• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.33-41
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• 2013

최근 지능형자동차 기술은 IT와 융합되어 새로운 첨단 영상미디어 응용기술로 발전하며, 오픈소스 기반의 안드로이드를 탑제한 스마트폰 응용기술과 지능형자동차 개발이라는 새로운 패러다임으로 많은 연구개발이 이루어지고 있다. 안드로이드 기반의 지능형자동차 응용 기술은 이동수단의 한계를 넘어 다양한 멀티미디어 중심의 집합기술로 진화하고 있으며, 이러한 분산 환경에서 개발되어 있는 각각의 멀티미디어 플랫폼서비스와 애플리케이션이 개발되고 있음에 따라 다양한 서비스 기술을 통한 휴대 단말장치기술이 절대적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 기반의 지능형 자동차 전용 미들웨어 설계를 통하여 단일형 시스템 스펙에 맞춰 SVC Codec과 실시간 동영상, 그래픽처리등 지능형자동차 미들웨어 SoC 설계를 통해 응용 연구를 실험 하였으며, 오픈플랫폼에서 제공되는 각종 단말서비스 기능들을 SoC 기반으로 새롭게 설계하고 표준화된 인터페이스 분석기법을 본 연구에서 실험을 통하여 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제11권3호
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• pp.57-67
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• 2005

대학의 학사관리 시스템은 학생이 입학하여 졸업하기까지 수행하는 여러 가지 학사활동 및 과외활동으로부터 발생하는 방대한 데이터를 보유하고 있다. 그러나 이들을 학생들의 전공지도나 진로지도에 효과적으로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학사관리 시스템에 축적된 정보를 대상으로 학생들의 전공선택 및 진로지도에 도움을 줄 수 있는 새로운 정보와 지식을 생성하는 방법을 개발, 제시하였다. 특히, 요인분석, 계층분석 (AHP) 기법을 동원하여 데이터 마이닝을 수행함으로써 유용한 지식과 규칙을 생성하였다. 방법론에 사용할 기본 자료는 학생들의 Holland 적성검사 결과이다. 연구의 결과로서 기존의 학생지도 담당자가 수작업으로는 알아낼 수 없었던 학생지도에 관한 유용한 규칙을 도출할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.79-88
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• 2018

하이패스 단말기의 확대 보급에 따라 DSRC 교통정보시스템이 지방부 도로를 중심으로 확대 설치되고 있다. 그러나 지방부 도로의 경우 고속도로와 달리 단말기 장착차량이 많지 않아 프로브 표본수가 충분하지 않는 경우가 종종 발생한다. 이 경우 프로브 통행시간은 적은 샘플수로 인해 많은 변동이 발생하고 이는 교통정보 오차를 증가시킨다. 본 연구는 부족한 샘플수로 인해 발생하는 통행시간 단기변동을 완화하여 신뢰성 있는 교통정보를 수집 제공하기 위해 프로브 통행시간 데이터에 이동평균, Loess, Savitzky-Golay 등 평활화 기법을 적용하였다. 그 결과, 낮은 샘플링(5%) 환경에서 통행시간 오차가 원시자료에 비해 45%까지 감소하는 결과를 보였다. 본 연구결과는 국내에서 운영 중인 프로브 기반 교통정보시스템에 적용되어 교통정보 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.75-84
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• 2003

도로 교통 상황을 감시하고 교통 정보를 추출하는 현재의 기술은 고가이며 설치하기가 어려운 하드웨어에 의존하고 있다. 비디오 카메라와 컴퓨터 비죤 기술의 이용은 기존의 방법의 새로운 대안이 될 수 있다. 비디오 카메라를 이용한 교통 정보 추출은 최근의 교통 운영 시스템의 중요한 열쇠이다. 본 논문에서는 비디오 카메라를 이용한 영상처리 기술을 적용하여 교통 정보를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 주변 환경에서 여러 가지 잡음으로 인한 오 인식을 제거하기 위하여 적응적 배경영상 갱신 방법을 사용하였다. 또한 교통정보 추출 방법에서는 거리 값을 정의하여 검색구간을 통과하는 차량의 점유율을 통해 교통변수를 구하고, 이를 이용하여 8개의 교통상태를 정의하여 교통량을 측정하였다. 제안된 방법은 도심의 교통상황 데이터를 이용하여 실험하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.698-703
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• 2003

본 논문에서는 카오스 신호를 이용하여 음성신호의 보안전송을 위한 아날로그 비화통신 시스템을 제안하고 통신성능을 분석하였다. 기존의 카오스 동기화 및 카오스 변조통신 알고리즘을 개선하여 통신환경에서 발생하는 다양한 조건들을 적용하여 음성신호의 복원능력을 모의실험 하였다. 일반적인 PC(Pecora ＆ Carroll) 제어기법과 제안한 SFB(Self-FeedBack) 마스킹 기법을 사용하여 송신단에서 음성신호를 카오스 신호로 마스킹하여 변조하고, 통신채널에 잡음신호를 추가하여 전송하였다. 수신단에서는 카오스 응답시스템을 이용하여 음성신호를 복조하고, 복원성능을 계산하기 위하여 아날로그 복원 에러 신호의 평균전력을 제안하여 계산하였다. 실험결과 마스킹 정도, 파라미터들의 민감성, 채널잡음 등에 대하여 PC 제어기법보다 피드백 제어기법의 복원성능이 우수함을 정량적인 데이터로 확인할 수 있었다. 또한 로렌쯔 카오스 비화통신시스템에 사용할 경우 파라미터들의 조합으로 암호키를 구성해야 하므로 파라미터 변화율에 대응하는 복원에러율의 관계를 모의실험 값으로 구하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.266-273
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• 2005

