nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
동물이 미리 등록된 특정 개체인지 아닌지를 확인하는 동물 인증은 동물 병원, 동물 입양 센터, 동물 보호소, 동물 보험사 등 다양한 곳에서 사용된다. 사람을 확인하기 위해 지문 인식을 수행하듯 동물을 확인하기 위해서는 비문 인식이 널리 사용된다. 본 논문에서는 비문 인식을 통해 동물 등록 및 인증을 수행하고 이를 블록체인 네트워크를 통해 다양한 클라이언트와 연결해주는 동물 관리 시스템을 소개한다.

Animal authentication, where an animal is identified as the preregistered specific one or not, is exploited various fields such as animal hospital, animal shop, animal shelter, and animal insurance. Nose-print is widely exploited to identify animal as fingerprint is exploited to identify human. This paper introduces an animal administration system, where it performs animal registration and authentication through nose-print recognition and it connects various clients through blockchain network.

(게재일: 2019.12.31)
PCB (Printed Circuit Board)를 설계할 때 정확한 재료 정보는 매우 중요하다. 전투함의 통합 마스트 (Integrated Mast)에서는 스텔스 기능을 위해 열 저감이 필수적이며 이를 위해서는 내부의 제어 장치에서 발생하는 열을 최대한 줄여야 한다. 제어 장치는 대부분 PCB로 이루어져 있으나 PCB의 유전상수 (Dk, Dielectric Constant)가 정확하게 알려져 있지 않아 임피던스 부정합이 발생하며 이는 열 발생을 매우 증가시킨다. 본 논문에서는 Dk의 측정 방법에 대해 살펴보고 동작 주파수에 따른 Dk 값의 변화가 임피던스 부정합에 미치는 영향을 살펴본다.

Accurate material information is very important in PCB (Printed Circuit Board) design. In an integrated mast of a battleship, heat reduction is essential for stealth functionality. So heat dissipation from internal control equipments should be reduced as much as possible. Control equipments mostly consist of PCBs, but it often suffers from impedance mismatching due to imprecise Dk (Dielectric Constant), which significantly increases heat dissipation. In this paper, measurement methods of Dk is investigated. Also, effects on impedance mismatch by Dk variation with operating frequency is investigated.

(게재일: 2019.12.31)
본 연구에서는 블라인드와 같은 스마트 윈도우 응용을 위해 액정 셀을 제작하였고, 광 투과율이 조절되는 시스템을 개발하였다. 액정 셀의 문턱전압은 1.325V였고, 투과율이 10%일 때 전압은 2.370V를 보여 제작된 액정 셀은 저전압으로 구동됨을 나타내었다. 또한, 액정 셀은 30ms 미만의 응답속도와 80℃/10분간 열을 가한 후에도 안정하게 구동되었다. 구동 시스템은 액정 셀의 인가되는 전압을 0.15V에서 3.53V까지 약 0.5V 간격으로 설계하였고, 실제 인가되는 전압에 따라 액정의 광 투과율이 변화됨을 확인하였다. 이러한 결과는 액정 셀이 스마트 윈도우 응용이 가능성이 있음을 시사한다.

In this study, a liquid crystal (LC) cell was manufactured for smart window applications, such as blinds, and a system for controlling the light transmission rate was developed. The threshold voltage of the LC cell was 1.325 V and when the transmission rate was 10%, the voltage showed 2.370 V, indicating that the LC cell manufactured is driven at low voltage. The LC cell also operated reliably after being heated for 10 min at 80℃. with a response time of less than 30ms. The operation system designed the applied voltage of the LC cell with a interval of about 0.5 V from 0.15 V to 3.53 V and confirmed that the light transmission rate of the LC varies depending on the actual applied voltage. These results suggest that LC cells are likely to be smart window applications.

