• 한국소음진동공학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.524-534
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• 2012

In order to predict trailing edge noise from a flat plate more effectively and accurately, the prediction algorithm based on semi-analytic model for point pressure spectrum is proposed. The semi-analytic model consists of empirical models for point pressure spectra and theoretical model to determine the boundary layer characteristics needed for the empirical models. The proposed methods are applied to predict the trailing edge noise of the flat plate located in the mean flow of speed 38 m/s, for which the measured data are available. In present study, six empirical models for point pressure spectra are utilized for the predictions of trailing edge noise and their prediction results are compared to the measured data. Through the analysis of these comparisons, it is revealed that the present method based on non-frozen formula using Efimtsov model and Smol'yakov-Tkachenko model can provide more accurate and efficient predictions of trailing edge noise.

• 대한안전경영과학회지
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• 제23권4호
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• pp.93-104
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• 2021

In this paper, we propose a method for diagnosing overload and working load of collaborative robots through performance analysis of machine learning algorithms. To this end, an experiment was conducted to perform pick & place operation while changing the payload weight of a cooperative robot with a payload capacity of 10 kg. In this experiment, motor torque, position, and speed data generated from the robot controller were collected, and as a result of t-test and f-test, different characteristics were found for each weight based on a payload of 10 kg. In addition, to predict overload and working load from the collected data, machine learning algorithms such as Neural Network, Decision Tree, Random Forest, and Gradient Boosting models were used for experiments. As a result of the experiment, the neural network with more than 99.6% of explanatory power showed the best performance in prediction and classification. The practical contribution of the proposed study is that it suggests a method to collect data required for analysis from the robot without attaching additional sensors to the collaborative robot and the usefulness of a machine learning algorithm for diagnosing robot overload and working load.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.57-67
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• 1998

영상에서 관심 있는 물체의 윤곽선을 추출하기 위해서 Kass등은 Snakes라고 불리우는 능동적 윤곽선 모델(active contour model)을 제안하였다. 이 모델은 속도가 느리며 초기화에 민감하다. 이 문제를 개선하기 위해 Gunn은 두 개의 초기화를 이용하여 정확한 윤곽선을 추출하고 초기화에 덜 민감하도록 하였다. 이 방법은 기존의 다른 방법에 비해 정확한 윤곽선을 추출할 수 있었으나, 속도면에서는 상당히 효율적이지 못하고 잡음에 민감하였다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 snakes을 이루는 각 윤곽점에 $8{\times}8$크기의 윈도우를 적용하여 윈도우내의 화소에 대해서만 에너지 최소화 알고리즘을 적용하였다. 그리고 영상내에 존재하는 잡음에 덜 민감하도록 하기 위해 윈도우를 각 윤곽점에서의 기울기에 대해 수직 방향으로 이동시키는 방법을 제안한다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.8-15
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• 2011

This paper proposes a real-time navigation algorithm which integrates the artificial potential field (APF) for an unmanned vehicle in the unknown environment. This approach uses repulsive potential function around the obstacles to force the vehicle away and an attractive potential function around the goal to attract the vehicle. In this research, laser range finder is used as range sensor. An obstacle detected by the sensor creates repulsive vector. Differential global positioning system (DGPS) and digital compass are used to measure the current vehicle position and orientation. The measured vehicle position is also used to create attractive vector. This paper proposes a new concept of potential field based navigation which controls unmanned vehicle's speed and steering. The magnitude of repulsive force based on the proposed algorithm is designed not to be over the magnitude of attractive force while the magnitude is increased linearly as being closer to obstacle. Consequently, the vehicle experiences a generalized force toward the negative gradient of the total potential. This force drives the vehicle downhill towards its goal configuration until the vehicle reaches minimum potential and it stops. The effectiveness of the proposed APF for unmanned vehicle is verified through simulation and experiment.

• 전기학회논문지
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• 제66권4호
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• pp.682-691
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• 2017

In this paper, we propose the fusion design methodology of both pedestrian detection and object tracking system realized with the aid of HOG-PCA based RBFNN pattern classifier. The proposed system includes detection and tracking parts. In the detection part, HOG features are extracted from input images for pedestrian detection. Dimension reduction is also dealt with in order to improve detection performance as well as processing speed by using PCA which is known as a typical dimension reduction method. The reduced features can be used as the input of the FCM-based RBFNNs pattern classifier to carry out the pedestrian detection. FCM-based RBFNNs pattern classifier consists of condition, conclusion, and inference parts. FCM clustering algorithm is used as the activation function of hidden layer. In the conclusion part of network, polynomial functions such as constant, linear, quadratic and modified quadratic are regarded as connection weights and their coefficients of polynomial function are estimated by LSE-based learning. In the tracking part, object tracking algorithms such as mean shift(MS) and cam shift(CS) leads to trace one of the pedestrian candidates nominated in the detection part. Finally, INRIA person database is used in order to evaluate the performance of the pedestrian detection of the proposed system while MIT pedestrian video as well as indoor and outdoor videos obtained from IC&CI laboratory in Suwon University are exploited to evaluate the performance of tracking.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권3호
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• pp.344-355
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• 2002

MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 패턴인식에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있다. 패턴인식에 사용되는 학습 데이타는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부변수 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 웅용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정되고 학습이 진행됨에 따라 학습패턴 영역이 달라지는 학습과정의 각 단계에 효과적으로 대웅하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습과정을 세 단계로 정의하고, 각 단계별로 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습속도 및 학습생략(ILVRS) 방법을 제안한다. ILVRS의 기본개념은 다음과 같다. 학습단계마다 학습에 필요한 패턴의 부분이 달라지므로 이를 구별 하여 학습에 적용할 수 있도록 (1)패턴마다 발생하는 오류치를 적절한 범위 이내로 제한하여 가변 학습률로 사용하고, (2)학습이 진행됨에 따라 불필요한 부분의 패턴을 학습에서 생략한다. 제안한 ILVRS의 성능을 입증하기 위해 본 논문에서는 패턴인식 응용의 한 갈래인 화자증명을 실험하고 그 결과를 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.147-157
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• 2013

디지털 환경의 도래와 언제 어디서나 접근할 수 있는 고속 네트워크의 도입으로 디지털 콘텐츠의 자유로운 유통과 이용이 가능해졌다. 이러한 환경은 역설적으로 다양한 저작권 침해를 불러 일으키고 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 사용하는 상품 이미지의 도용이 빈번하게 발생하고 있다. 인터넷 쇼핑몰에 올라오는 상품 이미지와 관련해서는 저작물성에 대한 시비가 많이 일어나고 있다. 2001년 대법원 판결에 의하면 햄 광고를 위하여 촬영한 사진은 단순히 제품의 모습을 전달하는 사물의 복제에 불과할 뿐 창작적인 표현이 아니라고 적시하였다. 다만 촬영자의 손해액에 대해서는 인정함으로써 광고사진 촬영에 소요되는 통상적인 비용을 손해액으로 산정하게 하였다. 상품 사진 이외의 실내사진이라 하여도 '한정된 공간에서 촬영되어 누가 찍어도 동일한 사진'이 나올 수 밖에 없는 경우에는 창작성을 인정하지 않고 있다. 2003년 서울지방법원의 판례는 쇼핑몰에 사용된 사진에서 피사체의 선정, 구도의 설정, 빛의 방향과 양의 조절, 카메라 각도의 설정, 셔터의 속도, 셔터찬스의 포착 기타 촬영방법, 현상 및 인화 등의 과정에서 촬영자의 개성과 창조성이 인정되면 저작권법에 의하여 보호되는 저작물에 해당한다고 선고하여 손해를 인정하였다. 결국 쇼핑몰 이미지도 저작권법상의 보호를 받기 위해서는 단순한 제품의 상태를 전달하는 것이 아니라 촬영자의 개성과 창조성이 인정될 수 있는 노력이 필요하다는 것이며, 이에 따라 쇼핑몰 이미지를 제작하는 비용이 상승하고 저작권보호의 필요성은 더욱 높아지게 되었다. 온라인 쇼핑몰의 상품 이미지는 풍경사진이나 인물사진과 같은 일반 영상과 달리 매우 독특한 구성을 갖고 있으며, 따라서 일반 영상을 위한 이미지 워터마킹 기술로는 워터마킹 기술의 요구사항을 만족시킬 수 없다. 쇼핑몰에서 주로 사용되는 상품 이미지들은 배경이 흰색이거나 검은색, 또는 계조(gradient)색상으로 이루어져 있어서 워터마크를 삽입할 수 있는 공간으로 활용이 어렵고, 약간의 변화에도 민감하게 느껴지는 영역이다. 본 연구에서는 쇼핑몰에 사용되는 이미지의 특성을 분석하고 이에 적합한 이미지 워터마킹 기술을 제안하였다. 제안된 이미지 워터마킹 기술은 상품 이미지를 작은 블록으로 분할하고, 해당 블록에 대해서 DCT 양자화 처리를 함으로써 워터마크 정보를 삽입할 수 있도록 하였다. 균일한 DCT 계수 양자화 값의 처리는 시각적으로 영상에 블록화 현상을 불러오기 때문에 제안한 알고리즘에서는 블록의 경계 면에 붙어있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 작게 하고, 경계 면에서 멀리 떨어져있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 크게 함으로써 영상의 객관적 품질뿐 아니라 시각적으로 느끼는 주관적 품질도 향상 시켰다. 제안한 알고리즘에 의해서 워터마크가 삽입된 쇼핑몰 이미지의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 40.7~48.5[dB]로 매우 우수한 품질을 보였으며, 일반 쇼핑몰 이미지에서 많이 사용되는 JPEG 압축은 QF가 70 이상인 경우에는 BER이 0이 나왔다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.125-132
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• 2021

