3D 인체형상자료는 인체 적합성이 우수한 제품과 생활공간을 만들기 위해 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 한국인 인체치수조사 보급사업에서 2013년에 수집한 청소년층 3차원 측정 자료를 기반으로 한국 청소년의 대표 인체치수를 산출하고 대표 인체치수와 가까운 3D 인체형상자료를 선별하는 방법을 제공한다. 먼저 여러 측정항목으로 이루어진 다차원 벡터공간을 요인분석을 통해 둘레성분과 길이성분의 2차원 벡터공간으로 투영하였다. 다음으로 2차원 성분공간에서 마할라노비스 거리를 이용하여 대표 인체치수와 이에 가까운 3D 인체형상자료를 선별하였다. 2차원 성분공간에 나타난 청소년기의 성장패턴을 고려하여 남자는 4개의 연령그룹으로 여자는 3개의 연령그룹으로 구분하였다. 성분점수 계수행렬의 열벡터에 대응하는 고유형상을 이용하여 남자는 13개 측정항목, 여자는 14개 측정항목에 대한 대표 인체치수를 연령그룹별로 계산하였다. 여기서 구한 대표 인체치수와 3D 인체형상자료는 3차원 대표 형상을 만드는 데에 매우 유용하다.
본 논문에서 지능형 안전 자동차 시스템을 위해 연산량를 줄인 속도 제한 표지판 실시간 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 관심영역의 전체 픽셀 정보를 특징으로 사용한 기존 방법의 큰 연산량을 줄이기 위해 적은 수의 DCT 계수를 선택하고, 격자구조로 분할된 영상에 대해 Block-DCT를 이용하여 산술 연산을 효과적으로 줄였다. 제안된 알고리듬은 연산량을 줄이기 위해 제안된 상관계수와 분산을 이용한 판별식에 따라 DCT 계수를 선택하고 이를 선형 판별법과 Mahalanobis Distance를 이용하여 속도 제한 표지판을 인식한다. 인식 성능을 높이기 위해 연속 프레임의 누적 분류 결과를 사용한다. 실험 결과 연속된 프레임에 대하여 100.0 %의 인식률을 보이며 기존 방식 대비 곱셈 연산량은 69.3 %, 덧셈은 67.9 % 감소를 확인할 수 있었다.
구조물의 건전성을 적절하게 모니터링을 하기 위해서는 정확하고 신뢰할 수 있는 계측데이터가 중요하다. 하지만, 실제로는 환경영향 및 센서고장으로 인해 불완전하고 신뢰할 수 없는 데이터가 계측된다. 센서고장인 경우에는 모니터링을 하기 위한 데이터 자체가 계측이 되지 않는 문제가 발생하고, 온도변화와 같은 환경영향에 의해서는 구조물이 손상되었을 때보다 고유진동수 등의 동특성이 더 큰 폭으로 변화한다. 본 논문에서는 구조건전성 모니터링을 위한 데이터 처리 및 분석의 체계적인 절차를 제시하였으며, 보정된 데이터를 사용하여 통계적으로 산정하는 건전성지수로 Mahalanobis 지수를 적용하였다. 제안된 방법을 트러스구조에서 수치적으로 모사한 데이터를 사용하여 검증하고, 서해대교에서 계측한 현장데이터에 적용하였다.
최근 산업 현장에서 유도 전동기의 사용이 증대되고 있으며, 유도 전동기는 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 유도 전동기의 결함으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 결함 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 유도전동기의 결함을 조기에 식별하기 위해 선형예측 코딩(LPC)기법과 Expectation Maximization(EM) 알고리즘을 이용하여 각각의 유도 전동기 고장의 스펙트럼 포락처리 모델을 추정한다. 앞서 두 기법을 사용하여 추정된 고장 유형 모델과 마할라노비스 거리(MD) 기법을 사용하여 유도전동기의 결합을 분류한다. 또한 제안된 알고리즘 성능을 평가하기 위해 기존에 제안된 진동 신호의 특징을 이용한 유도 전동기 결함 분류 알고리즘과 분류 정확도 측면에서 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 잡음이 없는 환경 및 잡음이 섞인 환경에서도 높은 분류 성능을 보였다.
본 논문은 새로운 형태의 문서 통신 방식인 지적 커뮤니케이션 시스템(IICS : Intelligent Image Communication System)의 구현을 위하여 한글 문서를 대상으로 문서를 구성하는 문자의 서체와 문자의 크기 및 기울기를 인식하고 방법을 제안한다. 서체를 인식하기 위하여 문서에서 일정한 크기의 블럭을 추출하여 주파수 분석을 하였고, 단어의 외접 사각형의 수직 거리를 이용하여 문자의 크기를 인식하였다. 문자의 기울기를 인식하기 위하여 수직 방향의 투영 프로파일을 이용하였다. 서체 인식을 위한 인식기의 가변적인 히든 노드를 이용하여 오류 역전파 알고리즘으로 학습된 MLP(Multi-layer Perceptron)를 사용하였으며, 문자의 크기와 기울기를 분류하기 위하여 Mahalanobis distance를 이용하였다. 실험을 통하여 서체 분류는 10개의 서체에 대하여 평균 95.19%의 인식률을 얻었고, 문자의 크기 분류는 5가지의 문자 크기에 대하여 평균 97.34%의 인식률을 얻었으며, 문자의 기울기는 평균 89.09%의 인식률을 얻음으로써 제안된 방법의 유용성을 입증하였다.
