• 한국통신학회논문지
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• 제25권1B호
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• pp.128-140
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• 2000

본 논문에서는 이웃 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absoulte error, MAE) 및 탐색여역 줄임을 이용한 고속 블록 정합 알고리듬 제안하였다. 이 알고리듬은 두 단계로 구성되어있다. 첫 번째 단계에서는 탐색영역을 3$\times$3 크기의 영역으로 겹치지 않게 나눈 뒤, 각 영역의 중심 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAE를 구하고, 이들 중 가장 작은 MAE를 기준 MAE로 정한다. 그리고, 두 번째 단계에서는 각 영역의 중심 탐색점에서의 MAE를 이용하여 각 3$\times$3 영역의 나머지 탐색점에서의 MAE의 최소 범위를 구한 뒤, 최소 범위가 기준 MAE로 결정된 탐색점 근처에 존재할 가능성이 매우 큼을 이용하여 기준 MAE로 결정된 탐색점을 중심으로 탐색영역의 크기를 줄인 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 모의 실험을 통하여 본 제안한 방법이 우수한 움직임 추정 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9A호
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• pp.1392-1400
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• 1999

본 논문에서는 전역 탐색 알고리듬 (full search algorithm; FSA)과 동일한 성능을 나타내면서도 고속으로 움직임을 추정할 수 있는 블록 움직임 추정을 위한 2단계 고속 전역 탐색 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 첫 번째 단계에서 9:1로 부표본화된 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여, 여기서 얻어지는 최소 평균 절대치 오차 (mean absolute error, MAE)를 기준 MAE로 설정한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 블록 정합을 행하지 않은 탐색점에 대하여 각 탐색점에서 가질 수 있는 MAE의 최소 범위를 구한 뒤, 이 값이 기준 MAE보다 작은 탐색점에 대해여서만 블록 정합을 행하였다. 이때, MAE의 최소 범위는 첫 번째 단계에서 블록 정합을 통하여 얻은 MAE들과 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소 값의 차를 이용하여 구하였다. 그러므로, 제안한 방법에서는 MAE의 최소 범위를 이용하여 블록 정합이 필요한 블록에 대하여서만 정합을 행함으로써 FAS와 동일한 움직임 추정 성능을 유지하면서도 움직임 벡터의 추정을 위한 계산량을 줄일 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.83-90
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• 2012

대규모의 상품을 다루는 전자상거래 시스템에서 개인화된 추천은 필수적인 기능이 되고 있다. 대표적 추천 알고리즘인 협업필터링은 내용기반 추천에 비하여 뛰어난 추천성능을 제공해 주고 있으나, 희박성, 신규 아이템 문제(Cold-start), 확장성 등의 근본적인 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 추가적으로 협업필터링이 목표 대상자에 따라 비일관된 예측 능력의 차이를 보이는 추천 성능의 편차 문제를 제기하고자 한다. 추천성능의 편차는 기존의 Mean Absolute Error(MAE)에 의해서는 측정되기 어려우며 또한 정확도, 재현율 지표와도 독립적으로 평가되고 있다. 협업알고리즘의 정확한 성능평가를 위해서 본 연구에서는 MAE, MAE 편차, 정확도, 재현율을 포괄적으로 평가할 수 있는 확장 성능평가모델을 제안하고 이를 클러스터링 기반 협업필터링에 적용하여 성능을 비교 분석한다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제9권3호
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• pp.332-337
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• 2002

마이크로웨이브 추출방법과 환류 냉각 추출방법을 비교한 결과, 물과 에탄올의 혼합용매로 추출한 경우 마이크로웨이브 추출 방법에 의하여 추출시간을 단축시키면서 환류 냉각 추출 방법에서와 같은 수준의 가용성 고형분 및 총 폴리페놀 함량을 갖는 곰취 추출물을 얻을 수 있었다. 마이크로웨이브 추출시 최적 마이크로웨이브 에너지는 120∼150 W 였고 추출시간은 4∼8분이 적당하였다. 추출에 사용한 용매들 가운데 에탄올, 메탄올 보다 물 그리고 물과 에탄올 또는 메탄올 혼합용매를 사용한 추출물의 가용성 고형분, 총 폴리페놀 함량 및 항산화 효과가 높은 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.249-255
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• 2000

HRIV(Hybrid Rule-Interval Variation) method is presented to stabilize a class of nonlinear systems, where SMC(Sliding Mode Control) and ADC (ADaptive Control) schemes are incorporated to overcome the unstable characteristics of a conventional FLC(Fuzzy Logic Control). HRIV method consists of two modes: I-mode (Integral Sliding Mode PLC) and R-mode(RIV method). In I-mode, SMC is used to compensate for MAE(Minimum Approximation Error) caused by the heuristic characteristics of FLC. In R-mode, RIV method reduces interval lengths of rules as states converge to an equilibrium point, which makes the defined Lyapunov function candidate negative semi-definite without considering MAE, and the new uncertain parameters generated in R-mode are compensated by SMC. In RIV method, the overcontraction problem that the states are out of a rule-table can happen by the excessive reduction of rule intervals, which is solved with a dynamic modification of rule-intervals and a transition to I-mode. Especially, HRIV method has advantages to use the analytic upper bound of MAE and to reduce Its effect in the control input, compared with the previous researches. Finally, the proposed method is applied to stabilize a simple nonlinear system and a modified inverted pendulum system in simulation experiments.