(게재일: 2019.12.31)
자동차에 사용하는 CAN 버스는 노드에 주소를 부여하지 않기 때문에 여러 노드 중 하나가 해킹을 당하여 악의적인 데이터 프레임을 전송하여도 어느 노드가 해킹 당했는지 식별하기 어렵다. 하지만 이러한 CAN 버스의 내부 공격은 자동차의 안전에 큰 위협이 될 수 있으므로 CAN 버스의 물리 계층에서 신속하게 대처하여야 한다. 본 논문에서는 CAN 버스 상에서 악의적인 데이터 프레임이 감지되면 침입 감지 시스템이 내부 공격 노드의 에러 카운터를 증가시켜서 버스에서 분리시킴으로서 악의적인 공격을 방어하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 탑재한 CAN 컨트롤러를 Verilog HDL을 이용하여 구현하였고, 이를 통해 제안한 기법이 CAN 버스의 악의적인 내부 공격을 방어할 수 있음을 확인하였다.

CAN bus in automotive applications does not assign node addresses. When a node is hacked and it transmits malicious data frame, it is difficult to resolve which node is hacked. However, this CAN bus internal attack seriously threatens the safety of a car, so a prompt counterattack is necessary in the CAN bus physical layer. This paper proposes a counterattack method against malicious CAN bus internal attack. When a malicious data frame is detected, an intrusion detection system in the CAN bus increases the error counter of the malicious node. Then, the malicious node is off from the bus when its error counter exceeds its limit. A CAN controller with the proposed method is implemented in Verilog HDL, and the proposed method is proved to counterattack against malicious CAN bus internal attack.

(게재일: 2019.12.31)
자동 한국 번호판 인식 (AKLPR)은 많은 분야에서 사용된다. 이러한 응용 분야에서 ALPR은 높은 인식률과 빠른 처리 속도가 중요하다. 최근 딥러닝의 발전으로 객체 감지 및 인식의 정확도와 속도가 향상 되고 있으며, 그 결과 딥러닝이 ALPR에 적용되고 있다. 특히 합성곱신경망(Convolutional Neural Network) 기반 객체 검출기가 ALPR에 적용되었다. 이러한 ALPR은 LP 영역을 검출하는 단계와 LP 영역의 문자를 검출 및 인식하는 단계로 구분되며, 각 단계는 별도의 CNN으로 구현된다. 본 논문에서는 단일 단계 CNN으로 ALPR을 구현하는 아키텍처를 제안한다. 제안하는 방법은 높은 인식률을 유지하면서 빠른 속도로 번호판 문자를 인식한다.

The Automatic Korean license plate recognition (AKLPR) is used in many fields. For many applications, high recognition rate and fast processing speed of ALPR are important. Recent advances in deep learning have improved the accuracy and speed of object detection and recognition, and CNN (Convolutional Neural Network) has been applied to ALPR. The ALPR is divided into the stage of detecting the LP region and the stage of detecting and recognizing the character in the LP region, and each step is implemented with separate CNN. In this paper, we propose a single stage CNN architecture to recognize license plate characters at high speed while keeping high recognition rate.

(게재일: 2019.12.31)
안심귀가 시스템은 서비스 의뢰인이 소지한 스마트 기기로부터 수신된 GPS 위치정보를 이용하여 의뢰인 근처의 CCTV 카메라들을 선택하고 제어함으로써, 의뢰인을 자동으로 추적하고 영상을 촬영한다. 이 서비스는 심야에 귀가하는 경로 상에 우범지역이 존재할 때 의뢰인의 안심귀가에 도움을 제공한다. 의뢰인을 촬영할 수 있는 CCTV 카메라들이 다른 의뢰인에 의하여 이미 점유되어 사용되는 경우, 새로운 의뢰인의 촬영을 위하여 점유된 CCTV 카메라의 양보가 필요하다. 본 논문에서는 의뢰인과 CCTV 카메라 사이의 평균 거리와 서비스율을 모두 고려한 개선된 방법을 제안한다. 그 결과, CCTV 카메라와 의뢰인간의 평균거리가 가깝게 유지되며, 서비스율도 개선된다.

