• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.730-736
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• 2011

본 연구는 순차적인 시계열 자료들에서 가장 최근의 추세가 반영될 수 있는 패턴분류 모델을 설계하였다. 의사결정을 지원하는 데이터마이닝 패턴분류 모델을 설계할 때 통계 기법과 인공지능 기법을 융합한 모델들이 기존의 모델보다 우수함을 입증하였다. 특히 퍼지이론과 융합된 패턴분류 모델들의 적중률이 상대적으로 더 향상되었다. 예를 들어, 통계적 이론을 기반으로 한 SVM모델과 퍼지소속함수와의 결합, 혹은 신경망과 FCM을 결합한 모델들의 성능이 우수하였다. 실험에서 사용한 패턴분류 모델들은 BPN, PNN, FNN, FCM, SVM, FSVM, Decision Tree, Time Series Analysis, Regression Analysis 등이다. 그리고 데이터베이스는 시계열 속성을 지닌 금융시장의 경제지표 DB(한국, KOSPI200 데이터베이스)와 병원 응급실의 부정맥환자에 대한 심전도 DB(미국 MIT-BIH 데이터베이스)들을 사용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.705-711
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• 2011

본 논문은 산업응용을 목표로 효과적인 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 자동차 이미지를 얻은뒤 캐니 에지 추출(Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF (CCLUF with NFPP)을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 신경망으로 미리 학습된 가중치 값과 비교되며, 최종 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제40권1호
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• pp.8-17
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• 2014

In this research, we employed various data mining techniques to build predictive models for win-loss prediction in Korean professional baseball games. The historical data containing information about players and teams was obtained from the official materials that are provided by the KBO website. Using the collected raw data, we additionally prepared two more types of dataset, which are in ratio and binary format respectively. Dividing away-team's records by the records of the corresponding home-team generated the ratio dataset, while the binary dataset was obtained by comparing the record values. We applied seven classification techniques to three (raw, ratio, and binary) datasets. The employed data mining techniques are decision tree, random forest, logistic regression, neural network, support vector machine, linear discriminant analysis, and quadratic discriminant analysis. Among 21(= 3 datasets${\times}$7 techniques) prediction scenarios, the most accurate model was obtained from the random forest technique based on the binary dataset, which prediction accuracy was 84.14%. It was also observed that using the ratio and the binary dataset helped to build better prediction models than using the raw data. From the capability of variable selection in decision tree, random forest, and stepwise logistic regression, we found that annual salary, earned run, strikeout, pitcher's winning percentage, and four balls are important winning factors of a game. This research is distinct from existing studies in that we used three different types of data and various data mining techniques for win-loss prediction in Korean professional baseball games.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권6호
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• pp.758-766
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• 2017

In this paper, we propose a robust duality of CNN(Du-CNN) method which can classify the target and clutter in coastal environment for IR Imaging Sensor. In coastal environment, there are various clutter that have many similarities with real target due to diverse change of air temperature, water temperature, weather and season. Also, real target have various feature due to the same reason. Thus, the proposed Du-CNN method adopts human's multiple personality utilization and CNN technique to learn and classify target and clutter. This method has an advantage of the real time operation. Experimental results on sampled dataset of real infrared target and clutter demonstrate that the proposed method have better success rate to classify the target and clutter than general CNN method.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.35-41
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• 2002

복잡한 문제들의 근사해를 구하기 위하여 최근 다양한 방법들이 소개되고 있다. 이러한 방법들은 주로 금속의 서랭(Annealing)에 의해 금속분자의 에너지가 최저점에 도달하는 과정을 모의실험한 최적화 기법(Simulated Annealing), 생물의 적자생존(Survival of Fittest)과정을 이용한 최적화 기법인 유전적 알고리즘(Genetic Algorithm)등 물리적 현상이나 생물 ?생명에 관련된 모의를 최적화 문제에 응용한 방법들이다. 최근에 소개된 Particle Swarm Optimization(PSO)는 주로 조류나 어류등의 생물의 무리가 각각의 개체가 가지고 있는 정보를 공유해가며 먹이를 찾아가는 과정을 모의한 기법이다. 하지만, 이 기법의 탐색과정이 명확하게 밝혀져 있지 않다. 본 논문에서는 PSO의 탐색과정을 가시화 하는 것을 목적으로 한다. 탐색과정을 가시화 하는 작업을 통해 그 탐색 능력을 시각적으로 파악하는 것이 가능하며 기법에 관한 이해를 돕고 교육적 효과도 기대 가능하다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.8-15
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• 2007

