• KIEAE Journal
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• 제15권2호
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• pp.27-35
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• 2015

Purpose: Healthcare is on the whole a personal and critical service that consumer's use, whereas hospitalization is as a rule painful, because nature nurtures and Sun Light Luminosity for healthcare settings is considered healing. The performance and design of climate responsive buildings such as AKU requires a detailed study of attributes of climate both at micro as well as macro level. The therapeutic value of contact with nature through window view, greenery and landscape is calculated there. Method: A two prong strategy is been devised for this article, at micro level three typical morphologies are analysed by creating same environment of neighboring building on sun shading chart, radiation and temperature range. Since the analysis of local climate helps to determine the design strategies for hospital Healing Environment which is suitable for Karachi climate; in order to track the macro climatic behaviour, a considerable analysis of psychometrics chart for AKU Karachi are designed on Climate Consultant (CC) and analysed by Machine Learning. Climate Consultant proposes different design strategies suitable for Karachi. And on the other hand time wise illumination sources for clinical area which are then measured on psychrometric chart- according to singular space: multi patient admission, secondly: acute ambulatory ward, and tertiary: multi windowed space according to the mushrabiyah and sky light pattern. Result: Our findings support the hypothesis that windowed wall is 75-80% more healing wall; an accelerated evidence was found for healing at macro level if the form of the hospital is designed according to the climatologically preferences, whereas at micro level: the light resource becomes the staff attentiveness determinant. In Conclusion evidence was provided that the actual form of luminosity results consequently in satisfaction while light entering from several set of windows and other sources might be valued if design according to the healing environment. The data added on the sun shading chart to calculate rays entraining into space in patient room equal to 124416.21 Watts/ meter $m^2$ is calculated as precise healing rate-and is confirmed by questionnaire from patients belonging from each clinical stage having different illnesses.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.383-388
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• 2005

Depth recovery in robot vision is an essential problem to infer the three dimensional geometry of scenes from a sequence of the two dimensional images. In the past, many studies have been proposed for the depth estimation such as stereopsis, motion parallax and blurring phenomena. Among cues for depth estimation, depth from lens translation is based on shape from motion by using feature points. This approach is derived from the correspondence of feature points detected in images and performs the depth estimation that uses information on the motion of feature points. The approaches using motion vectors suffer from the occlusion or missing part problem, and the image blur is ignored in the feature point detection. This paper presents a novel approach to the defocus technique based depth from lens translation using sequential SVD factorization. Solving such the problems requires modeling of mutual relationship between the light and optics until reaching the image plane. For this mutuality, we first discuss the optical properties of a camera system, because the image blur varies according to camera parameter settings. The camera system accounts for the camera model integrating a thin lens based camera model to explain the light and optical properties and a perspective projection camera model to explain the depth from lens translation. Then, depth from lens translation is proposed to use the feature points detected in edges of the image blur. The feature points contain the depth information derived from an amount of blur of width. The shape and motion can be estimated from the motion of feature points. This method uses the sequential SVD factorization to represent the orthogonal matrices that are singular value decomposition. Some experiments have been performed with a sequence of real and synthetic images comparing the presented method with the depth from lens translation. Experimental results have demonstrated the validity and shown the applicability of the proposed method to the depth estimation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1545-1550
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• 2006

최소분산프로세서는 정합장처리(Matched Field Processing : MFP)로서 해양 환경을 완전히 알고 있을 때 우수한 부엽(sidelobe) 억제 능력을 가지고 있다. 그러나 다중 표적 이 존재 시 최소분산프로세서는 선형 프로세서가 아니므로 각각의 표적에 의한 주엽(mainlobe) 뿐만 아니라 표적 상호간에 의한 부엽이 발생되므로 표적의 정확한 위치를 추정하지 못 할 수 있다. 따라서 본 논문은 해양에 분포한 다중 표적들의 위치를 추정하기 위하여 다중 표적에 의해 수신된 데이터벡터의 cross spectral density matrix(CSDM)에서 CLEAN 알고리즘을 기반으로 표적 각각의 데이터벡터를 분리 추출하여 CSDM을 산출하고 이를 비선형 프로세서인 최소분산프로세서에 적용함으로써 표적 상호간의 부엽들을 제거하여 표적의 수와 위 치를 정확히 추정 할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.2121-2128
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• 2012

