• 한국항공우주학회지
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• 제44권4호
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• pp.316-323
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• 2016

무인항공기는 자동모드에서는 사전에 계획된 항로점(비행이거나 이/착륙)들을 입력받아 자동으로 비행한다. 무인항공기는 수동모드에서도 유인항공기와 달리 조종사가 비행체에 탑승하지 않고 지상 통제실에서 조종입력을 인가하면 무선 데이터링크를 통하여 조종입력을 전달 받아 비행하게 된다. 데이터 링크는 여러 가지 이유로 통신두절이 될 수 있으며, 이때 무인항공기는 자동으로 비행모드를 수동에서 자동으로 전환하여 비행해야 한다. 그러므로 무인항공기에서 비행조종컴퓨터는 비행안전을 담당하는 매우 중요한 장비로 철저한 검증이 요구된다. 본 논문은 무인항공기의 비행제어컴퓨터가 비행성 요구조건을 만족하고, 다양한 고장이나 비상상황에서도 강건함을 입증할 수 있도록 비행제어 알고리즘의 검증환경인 HILS(Hardware In the Loop Simulation) 시험환경을 개발할 때 고려해야 할 사항들을 연구한 것으로 비행제어 HILS 시험환경의 구성장비들과 기타 고려사항 들을 제시한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.260-267
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• 2017

Quantum-inspired Genetic Algorithm (QGA) is a probabilistic search optimization method combined quantum computation and genetic algorithm. In QGA, the chromosomes are encoded by qubits and are updated by quantum rotation gates, which can achieve a genetic search. Asset-based weapon target assignment (WTA) problem can be described as an optimization problem in which the defenders assign the weapons to hostile targets in order to maximize the value of a group of surviving assets threatened by the targets. It has already been proven that the WTA problem is NP-complete. In this study, we propose a QGA and a hybrid-QGA to solve an asset-based WTA problem. In the proposed QGA, a set of probabilistic superposition of qubits are coded and collapsed into a target number. Q-gate updating strategy is also used for search guidance. The hybrid-QGA is generated by incorporating both the random search capability of QGA and the evolution capability of genetic algorithm (GA). To observe the performance of each algorithm, we construct three synthetic WTA problems and check how each algorithm works on them. Simulation results show that all of the algorithm have good quality of solutions. Since the difference among mean resulting value is within 2%, we run the nonparametric pairwise Wilcoxon rank sum test for testing the equality of the means among the results. The Wilcoxon test reveals that GA has better quality than the others. In contrast, the simulation results indicate that hybrid-QGA and QGA is much faster than GA for the production of the same number of generations.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권2호
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• pp.179-191
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• 2001

비교 쇼핑은 웹 상에 존재하는 웹 상점으로부터 구매를 원하는 상품에 대해 저렴한 가격을 찾아주는 일종의 판매자 중개 방법이다. 보다 쉽게 확장 가능한 비교 쇼핑 시스템을 생성하기 위해서 에이전트는 각각의 준 구조화된 상점으로부터 필요한 정보만을 추출할 수 있는 wrapper를 자동으로 생성해낼 수 있어야 한다. 웹 문서를 작성하기 위한 HTML은 포함하고 잇는 정보의 의미가 아닌 브라우저를 통한 정보의 표현에 대해서만 정의하고 있다. 또한 각 웹 상점들은 사용자의 다양한 상품 검색 요구를 수용하기 위해 다양한 상품 검색 방법과 검색 결과의 출력 형태를 가진다. 따라서 자동으로 필요한 정보만을 추출하는 wrapper의 생성은 어려운 작업이다. wrapper의 귀납적인 생성은 이러한 이질적인 환경을 극복하기 위한 기술이다. 그러나 Shopbot과 같은 기존의 확장 가능한 비교 쇼핑 에에전트는 원하는 상품 정도를 추출하기 위해 강한 바이어스에 의존한다. 따라서 Shopbot은 바이어스를 따르지 않는 많은 웹 상점으로부터 wrapper를 생성할 수 없다. 본 논문에서는 강한 바이어스를 사용하지 않고 wrapper를 생성해 낼 수 있는 비교 쇼핑 에이전트 시스템인 모피우스를 제안한다. 모피우스는 간단하면서도 견고한 학습 알고리즘을 바탕으로 wrapper를 생성한다. 제안하는 학습 알고리즘의 핵심은 상품 검색 결과를 논리적 라인으로 나누고 여기서 나타나는 상품 설명 단위의 패턴으로 wrapper를 생성하는 것이다. 모피우스 대부분의 웹 상점에 대한 wrapper를 정확하게 생성해 낸다. 또한 학습하려는 검색 결과에 노이즈가 존재하는 경우에도 wrapper를 정확하게 추출할 수 있다. 모피우스는 헤더나 광고와 같은 불필요한 정보들을 제거하는 별도의 단계를 거치지 않으므로 wrapper를 빠르게 생성한다. 궁극적으로 모피우스는 새로운 웹 상점을 사용자가 자유롭게 추가, 삭제할 수 있는 환경을 제공한다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제11권1호
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• pp.10-19
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• 2007