Freeway corridors consist of urban freeways and parallel arterials that drivers can use alternatively. Ramp metering in freeways and signal control in arterials are contemporary traffic control methods that have been developed and applied in order to improve traffic conditions of freeway corridors. However, most of the existing studies have focused on either optimal ramp metering in freeways, or progression signal strategies between arterial intersections. There have been no traffic control systems in Korea that integrates the freeway ramp metering and arterial signal control. The effective control strategies for freeway operations may cause negative effects on arterial traffic. On the other hand, traffic congestion and bottleneck phenomenon of arterials due to the increasing peak-hour travel demand and ineffective signal operation may generate an accessibility problem to freeway ramps. Thus, the main function of the freeway which is the through-traffic process has not been successful. The purpose of this study is to develop an integrated control model that connects freeway ramp metering systems and signal control systems in arterial intersections. And Optimization of integrated control model which consists of ramp metering and signal control is another purpose. The design of experiment, neural network, and simulated annealing are used for optimization.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.154-161
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• 2009

연료전지 발전 시스템은 비선형성을 내포한 다수의 제어 루로들로 구성된 매우 복잡한 형태의 시스템이다. 연료전지 발전 시스템의 제어를 위하여 연료전지의 스텍 모델이 개발되고 있으며 연료전지 발전 시스템의 간략화된 프로세스 흐름도도 제시되고 있다. 본 연구에서는 이러한 모델을 사용하여 연료전지 발전 시스템을 지능적으로 제어할 수 있는 I-SRG(Intelligent Setpoint Reference Governor)를 개발한다. I-SRG는 시스템의 제약조건과 성능목표에 대한 최적의 운전 설정치를 산출하고 각 제어 루프의 앞먹임 제어입력을 생성한다. I-SRG는 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 최적화 기법에 사용하고 신경회로망으로 구현되어진다. MCFC 발전 시스템의 전력 프로파일에 대한 추종 제어의 모의실험을 수행하여 제안된 I-SRG의 유용성을 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.117-128
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• 2003

본 연구에서는 소유역에서의 오염총량을 추정하기 위하여 위성영상 카테고리분류 인공신경망 모형과 지리정보시스템 기반의 오염총량모의시스템(Total maximum daily Loads simulation System, TOLOS)을 개발하였으며, 발안유역의 HP#6 소유역을 시험유역으로 선정하여 유역 수문·수질 모니터링을 수행하였고, 시험유역의 도형 자료를 구축하여 TOLOS의 적용성을 평가하였다. TOLOS의 오염총량추정 모듈인 SWAT 모형은 논에서의 지표배수량을 고려하여 구성하였다. TOLOS을 이용하여 일별 측정 자료인 유출량, 유사량, 그리고 영양물질에 대하여 SWAT 모형의 보정과 검정을 실시하였으며, 그 결과 적용 가능성이 있는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.768-773
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• 2012

운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호 분석이 많이 적용되는데 그중에서도 뇌파(Electroencephalogram, EEG)와 안구전도(Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜를 바탕으로 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하였고 선형예측(Linear Predictive Coding, LPC) 계수와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)에서도 96.5%의 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 운전시 돌발 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 가능성을 보였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제18권9호
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• pp.29-35
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• 2019

The structure of the machinery industry due to the 4th industrial revolution is changing from precision and durability to intelligent and smart machinery through sensing and interconnection(IoT). There is a growing need for research on prognostics and health management(PHM) that can prevent abnormalities in processing machines and accurately predict and diagnose conditions. PHM is a technology that monitors the condition of a mechanical system, diagnoses signs of failure, and predicts the remaining life of the object. In this study, the vibration generated during machining is measured and a classification algorithm for normal and fault signals is developed. Arbitrary fault signal is collected by changing the conditions of un stable supply cutting oil and fixing jig. The signal processing is performed to apply the measured signal to the learning model. The sampling rate is changed for high speed operation and performed machine learning using raw signal without FFT. The fault classification algorithm for 1D convolution neural network composed of 2 convolution layers is developed.