• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.501-506
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• 2008

기존 스네이크 알고리즘은 에너지 함수의 정의에 의해 복잡한 객체의 윤곽을 추출하는데 어려움이 있고, GVF 방법은 에너지 맵 계산 시간이 많이 소요되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빠르고, 복잡한 객체의 윤곽을 잘 추출하는 방법을 제안한다. 객체 윤곽의 복잡도는 곡률로 정의하여 곡률 값이 임계치 이상이면 스네이크 포인트를 추가하여 객체의 윤곽을 추출하였다. 다수의 복잡한 영상에 실험을 통해 계산속도 및 윤곽 추출 성능을 개선하는 결과를 보여준다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권1호
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• pp.152-161
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• 2015

Until a recent date, Toyota Production System (called TPS) was introduced by many domestic companies to remove waste and reduce manufacturing cost. However, cases of substantial and effective improvement after the introduction are not much. Even though many companies have actively conducted TPS during that time, the outcome is not satisfactory. In this paper, we show the problems and core contents to consider in applying of TPS as follows. First, the innovative organizational culture formed by active participation of employees and leadership of the CEO is very important for a successful introduction of TPS above all. Second, it is necessary to prepare various training programs optimized for the field in order to continuously improve the competency of employees in each class, and to train skilled personnel through that programs. Third, it is necessary to improve the maturity level of TPS application through the construction of correct evaluation system on accomplishment of the production system. In addition, the problems that occur should be solved through the continuous improvement activities. These results will help to TPS introduction of the domestic small-medium companies. Therefore, this study will contribute to strengthen and improve the global competitiveness in the related industries.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.49-56
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• 2017

In this paper we propose the approach for big data integration so as to analyze, visualize and predict the future of the trend of the market, and that is to get the integration data model using the R language which is the future of the statistics and the Hadoop which is a parallel processing for the data. As four approaching methods using R and Hadoop, ff package in R, R and Streaming as Hadoop utility, and Rhipe and RHadoop as R and Hadoop interface packages are used, and the strength and weakness of four methods are described and analyzed, so Rhipe and RHadoop are proposed as a complete set of data integration model. The integration of R, which is popular for processing statistical algorithm and Hadoop contains Distributed File System and resource management platform and can implement the MapReduce programming model gives us a new environment where in R code can be written and deployed in Hadoop without any data movement. This model allows us to predictive analysis with high performance and deep understand over the big data.

• 전자공학회논문지B
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• 제28B권10호
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• pp.831-841
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• 1991

A combined model of probabilistic and MLP(multi layer perceptron) model is proposed for the pattern classification of EMG( electromyogram) signals. The MLP model has a problem of not guaranteeing the global minima of error and different quality of approximations to Bayesian probabilities. The probabilistic model is, however, closely related to the estimation error of model parameters and the fidelity of assumptions. A proper combination of these will reduce the effects of the problems and be robust to input variations. Proposed model is able to get the MAP(maximum a posteriori probability) in the probabilistic model by estimating a priori probability distribution using the MLP model adaptively. This method minimize the error probability of the probabilistic model as long as the realization of the MLP model is optimal, and this is a good combination of the probabilistic model and the MLP model for the usage of MLP model reliability. Simulation results show the benefit of the proposed model compared to use the Mlp and the probabilistic model seperately and the average calculation time fro classification is about 50ms in the case of combined motion using an IBM PC 25 MHz 386model.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.463-470
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• 2008

본 논문에서는 로봇이 획득한 정보가 내포하는 '장애물의 존재성'과 '장애물 사이의 연결성'이 위치인식에 효과적으로 사용 될 수 있음을 러프집합을 이용하여 확인한다. 그리고 두 속성을 이용하여 위치인식의 애매성을 줄이고, 신뢰할 수 없는 환경 정보에서도 로봇의 위치 판단이 가능한 위치인식 방법을 제안한다. 로봇이 환경 정보를 축소하여 구성한 지도만으로도 목표점까지 이동하는 것을 모의실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.767-770
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• 2014