The safe return home system automatically tracks and makes a video-recording the client by selecting and controlling CCTV cameras near the client using GPS location information received from the smart device possessed by the service client. This service helps clients to return home safely when there is a crime-ridden district on their late night return home route. If the CCTV cameras that can capture the client are already occupied and used by other clients, concession of occupied CCTV cameras is required to capture the new client. To tackle the limitation, we developed an extended method that considered both the average distances between the client and CCTV cameras and the service rates. As a result, the average distance between CCTV cameras and clients is kept close, and service rates are improved.

(게재일: 2019.12.31)
인터넷의 급속한 성장으로 데이터의 송수신의 편리성과 비용이 들지 않는다는 장점 때문에 매일 수백만 건의 무차별적인 광고성 스팸 문자와 메일이 발송되고 있다. 아직은 스팸 단어나 스팸 번호를 차단하는 방법을 주로 사용하지만, 기계 학습이 떠오름에 따라 스팸을 필터링하는 방법에 대해 다양한 방식으로 활발히 연구되고 있다. 그러나 스팸에서만 등장하는 단어나 패턴은 스팸 필터링 시스템에 의해 걸러지지 않기 위해 지속적으로 변화하고 있기 때문에, 기존 기계 학습 메커니즘으로는 새로운 단어와 패턴을 감지, 적응할 수 없다. 최근 이러한 기존 기계 학습의 한계점을 극복하기 위해 기존의 지식을 활용하여 새로운 지식을 지속적으로 학습하도록 하는 Lifelong Learning(이하 LL)의 개념이 대두되었다. 본 논문에서는 문서 분류에 가장 많이 사용되는 나이브 베이즈와 Lifelong Machine Learning(이하 LLML)의 앙상블 기법을 이용한 스팸 메시지 필터링 방법을 제안한다. 우리는 기존 스팸 필터링 시스템에 가장 많이 사용되는 나이브 베이즈와, LLML 모델 중 ELLA를 적용하여 LL의 성능을 검증한다.

With the rapid growth of the Internet, millions of indiscriminate advertising SMS are sent every day because of the convenience of sending and receiving data. Although we still use methods to block spam words manually, we have been actively researching how to filter spam in a various ways as machine learning emerged. However, spam words and patterns are constantly changing to avoid being filtered, so existing machine learning mechanisms cannot detect or adapt to new words and patterns. Recently, the concept of Lifelong Learning emerged to overcome these limitations, using existing knowledge to keep learning new knowledge continuously. In this paper, we propose a method of spam filtering system using ensemble techniques of naive bayesian which is most commonly used in document classification and LLML(Lifelong Machine Learning). We validate the performance of lifelong learning by applying the model ELLA and the Naive Bayes most commonly used in existing spam filters.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문은 모바일 로봇과 자동제어 시스템에 적용될 수 있는 음원 위치 추적 시스템(Sound Source Localization, SSL)을 보여준다. 대부분 SSL의 기법은 음원 도달 시간차(Interaural Time Difference, ITD)와 음압 레벨의 차이(Interaural Level Difference, ILD)를 구하고, 마이크로폰 배열의 기하학적 원리를 이용하여 위치를 찾게 된다. 하지만 본 논문에서는 음원의 수평 각도를 구하기 위해 깊은 인공 신경망을 기반으로 한 다른 접근법은 제안한다. 인간의 귀를 모방한 로봇의 양쪽 마이크로폰에서 음원의 신호를 채집하여 연구에 사용했다. Network를 학습시키기 위해 양쪽 마이크로폰에서 얻어진 음원의 스펙트럼 분포 차이를 이용하였다. 각 10도 마다 채집한 데이터로 네트워크를 학습시켰고 임의의 각도에서 얻어진 데이터로 결과를 확인했다. 실험 결과 제안한 SSL의 접근 방식은 상당히 가능성이 있는 결과를 보여주었다.

