규칙 기반 전문가 시스템 도구인 CLiPS로 구현한 프로세스 엔진에 의해 해석되고 실행된다.