기존 MRI, 즉 T1 강조-, T2 강조-, 확산-, 관류-, 기능적-, 등의 영상법은 조직의 물리적 파라미터 그리고 기능적 특성을 알려주는 역할을 한다. 본 종설에서는 최근 관심이 높아지고 있는 영상기법의 하나로 MRE (Magnetic Resonance Elastography, 자기공명탄성법)를 소개하고자 한다. MRE는 기존의 물리적, 기능적 측정을 벗어나 조직의 기계적 특성에 관한 정보를 제공해준다는 면에서 MRI를 이용한 새로운 modality로서의 가능성을 시사해 준다. 예로부터 진단의 가장 기초적인 방법중 하나로서 촉진을 이용하여 조직의 경도를 가늠하여 왔다. MRE는 조직의 경도를 MRI를 이용하여 객관적으로 수치화해준다. MRE 임상실험을 성공적으로 수행하기 위해서는 몇 가지 하드웨어와 소프트웨어(트랜스듀서, 펄스대열, 영상처리 알고리즘)가 구비되어야 한다. 트랜스듀서는 인체에 진동을 전달해주는 부분으로서 MRE 응용을 가능하게 하는 핵심적인 역할을 한다. 따라서 MRI 시스템의 자기장과 인체의 골격, 피부와 트랜스듀서 접촉면의 압력, 마찰을 고려하여 제작하여야 한다. 트랜스듀서를 통해서 인체 내부에 진동이 전달되고 있으면 최적의 영상을 얻기 위하여 고려되어야 할 사항이 펄스대열을 조정하는 것이다. 마지막으로 여러 가지 물질에 대한 가정(등방성, 균질성, 비압축성)하에서 영상처리 알고리즘은 파동방정식(Helmholtz equation)으로 표현되며 이로부터 탄성도(Elasticity or Modulus)를 구할 수 있다. 본 종설에서는 이에 대한 리뷰 및 MRE를 이용한 응용분야에 대하여 살펴본다.

• 전기학회논문지
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• 제63권4호
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• pp.526-533
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• 2014

In this study, we introduce design methodology to develop a guidance for issuing heavy rainfall warning by using both RBFNNs(Radial basis function neural networks) and SVR(Support vector regression) model, and then carry out the comparative studies between two pattern classifiers. Individual classifiers are designed as architecture realized with the aid of optimization and pre-processing algorithm. Because the predictive performance of the existing heavy rainfall forecast system is commonly affected from diverse processing techniques of meteorological data, under-sampling method as the pre-processing method of input data is used, and also data discretization and feature extraction method for SVR and FCM clustering and PSO method for RBFNNs are exploited respectively. The observed data, AWS(Automatic weather wtation), supplied from KMA(korea meteorological administration), is used for training and testing of the proposed classifiers. The proposed classifiers offer the related information to issue a heavy rain warning in advance before 1 to 3 hours by using the selected meteorological data and the cumulated precipitation amount accumulated for 1 to 12 hours from AWS data. For performance evaluation of each classifier, ETS(Equitable Threat Score) method is used as standard verification method for predictive ability. Through the comparative studies of two classifiers, neuro-fuzzy method is effectively used for improved performance and to show stable predictive result of guidance to issue heavy rainfall warning.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.5416-5426
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• 2012

본 논문에서는 유도전동기의 저속운전영역에서 고속운전영역에 이르기까지 모든 영역에 걸친 안정된 속도제어를 목적으로 전압 전류 모델 합성 자속 추정기를 통해 저속영역에서와 고속영역에서 각각 다른 모델에 의한 자속을 추정하고 이로부터 자속각을 추정하는 알고리즘을 사용한다. 특히 저속영역에서 부하가변시의 전류의 변화와 자속의 변화를 실시간으로 추정하여 저속영역에서의 제어특성을 향상시켜 부하 가변 시에도 전 영역에서 보다 안정된 비례적분 전류 제어기, 비례적분자속 제어기에 의한 시뮬레이션 및 실험을 실시한 결과 우수한 속도제어특성을 얻을 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.61-68
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• 2012