In this paper, we describe a sound source localization(SSL) system which can be applied to mobile robot and automatic control systems. Usually the SSL method finds the Interaural Time Difference, the Interaural Level Difference, and uses the geometrical principle of microphone array. But here we proposed another approach based on the deep neural network to obtain the horizontal directional angle(azimuth) of the sound source. We pick up the sound source signals from the two microphones attached symmetrically on both sides of the robot to imitate the human ears. Here, we use difference of spectral distributions of sounds obtained from two microphones to train the network. We train the network with the data obtained at the multiples of 10 degrees and test with several data obtained at the random degrees. The result shows quite promising validity of our approach.

(게재일: 2019.12.31)
현재 아이들의 자폐스펙트럼장애 유병률이 한층 더 높게 보고되고 있으며 다양한 형태의 장애 징후를 보이고 있다. 특히 이들은 사회적 의사소통 영역에서 의사소통장애로 인한 대화에 어려움을 겪고 있으며 이를 훈련을 통해 개선 시킬 필요가 대두된다. 이를 위해 본 연구에서는 사전 연구를 통해 설계된 로봇에 장착된 마이크를 통해 음성 정보를 취득하고 이러한 정보를 이용하여 지능적인 동작을 만드는 방식을 제안한다. 음성 정보를 로봇 동작으로 분류하기 위해 인공신경망을 이용하였으며 여러 신경망 기법중 합성곱 방식을 기본으로 한 순환신경망을 결합하여 정확도를 향상시키려고 하였다. 입력 음성 데이터의 전처리는 MFCC를 이용하여 분석하였으며 여러 데이터 정규화 및 인공신경망 최적화 기법을 활용하여 로봇의 동작을 추정하였다. 아울러 설계된 인공신경망은 기존에 사용한 구조 및 사람이 개입하여 분석하는 방법과의 정확도 비교 실험을 진행하여 분석 결과가 높은 정확도를 나타냈다. 향후 보다 높은 정확도를 가질 수 있는 로봇 동작을 설계하여 실제의 자폐아 치료 및 교육 환경에서 적용할 수 있기 위하여 다양한 형태의 데이터를 수집하고 효율적으로 전처리하는 방식에 대한 연구가 요구된다.

Currently, the prevalence of autism spectrum disorders in children is reported to be higher and shows various types of disorders. In particular, they are having difficulty in communication due to communication impairment in the area of social communication and need to be improved through training. Thus, this study proposes a method of acquiring voice information through a microphone mounted on a robot designed through preliminary research and using this information to make intelligent motions. An ANN(Artificial Neural Network) was used to classify the speech data into robot motions, and we tried to improve the accuracy by combining the Recurrent Neural Network based on Convolutional Neural Network. The preprocessing of input speech data was analyzed using MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient), and the motion of the robot was estimated using various data normalization and neural network optimization techniques. In addition, the designed ANN showed a high accuracy by conducting an experiment comparing the accuracy with the existing architecture and the method of human intervention. In order to design robot motions with higher accuracy in the future and to apply them in the treatment and education environment of children with autism.

(게재일: 2019.12.31)
수면 질환에 사용되는 수면다원검사는 그 비용 및 시간적 제약으로 새로운 대안을 찾을 필요가 절실하다. 최근 웨어러블 헬스기기가 대중화 되면서 기존의 액티그래피를 이용한 수면분석을 대신하려는 다양한 연구가 되고 있으나 이들 기기의 데이터 및 알고리즘은 접근성 및 성능에 있어 매우 제한적인 상황이다 본 논문에서는 자체 제작된 가속도계 센서모듈을 이용한 수면 중 움직임 정보를 이용하여 AASM표준 방식 기준으로 분류된 수면 단계를 예측하고, 센서의 움직임 정보와 뇌파의 δ파와 θ파의 파워스펙트럼 비교를 통해 수면의 주기를 추정할 수 있는 방법을 제시했다. 31명의 공개된 PSG 분석결과를 이용한 수면 단계 예측 결과 85.26%의 정확도를 보였다. 움직임 신호의 특성과 δ파와 θ파의 파워 변화를 비교한 결과 REM수면과 NREM수면의 반복 주기를 제시한 알고리즘으로 찾을 수 있는 가능성이 있음을 보였다.