영상카메라와 무선통신 기능을 탑재한 손모양 및 장애물 인식이 가능한 다족 로봇을 독자적으로 설계 및 제작하고 제작한 로봇에 최적화된 보행패턴 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 영상센서의 입력화상에 대해 하프변환 (Hough Transform)을 사용하여 물체의 외곽선을 추출하여 장애물을 인식하여 회피하는 실시간 자율보행이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 로봇의 목표물 및 목적지 설정을 위하여 미리 학습시킨 피부색의 평균값과 입력영상의 확률거리(Mahalanobis Distance)를 산출하여 손 영역을 검출하고 손가락 개수에 따라 로봇의 명령 제어가 가능하도록 하였다. 장애물 및 손모양 인식에 따른 다족 자율 보행 로봇의 수행 실험 평균 결과 약 96%의 장애물 인식률과 94%의 손 모양 인식률을 보였다.
To assist operators to properly assess the current situation of the plant, accurate fault diagnosis methodology should be available and used. A reliable fault diagnosis method is beneficial for the safety of nuclear power plants. The major idea proposed in this work is integrating the merits of different fault diagnosis methodologies to offset their obvious disadvantages and enhance the accuracy and credibility of on-line fault diagnosis. This methodology uses the principle component analysis-based model and multi-flow model to diagnose fault type. To ensure the accuracy of results from the multi-flow model, a mechanical simulation model is implemented to do the quantitative calculation. More significantly, mechanism simulation is implemented to provide training data with fault signatures. Furthermore, one of the distance formulas in similarity measurement-Mahalanobis distance-is applied for on-line failure degree evaluation. The performance of this methodology was evaluated by applying it to the reactor coolant system of a pressurized water reactor. The results of simulation analysis show the effectiveness and accuracy of this methodology, leading to better confidence of it being integrated as a part of the computerized operator support system to assist operators in decision-making.
This article presents a modeling method for the uncorrelated measurement error of the ultra-short baseline (USBL) acoustic positioning system for aiding navigation of underwater vehicles. The Mahalanobis distance (MD) and principal component analysis are applied to decorrelate the errors of USBL measurements, which are correlated in the x- and y-directions and vary according to the relative direction and distance between a reference station and the underwater vehicles. The proposed method can decouple the radial-direction error and angular direction error from each USBL measurement, where the former and latter are independent and dependent, respectively, of the distance between the reference station and the vehicle. With the decorrelation of the USBL errors along the trajectory of the vehicles in every time step, the proposed method can reduce the threshold of the outlier decision level. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, simulation studies were performed with motion data obtained from a field experiment involving an autonomous underwater vehicle and USBL signals generated numerically by matching the specifications of a specific USBL with the data of a global positioning system. The simulations indicated that the navigation system is more robust in rejecting outliers of the USBL measurements than conventional ones. In addition, it was shown that the erroneous estimation of the navigation system after a long USBL blackout can converge to the true states using the MD of the USBL measurements. The navigation systems using the uncorrelated error model of the USBL, therefore, can effectively eliminate USBL outliers without loss of uncontaminated signals.
최근에 무인항공기의 실용화 및 사업화가 추진됨에 따라 무인항공기의 안전성 확보에 관한 관심이 증가하고 있다. 무인항공기의 사고는 재산 및 인명 피해를 발생시키기 때문에 사고를 예방할 수 있는 기술의 개발은 중요하다. 이러한 이유로 AutoEncoder 모델을 이용한 비정상 비행 상태 탐지 기법이 개발되었다. 그러나 기존 탐지 기법은 성능과 실시간 처리 측면에서 한계를 지닌다. 본 논문에서는 U-Net 기반 비정상 비행 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 U-Net 모델에서 얻어지는 재구성 오차에 대한 마할라노비스 거리 증가량에 기반하여 비정상 비행이 탐지된다. 모의실험을 통해 제안 탐지 기법이 기존 탐지 기법에 비해 탐지 성능이 우수하며 온보드 환경에서 실시간으로 구동될 수 있음을 알 수 있다.
본 논문은 FM 라디오 방송의 오디오 신호를 블록 단위로 음성 음악을 판별하는 시스템을 제안하는 논문이다. 본 논문에서는 음성 음악 판별 시스템을 구축하기 위해 다양한 특정 파라미터와 분류 알고리즘을 제안 한다. 특정 파라미터는 신호처리 분야(Centroid, Rolloff, Flux, ZCR, Low Energy), 음성 인식 분야(LPC, MFCC), 음악 분석 분야(MPitch, Beat)에서 각각 사용되는 파라미터를 사용하였으며 분류 알고리즘으로는 패턴인식 분야(GMM, KNN, BP)와 퍼지 신경망(ANFIS)을 사용하였고, 거리 구현은 Mahalanobis 거리를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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