결빙되거나 적설이 있는 도로와 같이 마찰이 작은 노면에서는 일반 노면과 비교했을 때 제동거리가 크게 증가하기 때문에 심각한 교통사고로 이어질 수 있다. 이에 블랙 아이스(Black ice)와 같은 노면 위험을 감지 하기 위한 노면 분류 기술에 대한 연구가 지금까지 지속적으로 이루어지고 있다. ESC(Electronic Stability Control) 시스템은 차량 자세 제어를 통해 마찰이 작은 노면에서 차량의 미끄러짐 및 전복을 방지하는 능동 안전시스템(Active safety system)이다. ESC 시스템의 성능을 위해서는 정확한 노면 마찰 계수(Road friction coefficient) 추정을 통한 노면 분류가 중요하다. 최근의 노면 분류 기술은 카메라, LiDAR 등의 이미 지 기반의 방법에 중점을 두고 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 이미지 기반의 방법들은 정확도가 낮을 뿐만 아니라 높은 계산 복잡도의 문제를 가지고 있다. 이뿐만 아니라 높은 비용으로 인해 상용화 측면에서도 단점을 드러내고 있다. 본 연구에서는 그림1처럼 센서 융합 기술을 활용하여 이미지 기반 방법의 문제점을 해결하고자 한다. 차량 횡방향 동역학 모델(Vehicle lateral dynamic model)을 선형화하여 칼만 필터(Kalman filter)를 적용한 노면 마찰 계수 추정 알고리즘을 설계하고, 기계학습(Machine learning) 모델을 적용하여 블랙 아이스 검출 알고 리즘을 설계한다. 전기차 CAN 버스로부터 얻을 수 있는 차량 종방향 가속도(Vehicle longitudinal acceleration)를 제어 입력으로 하고, 요 레이트(Yaw rate)를 측정값으로 하여 칼만 필터에 적용하여 차량 종 방향 속도(Vehicle longitudinal velocity)와 차량 횡방향 속도(Vehicle lateral velocity), 요 레이트, 차량 횡방 향 힘(Vehicle lateral force)을 추정한다. 이때 전통적인 칼만 필터 대신 EKF-UI(Extended kalman filter with unknown input)를 적용하여 시스템 행렬의 크기를 줄여 계산 복잡도를 감소시키고 차량의 거동 변화 를 보다 정확하게 반영할 수 있도록 하였다. 추정된 차량 종방향 속도, 차량 횡방향 속도, 요 레이트를 통해 사이드 슬립 각(Side slip angle)을 구해 사이드 슬립 각과 차량 횡방향 힘의 관계를 이용해 특징들을 찾아 기계학습 모델(e.g. 앙상블 기법, SVM 등)을 적용하여 블랙 아이스를 검출할 수 있다. MATLAB/Simulink SW 및 CarSim을 사용하여 개발한 알고리즘의 성능을 검증하였으며, 본 연구의 결과는 ESC 시스템의 성능 을 개선시켜 차량의 미끄러짐으로 인한 교통사고의 예방에 도움이 될 것으로 예상한다. 여기에 스마트 타이 어(Smart tire)의 센서도 추가해 노면과 타이어 사이의 직접적인 데이터를 추가해 검출 성능을 높일 것이다.

상수도 배관에서 누수 또는 이상을 감지하는 기계학습 및 인공신경망 분류 모델에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 누수음 데이터는 시간과 환경에 따라 계속 변동하기 때문에, 입력 데이터의 변화에도 일정 수준 이상의 분류 성능을 유지하는 분류 모델을 찾는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 모델 선택과 초매개변수 조정보다 데이터 전처리 방법이 분류 성능 향상에 더 큰 영향을 미친다는 점에 주목했다. 변동성이 큰 누수음의 특징을 효과적으로 추출하기 위해 푸리에 변환 및 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)를 사용하였으며, 일부 정보가 중복될 가능성을 고려하여 다중공선성에 덜 민감한 트리 기반 모델을 사용해 누수음의 분류 성능을 평가했다. 연구 결과, 푸리에 변환과 MFCC를 결합한 데이터 세트를 사용했을 때 LightGBM 모델의 분류 정확도가 84.62%로 나타났으며, 각각의 전처리 방법을 단독으로 사용했을 때보다 더 높은 성능을 달성하였다. 이 결과는 두 전처리 방법의 상호 보완적 특성이 분류 성능 향상에 기여했음을 입증하며, 상수도 관망 누수 탐지 시스템 개발에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.

This study aims to develop a deep learning model to monitor rice serving amounts in institutional foodservice, enhancing personalized nutrition management. The goal is to identify the best convolutional neural network (CNN) for detecting rice quantities on serving trays, addressing balanced dietary intake challenges. Both a vanilla CNN and 12 pre-trained CNNs were tested, using features extracted from images of varying rice quantities on white trays. Configurations included optimizers, image generation, dropout, feature extraction, and fine-tuning, with top-1 validation accuracy as the evaluation metric. The vanilla CNN achieved 60% top-1 validation accuracy, while pre-trained CNNs significantly improved performance, reaching up to 90% accuracy. MobileNetV2, suitable for mobile devices, achieved a minimum 76% accuracy. These results suggest the model can effectively monitor rice servings, with potential for improvement through ongoing data collection and training. This development represents a significant advancement in personalized nutrition management, with high validation accuracy indicating its potential utility in dietary management. Continuous improvement based on expanding datasets promises enhanced precision and reliability, contributing to better health outcomes.