Though sleep polysomnography (PSG) is considered as a golden rule for medical diagnosis of sleep disorder, it is essential to find alternative diagnosis methods due to its cost and time constraints. Recently, as the popularity of wearable health devices, there are many research trials to replace conventional actigraphy to consumer grade devices. However, these devices are very limited in their use due to the accessibility of the data and algorithms. In this paper, we showed the predictive model for sleep stages classified by American Academy of Sleep Medicine (AASM) standard and we proposed the estimation of sleep cycle by comparing sensor data and power spectrums of δ wave and θ wave. The sleep stage prediction for 31 subjects showed an accuracy of 85.26%. Also, we showed the possibility that proposed algorithm can find the sleep cycle of REM sleep and NREM sleep.

(게재일: 2019.12.31)
최근 로봇 기술의 발전에 따라 모바일 로봇에 대한 연구가 주목을 받고 있다. 현재 모바일 로봇의 대부분은 2륜 및 4륜 기반으로 개발되어 직선 주행에는 강하지만 방향전환 및 제자리 회전에 제한이 있으며, 이러한 문제점을 극복하고자 구 형태의 바퀴를 사용하는 볼 로봇에 대한 연구가 진행되고 있다. 볼 로봇은 협소한 공간에서 큰 제약 없이 이동이 가능하다는 장점을 가지고 있지만, 구조적으로 불안정하여 안정적인 자세 및 주행 제어가 요구된다. 본 연구에서는 무선통신으로 자세 및 주행 제어가 가능한 스마트폰 어플리케이션을 제안하고, 이를 적용하여 제작된 볼 로봇을 이용하여 자세 및 주행 제어 실험을 수행하였다. 실험을 통해 Roll 각도 오차 ±0.8도, Pitch 각도 오차 ±0.7도 이내에서 제어됨을 확인하였으며, 1m 주행제어에 대해 x축 방향 위치오차 ±0.1m, y축 방향 위치오차 ±0.08m 이내에서 제어됨을 확인하였다.

Recently, according to improvement of robot technology, research for mobile robot is increasing. Mobile robot having 2-wheels or 4-wheels is easy for straight driving but is difficult for direction change and rotation. So, ball robot having one contact point with base is interested by researchers. By characteristics of the one contact, ball robot is required the balancing and driving control. In this paper, smart phone application, which is usable for control by wireless communication, is proposed. The ball robot having the proposed smart phone application is designed and manufactured. Balancing and driving control by wireless communication is conducted. From the test, it is conformed that ball robot has the control performances as roll angle error is ±0.8deg, pitch angle error is ±0.7deg, x-axis position error is ±0.1m, and y-axis position error is ±0.08m for 1m driving control.

(게재일: 2019.12.31)
본 연구에서는 작물재배용 단동식 유리온실 내에 LED 광원을 적용할 때, LED의 전원 공급을 위한 태양전지를 에너지 저감과 광투과율을 고려하여 Si 계열의 태양전지와 염료감응형 태양전지(DSSC)를 유리온실에 선별적 배치하고, 작물 재배에 유효한 태양전지의 광투과율을 결정하기 위해 유리온실의 천정과 측면에 대해 광투과율 변화에 따른 조도 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 유리온실에서 주광과 인공광인 LED 광원을 모두 고려하는 경우 최적 조명제어에 따른 유리온실의 에너지 절감 효과를 분석하였다.

