• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.108-111
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• 2022

제품의 결함 탐지를 위한 머신 비전 시스템에 딥러닝을 적용하기 위해서는 다양한 결함 사례에 대한 방대한 학습 데이터가 필요하다. 하지만 실제 제조 산업에서는 결함의 종류에 따른 데이터 불균형이 생기기 때문에 결함 사례를 일반화할 수 있을 만큼의 제품 이미지를 수집하기 위해서는 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 적은 데이터로도 학습이 가능한 샴 신경망을 제품 결함 탐지에 적용하고, 제품 결함 이미지 데이터의 속성을 고려하여 이미지 쌍 구성법과 대조 손실 함수를 수정하였다. AUC-ROC로 샴 신경망의 임베딩 성능을 간접적으로 확인한 결과, 같은 제품끼리만 쌍을 구성하고 결함이 있는 제품 간에는 쌍을 구성하였을 때, 그리고 지수 대조 손실로 학습하였을 때 좋은 임베딩 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.391-393
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• 2021

본 논문에서는 일상생활에서의 고령자에게 나타날 수 있는 낙상상황을 감지할 수 있는 텐서플로우를 이용한 장단기 메모리 기반 낙상감지 시스템에 대하여 소개한다. 낙상감지를 위해서 3축 가속도 센서 데이터를 이용하고, 이를 처리하여 다양한 파라미터화하며 일상생활 패턴 4가지, 낙상상황 패턴 3가지로 분류한다. 파라미터화한 데이터는 정규화 과정을 따르며, 학습이 진행된다. 학습은 Loss값이 0.5 이하가 될 때까지 진행된다. 각각의 파라미터인 θ, SVM (Sum Vector Magnitude), GSVM (gravity-weight SVM)에 대하여 결과를 산출한다. 가장 좋은 결과는 GSVM으로 Sensitivity 98.75%, Specificity 99.68%, Accuracy 99.28%로 가장 좋은 결과를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권2A호
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• pp.100-107
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• 2011

Algorithms based on the QR decomposition of the equivalent space-time channel matrix have been proved useful in the detection of V-BLAST systems. Especially, the parallel detection (PD) algorithm offers ML approaching performance up to 4 transmit antennas with reasonable complexity. We show that when directly applied to STBCs, the PD algorithm may suffer a rather significant SNR degradation over ML detection, especially at high SNRs. However, simply extending the PD algorithm to allow p ${\geq}$ 2 candidate layers, i.e. p-PD, regains almost all the loss but only at a significant increase in complexity. Here, we propose a simplification to the p-PD algorithm specific to STBCs without a corresponding sacrifice in performance. The proposed algorithm results in significant complexity reductions for moderate to high order modulations.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.15-22
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• 2020

본 연구에서는 가중치 오차 함수를 적용하여, 미세한 콘크리트 균열을 감지하는 U-Net 모델을 만들 수 있도록 개선 방안을 제안한다. 콘크리트 균열은 안전을 위협하는 요소이기 때문에 그 상태를 주기적으로 파악하고 신속하게 초기 대응을 하는 것이 중요하다. 하지만 현재는 점검자가 직접 육안으로 검사하고 평가하는 외관 검사법이 주로 사용되고 있다. 이는 정확성뿐만 아니라 비용과 시간, 안전성 측면에서도 한계점을 가진다. 이에 콘크리트 구조물에 생성되는 미세한 균열을 신속하고 정밀하게 탐지할 수 있도록 딥러닝을 활용한 기술들이 연구되고 있다. 본 연구에서 U-Net을 활용한 균열 탐지를 시도한 결과, 미세한 균열을 탐지하지 못하는 것을 확인하였다. 이에 제시한 가중치 오차 함수를 적용하여 학습한 모델에 대해 성능을 검증한 결과, 정확도(Accuracy) 99% 이상, 조화평균(F1_Score) 89%에서 92%의 신뢰성 높은 수치를 도출해내었고, 미세한 균열을 정확하고 선명하게 탐지한 결과를 통해 학습 개선 방안의 성능을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권4호
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• pp.437-446
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• 2002

기존의 인터넷 라우터는 Drop tail 방식으로 패킷을 관리한다. 따라서 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인한 혼잡 상황으로 발생하는 패킷 손실을 해결 할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection) 알고리즘과 같은 능동적인 큐 관리 알고리즘을 제시하였다. 하지만 RED 알고리즘은 네트워크 환경에 따른 매개 변수의 설정의 어려움을 가지고 있어 잘못된 매개변수 설정으로 인하여 네트워크 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 RED 알고리즘을 분석하여 문제점을 파악하고 이 문제점을 개선한 새로운 ARED (Active Random Early Detection) 알고리즘을 제안했다. ARED 알고리즘은 네트워크 특성에 맞추어 동적으로 매개변수를 조절하므로서 기존의 RED 알고리즘을 개선한 알고리즘이다. ns(network simulation)를 이용한 실험을 통하여 ARED 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제32권1호
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• pp.7-14
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• 2011

