• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.441-448
• /
• 2023

제조 공정 데이터에 있어 주조 공정은 가장 중요한 공정이면서 높은 불량률의 원인을 발생시키는 공정이다. 주조 공정의 품질관리는 생산성과 품질평가의 핵심 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 공정 데이터를 통한 요인 분석, 상관 분석, 회귀 분석 결과를 기반으로 최적화 된 머신러닝 모델 알고리즘을 개발한다. 이를 적용한 주조공정을 통해서 불량률을 줄이고 스마트 팩토리의 데이터 적합성을 검증하고자 한다.

• Imaging Science in Dentistry
• /
• 제30권3호
• /
• pp.155-158
• /
• 2000

1. 일반방사선사진과 칼라화한 방사선사진의 비교에서 각각 필름에서 진단을 시행할 때 ROC해석법에서는 true positive fraction (TPF), false positive fraction (FPF)를 매개변수로 하고 있으므로 우선 두가지 필름형태에 대해 각각 따로 다음과 같이 평가한다. 2. 판정기준 병변없다 A, 거의 없다 B, 모르겠다 C, 거의 있다 D, 있다 E 먼저 일반방사선사진에서 실제로 병소가 총있는 것이 50, 총없는 것이 50인데 위 판정기준 각각에 대해(equation omitted) 3. 곡선만들기 a.횡축은 FPF 종축은 TPF로 한 그래프를 plot를 한다. sensitivity 17/50 specificity 26/50 accuracy 43/100 b. 곡선만들기 프로그램을 이용하여 곡선을 만들시에는 TPF를 a에 입력하고 PFP를 b에 입력한다. 이 plot을 그릴 수 있는 프로그램은 http://www.members.tripod.co.kr/jdakim 또는 http://www.chosun.ac.kr/∼jdakim의 홈페이지내 공개자료실에서 다운 받으실 수 있습니다. (equation omitted) 이 프로그램에서 입력할 a, b의 값은 (equation omitted) 위와같이 입력하여 얻어진 일반방사선사진에서의 판독 결과 얻어진 곡선이 그래프에서 곡선이 된다. 이와 같은 커브를 컬러화한 사진 판독에서 똑같이 시행하여 ROC곡선(윗곡선)을 만든 다음 두 곡선을 비교하여 아래면적이 더 큰 쪽이 병소 판독에 우수하다고 결론짓는다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제45권4호
• /
• pp.38-42
• /
• 2008

본 논문에서는 다중 안테나 시스템에서 다수의 에너지 검출기를 이용하여 신뢰성 향상을 도모한 새로운 스펙트럼 검출 방법을 제안하였다. 스즈키 채널 상황 하에서 시뮬레이션을 통하여 기존의 에너지 검출기와 스펙트럼 검출 성능 비교하였다. 시뮬레이션 결과 10%로 고정된 오보확률에서 제안하는 구조의 성능을 SNR (Signal to Noise Ratio)에 따른 미 검출 확률로 구하고 또한 ROC(Receive Operation Characteristics) 커브로 나타내어 그 우수함을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.101-106
• /
• 2020

현재 의료 현장에서 초음파 진단은 과거 청진기와 같다고 할 수 있다. 그러나 초음파의 특성상 검사자의 숙련도에 따라 결과 예측이 불확실하다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기술을 기반으로 초음파 검사 중 간병변 탐지의 정확도를 높이고자 한다. 제안 논문에서는 CNN 모델과 앙상블 모델을 이용해 병변 분류의 정확도 비교 실험하였다. 실험결과 CNN 모델에서 분류 정확도는 평균 82.33%에서 앙상블모델의 경우 평균 89.9%로 약 7% 높은 것을 확인하였다. 또한 앙상블 모델이 평균 ROC커브에서도 0.97로 CNN모델보다 약 0.4정도 높은 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
• /
• pp.622-624
• /
• 2002

생체인식 기술은 급속도로 발전하고 있지만 개개의 생체 정보를 이용한 단일 생체인식 기술은 생체 방식에 따라 각각의 문제점이 노출되고 있는 상황이다. 이에 두 가지 이상의 생체 정보를 결합하여 단일 생체인식 기술의 문제점을 극복하고 보다 좋은 인식률을 확보하기 위해 다중 생체인식 시스템(Multi-Modal Bio-metries System)이라는 복합 시스템이 제안 되었다. 이 논문에서는 생체인식 산업의 특성 및 개인 인증 방법으로 사용중인 단일 생체인식 시스템의 문제점을 알아보고 그 해결방안으로 다중 생체인식 시스템의 확률단계(Probability Level)에서 더 좋은 성능을 보여주기 위해 각각의 시스템에 가중치(Weight)를 부여 할 경우, EER(Equal Error Rate)이 단일 생체인식 시스템에 보다 가중치를 부여 했을 때 낮아짐과 동시에 ROC 커브도 (Receiver Operating Characteristic Curve) 좋아짐을 보였다.