본 논문은 Wavelet 변환을 이용한 실시간 얼굴 영역 검출을 제안하였으며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 제안하였다. 검출된 얼굴 영상은 주성분 분석을 통해 저차원 얼굴 심볼로 구성하여 얼굴을 인식한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적인 특징 기반 방법이나 외관기반 방법의 비해 많은 계산 량이 요구 되지 않고 최소한의 정보를 사용하고도 높은 인식률을 유지 할 수 있기에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다. 또한 얼굴 인식 시 발생하는 잘못된 인식이나 인식 오차를 줄이기 위해 고유 공간상에 투영된 모델 특징 값을 군집화 알고리즘을 통해 특정한 기호로 구성하여 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 사용하였다. 이렇게 함으로써 임의의 입력 얼굴은 확률 값이 가장 높은 해당 얼굴 모델로 인식하게 된다. 실험 결과 기존의 방식인 Euclidean과 Mahananobis방법 보다 제안한 방법이 잘못된 매칭이나 매칭 실패에서 우수한 인식 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권3호
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• pp.9-16
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• 2004

본 논문에서는 시변 시간지연을 가지는 특이시스템에 대한 관측기 기반 Η∞ 출력궤환 제어기 설계방법을 단 하나의 선형행렬부등식 조건을 이용하여 제시한다. 제어기가 존재할 충분조건과 제어기 설계방법을 모든 변수의 견지에서 완벽한 하나의 선형행렬부등식으로 표현하여 볼록최적화가 가능하도록 한다. 제어기의 설계과정은 제안한 하나의 충분조건으로부터 직접 구해진다. 구한 충분조건은 하나의 선형행렬부등식으로 표현되어지므로, 슈어 여수정리와 변수치환 및 특이치 분해의 기법에 의하여 궤환이득과 추정이득을 포함하는 모든 해로부터 관측기 기반 Η∞ 출력궤환 제어기를 동시에 구할 수 있다. 또한 제안한 알고리듬을 이용하여 파라미터 불확실성과 시간지연을 가지는 특이시스템에 대한 관측기 기반 견실 Η∞ 출력제환 제어기 설계도 가능함을 보인다. 마지막으로, 제안한 알고리듬의 타당성을 수치예제를 통하여 확인한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권5호
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• pp.391-399
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• 2017

절삭속도 및 이송속도가 평엔드밀로 하향절삭 가공된 측벽 형상에 미치는 영향을 실험을 통하여 알아보고자 한다. 실험은 절삭속도 및 공구 직경, 절삭날 당 이송거리를 변수로 하여 수행하며, 실험 결과로서 배분력과 축방향 형상을 측정한다. 연구 결과, 이송속도를 절삭속도로 나눈 값에 비례하는 날 당 이송거리가 작을수록 축방향 형상정밀도가 높아지는 것이 확인되었다. 아울러, 축방향 형상은 서로 다른 기울기를 갖는 두 직선이 특이점에서 만나는 형태로 단순화 할 수 있다. 그러므로 운전 중 작업자에 의한 형상정밀도의 추정 및 날 당 이송거리 조정에 의한 개선이 용이할 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권11호
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• pp.159-166
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• 2012

위치를 추적하기 위해 사용되는 대표적인 방법은 위성항법시스템(GPS)과 관성 항법장치(INS)이다. 위성항법장치는 어떤 한 지점에 대해 오차가 발생할 수 있으나 누적 오차가 없다는 장점이 있다. 위치 정보를 얻기 위해서 3개 이상의 위성으로부터 GPS정보를 수신하여야 하나 수신 강도가 약하거나 터널과 같은 수신 불능지역인 지역에서는 위성항법시스템의 정보를 획득할 수 없다는 단점이 있다. 관성항법장치의 경우 자이로스코프 및 가속도계의 정보를 이용하여 항체의 위치 및 자세 정보를 수Hz부터 수백 Hz의 높은 데이터 송수신율로 속도 및 방향을 측정한다. 관성항법장치는 짧은 시간 동안 매우 정밀한 항법 성능을 나타내지만 가속도 및 각속도에서 속도성분으로 적분하는 과정에서 오차가 누적되어 시간이 경과함에 따라 항법 오차가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 두 시스템의 단점을 상호 보완하여 위성항법장치와 관성항법장치의 위치 정보에 센서융합 알고리즘 적용 및 실험을 통하여 성능분석을 하였다. 위성항법시스템의 수신 불능지역에서는 측정된 데이터를 SVD를 이용하여 모델링한 후 위치 보정 알고리즘을 적용하여 위치 정보를 획득하는 실험 결과를 통해 확인한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권1호
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• pp.59-66
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• 2007