인공신경망의 계층의 깊이가 깊어지고 입력으로 사용되는 데이터 차원이 증가됨에 신경망의 학습 및 인식에 있어서 많은 연산을 고속으로 요구하는 고연산의 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 신경망 입력 데이터의 차원을 감소시키기 위한 데이터 차원 감소 방법을 제안한다. 제안하는 선분 특징 분석(Line-segment Feature Analysis; LFA) 알고리즘은 한 영상 내에 존재하는 객체의 선분(Line-segment) 특징을 분석하기 위하여 메디안 필터(median filter)를 사용한 기울기 기반의 윤곽선 검출 알고리즘을 적용한다. 추출된 윤곽 영상은 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128]의 계수 값으로 구성된 3×3 또는 5×5 크기의 검출 필터를 이용하여 8가지 선분의 종류에 상응하는 고유값을 계산한다. 각각의 검출필터로 계산된 고유값으로부터 동일한 반응값을 누적하여 두 개의 1차원의 256 크기의 데이터를 생성하고 두 가지 데이터 요소를 합산하여 LFA256 데이터를, 두 데이터를 합병하여 512 크기의 LAF512 데이터를 생성한다. 제안한 LFA 알고리즘의 성능평가는 필기체 숫자 인식을 위한 데이터 차원 감소를 목적으로 PCA 기법과 AlexNet 모델을 이용하여 비교 실험한 결과 LFA256과 LFA512가 각각 98.7%와 99%의 인식 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.93-101
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• 2004

머리가 포함된 얼굴 윤곽선은 5차원의 매개변수들을 가지는 타원 형태와 유사하다. 이 특성은 타원 검출 알고리듬을 얼굴검출 방법에 이용할 수 있도록 한다. 그렇지만 허프 변환으로 5 차원의 매개변수 공간을 구축하기에는 매우 어렵다. 본 논문에서는 선택적 주의집중을 가지는 허프 변환 방법으로 주어진 영상에서 대칭 윤곽선을 가지는 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 고정된 얼굴의 장단 비율, 그래디언트 정보, 주사선 기반 선택적 방향 분해를 이용하여, 5 차원의 매개변수 공간을 타원의 중심과 특정한 회전 방향을 추정하는 2 차원의 매개변수 공간과 단축의 길이를 추정하는 1 차원의 매개변수 공간으로 분해가 가능하도록 한다. 부가적으로 이 방법에 그래디언트와 지리적인 정보를 결합하는 두 점 선택 제약 조건을 적용하여 복잡한 배경을 가지는 영상에서 허프 변환의 속도를 증대시킨다. 제안하는 허프 변환으로 추출된 후보 얼굴 영역들 가운데에서 얼굴이 아닌 타원 영역들을 다층 퍼셉트론으로 기각시켜 얼굴을 최종적으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 얼굴 검출 방법을 얼굴이 포함된 다양한 영상들에 적용하여 실험한 결과로부터, 제안하는 방법은 처리 속도와 효율성에서 우수함을 확인하였다.

• Korea-Australia Rheology Journal
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• 제15권3호
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• pp.131-150
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• 2003

A new numerical algorithm of finite element methods is presented to solve high Deborah number flow problems with geometric singularities. The steady inertialess planar 4 : 1 contraction flow is chosen for its test. As a viscoelastic constitutive equation, we have applied the globally stable (dissipative and Hadamard stable) Leonov model that can also properly accommodate important nonlinear viscoelastic phenomena. The streamline upwinding method with discrete elastic-viscous stress splitting is incorporated. New interpolation functions classified as rational interpolation, an alternative formalism to enhance numerical convergence at high Deborah number, are implemented not for the whole set of finite elements but for a few elements attached to the entrance comer, where stress singularity seems to exist. The rational interpolation scheme contains one arbitrary parameter b that controls the singular behavior of the rational functions, and its value is specified to yield the best stabilization effect. The new interpolation method raises the limit of Deborah number by 2∼5 times. Therefore on average, we can obtain convergent solution up to the Deborah number of 200 for which the comer vortex size reaches 1.6 times of the half width of the upstream reservoir. Examining spatial violation of the positive definiteness of the elastic strain tensor, we conjecture that the stabilization effect results from the peculiar behavior of rational functions identified as steep gradient on one domain boundary and linear slope on the other. Whereas the rational interpolation of both elastic strain and velocity distorts solutions significantly, it is shown that the variation of solutions incurred by rational interpolation only of the elastic strain is almost negligible. It is also verified that the rational interpolation deteriorates speed of convergence with respect to mesh refinement.