• 정보보호학회지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.29-36
• /
• 2019

폭발적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스로 인해 개인간의 연결이 강화된 환경에서는 URL로써 전파되는 피싱 공격의 위험성이 크게 강조된다. 최근 텍스트 분류 및 모델링 분야에서 그 성능을 입증받은 딥러닝 알고리즘은 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 각각 모델링하기에 적절하지만, 기존에 사용하는 규칙 기반 앙상블 방법으로는 문자와 단어로부터 추출되는 특징간의 비선형적인 관계를 효과적으로 융합하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 체계적으로 융합하기 위한 컨볼루션 신경망 기반의 퓨전 신경망을 제안하고 기계학습 방법 중 최고의 분류정확도 (0.9804)를 달성하였다. 학습 및 테스트 데이터셋으로 45,000건의 정상 URL과 15,000건의 피싱 URL을 수집하였고, 정량적 검증으로 10겹 교차검증과 ROC커브, 정성적 검증으로 오분류 케이스와 딥러닝 내부 파라미터를 시각화하여 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제46권3호
• /
• pp.44-51
• /
• 2009

본 논문에서는 상관에 기반 한 비선형 합성필터를 이용한 왜곡과 잡음에 강인한 얼굴인식 방법을 연구한다. 상관도 기반 방법은 얼굴 영역의 검출과 인증을 동시에 수행하여 보다 신속한 처리를 할 수 있다는 장점이 있다. 최적화된 비선형 합성필터는 학습영상의 출력 값을 일정하게 유지하면서 입력 영상과 잡음의 필터 출력에너지를 최소화함으로써 얻어진다. 입력 영상의 출력에너지를 최소화하여 허위표적과의 식별력을 부여하고 잡음의 출력에너지를 최소화하여 가산성 잡음에 대한 강인성을 증대한다. 본 논문에서는 비선형 합성필터를 두 개의 학습 영상으로 구성하여 표적의 왜곡과 저해상도 그리고 잡음 환경 하에서 얼굴 인증을 실험하였다. 실험결과는 비선형 합성필터가 SDF(synthetic discriminant function) 필터와 비교하여 ROC(receiver operating characteristics) 커브에서 우수한 성능을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.81-88
• /
• 2018

부사용자가 주사용자의 주파수 사용 상태를 판별하기 위해 인지 무선 시스템의 핵심 기술인 스펙트럼 센싱을 사용한다. 스펙트럼 센싱 기법 중 에너지 검출법은 할당 된 채널 신호의 강도에 따라서 주사용자의 주파수 사용 유무를 판별한다. 이 기법은 단순히 신호의 크기를 이용해 스펙트럼 센싱하기 때문에 SNR 대역이 낮아질수록 주사용자의 신호를 검출하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 낮은 SNR 대역에서의 성능 열화를 극복하기 위해 웨이블릿 패킷 분해를 사용한 서포트 벡터 머신을 스펙트럼 센싱과 융합하는 방식을 제안하였다. 이 방식은 센싱 신호를 웨이블릿 패킷 분해를 기반으로 특징 추출하여 Support Vector Machine의 훈련과 실험용 데이터로 사용한다. 제안한 방식의 실험 결과를 SNR대역에 대해 정확도와 ROC 커브 그래프의 AUC를 이용하여 에너지 검출법과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 낮은 SNR대역에서 에너지 검출법 보다 더 향상된 판별 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제48권5호
• /
• pp.55-63
• /
• 2011

본 논문은 방위각 및 고저방향으로 카메라 움직임이 있는 감시장치의 비디오 프레임 연속영상을 1)각각 $N{\times}M$ 개의 서브블록으로 나눈 후 각각의 서브블록에 대해 FFT 위상상관 기법을 적용하여 이동표적 위치를 구하고, 2)연속영상을 정합 후 차영상을 구하여 적응 문턱 값을 적용해서 표적후보군을 구하였으며, 3)두 기법을 적용하여 클러터를 제거하는 새로운 표적탐지기법을 제안하였다. 블록 내 다양한 크기의 영상 움직임이 있을 경우 FFT 위상상관 기법은 적용하여 움직임을 구하면 큰 영상의 움직임이 가장 큰 위상상관 값으로 나타나는 특성을 이용하여 배경환경에 강인한 이동표적 위치(블록)탐지를 하였다. 또한, 차영상을 영상분리하기 위한 적응 문턱 값은 카메라 움직임 등 배경환경 변화를 고려한 학습가중치를 이용하여 구하였다. 제안된 알고리즘 성능입증은 다양한 배경환경에서 카메라 이동/정지조건에서 다양한 이동표적에 대해 탐지 가능함을 시뮬레이션을 통해 확인하였으며 탐지성능은 ROC 커브를 통해 확인하였다.

• 융합정보논문지
• /
• 제7권6호
• /
• pp.143-151
• /
• 2017

일반화된 허프변환은 임의의 형태의 2차원 모델을 입력영상에서 탐지 및 추출하는데 사용되어지는 효과적인 방법이다. 그러나 일반화된 허프변환의 단점으로 실행시간이 오래 걸린다는 것과 과도한 메모리 사용을 들 수 있다. 그래서 현재까지의 대부분의 연구는 일반화된 허프변환의 실행시간과 메모리 사용량을 줄이는데 집중되어왔다. 그러나 실행시간과 메모리 사용을 줄여서 개선된 알고리즘이 입력 영상에 존재하는 노이즈를 고려할 경우 어떤 성능을 제공하는가는 여전히 불분명하다. 그러므로 본 논문은 일반화된 허프변환의 성능 평가를 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 일반화된 허프변환을 신호탐지 이론의 탐지기로 간주하며 ROC 커브를 사용해서 일반화된 허프변환의 성능을 정의한다. 마지막으로 입력 영상에서의 노이즈를 고려한 정량적인 성능 평가가 가능함을 보인다.