• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권2호
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• pp.121-125
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• 2015

In this paper, we propose a method that extracts features from character patterns using the fractal dimension of chaos theory. The input character pattern image is converted into time-series data. Then, using the modified Henon system suggested in this paper, it determines the last features of the character pattern image after calculating the box-counting dimension, natural measure, information bit, and information (fractal) dimension. Finally, character pattern recognition is performed by statistically finding each information bit that shows the minimum difference compared with a normalized character pattern database.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제26권5호
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• pp.499-516
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• 2007

An experimental method denoted as Impulse Method is proposed as a cost-effective non-destructive technique for the on-site evaluation of concrete elastic modulus in existing structures: on the basis of Hertz's quasi-static theory of elastic impact and with the aid of a simple portable testing equipment, it makes it possible to collect series of local measurements of the elastic modulus in an easy way and in a very short time. A Hypothesis Testing procedure is developed in order to provide a statistical tool for processing the data collected by means of the Impulse Method and assessing the possible occurrence of significant variations in the elastic modulus without exceeding some prescribed error probabilities. It is based on a particular formulation of the renowned sequential probability ratio test and reveals to be optimal with respect to the error probabilities and the required number of observations, thus further improving the time-effectiveness of the Impulse Method. The results of an experimental investigation on different types of plain concrete prove the validity of the Impulse Method in estimating the unknown value of the elastic modulus and attest the effectiveness of the proposed Hypothesis Testing procedure in identifying significant variations in the elastic modulus.

• 한국농림기상학회지
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• 제4권2호
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• pp.119-126
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• 2002

국내외에 구축된 다양한 플럭스 관측소로부터 관측된 자료는 그 크기가 방대하다. 따라서 이렇게 저장된 막대한 양의 자료를 처리하여, 원하는 정보를 얻어내는 것은 기술적으로 쉬운 일이 아니다. 그리고 자료처리는 연구 목적에 따라 다양한 형태의 자료 처리를 되도록 쉽게 처리하여 비교할 수 있어야 한다. 이에 따라 자료가 저장된 파일서버로부터 자료를 직접 읽어서, 필요한 자료를 보다 효율적이며, 일괄적으로 처리하는 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 FORTRAN90과 CPP를 이용하여 만들어졌으며, 지면과 대기 사이에 교환되는 물질과 에너지를 정량화하는데 필요한 보정 과정과 품질 검증을 위한 과정을 포함하고 있다. 새로운 물리 과정과 보정 방법을 프로그램화하고, 간편하게 자료를 처리할 수 있도록 프로그램은 계속 보완 수정되어 나가야 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.52-53
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• 2018

본 논문은 에너지 빅데이터를 분석하기 위해 대용량의 시계열 데이터를 처리하는 시스템의 설계, 구축 방법을 제시한다. 이미 사용 중인 건물이나 공장의 에너지 효율화를 위해서 정부는 효율자원 시장 지원 사업을 수행하고 있다, 에너지 소비 설비에 따라 고효율 자원으로 변경 설치하는 데 필요한 자금의 일부를 지원하고 있다. 정부지원으로 고효율 설비로 변경함에 따라 실증 사이트에서는 측정 데이터를 수집하여, 효율화 정도를 파악하기 위한 에너지 데이터 분석 시스템을 구축하여 운영하였다. 해당 측정 정보는 IoT 전력량계를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 적용되어, 에너지 소비 효율 평가에 필요한 성능 지표를 연산한다. 구현된 진단 시스템은 기축 건물의 에너지 효율향상 상황을 분석하는데 기여할 수 있다. 빅데이터 기반의 에너지 분석 기능을 사용하여 에너지 고효율 장비의 운영시간, 부하율 등의 효율성과 성능통계를 연산할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.145-148
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• 2019

Principal Component Analysis (PCA) is a powerful technique in data analysis and widely used to detect anomalies in Wireless Sensor Networks. However, the performance of conventional PCA is not high on time-series data collected by sensors. In this paper, we propose a Joint Exponential Smoothing and Trend-based Principal Component Analysis (JES-TBPCA) for Anomaly Detection which is based on conventional PCA. Experimental results on a real dataset show a remarkably higher performance of JES-TBPCA comparing to conventional PCA model in detection of stuck-at and offset anomalies.

