군산 복합화력 발전소에서 운용중인 가스터빈 엔진의 정비 의사 결정을 지원하기 위한 솔루션을 개발하였다. 솔루션은 온라인 상태감시, 기간별 성능 경향분석, 최적 압축기 세정주기 분석, 고온부품 관리 모듈로 구성되어 있다. 운용자가 엔진의 상태 분석 결과를 쉽게 모니터하고 그에 따른 정비의사를 결정할 수 있도록 GUI 플랫폼을 적용하였다. 온라인 상태감시 모듈에서는 기준 성능 대비 실시간 계측데이터의 차이를 분석하여 엔진의 성능저하율을 가시적으로 제시한다. 최적 압축기 세정주기 분석 모듈에서는 경제성 평가 알고리즘을 통해 정비 소요 비용과 성능 저하에 따른 비용 손실의 분석을 통해 순이익이 최대가 되는 세정주기를 제시한다. 엔진의 상태 및 주요 정보를 종합적으로 분석하여 제공함으로써 최적 정비 및 운용이 가능하도록 의사 결정을 지원한다.
친수지구는 주민들의 친수활동을 위한 공간을 계획적으로 관리하기 위하여 지정한 곳을 의미하며, 하천 친수공원의 효율적인 관리를 위해서는 친수시설의 GIS 자료 및 DB구축의 자동화 작업이 필요하다. 이에 대한 대안으로 드론영상이나 항공영상을 활용한 객체기반 분류 방법이 국토의 3차원 공간정보를 획득할 수 있는 효율적 수단으로 주목받고 있다. 추출된 윤곽선에 포함된 잡영을 제거하기 위해서는 윤곽선의 선형 평활화 작업이 필요하며 수동으로 적용하기에는 많은 어려움이 따르므로 이를 극복하기 위한 여러가지 자동화 방법들이 개발되었고, 그 중 현재까지 가장 널리 연구되고 활용되어지고 있는 방법은 선형 평활화 방법이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 친수시설의 기하학적 형상에 대하여 선형 평활화 알고리즘인 Douglas-Peucker, Visvalingam-Whyatt, Bend-simplify 알고리즘에 대한 적합성을 판단하였다.
본 연구는 소셜 빅데이터 분석을 통해 튼살 기능성 화장품 시장과 고객 분석을 수행하고 중소화장품제조 기업의 마케팅 활용 후 시사점을 도출하기 위해 수행되었다. 20만개 이상의 네이버 블로그, 네이버 까페, 인스타그램, 네이버스토어 게시글을 대상으로 R을 활용한 빅데이터 분석을 수행하였다. 키워드 빈도분석, 연관관계 분석을 통해 고객 니즈와 경쟁사 포지셔닝을 이해하고 마케팅 전략 수립을 위한 시사점을 도출하였다. 분석 결과 튼살 완화와 함께 예방이 핵심 소구점으로 파악되었고 선물용 시장을 위한 제품 라인의 확장이 주요 시사점으로 나타났고 제품에 대해 상호 보완할 수 있는 제품과의 연관성이 높은 것으로 나타났다. 전통적인 마케팅 기법과 함께 사용 시 소셜 빅데이터 분석은 증거기반의 의사 결정과 기존에 파악하지 못했던 고객과 시장의 특성 도출에 유용함을 확인하였다. 향후 연구에서는 word2vec과 같은 자동화된 문장 분류를 통해 추가적인 마케팅 인사이트를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
소나 체계에서 표적의 거리를 수동으로 추정하는 방법은 활발히 연구되고 있는 분야이다. 본 논문은 배열 불변성을 기반으로 여러 환경과 소나 매개변수에 따른 거리 추정 성능을 제시한다. 배열 불변성은 천해에서의 음원 거리 추정 기법으로서, 상세한 환경 정보가 불필요하며 연산 량이 적어 실시간 거리 추정이 가능하다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 기법의 성능을 확인하기 위해서 모의실험을 수행하였고, 2013년 진해항 인근에서 수행된 해상실험 데이터에 본 알고리듬을 적용하였다. 본 연구는 모의 실험을 통하여 음원의 방위각, 송신 신호의 길이, 그리고 수신 배열의 길이에 따른 거리 추정 성능을 보여준다. 또한, 네스티드 배열과 균일 선배열에 대한 거리 추정 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 주문형 케이크의 자동화 제작을 위해 필요한 일련의 영상 기반 식품 모양 인식 및 정밀 측위 방법을 제안한다. 초소형 카메라 모듈을 푸드 아트 프린터 내부의 비스듬한 위치에 장착 후 원근 변환을 적용하여 탑 뷰(top veiw) 이미지로 전환 후 에지 검출, 직선 및 원형 허프 변환 등을 수행하도록 하여 식품의 모양을 인식하고 무게 중심 좌표를 검출하도록 하였다. 본 알고리즘을 케이크 및 떡 모형에 적용하여 테스트를 수행하였으며 그 결과 180~250 lux 범위의 조명 환경에서 98.75% 의 높은 객체 인식률을 얻을 수 있었으며 50~120 lux 범위에서 0.87% 이내의 중심점 측위 오차율을 얻을 수 있었다. 이는 수요처의 요구 사항을 충분히 만족하는 수치이며 실시간 처리 성능도 프레임당 0.5초 이내로 나타나 상용화 가능성을 충분히 갖춘 것으로 판단된다.