본 논문은 변수 불확실성과 제어기의 곱셈형 섭동을 가지는 특이시스템에 대한 비약성 강인 보장비용 제어기 설계 알고리듬을 제안한다. 제어기가 존재할 조건, 비약성 보장비용 제어기 설계 방법, 제어기에서의 비약성 척도와 보장비용 성능지수를 최소화하는 보장비용의 상한치(upper bound)를 선형행렬부등식 접근방벙으로 제안한다. 또한, 특이치분해와 변수치환 및 슈어 여수정리를 이용하여 구한 충분조건은 구하고자 하는 변수의 견지에서 볼록최적화(convex optimization)가 가능한 선형행렬부등식으로 변형된다. 따라서, 제안한 비약성 강인 보장비용 제어기는 변수 불확실성과 제어기의 곱셈형 섭동을 가지는 폐루프 특시이스템의 점근적 안정성과 보장비용 성능지수를 최소화하고 제어기의 섭동에 대해서도 안정성을 보장한다. 마지막으로, 수치예제를 통하여 제안한 알고리듬의 타당성을 검증한다.

• 한국음향학회지
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• 제37권5호
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• pp.300-308
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• 2018

자동차 실내음에 대한 다양한 외부 공력 소음원들의 기여도 분석은 저소음 자동차를 개발하기 위해 단순히 외부 공력 소음원들을 파악하는 것보다 개발 효율성 측면에서 더 중요하다. 파악된 외부 공력 소음원들의 실내음 기여도를 분석하기 위하여 촐레스키 분리(Cholesky Decomposition, CD) 방법이라는 새로운 기법을 활용하여 전체 실내 소음 스펙트럼을 다수의 스펙트럼으로 분리하였다. 이를 통해 분리된 각각의 스펙트럼은 실내 소음에 대한 특정한 개별 소음원들의 기여도로 분석될 수 있다. 이 방법을 검증하기 위해 세가지 실험들이 수행되었다. 더 나아가 CD에 기초한 실내음 기여도 분석 방법은 실차 무향 풍동에서 마이크로폰 어레이를 통한 외부 소음원 가시화 결과와 결합하여 바람소리 개발 효율성을 향상시키는 데 활용이 가능한 지를 2개의 스피커 소음원 실험을 통해 검증하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권2호
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• pp.1-28
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• 2018

Purpose More than 7.6 million mobile apps could be approved on both Apple iTunes Store and Google Play. For managing those existed Apps, Apple Inc. established twenty-four primary categories, as well as Google Play had thirty-three primary categories. However, all of their categorizations have appeared more and more problems in managing and classifying numerous apps, such as app miscategorized, cross-attribution problems, lack of categorization keywords index, etc. The purpose of this study focused on introducing individual information cognitive processing as the classification criteria to update the current categorization on Apple iTunes Store. Meanwhile, we tried to observe the effectiveness of the new criteria from a classification process on Apple iTunes Store. Design/Methodology/Approach A research approach with four research stages were performed and a series of mixed methods was developed to identify the feasibility of adopting individual information cognitive processing as categorization criteria. By using machine-learning techniques with Term Frequency-Inverse Document Frequency and Singular Value Decomposition, keyword lists were extracted. By using the prior research results related to car app's categorization, we developed individual information cognitive processing. Further keywords extracting process from the extracted keyword lists was performed. Findings By TF-IDF and SVD, keyword lists from more than five thousand apps were extracted. Furthermore, we developed individual information cognitive processing that included a categorization teaching process and learning process. Three top three keywords for each category were extracted. By comparing the extracted results with prior studies, the inter-rater reliability for two different methods shows significant reliable, which proved the individual information cognitive processing to be reliable as criteria of categorization on Apple iTunes Store. The updating suggestions for Apple iTunes Store were discussed in this paper and the results of this paper may be useful for app store hosts to improve the current categorizations on app stores as well as increasing the efficiency of app discovering and locating process for both app developers and users.