• 산업공학
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• 제14권1호
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• pp.95-105
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• 2001

Previous work measurement methods need much time and effort of time study analysts because they have to measure required time through direct observations. In this study, we propose a method which efficiently measures standard times without involvement of human analysts using digital image processing techniques. This method consists of two main steps: motion representation step and cycle segmentation step. In motion representation step, we first detect the motion of any object distinct from its background by differencing two consecutive images separated by a constant time interval. The images thus obtained then pass through an edge detector filter. Finally, the mean values of coordinates of significant pixels of the edge image are obtained. Through these processes, the motions of the observed worker are represented by two time series data of worker location in horizontal and vertical axes. In the second step, called the cycle segmentation step, we extract the frames which have maximum or minimum coordinates in one cycle and store them in a stack, and calculate each cycle time using these frames. In this step we also consider methods on how to detect work delays due to unexpected events such as operator's escapement from the work area, or interruptions. To condude, the experimental results show that the proposed method is very cost-effective and useful for measuring time standards for various work environment.

• 한국측량학회지
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• 제34권1호
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• pp.79-90
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• 2016

본 논문에서는 지진 등으로 인해 발생하는 절대 지각변위 추정에 GPS 상시관측망의 동적기선해석 기법의 적용 가능성을 실험을 통해 정확도와 정밀도 측면에서 분석하였다. 국내 관측소의 절대좌표 추정을 위해 국외 관측소가 데이터처리에 포함 할 필요가 있어 실험 네트워크는 관측점 사이 거리가 수 백 ∼ 약 1,000km에 달하는 중기선으로 구성하였다. 따라서 대상 관측점의 동적 거동특성을 매개변수 추정단계에 반영하는 일련의 절차를 적용하여 GPS 동적 중기선해석 실험을 수행하였다. 이를 통하여 GPS 동적 중기선해석을 통해 센티미터 수준의 정확도와 그 이상의 정밀도로 GPS 상시관측소의 절대좌표를 동적모드로 추정할 수 있음을 확인하였다. 또한 본 논문은 위성궤도력, 관측데이터양 그리고 동적좌표 추정의 초기좌표 구속범위와 같은 기선해석 조건들이 동적좌표 추정 정확도와 정밀도에 미치는 영향을 분석하고 그 결과를 요약하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.171-191
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• 2020

본 연구는 현대 사회에서 가장 가치 있는 문화자산이자 한류의 흐름에서 특히 중요한 위치를 차지하는 디지털 음악에 초점을 두었다. 디지털 음악에 대하여 공신력 있는 음원 차트인 '가온 차트'에 진입한 음원들의 73주간 순위 변화를 수집하였으며 유사한 특징을 가지는 패턴들로 분류하였다. 이후 각 순위 변화 패턴으로부터 주목할 만한 특징에 대한 설명적 분석을 수행하였다. 구체적으로 음원에 대한 신뢰도 이슈가 발생하기 이전 기간의 국내 발매된 디지털 음원들로 한정하여 시점을 일치시킨 후 시계열 군집분석을 통해 패턴을 도출하고자 하였다. 데이터 수집과 전처리를 통하여 742건의 중복되지 않는 음원들을 확보하였고, 시계열 순위 변화에 대한 시계열 군집분석 결과 16개의 패턴들이 도출되었다. 이후 도출된 패턴들을 기반으로 '스테디셀러'와 '원 히트 원더'의 두 가지 유형의 대표적인 패턴을 확인하였다. 나아가 두 패턴에 대하여 차트 내에서 음원의 생존 기간과 음원 순위에 관점에서 다섯 가지의 세분화된 패턴으로 분류하였다. 각 패턴들이 가지는 중요한 특징들은 다음과 같다. 원 히트 원더형 패턴에서 아티스트의 슈퍼스타 효과와 편승효과가 강하게 나타났으며, 소비자들의 디지털 음원 선택에 강한 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 나아가 스테디셀러형 패턴을 통해서 매우 오랜시간 소비자들의 선택을 받는 음원들을 확인하였고, 소비자의 니즈를 관통하며 가장 많은 선택을 받는 음원들이 오히려 원 히트 원더형 패턴이 아니라 스테디셀러: 중기 패턴에 포진하고 있음을 확인하였다. 특히 주목할 만한 점은 스테디셀러형 패턴을 통해 기존의 패턴과는 상반되는 '차트 역주행' 현상을 확인했다는 것이다. 본 연구는 디지털 음원을 중심으로 상대적으로 소외되었던 분야인 시간의 흐름에 따른 음원의 순위 변화에 초점을 두었고, 음원의 흥행과 순위를 예측하는 것이 아니라 순위 변화의 패턴을 세분화함으로써 음원 연구에 대한 새로운 접근을 시도하였다는 점에서 의의가 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권2E호
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• pp.26-31
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• 1994