Accurate diagnosis of movement disorders is important for providing right patient care at right time. In general, assessment of motor impairment relies on clinical ratings conducted by experienced clinicians. However, this may introduce subjective opinions into scoring the severity of motor impairment. Digital devices such as table PC and smart band with accelerometer can be used for more accurate and objective assessment and possibly helpful for clinicians to make right decision of patient's states. In this study, we introduce quantification algorithms of motor impairment which uses the digital data acquired during four clinical motor tests (Line drawing, Spiral drawing, Nose to finger and Hand flip tests). The step by step procedure of quantifying metrics (Tremor Frequency, Tremor Magnitude, Error Distance, Time, Velocity, Count and Period) are provided with flowchart. The effectiveness of the proposed algorithm is presented with the result from simulated data (normal, normal with tremor and slowness, poor with tremor, poor with tremor and slowness).
비교 쇼핑은 웹 상에 존재하는 웹 상점으로부터 구매를 원하는 상품에 대해 저렴한 가격을 찾아주는 일종의 판매자 중개 방법이다. 보다 쉽게 확장 가능한 비교 쇼핑 시스템을 생성하기 위해서 에이전트는 각각의 준 구조화된 상점으로부터 필요한 정보만을 추출할 수 있는 wrapper를 자동으로 생성해낼 수 있어야 한다. 웹 문서를 작성하기 위한 HTML은 포함하고 잇는 정보의 의미가 아닌 브라우저를 통한 정보의 표현에 대해서만 정의하고 있다. 또한 각 웹 상점들은 사용자의 다양한 상품 검색 요구를 수용하기 위해 다양한 상품 검색 방법과 검색 결과의 출력 형태를 가진다. 따라서 자동으로 필요한 정보만을 추출하는 wrapper의 생성은 어려운 작업이다. wrapper의 귀납적인 생성은 이러한 이질적인 환경을 극복하기 위한 기술이다. 그러나 Shopbot과 같은 기존의 확장 가능한 비교 쇼핑 에에전트는 원하는 상품 정도를 추출하기 위해 강한 바이어스에 의존한다. 따라서 Shopbot은 바이어스를 따르지 않는 많은 웹 상점으로부터 wrapper를 생성할 수 없다. 본 논문에서는 강한 바이어스를 사용하지 않고 wrapper를 생성해 낼 수 있는 비교 쇼핑 에이전트 시스템인 모피우스를 제안한다. 모피우스는 간단하면서도 견고한 학습 알고리즘을 바탕으로 wrapper를 생성한다. 제안하는 학습 알고리즘의 핵심은 상품 검색 결과를 논리적 라인으로 나누고 여기서 나타나는 상품 설명 단위의 패턴으로 wrapper를 생성하는 것이다. 모피우스 대부분의 웹 상점에 대한 wrapper를 정확하게 생성해 낸다. 또한 학습하려는 검색 결과에 노이즈가 존재하는 경우에도 wrapper를 정확하게 추출할 수 있다. 모피우스는 헤더나 광고와 같은 불필요한 정보들을 제거하는 별도의 단계를 거치지 않으므로 wrapper를 빠르게 생성한다. 궁극적으로 모피우스는 새로운 웹 상점을 사용자가 자유롭게 추가, 삭제할 수 있는 환경을 제공한다.