In this study, when applying LED light sources within a single-span glass greenhouse for growing crops, the illumination simulation was performed on the ceiling and side of the glass greenhouse to determine the selective placement and effective light transmission of Si series solar cells and dye-sensitive solar cells (DSSC) for supplying LED power source. In addition, energy saving effects of glass greenhouses were analyzed for optimum lighting control when both daylight and LED light sources are considered in glass greenhouses.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문에서는 Gate grounded NMOS(GGNMOS)와 Gate grounded Lateral insulated gate bipolar transistor(GGLIGBT), Silicon Controlled Rectifier(SCR), 그리고 제안된 ESD 보호 소자에 대한 전기적 특성을 비교 및 분석하였다. 우선 각 소자에 대한 I-V 특성 곡선을 시뮬레이션 함으로써 트리거 전압과 홀딩 전압을 확인하였다. 그 후에 각 소자에 대한 HBM 4k 시뮬레이션을 통해서 감내 특성을 확인하였다. HBM 4k 시뮬레이션 결과, 제안된 ESD 보호소자의 최대 온도가 GGNMOS와 GGLIGBT와 SCR에 비해서 낮기 때문에 그만큼 감내 특성이 개선되었다고 할 수 있으며, 이는 신뢰성 측면에서 우수한 ESD 보호소자임을 의미한다.

In this paper, the electrical characteristics of Gate grounded NMOS(GGNMOS), Lateral insulated gate bipolar transistor(LIGBT), Silicon Controlled Rectifier(SCR), and Proposed ESD protection device were compared and analyzed. First, the trigger voltage and holding voltage were verified by simulating the I-V characteristic curve for each device. After that, the robustness was confirmed by HBM 4k simulation for each device. As a result of HBM 4k simulation, the maximum temperature of the proposed ESD protection device is lower than that of GGNMOS and GGLIGBT and SCR, which means that the robustness is improved, which means that the ESD protection device is excellent in terms of reliability.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문에서는 어텐션 기법을 적용한 양방향 순환신경망을 이용하여 새로운 휴먼 모션 디노이징 방법을 제안한다. 본 방법을 이용하면, 단일 3D 깊이 센서 카메라에서 캡처된 노이즈가 포함된 사람의 움직임이 잘 교정된 자연스러운 움직임으로 자동 조정된다. 양방향 순환신경망에 어텐션 기법을 도입하면, 입력으로 들어온 움직임을 인코딩할 때 여러 자세 중에 더 중요한 자세가 있는 프레임에 더 높은 어텐션 가중치를 부여함으로써, 다른 딥 러닝 네트워크와 비교해 더 나은 최적화 결과와 더 높은 정확도를 보인다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법이 다양한 스타일의 움직임과 노이즈를 효과적으로 처리함을 확인하였으며, 제시한 방법은 모션 캡처 후처리 단계의 애플리케이션으로 충분히 사용 가능할 것으로 기대된다.

In this paper, we propose a novel method of denoising human motion using a bidirectional recurrent neural network (BRNN) with an attention mechanism. The corrupted motion captured from a single 3D depth sensor camera is automatically fixed in the well-established smooth motion manifold. Incorporating an attention mechanism into BRNN achieves better optimization results and higher accuracy than other deep learning frameworks because a higher weight value is selectively given to a more important input pose at a specific frame for encoding the input motion. Experimental results show that our approach effectively handles various types of motion and noise, and we believe that our method can sufficiently be used in motion capture applications as a post-processing step after capturing human motion.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문에서는 소프트웨어 환경에서 비트연산을 최적화 하고 DNN으로 응용하는 방법을 제안한다. 이를 위해 비트연산 최적화를 위한 패킹 함수와 DNN으로 응용을 위한 마스킹 행렬 곱 연산을 제안한다. 패킹 함수의 경우는 32bit의 실제 가중치값을 2bit로 변환하는 연산을 수행한다. 연산을 수행할 땐, 임계값 비교 연산을 통해 2bit 값으로 변환한다. 이 연산을 수행하면 4개의 32bit값이 1개의 8bit 메모리에 들어가게 된다. 마스킹 행렬 곱 연산의 경우 패킹된 가중치 값과 일반 입력 값을 곱하기 위한 특수한 연산으로 이루어져 있다. 그리고 각각의 연산은 GPU 가속기를 이용해 병렬로 처리되게 하였다. 그 결과 HandWritten 데이터 셋에 환경에서 32bit DNN 모델에 비해 약 16배의 메모리 절약을 볼 수 있었다. 그럼에도 정확도는 32bit 모델과 비슷한 1% 이내의 차이를 보였다.