대용량 데이터를 분석하기 위한 맵리듀스 기반 k-NN 조인 질의처리 알고리즘은 최근 데이터 마이닝 및 분석을 기반으로 하는 응용 분야에서 매우 중요하게 활용되고 있다. 그러나, 대표적인 연구인 보로노이 기반 k-NN 조인 질의처리 알고리즘은 보로노이 인덱스 구축 비용이 매우 크기 때문에 대용량 데이터에 적합하지 못하다. 아울러 보로노이 셀 정보를 저장하기 위해 사용하는 R-트리는 맵리듀스 환경의 분산 병렬 처리에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 새로운 그리드 인덱스 기반의 k-NN 조인 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 첫째, 높은 인덱스 구축 비용 문제를 해결하기 위해, 데이터 분포를 고려한 동적 그리드 인덱스 생성 기법을 제안한다. 둘째, 맵리듀스 환경에서 효율적으로 k-NN 조인 질의를 수행하기 위해, 인접셀 정보를 시그니처로 활용하는 후보영역 탐색 및 필터링 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 질의 처리 시간 측면에서 기존 기법에 비해 최대 3배 높은 질의 처리 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.807-811
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• 2011

When the high voltage motor fails in power plants, there will be an occurrence where the generator's output would be reduced or the generators would trip. Despite of these effects, the causes of deterioration of the high voltage motor is very seldom investigated. In this paper, the collected data which tested in the field over 10 years have been treated statistically, and analyzed to correlate the insulation deterioration of high voltage motor and installation environment, number of start/stop, and service life. Moreover, the proper period of insulation test is developed to map out maintenance strategy and reduce maintenance costs.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2004년도 추계학술대회논문집
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• pp.1067-1071
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• 2004

In this paper, the characteristic of the regenerative pump is reviewed by the measurement and the analysis. The dominant noise sources are harmonic components of the rotating impeller frequency. The acoustic characteristics and the noise source position at the dump are identified. In order to reduce the high-level peak noise, the interior flow of the pump chamber is analyzed by CFD (Computational Fluid Dynamics). Acoustic pressure is calculated with Ffowscs Williams and Hawkings equation. As the result of the analysis new design of the pump chamber is recommended. The recommended pump is compared with original pump by evaluating the RMS value of a interior static pressure and the sound pressure level. The new pump chamber recommended by analysis results is proved by a process of the measurement. The overall SPL of a recommended pump is reduced about 3 dBA.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1310-1319
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• 2016

Face detection is the first step in a wide range of face applications. However, detecting faces in the wild is still a challenging task due to the wide range of variations in pose, scale, and occlusions. Recently, many deep learning methods have been proposed for face detection. However, further improvements are required in the wild. Another important issue to be considered in the face detection is the computational complexity. Current state-of-the-art deep learning methods require a large number of patches to deal with varying scales and the arbitrary image sizes, which result in an increased computational complexity. To reduce the complexity while achieving better detection accuracy, we propose a fully convolutional network-based face detection that can take arbitrarily-sized input and produce feature maps (heat maps) corresponding to the input image size. To deal with the various face scales, a multi-scale network architecture that utilizes the facial components when learning the feature maps is proposed. On top of it, we design multi-task learning technique to improve detection performance. Extensive experiments have been conducted on the FDDB dataset. The experimental results show that the proposed method outperforms state-of-the-art methods with the accuracy of 82.33% at 517 false alarms, while improving computational efficiency significantly.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.77-80
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• 2014

최근 컴퓨터와 인터넷 이용의 확산, 스마트폰을 포함한 스마트 기기의 보급과 소셜 네트워크 이용의 확대, 위치 기반의 다양한 서비스 확대 등으로 처리해야 할 데이터 크기가 증가하는 추세이다. 이에 따라 대용량 데이터에 대한 처리가 큰 이슈로 떠오르고 있다. 그로 인해 대용량 데이터 처리를 위한 큰 규모의 분산 컴퓨팅 환경을 지원하는 프레임워크인 하둡이 개발되었으며 많은 기업에서 이를 활용하고 있는 추세이다. 하지만 대용량 데이터 중 영상, 의료, 센서 데이터 등 다차원 데이터 처리에 관한 연구는 미비한 상태이다. 기존의 다차원 데이터 처리를 위해 다양한 다차원 인덱스가 제안되었지만, 대용량 다차원 데이터 처리는 단일머신에서는 비효율적인 단점이 있다. 본 논문에서는 다차원 인덱스 기법인 그리드 파일을 하둡의 분산 병렬 처리 모델인 맵리듀스를 기반으로 생성하는 기법을 제안한다. 또한 앞서 생성된 그리드 파일을 가지고 맵리듀스를 이용한 질의처리 방법을 제안 한다. 이로 인해 단일머신에서의 그리드 파일 생성을 병렬처리 함으로써 생성 시간을 단축시키고 질의 처리 또한 맵리듀스를 이용하여 병렬 처리 함으로써 질의 시간 단축을 예상한다.