주어진 이진영상 안에 존재하는 객체를 인식하기 위해서는 영상분할과 패턴정합 과정을 거친다. 영상 내의 이진 객체들이 서로 분리되었다는 조건 하에서는 면적, 경계선의 길이, 또는 그들 사이의 비례 등과 같은 대상 전체의 특징을 기술하는 전역적 특징을 이용해서 객체를 인식할 수 있지만 객체들이 서로에 의해 부분적으로 가리어져 있으면 전역적 특징은 사용될 수 없고 점, 선분 등 객체의 부분을 기술하는 국지적 특징들을 이용해서 인식해야 한다. 본 논문에서는 모델의 경계선상의 곡률이 큰 점들을 추출하여 특징점으로 삼고, 그 가운데 두 점을 택하여 하나의 국지적 특징으로 사용한다. 또한 모델과 입력영상에서 각기 추출된 국지적 특징들을 비교하여 정합함으로써 부분적으로 가려진 객체를 인식하는 방법을 제안하고 있다. 특징점의 쌍으로 표현되는 국지적 특징을 서로 비교함에 있어서 두 점간의 거리와 양 특징점에서의 그래디언트 벡터의 사이 각을 일치시키는데 필요한 탄성변형 에너지를 이용하여 국지적 특징 사이의 유사도를 정의한다. 인식대상 객체 상의 한 특징점의 레이블을 다른 특징점의 레이블들이 얼마나 지지하는 지를 계산함으로써 부분적으로 가려진 객체를 안정적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kimia-25 데이터에 대한 실험 결과 최대 클리크 알고리즘의 4.5배의 속도로 동일한 인식률을 얻음을 보였다.
온라인 필기 문자 인식 시스템 'SCRIPT(Symbol/Character Recognition In Pen-based Technology)'는 조합 가능한 모든 한글과 영어 대문자, 숫자, 그리고 키보드 부호 등 자연스럽게 필기되는 정자체 문자를 인식하기 위한 알고리듬이다. 필기 문자는 동일인이 쓰더라도 형태의 변화가 다양해서 정보의 불확실성을 지니게 된다. 그런데 기존의 결정 트리(decision tree)를 이용한 특징 분석 방법(feature analysis approach)은 효율적이지만 필기의 변형에 약하여 잘못된 선택을 하기 쉽기 때문에, 이러한 단점을 보완할 수 있는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 패턴의 계층적(hierarchical)특성에 맞추어 획 자체의 형태와 획간의 위치 관계를 파악하기 위한 두 단계의 퍼지 결정 트리(fuzzy decision trees)를 사용하여 문자 패턴의 특징을 분석하는 방법을 제안한다. 이러한 방법은 다양한 가능성을 저장함으로써 형태의 변형에 강하고 이전의 잘못된 선택을 수정하기 쉬우며, 특히 하위 후보 패턴들에 의한 상위 패턴의 인식률 상승 효과가 매우 크다. 실헌 결과, 한글은 약 91%의 인식률과 약 0.33초의 인식 속도를 나타냈으며, 영어 및 기타 문자는 약 95%의 인식률과 약 0.08초의 인식 속도를 보였다. 이는 퍼지 결정 트리를 적용하지 않은 겨우에 비하여 인식률이 8~18% 정도 향상된 것이다.
본 연구에서는 파프리카 수확기 개발의 일환으로 엔드이펙터의 정확한 제어를 위하여 스테레오 영상으로 파프리카를 인식하고 인식된 파프리카의 공간 좌표를 획득하기 위하여 영상처리 알고리즘을 개발하고자 하였다. 먼저, 색상 정보를 이용하여 파프리카 영상을 추출하기 위하여 히스토그램 분석을 수행하였고 결과에 따른 임계값을 설정하였다. 임계값에 의해 추출된 파프리카 영역에 대해 스테레오 대응을 수행하기 위해 실험에 사용된 스테레오 영상의 F 행렬을 구하였고 이를 이용하여 에피폴라 선을 구하여 대응을 수행하였다. 대응을 수행 할 때는 색상 영상을 이용하여 강조 마스크와 컨벌루션을 통해 중심 픽셀과 수직, 수평방향 이웃 픽셀에 가중치를 적용하여 강조한 후 최소 자승 오차를 갖는 점을 대응점으로 추출하였다. 추출 된 대응 점간의 거리를 스테레오 영상의 기하학적인 관계를 이용하여 실제 거리를 계산하였고, 계산된 거리(Z)값을 이용하여 수평(X), 수직(Y) 방향 공간 좌표를 획득하였다. 그 결과 수평 방향 오차 평균 5.3mm, 수직 방향 오차 평균 18.8mm, 거리 오차 평균 5.4mm로 나타났으며, 거리 400~450mm 구간과 영상의 모서리 부분의 왜곡이 발생하는 부분에서 오차가 다른 구간에 비해 크게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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