This study suggested an optimized algorithm for detecting the loss of balance(LOB) in the seated position. And the sensitivity analysis was performed in order to identify the role of each design variable in the algorithm. The LOB algorithm consisted of data processing of measured signals, an internal model of the central nervous system and a control error anomaly(CEA) detector. This study optimized design variables of a CEA detector to obtain improved values of the success rate(SR) of detecting the LOB and the margin time(MT) provided for preventing the falling. Nine healthy adult volunteers were involved in the experiments. All the subjects were asked to balance their body in a predescribed seated posture with the rear legs of a four-legged wooden chair. The ground reaction force from the right leg was measured from the force plate while the accelerations of the chair and the head were measured from a couple of piezoelectric accelerometers. The measured data were processed to predict the LOB using a detection algorithm. Variables S2, h2 and hd are related to the detector: S2 represents a data selecting window, h2 a time shift and hd an operating period of the LOB detection algorithm. S2 was varied from 0.1 to 10 sec with an increment of 0.1 sec, and both h2 and hd were varied from 0.01 to 1.0 sec with an increment of 0.01 sec. It was found that the SR and MT were increased by up to 9.7% and 0.497 sec comparing with the previously published case when the values of S2, h2 and hd were set to 4.5, 0.3 and 0.2 sec, respectively. Also the results of sensitivity analysis showed that S2 and h2 had considerable influence on the SR while these variables were not so sensitive to the MT.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권4호
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• pp.517-526
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• 2001

현재의 인터넷 라우터는 Drop tail 방법으로 패킷을 처리한다. 따라서 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인한 혼잡상황 때문에 많은 패킷이 손실 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection)와 같은 능동적인 큐 관리 알고리즘을 제시하였다. 이러한 알고리즘은 라우터나 게이트웨이에서 발생할 수 있는 네트워크 혼잡상황을 개선하여 전체적인 패킷 손실을 줄여 줄 수 있다. 그러나 RED 알고리즘의 경우 큐 크기의 변화 정보로 혼잡상황을 판단하고 제어하기 때문에 동적으로 변화하는 현재의 인터넷 트래픽 대한 혼잡상황 제어에 있어서 개선의 필요성이 있다. 본 논문에서는 이러한 RED 알고리즘의 문제를 보완하기 위해서 기존의 RED 알고리즘을 개선한 MRED(Modified Random Early Detection) 알고리즘을 제안했다. 제안한 알고리즘은 간단하게 폐기(drop) 확률을 구하는 RED에 비하여 휴리스틱 (heuristic)한 방법을 적용하여 보다 동적으로 폐기 확률 값을 계산한다. MRED 알고리즘의 성능을 검증하기 위해서 실힘을 통하여 기존의 큐 관리 방법과 성능을 비교하였고 리눅스 커널에 MRED를 구현하여 성능을 분석하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.105-113
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• 2010

240 GHz 대역의 캐리어 주파수를 이용하여 1.485 Gbps 비디오 전송 시스템을 설계 및 시뮬레이션 하였다. 송수신기는 Schottky Barrier 다이오드 기반의 Sub-harmonic 믹서를 이용하였으며 특히, 수신기는 Heterodyne 및 Direct Detection 두 가지 방식을 적용하여 각각의 성능을 시뮬레이션 하였다. 변조방식은 ASK이며, 수신기에서는 Envelop 검출 방식을 사용하였다. 송신기 시뮬레이션 결과 Sub-harmonic 믹서의 LO 전력 7 dBm(5 mW)에서 IF 입력 전력 -3 dBm(0.5 mW)일 때 RF 출력 전력은 -11.4 dBm($73{\mu}W$)이었으며, SSB(Single Side Band) Conversion Loss는 8.4 dB이다. VDI사의 상용모델 WR3.4SHM(220~325 GHz)의 240 GHz에서의 Conversion loss 8.0 dB(SSB)와 근접한 결과를 얻었다. 1.485 Gbps NRZ 신호전송 시뮬레이션 결과 전송신호와 동일한 수신 파형을 얻었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1649-1654
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• 2021

본 논문에서는 고령자의 낙상상황을 감지할 수 있는 텐서플로우 장단기 메모리 기반 낙상감지 시스템의 정규화에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 부착한 3축 가속도 센서 데이터를 사용하며, 총 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습하며, 각각 4가지는 일상생활에서 일어나는 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상에 대한 패턴이다. 학습시에는 손실함수(loss function)를 효과적으로 줄이기 위하여 정규화 과정을 진행하며, 정규화 과정은 데이터에 대하여 최대최소 정규화, 손실함수에 대하여 L2 정규화 과정을 진행한다. 3축 가속도 센서를 이용하여 구한 다양한 파라미터에 대하여 정규화 과정의 최적의 조건을 제시한다. 낙상 검출율면에서 SVM을 이용하고 정규화 127과 정규화율 λ 0.00015일 때 Sensitivity 98.4%, Specificity 94.8%, Accuracy 96.9%로 가장 좋은 모습을 보였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제11권1호
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• pp.75-84
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• 2008

A new automatic small target detection and tracking algorithm for the real-time IR surveillance system is presented. The automatic target detection and tracking algorithm of the real-time systems, requires low complexity and robust tracking performance in the cluttered environment. Linear-array and parallel-scan IR systems usually suffer from severe scan noise caused by the detector non-uniformity. After the spatial filtering and thresholding, this scan noise still remains as high amplitude clutter which degrades the target detection rate and tracking performance. In this paper, we propose a new feature which consists of area and validity information of a measurement. By adopting this feature to the measurements selection and track confirmation, we can increase the target detection rate and reduce both the track loss rate and false track rate. From the experimental results, we can validate the feasibility of the proposed method in the noisy IR images.