• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.647-652
• /
• 2006

본 논문은 일반적으로 많은 특징들을 갖고 있는 패턴 분류 문제인 감정 인식을 위한 새로운 특징 선택 방법을 제안한다. '특징 선택'은 패턴 인식 성능의 향상에 기여하고 '차원의 저주'문제에도 좋은 해결책으로 많이 사용되는 방법이다. 그래서, 본 논문에서는 강화학습의 개념을 사용한 상호 작용에 의한 특징 선택 방법인 IFS(Interactiv Feature Selection)를 고안하였고 이 알고리즘을 사용하여 선택된 특징들을 감정 인식 시스템에 적용하여 성능이 향상됨을 확인하였다. 또한 기존의 특징 선택 방법과의 비교를 통하여 본 알고리즘의 우수성을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제19권11호
• /
• pp.103-111
• /
• 2002

In this study, the natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.58-66
• /
• 2002

전력사용 시설물은 사고시 대지에 전류를 흘려 보내고, 시설물의 손상, 화재와 인체의 감전 충격을 방지하기 위해서 반드시 효과적인 접지를 하여야 한다. 본 논문에서는 Pattern Search법을 이용하여 접지시스템의 최적의 각종 파라메터를 구하고자 한다. Pattern Search법을 이용하여 구한 파라메터를 입력으로 하여 시뮬레이션한 결과 최적의 접지 시스템을 확인하였다.

• 한국공작기계학회논문집
• /
• 제16권6호
• /
• pp.62-70
• /
• 2007

In this study, the natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. Feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.46-53
• /
• 2001

음향방출 신호를 이용하여 분류기를 설계하는 과정에서의 특징값 선택법에 관해 연구하였다. 분류기는 역전파법을 이용한 신경망 분류기를 사용하였다. Fisher's criterion, class mean scatter criterion, eigenvector analysis와 함께 본 논문에서 새로 제안하는 특징값 공간에서의 특징값 좌표사이의 차이를 이용하는 2-D criterion, 3-D criterion을 이용해서 특징값을 선택하고 각각에 대해 분류기를 설계하여, 인식률과 수렴속도를 비교하였다. 분류를 위한 자료를 얻기 위하여 용접부 결함시편과 로터리 압축기 금속 접촉부 결함시편을 사용하였다. 인식률 면에서 2-D criterion과 3-D criterion이 우수한 결과를 나타내었다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제48권8호
• /
• pp.641-651
• /
• 2020

본 논문은 무인헬기의 상부 및 하부에 탑재되는 전방향 안테나를 자동으로 선택하여, 비행 중에 데이터링크의 링크 마진을 0dB 이상으로 유지하도록 하는 안테나 선택로직을 구현한 내용으로, 비행체에 장착된 안테나의 방사 패턴을 시뮬레이션하고 분석하여 선택 기준을 도출하였으며, 비행체의 자세 및 비행체와 지상체와의 상대적 위치에 따라 비행체 안테나에서의 지향각이 분석된 방사 패턴의 어떤 지점을 향하는지를 함수로 유도하여 비행 중 실시간으로 최적의 안테나를 선택하도록 구현한 내용이다.

• 전기학회논문지
• /
• 제62권11호
• /
• pp.1598-1603
• /
• 2013

Recently, researches on analyzing relationship between the state of emotion and musical stimuli are increasing. In many previous works, data sets from all extracted channels are used for pattern classification. But these methods have problems in computational complexity and inaccuracy. This paper proposes a selection of optimal EEG channel to reflect the state of emotion efficiently according to music listening by analyzing stochastic feature vectors. This makes EEG pattern classification relatively simple by reducing the number of dataset to process.

• ETRI Journal
• /
• 제40권2호
• /
• pp.197-206
• /
• 2018

Multiple-input multiple-output (MIMO) systems offer significant enhancements in terms of their data rate and channel capacity compared to traditional systems. However, correlation degrades the system performance and imposes practical limits on the number of antennas that can be incorporated into portable wireless devices. The use of switched parasitic antennas (SPAs) is a possible solution, especially where it is difficult to obtain sufficient signal decorrelation by conventional means. The covariance matrix represents the correlation present in the propagation channel, and has significant impact on the MIMO channel capacity. The results of this work demonstrate a significant improvement in the MIMO channel capacity by using SPA with the knowledge of the covariance matrix for all pattern configurations. By employing the "water-pouring algorithm" to modify the covariance matrix, the channel capacity is significantly improved compared to traditional systems, which spread transmit power uniformly across all the antennas. A condition number is also proposed as a selection metric to select the optimal pattern configuration for MIMO-SPAs.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
• /
• pp.1057-1060
• /
• 2004

We propose new rotation moment invariants based on multiresolution filter bank techniques. The multiresolution pyramid motivates our simple but efficient feature selection procedure based on the fuzzy C-mean clustering, combined with the Mahalanobis distance. The procedure verifies an impact of random noise as well as an interesting and less known impact of noise due to spatial transformations. The recognition accuracy of the proposed techniques has been tested with the preceding moment invariants as well as with some wavelet based schemes. The numerical experiments, with more than 30,000 images, demonstrate a tangible accuracy increase of about 3% for low noise, 8% for the average noise and 15% for high level noise.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
• /
• pp.167-170
• /
• 2000

In this paper, we present a fast algorithm for the motion estimation using the efficient selection of an initial search position. In the method, we select the initial search position using the motion vector from the subsmpled images, the predicted motion vector from the neighbor blocks, and the (0,0) motion vector. While searching the candidate blocks, we use the spiral search pattern with the successive elimination algorithm(SEA) and the partial distortion elimination(PDE). The experiment results show that the complexity of the proposed algorithm is about 2∼3 times faster than the three-step search(TSS) with the PSNR loss of just 0.05［dB］∼0.1［dB］ than the full search algorithm PSNR. The search complexity can be reduced with quite a few PSNR loss by controling the number of the depth in the spiral search pattern.