In this paper, we propose a new method for optimizing bit operations and applying them to DNN(Deep Neural Network) in software environment. As a method for this, we propose a packing function for bitwise optimization and a masking matrix multiplication operation for application to DNN. The packing function converts 32-bit real value to 2-bit quantization value through threshold comparison operation. When this sequence is over, four 32-bit real values are changed to one 8-bit value. The masking matrix multiplication operation consists of a special operation for multiplying the packed weight value with the normal input value. And each operation was then processed in parallel using a GPU accelerator. As a result of this experiment, memory saved about 16 times than 32-bit DNN Model. Nevertheless, the accuracy was within 1%, similar to the 32-bit model.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문은 전류신호와 자속신호를 이용한 유도전동기 예방진단시스템을 개발하기 위한 머신러닝 알고리즘의 개발 및 적용 결과에 대하여 논하였다. 유도전동기의 결함 종류를 판별하기 위한 최적 특징추출단계를 통하여 총 29개의 특징을 도출하였다. 특히, 전류신호의 제7차 고조파 중심으로부터 사이드밴드까지의 주파수의 차이가 부하율 증가에 따라서 증가되는 경향을 이용하여 임의의 부하율 상태를 반영할 수 있는 알고리즘을 도출하였으며, KPCA 특징 축소 기법, k-NN 판단 알고리즘에 의한 분류 정확도를 조사한 결과, 약 84.6%의 분류 정확도를 보였다.

This paper discussed the results of the development and application of the machine learning algorithm to the induction motor for the preventive diagnostic system using current and magnetic flux signals. The optimal 29 features were extracted for identifying faulted types of induction motor. In particular, any load rate was derived using the tendency of the difference value from the center of the 7th harmonic frequency to the sideband of the current signal, and the corresponding classification accuracy showed about 84.6% by the KPCA feature reduction technique and the k-NN determination algorithm.

(게재일: 2019.12.31)
배경 제거는 동영상에서 변화를 감지하는 컴퓨터 비전 및 이미지 처리의 주요 작업이다. 최상의 성능을 가지는 배경 제거 방법은 일반적인 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 사용할 수 없을 만큼 계산량이 많다. 제안하는 알고리즘은 널리 사용되는 MOG 기반의 배경 제거 알고리즘을 이미지 크기 조정 알고리즘으로 개선했다. 제안된 이미지 크기 조정 알고리즘은 계산량을 대폭 감소시키고 지역 정보를 활용하도록 설계해 카메라 잡음에 강력하다. 제안된 알고리즘의 실험결과는 최신 배경 제거 방법에 근접하는 분류능력과 13배 이상 빠른 처리 속도를 가진다.

Background subtraction is the major task of computer vision and image processing to detect changes in video. The best performing background subtraction is computationally expensive that cannot be used in real time in a typical computing environment. The proposed algorithm improves the background subtraction algorithm of the widely used MOG with the image resizing algorithm. The proposed image resizing algorithm is designed to drastically reduce the amount of computation and to utilize local information, which is robust against noise such as camera movement. Experimental results of the proposed algorithm have a classification capability that is close to the state of the art background subtraction method and the processing speed is more than 10 times faster.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문은 ADC 컨버터 내장 단상 직입구동 20W BLDC 모터 개발 및 출력 특성에 대한 연구결과를 논하였다. PWM 인버터 스위칭을 통해 회전자를 구동시키고, 모터의 역기전력을 홀센서 위상각 신호보다 전기적으로 30° 앞서도록 위치시켜 최적의 스위칭 타임을 확보하도록 제작하였다. 특성평가의 주요한 결과로서 인버터 효율 최대 92[%], 시스템 효율 53.34[%]를 보였으며, 모터 효율은 57.85[%] 보였다.