대학의 학사관리 시스템은 학생이 입학하여 졸업하기까지 수행하는 여러 가지 학사활동 및 과외활동으로부터 발생하는 방대한 데이터를 보유하고 있다. 그러나 이들을 학생들의 전공지도나 진로지도에 효과적으로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학사관리 시스템에 축적된 정보를 대상으로 데이터 마이닝 기법을 적용하여 학생들의 전공선택 및 진로지도에 도움을 줄 수 있는 새로운 정보와 지식을 생성하는 방법을 개발, 제시하였다. 이 연구를 위하여 요인분석, 계층분석 (AHP), 인공신경망, CART 기법 등을 동원하여 데이터 마이닝을 수행함으로써 유용한 지식과 규칙을 생성하였다. 방법론의 개발에 사용된 기본 자료들은 학생들의 Holland 적성검사, TOEIC 점수, 이수과목, 평점 등이다. 연구의 결과로서 기존의 학생지도 담당자가 수작업으로는 알아낼 수 없었던 학생지도에 관한 유용한 규칙을 도출할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.372-377
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• 2006

본 논문에서, 우리는 뇌파를 이용하여 사용자의 감정을 인식하는 감정인식 모델을 제안한다. 사용자의 감정을 인식하기 위해서는 우선 생체 데이터나 감정 데이터를 포함한 뇌파의 정량적인 데이터를 획득하는 방법이 필요하며 다음으로 획득된 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하는 패턴인식 기법이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하고 인식할 수 있는 패턴인식 기법으로 Multi Layer Perceptron(MLP)을 사용한 패턴인식 기법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 감정인식 모델의 실험을 위하여 특정 공간 내에서 여러 피험자의 감정별 뇌파를 측정하고, 측정된 뇌파로 집중도 및 안정도를 도출하여 유의미한 데이터로 감정 DB를 구축한다. 감정별 DB를 본 논문에서 제안한 감정인식 모델로 학습한 후 새로운 사용자의 뇌파로 현재 사용자의 감정을 인식한다. 마지막으로 피험자의 수와 은닉 노드의 수에 따른 인식률의 변화를 측정함으로서 뇌파를 이용한 감정인식 모델의 성능을 평가한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.309-320
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• 2007

The data imbalance problem which can be uncounted in data mining classification problems typically means that there are more or less instances in a class than those in other classes. It causes low prediction accuracy of the minority class because classifiers tend to assign instances to major classes and ignore the minor class to reduce overall misclassification rate. In order to solve the data imbalance problem, there has been proposed a number of techniques based on resampling with replacement, adjusting decision thresholds, and adjusting the cost of the different classes. In this paper, we study the feasibility of the combination usage of the techniques previously proposed to deal with the data imbalance problem, and suggest a combination method using genetic algorithm to find the optimal combination ratio of the techniques. To improve the prediction accuracy of a minority class, we determine the combination ratio based on the F-value of the minority class as the fitness function of genetic algorithm. To compare the performance with those of single techniques and the matrix-style combination of random percentage, we performed experiments using four public datasets which has been generally used to compare the performance of methods for the data imbalance problem. From the results of experiments, we can find the usefulness of the proposed method.

• Computers and Concrete
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• 제27권5호
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• pp.489-512
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• 2021

In this study, two powerful techniques, namely particle swarm optimization (PSO) and imperialist competitive algorithm (ICA) were selected and combined with a pre-developed ANN model aiming at improving its performance prediction of the compressive strength of concrete modified with fly ash. To achieve this study's aims, a comprehensive database with 379 data samples was collected from the available literature. The output of the database is the compressive strength (CS) of concrete samples, which are influenced by 9 parameters as model inputs, namely those related to mix composition. The modeling steps related to ICA-ANN (or neuro-imperialism) and PSO-ANN (or neuro-swarm) were conducted through the use of several parametric studies to design the most influential parameters on these hybrid models. A comparison of the CS values predicted by hybrid intelligence techniques with the experimental CS values confirmed that the neuro-swarm model could provide a higher degree of accuracy than another proposed hybrid model (i.e., neuro-imperialism). The train and test correlation coefficient values of (0.9042 and 0.9137) and (0.8383 and 0.8777) for neuro-swarm and neuro-imperialism models, respectively revealed that although both techniques are capable enough in prediction tasks, the developed neuro-swarm model can be considered as a better alternative technique in mapping the concrete strength behavior.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.487-492
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• 2009

A large-scaled research project titled "Intelligent Excavating System (IES)" sponsored by Korean government has launched in 2006. An issue of real-time 3D terrain modeling has become a crucial point for successful implementation of IES due to many application limitations of state-of-the-art techniques developed in various high-technology fields. Many feasible technologies such as laser scanning, structured lighting and so on were widely reviewed by professionals and researchers for one year. Various efforts such as literature reviews, interviews, and indoor experiments make us select a structural light technique and stereo vision technique as appropriate techniques for accomplishment of real-time 3D terrain modeling. It, however, revealed that off-the-shelf products of structural light and stereo-vision technique had many technical problems which should be resolved for practical applications in IES. This study introduces diverse methods modifying off-the-shelf package of the structural light method, one of feasible techniques and eventually allowing this technique to be successfully utilized for achieving fundamental research goals. This study also presents many efforts to resolve practical difficulties of this technique considering basic characteristics of excavating operations and particular environment of construction sites. Findings showed in this study would be beneficial for other researchers to conduct new researches for application of vision techniques to construction fields by provision of detail issues about practical application and diverse practical methods as solutions overcoming these issues.