Background: Only 2% of falls in older adults result in serious injuries (i.e., hip fracture). Therefore, it is important to differentiate injurious versus non-injurious falls, which is critical to develop effective interventions for injury prevention. Objects: The purpose of this study was to a. extract the best features of surface electromyography (sEMG) for classification of injurious falls, and b. find a best model provided by data mining techniques using the extracted features. Methods: Twenty young adults self-initiated falls and landed sideways. Falling trials were consisted of three initial fall directions (forward, sideways, or backward) and three knee positions at the time of hip impact (the impacting-side knee contacted the other knee (“knee together”) or the mat (“knee on mat”), or neither the other knee nor the mat was contacted by the impacting-side knee (“free knee”). Falls involved “backward initial fall direction” or “free knee” were defined as “injurious falls” as suggested from previous studies. Nine features were extracted from sEMG signals of four hip muscles during a fall, including integral of absolute value (IAV), Wilson amplitude (WAMP), zero crossing (ZC), number of turns (NT), mean of amplitude (MA), root mean square (RMS), average amplitude change (AAC), difference absolute standard deviation value (DASDV). The decision tree and support vector machine (SVM) were used to classify the injurious falls. Results: For the initial fall direction, accuracy of the best model (SVM with a DASDV) was 48%. For the knee position, accuracy of the best model (SVM with an AAC) was 49%. Furthermore, there was no model that has sensitivity and specificity of 80% or greater. Conclusion: Our results suggest that the classification model built upon the sEMG features of the four hip muscles are not effective to classify injurious falls. Future studies should consider other data mining techniques with different muscles.

머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.

베어링은 많은 회전체에서 사용되는 핵심부품으로, 예기치 않은 고장을 방지하기 위해 많은 연구가 집중되고 있다. 이때 중요한 것은 되도록 초기에 건전성 상태를 잘 나타내는 적절한 특징신호를 추출하는 것이다. 그러나 기존의 연구들은 주로 진단관점에서 특징신호를 추출하여 고장예지에는 적합하지 않은 측면이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위 해 베어링 고장 주파수의 에너지와 시간 사이의 상관계수 가중 합을 이용하여 베어링 수명 예측에 용이한 특징신호를 추출 하는 방법을 개발하였다. 그 결과 일반적으로 고장진단에서 많이 사용되고 있는 특징신호인 RMS에 비해서 결함 초기부터 단조로운 증가 경향의 특징신호를 추출함을 알 수 있었다. 이를 입증하기 위해서 NASA Ames에서 제공한 IMS bearing 진 동 데이터를 이용하였고 제시한 특징신호와 일반적인 RMS와 의 거동을 비교하여 유효성을 검증하였다.

Data mining and game sounds classification prerequisite to find a compact but effective set of features in the overall problem-solving process. As a preprocessing step of data mining, feature selection has tuned to be very efficient in reducing its dimensionality and removing irrelevant data at hand. In this paper we cast a feature selection problem on rough set theory and a conditional entropy in information theory and present an empirical study on feature analysis for classical instrument classification. An new definition of a significance of each feature using rough set theory based on rough entropy is proposed. Our results suggest that further feature analysis research is necessary in order to optimize feature selection and achieve better results for the musical instrument sound classification problem through Weka’s classifiers. The results show that the performance of the best 17 selected features among 37 features has 3.601 compared to 2.332 in standard deviation and 94.667 compared to 96.935 in average with four classifiers.

본 논문은 Markless AR(AugmentedReality)에서 가장 많이 활용되는 SURF(Speeded Up Robust Features) 기법의 효율성을 높인 새로운 특징 추출 알고리즘을 제시한다. 기존의 SURF 알고리즘은 불변 특징점을 보장하기 위해 Scale Pyramid를 이용하며 고정된 크기의 블록단위 NMS(Non-Maximum Suppression)를 사용하기 때문에 많은 계산이 요구된다. 제안된 알고리즘은 관심점에서만 특징점을 구하는 적응적 NMS 기법을 제시하여, Scale Pyramid를 사용하지 않고 불변 특징점을 보장하면서 동시에관심 영역에서 적응적 NMS를 수행함으로써 연산을 줄이는 효율적인 특징 추출 알고리즘을 개발하였다.