This paper discussed the research results on the development and output characteristics of single-phase direct drive 20W BLDC motor with ADC converter. It is designed to drive the rotor through PWM inverter switching and position the back electromotive force of the motor electrically 30° ahead of the hall sensor phase angle signal to ensure optimum switching time. As a major result of the characteristics evaluation, the maximum inverter efficiency was 92[%], the system efficiency was 53.34[%,] and the motor efficiency was 57.85[%].

(게재일: 2019.12.31)
본 논문에서는 인공지능 오델로 게임 에이전트를 구현하기 위해 실제 프로기사들의 기보를 CNN으로 학습시키고 이를 상태의 형세 판단을 위한 근거로 삼아 최소최대탐색을 이용해 현 상태에서 최적의 수를 찾는 의사결정구조를 사용하고 이를 발전시키고자 강화학습 이론을 이용한 자가대국 학습방법을 제안하여 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 구현 방법은 기보학습의 성능 평가 차원에서 가치평가를 위한 네트워크로서 기존의 ANN을 사용한 방법과 대국을 통한 방법으로 비교하였으며, 대국 결과 흑일 때 69.7%, 백일 때 72.1%의 승률을 나타내었다. 또한 본 논문에서 제안하는 강화학습 적용 결과 네크워크의 성능을 강화학습을 적용하지 않은 ANN 및 CNN 가치평가 네트워크 기반 에이전트와 비교한 결과 각각 100%, 78% 승률을 나타내어 성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.

This paper proposes a CNN architecture as value function network of an artificial intelligence Othello game agent and its learning scheme using reinforcement learning algorithm. We propose an approach to construct the value function network by using CNN to learn the records of professional players' real game and an approach to enhance the network parameter by learning from self-play using reinforcement learning algorithm. The performance of value function network CNN was compared with existing ANN by letting two agents using each network to play games each other. As a result, the winning rate of the CNN agent was 69.7% and 72.1% as black and white, respectively. In addition, as a result of applying the reinforcement learning, the performance of the agent was improved by showing 100% and 78% winning rate, respectively, compared with the network-based agent without the reinforcement learning.

(게재일: 2019.12.31)
전이학습을 수행한 심층 인공신경망을 압축센싱 심혈관 자기공명영상에 적용하였다. 전이학습은 선행학습 신경망의 구조나 필터 커널, 가중치를 현재의 학습이나 응용에 활용하는 방법이다. 전이학습은 학습 속도를 향상시키고, 학습 데이터가 제한적일 때 신경망의 일반화에 도움이 된다. 8명의 건강한 지원자가 참여한 심장 자기공명영상 실험에서 전이학습을 수행한 신경망은 단독학습 신경망에 비해 학습시간이 5배 이상 단축되었다. 시험 데이터에 대해서도 전이학습을 수행한 신경망은 전이학습을 수행하지 않은 신경망에 비하여 낮은 정규화 평균제곱오차와 향상된 재구성 영상화질을 보였다.

Deep artificial neural network with transfer learning is applied to compressed sensing cardiovascular MRI. Transfer learning is a method that utilizes structure, filter kernels, and weights of the network used in prior learning for current learning or application. The transfer learning is useful in accelerating learning speed, and in generalization of the neural network when learning data is limited. From a cardiac MRI experiment, with 8 healthy volunteers, the neural network with transfer learning was able to reduce learning time by a factor of more than five compared to that with standalone learning. Using test data set, reconstructed images with transfer learning showed lower normalized mean square error and better image quality compared to those without transfer learning.

(게재일: 2019.12.31)