• 한국식품과학회지
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• 제32권5호
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• pp.1022-1028
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• 2000

마이크로웨이브 추출방법과 환류냉각 추출방법을 비교한 결과, 물과 메탄올 및 에탄올 혼합용매로 추출한 경우 마이크로웨이브 추출 방법에 의하여 추출시간을 단축시키면서 환류냉각 추출방법에서와 같은 수준의 추출율과 총 폴리페놀 함량을 갖는 섬쑥부쟁이 추출물을 얻을 수 있었다. 마이크로웨이브 추출시 최적 마이크로웨이브 에너지는 $120{\sim}150$ W였고 추출시간의 경우 $4{\sim}8$분이 적당하였다. 추출에 사용한 용매들 가운데 에탄올, 메탄올보다 물 그리고 물과 에탄올 또는 메탄올 혼합용매를 사용한 추출물의 추출율, 총 폴리페놀 함량 및 전자공여 효과가 높은 것으로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.987-994
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• 2020

본 논문은 음향잡음감쇠기에서 CNN(: Convolutional Neural Network) 계층의 커널 사이즈가 성능에 미치는 영향을 위한 연구하였다 이 시스템은 기존의 적응필터를 이용하는 대신 신경망 적응예측필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 잡음감쇠 성능을 개선한다. 100-neuron, 16-filter CNN 필터와 오차 역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 음성을 추정한다. 이는 음성신호가 갖는 유성음 구간에서의 준주기적 성질을 이용하는 것이다. 본 연구에서 커널 사이즈에 대한 잡음감쇠기의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 커널 사이즈가 16 정도일 때 평균자승오차(MSE: Mean Square Error) 및 평균절대값오차(MAE: Mean Absolute Error) 값이 가장 작은 것으로 나타났으며 사이즈가 이보다 더 작거나 커지면 MSE 및 MAE 값이 증가하는 것을 볼 수 있다. 이는 음성신호의 경우 커널 사이즈가 16 정도일 때 특성을 가장 잘 포집할 수 있음을 알 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.362-373
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• 2015

본 연구는 복합부가여과에서 높은 원자번호 물질에서 발생된 특성방사선을 제거하기 위해 사용되는 알루미늄 여과판의 효율성을 분석하고자 양자검출효율, 화질평가를 실시하였다. 구리 0.1, 0.2, 0.3 mm 에 알루미늄 1mm 사용 전, 후를 평가하였다. IEC 규정에 의해 선질, 양자검출효율을 실험하고 화질평가는 PSNR, MAE, MSE, CNR, SNR 정성적 평가로는 국가암검진 흉부 평가표의 해상, 대조도 평가 7문항을 이용하였다. MTF 10, 50%에서 4.6, 2.54 cycle/mm 모두 동일했고 NPS, DQE, PSNR MAE, MSE, CNR, SNR, 정성적 평가는 모두 알루미늄 미사용 시 같거나 약간 우수했다. PSNR은 30 dB이상으로 모두 의미있는 수치였고 정성적 평가에서 T-test 검정은 p>0.05였다. 알루미늄 여과판은 광자검출효율과 화질 평가에서 사용 전, 후 큰 차이가 없으므로 특성 방사선 제거를 통한 피부선량 감소를 위해 사용됨이 효율적이라고 사료된다.

• 산업융합연구
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• 제21권7호
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• pp.19-27
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• 2023

이차전지 시장의 확대에 따라 니켈 산화광을 로터리 킬른 및 전기로 공법을 이용하여 생산하는 공정이 전 세계적으로 확대되고 있는 상황이며 지속가능한 ESG 경영 확대에 따라 배출가스 내 질소산화물 등 대기오염물질 관리가 강화되고 있다. 건식니켈제련 공정의 주요 설비 중 하나인 로터리 킬른은 광석의 건조와 예비환원을 위한 설비이며 운전 중 질소산화물이 생성되므로 질소산화물 농도 예측 운전이 필요하다. 본 연구에서는 회귀 예측을 위한 LSTM 모델과 분류 예측을 위한 LightGBM 모델을 적용한 AutoML을 사용하여 모델을 최적화 하였다. LSTM을 적용 시 5분 후 예측 값은 상관계수 0.86, MAE 5.13ppm, 40분 후 예측 값은 상관계수 0.38, MAE 10.84ppm의 결과를 얻었다. 분류 예측을 위한 LightGBM 적용 결과 Test 정확도는 5분 후 0.75에서 40분 후 0.61로 상승하여 실제 조업에 활용할 수 있는 수준까지 상승되었고 AutoML을 통한 모델 최적화 결과 5분 후 예측 값의 정확도는 0.75에서 0.80까지, 40분 후의 예측 정확도는 0.61에서 0.70까지 향상되었다. 본 연구를 통해 로터리 킬른 질소산화물 예측 값을 실제 조업에 적용하여 대기오염물질 배출규제 준수 및 ESG 경영에 기여할 수 있다.

• 한국가시화정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.62-67
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• 2021

Selective catalytic reduction(SCR) is an exhaust gas reduction device to remove nitro oxides (NOx). SCR operation of ship can be controlled through valves for minimizing economic loss from SCR. Valve in SCR-high pressure (HP) system is directly connected to engine exhaust and operates in high temperature and high pressure. Long-term thermal deformation induced by engine heat weakens the sealing of the valve, which can lead to unexpected failures during ship sailing. In order to prevent the unexpected failures due to long-term valve thermal deformation, a failure prediction system using autoregressive integrated moving average (ARIMA) was proposed. Based on the heating experiment, virtual data mimicking temperature range around the SCR-HP valve were produced. By detecting abnormal temperature rise and fall based on the short-term ARIMA prediction, an algorithm determines whether present temperature data is required for failure prediction. The signal processed by the data collection algorithm was interpolated for the failure prediction. By comparing mean average error (MAE) and root mean square error (RMSE), ARIMA model and suitable prediction instant were determined.