• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.246-252
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• 2016

화력발전소의 설비들은 매우 높은 온도와 압력의 환경에서 운전되므로, 설비고장은 상당한 인적 물적 손실로 이어진다. 그러므로 발전설비의 비정상정인 동작 상태를 사전에 확인할 수 있는 고장탐지 시스템이 필수적이다. 본 연구에서는, 화력발전소 증기보일러의 고장탐지를 위해서 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance, MD)를 이용하였다. MD 기반의 고장탐지방법에서는, 비정상샘플은 정상샘플들로부터 멀리 떨어져 있다고 가정한다. 정상상태로 동작중인 대상시스템으로부터 수집된 다변량 샘플을 이용하여 평균벡터와 공분산행렬을 계산하고, MD값의 문턱값을 설정한다. 검증단계에서는, 평균벡터와 검증샘플들 간의 MD를 구한 후, 계산된 MD 값이 미리 설정된 문턱값보다 높으면 알람신호가 발생하게 된다. MD 기반의 고장탐지방법의 성능을 검증하기 위해서, 200MW 유연탄 화력발전소의 증기보일러 튜브누설로 인해서 발전정지 된 사례를 사용하였다. 실험결과는 MD 기반의 고장탐지기법이 발전정지가 발생하기 이전의 이상징후를 성공적으로 탐지할 수 있음을 보여준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.747-754
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• 2014

마할라노비스 거리 이론에 기초한 통계적 패턴 인식 기술은 안정된 외부하중에 대한 구조물 상태 평가에 대한 유용성에도 불구하고 지진과 같이 큰 변동성의 외부하중에 대한 구조물의 건전도 모니터링에는 취약하다. 손상은 일반적으로 손상되지 않은 구조물의 측정된 값의 평균과 손상된 구조물의 측정값 사이의 차이에 의해 결정된다. 외부 하중의 변동성이 커질수록 더 큰 차이가 발생하고, 이는 손상으로 인식되기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하고 불확실한 외부 하중을 받는 구조물을 지속적으로 모니터링 할 수 있도록 외부 변동성을 감소시키기 위해 마할라노비스 거리 이론을 수정한 통계적 패턴 인식 기술인 개선된 마할라노비스 거리 이론을 개발하였다. 이 방법은 일반적인 임의의 하중과 지진하중에서 정확하게 사장교의 건전도를 평가하는 것을 실험적으로 확인 하였다. 그 결과, IMDT는 손상되지 않은 케이블로부터 획득한 데이터로 손상된 케이블에 의한 구조물의 손상을 파악하는 데 유효한 것을 확인하였다. 따라서 변동성을 지닌 외부하중에 의한 교량의 건전도 모니터링에 효과적으로 적용할 수 있음을 입증하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.239-240
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• 2007

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.367-371
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• 2015

In this paper, a novel localization method for a monocular camera is proposed by using a feature-based probabilistic map. The localization of a camera is generally estimated from 3D-to-2D correspondences between a 3D map and an image plane through the PnP algorithm. In the computer vision communities, an accurate 3D map is generated by optimization using a large number of image dataset for camera pose estimation. In robotics communities, a camera pose is estimated by probabilistic approaches with lack of feature. Thus, it needs an extra system because the camera system cannot estimate a full state of the robot pose. Therefore, we propose an accurate localization method for a monocular camera using a probabilistic approach in the case of an insufficient image dataset without any extra system. In our system, features from a probabilistic map are projected into an image plane using linear approximation. By minimizing Mahalanobis distance between the projected features from the probabilistic map and extracted features from a query image, the accurate pose of the monocular camera is estimated from an initial pose obtained by the PnP algorithm. The proposed algorithm is demonstrated through simulations in a 3D space.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.711-718
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• 2011

얼굴인식과 같이 클래스의 수가 변하는 분류 문제에는 학습이 필요하지 않은 k-최근접이웃 분류기가 적합하다. 최근 학습 데이터의 분포를 반영하여 거리 척도를 학습하는 방법은 k 최근접이웃 분류기의 획기적 성능향상을 보고하였다. 거리척도학습 방법은 적용 분야에 따라 성능 개선 정도가 다르다. 본 논문에서는 얼굴인식에 대하여 주요 거리척도학습 방법의 성능을 비교한다. 공개 얼굴 데이터베이스에 대한 실험 결과는 성능 및 계산시간 측면에서 주성분 분석 기반의 마하라노비스 거리척도가 얼굴인식 문제에서는 여전히 좋은 선택이 될 수 있음을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권9C호
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• pp.876-883
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• 2003