화자인식을 위한 음성특징을 카오스의 어트랙터와 신경망를 이용해서 추출하는 방법을 제시한다. 기존의 음성신호 표현방법과 특징 추출법은 음성인식 시스템에서 별 무리가 없이 사용되었으나 2차원 표현에서 오는 한계는 아직까지 극복해야할 과제로 남아있다. 본 연구에서는 최근 각광받고있는 새로운 시그날표현기법인 카오스이론이 스트레인저 어트랙터를 이용하여 음성특징을 추출하는 화자인식시스템에 적용하고자 한다. 입력된 음성신호는 3차원 공간안에서 어트랙터라 불리우는 기하학적인 형태로 표현되는데 이 3차원 어트랙터를 이용하면 기존의 2차원적인 표현으로부터 얻는 특징보다 더 많은 정보를 추출할 수 있을 것이다. 특징추출 기법은 3가지를 제안하였고 각 기법으로 추출된 특징벡터는 신경회로망을 통해 학습되어 인식률을 실험하였다. 제시한 기법들에 따라 다르나 인식률은 약 82%부터 96%까지 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제18권2호
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• pp.117-125
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• 2002

연속적으로 상대적으로 짧은 간격으로 관측된 시계열 원격탐사 자료는 관측환경의 악화와 감지 시스템의 기계적 고장과 같은 관측 장애요인에 의해 많은 미관측 및 악성 자료를 가지게 된다. 본 연구는 adaptive 재구축 시스템을 이용하여 동적합성에 의해 미관측 및 악성 자료를 복구하는 문제를 다루고 있다. 제안된 재구축 방법은 관측 대상의 물리적 특성에서의 시간적 변화와 공간적 연속 특성에 근거한 영상처리 기법이며, adaptive 시스템은 관측 값과 지엽적 시간적 경향에 의해 추정된 예측 티의 가중치 합에 의해 합성영상을 생성하는 동적합성을 수행한다. 제안된 동적합성기술의 adaptive 재구축 시스템은 한반도를 관측한 1999년도와 2000년도 2년간의 NOAA AVHRR의 NDVI자료의 재구축에 적용되었다. 실험결과는 재구축된 시리즈는 미관측 및 악성 자료를 포함하고 있는 실제의 관측 영상 시리즈를 위하여 추정된 완전한 자료 값을 갖는 영상 시리즈로 사용될 수 있음을 보여주고 있다. 추가적으로 제안 시스템은 해당 시간에서의 시간적 변화량을 나타내는 gradient 영상을 생성하고, 이러한 영상들의 연속 시리즈에서 관측 대상의 시계열 변화 특성이 관측 자료 값의 영상 시리즈보다 더욱 분명히 나타나고 있다.