최근 디지털 컨텐츠와 컨텐츠 사용자의 기하 급수적인 증가와 함께 recommender 시스템이 주목을 받으며 많은 응용 프로그램에 적용되고 있는 가운데, recommender 시스템의 확장성과 대체적으로 이와 반비례하는 정확성이 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 recommender 시스템 모델 중 하이브리드 모델의 매트릭스를 제거하고 아이템의 특성을 정하기 위해 클러스터링 기술을 사용한 Scalable Hybrid Recommender System을 제안한다. 제안된 모델은 recommender 시스템의 확장성과 정확성을 향상시키기 위해서 아이템에 대한 사용자의 평가 정보, demographic 정보와 구체적인 시간 정보를 사용한다. Reduction 기술 사용을 통해 Item-feature 매트릭스의 사이즈를 축소하고, 사용자 demographic 정보를 사용하여 temporal aware hybrid user model을 만든 후, 비슷한 정보를 가진 사용자간 클러스터링을 통해, 가장 유사한 정보를 가진 사용자들을 추출하여, 사용자간 정보를 비교함으로써 사용자가 원하는 아이템의 특성을 예상하고 사용자에게 N개의 아이템을 추천함으로써, 기존의 recommender 시스템보다 더욱 향상된 결과를 도출해 낼 수 있는 알고리즘을 제시하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권2호
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• pp.61-68
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• 2003

본 논문에서는 의학적 진단 및 처치 방법의 결정에 중요한 역할을 하는 뇌경색 환자의 각 시기별 특징을 정량화하기 위해 3 가지 MRI 촬영기법을 이용하여 획득한 영상의 특징과 그들의 상관관계들을 객체중심 계층적계획기법을 이용하여 분석하였다. 3 가지 영상의 비교를 위하여 다항워핑 알고리즘과 어파인 변환기법을 수행하여 영상을 정합하였으며, 정합된 영상을 기반으로 뇌경색 시기별 정량화를 수행하였다. 그리고 각 시기별로 색을 설정하여 수 작업으로 얻어진 데이터를 바탕으로 의사 컬러로 나타내었다. 본 연구에서 구한 뇌경색 시기별 정량화 자료를 바탕으로 구분된 결과와 전문의가 판단한 결과를 비교하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권5호
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• pp.525-534
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• 2001

일반적으로 무손실 영상압축 및 암호화 방법에는 압축과 암호화 과정이 독립적으로 이루어진다. 압축 후 암호화를 수행하면 압축열이 암호에 대한 평문으로 사용되므로 압축에 따른 엔트로피가 감소하여 랜덤한 성질을 갖게된다. 그러나 압축열 전체에 대한 암호화는 수행시간이 길어져 실시간 처리를 저해하는 원인이 되기도 한다. 본 논문에서는 무손실 영상압축과 암호의 결합에서 전체 처리시간을 줄이는 방법을 제안한다. 이는 쿼드트리 압축 알고리즘으로 그레이 영상을 분해하여 구조부분만을 암호화하는 방법이다. 아울러 영상의 무상관성과 동질영역을 확보하기 위한 변환과정을 수행하여 무손실 압축성능을 개선하였고, 쿼드트리 분해시 암호화되지 않은 데이터를 레벨별로 재구성하여 안전성을 갖도록 하였다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 영상 압축율의 개선과 암호화 방법의 안전성 확보 및 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.463-466
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• 2008

현대 사회에서 영상처리 기술이 발달함에 따라 영상은 정보를 저장하거나 표현하기 위한 중요한 수단이 되고 있다. 일반적으로 영상을 획득 및 저장하는 과정에서 노이즈에 의해 영상이 훼손되며 이러한 노이즈에는 크게 AWGN(Addictive White Gaussian Noise)와 임펄스 잡음(Impulse Noise)이 있다. 임펄스 노이즈는 영상신호에서 예리하고 급작스런 교란으로 영상 전반에 걸쳐 black and white로 불규칙하게 펴저 나타나게 된다. 임펄스 노이즈 환경에서는 알고리즘이 간단하면서 노이즈 제거 성능이 우수한 SM(standard median)필터가 많이 사용되며, SM 필터는 노이즈를 제거하지만 영상에지에서 오류를 나타내어 전체 영상의 품질을 저하시킨다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 따라서 본 논문에서는 임펄스 노이즈 환경에서 영상을 복원하기 위해 비선형 필터를 제안하였으며, 노이즈를 제거함과 동시에 방향성을 이용하여 영상의 에지성분을 보존하도록 하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.