본 논문에서는 초음파 영상에서 로그 전력 스펙트럼(log power spectrum)을 이용한 장기 인식 알고리듬을 제시한다. 제안한 알고리듬은 크게 특징추출과 특징분류의 두 단계로 구성된다. 특징추출에서는 이동불변의 성질을 가지는 로그 전력 스펙트럼을 이용하여 전처리를 수행한 입력 영상으로부터 장기 조직의 반향(echo of the tissue) 성분을 추출한다. 특징 분류에서는 마하라노비스(Mahalanobis) 거리를 사용하여 입력영상으로부터 추출한 특징벡터와 각 영상 부류의 평균벡터 사이의 유사도를 측정한다. 실제 초음파 영상에 대한 실험결과는 제안된 알고리듬이 전력 스펙트럼(power spectrum)과 유클리드(Euclid) 거리를 이용한 인식 알고리듬보다 최대 30% 향상된 인식률을, 또 가중 큐프런시(weighted quefrency) 복소 켑스트럼(complex cepstrum)을 이용한 알고리듬보다 10∼40% 향상된 인식률을 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.174-182
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• 2015

본 연구에서는 저가형 컬러센서를 이용하여 원거리 인식이 가능한 소형 RGB 센서를 개발하였다. 이 센서의 수광부에는 원거리 인식을 위해 카메라 렌즈를 사용하였으며, 고출력 백색 LED와 반사경이 장착된 렌즈를 조명부에 사용하여 조명의 강도를 높였다. RGB 색상 인식 알고리즘은 학습과정과 실시간 인식과정으로 구성되어 있다. 학습과정에서는 기준색으로 도색된 시편을 이용하여 RGB 색상에 대한 정규화된 기준 데이터를 취득하고, 인식과정에서는 마할라노비스 거리를 이용하여 3색을 분류한다. 개발한 RGB 색상 인식 센서를 부품 분류 시제품에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.464-468
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• 2009

본 연구는 Apoptosis세포들의 형상을 검출하기 위하여 전통적인 세포측정법과는 다른 영상기반 접근법을 제안한다. 이 방법은 세포측정 법의 단점을 극복하고 Apoptosis 세포들을 정확하게 인식할 수 있다. 본 연구에서 K-means 군집화 방법이 Apoptosis 세포의 거시적인 분할을 행하는 데 사용되었으며, '스네이코'라고 불리는 액티브 윤곽선 모델이 정밀한 경계선 검출을 위해 사용되었다. 그리고 Apoptosis세포들의 물리적 특징, 형태적 특징 그리고 무늬특징들을 포함하는 몇가지 특징들이 추출되었다. 마지막으로 Mahalanobis 거리 분류기가 Apoptosis세포와 비Apoptosis 세포로서 분할영상들을 분류한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.533-538
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• 2014

Power generator is one of the most important component of electricity generation system to convert mechanical energy to electrical energy. I t designed robustly to maintain high system reliability during operation time. But unexpected failure of the power generator could happen and it cause huge amount of economic and social loss. To keep it from unexpected failure, health prognostics should be carried out In this research, We developed a health prognostic method of stator windings in power generator with statistical data analysis and degradation modeling against water absorption. We divided whole 42 windings into two groups, absorption suspected group and normal group. We built a degradation model of absorption suspected winding using Fick's second law to predict upcoming absorption data. Through the analysis of data of normal group, we could figure out the distribution of data of normal windings. After that, we can properly predict absorption data of normal windings. With data prediction of two groups, we derived upcoming Directional Mahalanobis Distance (DMD) of absorption suspected winding and time vs DMD curve. Finally we drew the probability distribution of Remaining Useful Life of absorption suspected windings.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.677-682
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• 2010

본 논문은 AdaBoost 알고리즘을 통한 얼굴 검출 기술에서 학습된 하-웨이블렛의 개별값을 비교하여 대략적인 자세를 추정하는 방법과 이를 이용한 얼굴인식 속도 향상에 대하여 기술한다. 학습된 약한 분류기는 얼굴 검출 과정 중 각각 계수값을 비교하여 각 자세의 특징에 강인한 하-웨이블렛을 선별한다. 하-웨이블렛 선별과정에는 각 항목의 유사도를 나타내는 마할라노비스 거리를 사용하였다. 선별된 하-웨이블렛을 사용하여 임의의 얼굴 이미지를 검출하였을 때 각각의 자세를 구별하는 결과를 전체 실험결과를 통해 평가한다.