This paper shows how effectively sonar data can be worked with approaches suggested for the indoor SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). A sonar sensor occasionally provides wrong distance range due to the wide beam width and the specular reflection phenomenon. To overcome weak points enough to use for the SLAM, several approaches are proposed. First, distance ranges acquired from the same object have been stored by using the FPA (Footprint-association) model, which associates two sonar footprints into a hypothesized circle frame. Using the Least Squares method, a line feature is extracted from the data stored through the FPA model. By using raw sonar data together with the extracted features as observations, the visibility for landmarks can be improved, and the SLAM performance can be stabilized. Additionally, the SP (Symmetries and Perturbations) model, a representation of uncertain geometric information that combines the probability theory and the theory of symmetries, is applied in this paper. The proposed methods have been tested in a real home environment with a mobile robot.

기존의 “비트매니아”와 같은 리듬게임은 게임 개발자가 해당 음악의 악보에 맞게 노트를 생성하여 사용자가 정확히 연주 할수록 좋은 결과가 나오도록 구현되어 있다. 하지만 선택할 수 있는 노래가 제한되어 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 자신이 원하는 음악을 플레이할 수 있도록 mp3와 같은 디지털 오디오 파일을 FFT 알고리즘을 이용하여 실시간으로 음계를 추출하고 정렬한 뒤 게임 인터페이스 상에 노트를 생성한다. 또한 BPM정보를 이용하여 노트의 생성 순서와 게임의 난이도를 조절한다.

이 논문은 선박의 자동조타장치를 음성인식으로 제어할 수 있는 시스템을 개발하기 위한 기초연구로 SMCP(IMO Standard Marine Communication Phrases)에 제시된 조타명령문의 구성 형태를 분석하여 화자의 의도를 예측할 수 있는 특정 파라미터를 추출하였다. 그리고 이 파라미터를 이용하여 1차 패턴인식 과정으로부터 도출된 후보단어 집합으로부터 최종 단어를 결정하는 후처리 인식 프로시저를 설계하였다. 이 프로시저의 유용성을 검증하기 위하여 음성인식용으로 총 525개의 조타명령문을 획득하였고, 표준패턴 기반의 인식과정 인식률과의 비교실험을 수행하였다. 실험결과 의도예측 특정 파라미터를 이용한 인식 프로시저의 인식률이 약 42.3% 향상되어 유효함을 알 수 있었다.

본 연구의 목적은 특정 목적을 가진 제품들의 특성들을 파악하여 디자인 개발시 이러한 특성들을 제품 컨셉 또는 디자인 형태에 응용하고자 함이다. 이를 위해 먼저 실험 대상을 설정하였고, 실험 대상을 선택한 후 실험 대상에 관한 기초 설문과 실험 대상 이미지 분석을 실시하였다. 이후 실험 대상의 디자인과 기능적 요소를 추출하여 코딩하였다. 그리고 실험 대상의 이미지분석 후 얻은 요소와 실험 대상의 요소의 관계를 증명하였으며, 실험 대상의 특성 추출을 위한 설문을 실시하였다. 이러한 실험 프로세스를 거쳐 특정한 제품에 특성들을 추출함으로써 디자인 개발 시 소비자 니즈의 분석이 가능하며, 제품을 이해하는 기초 자료로 사용이 가능하다. 또한 디자이너가 제품을 쉽게 이해하고 디자인 개발 시 컨셉 설정에 큰 기초가 된다. 본 연구의 MP3의 경우 MP3의 이미지 분석 결과 음악성, 확장성, 휴대성, 사용성, 신체 부담감, 인터페이스, 그리고 개성으로 나타났으며, 이들과 각각 연관된 특성들을 찾았다. 이로써 MP3를 디자인할 때 중요 특성들을 제시하였다. 이러한 기초 연구를 통해 보다 효과적인 소비자 니즈 파악이 가능하고, 디자인 기초 학문 발전을 가져올 것이다.

This paper explores an image segmentation and representation method using Vector Quantization(VQ) on color and texture for content-based image retrieval system. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions whi

본 논문은 얼굴인식 분야에 있어서 필수 과정인 얼굴 및 얼굴의 주요소인 눈과 입의 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴 영역 추출은 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 색상정보를 사용하지 않고 통계적인 모델에 기반한 일종의 형찬정합 방법을 사용하였다. 통계적인 모델은 입력된 얼굴 영상들의 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유 얼굴로, 복잡한 얼굴 영상을 몇 개의 주성분 갑으로 나타낼 수 있게 한다. 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상 강화 기법을 적용한 후, 영상을 고유얼굴 공간으로 투영하고 복원하는 과정을 통해 얼굴을 추출한다. 얼굴 요소의 추출은 각 요소별 특성을 고려한 엣지 추출과 이진화에 따른 프로젝션 히스토그램 분석에 의하여 눈과 입의 경계영역을 추출한다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 추출에 관한 기존의 연구에서 주로 기하학적인 모양을 갖는 눈과 입의 경우에는 주로 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 특징을 추출하고, 비교적 다양한 모양을 갖는 눈썹, 얼굴 윤곽선 추출에는 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와는 달리 스네이크를 이용하여 적절한 파라미터의 선택과 에너지함수를 정의하여 눈과 입의 윤곽선 추출을 실험하였다. 복잡한 배경하에서 얼굴 영역의 추출, 추출된 얼굴 영역에서 눈과 입의 영역 추출 및 윤곽선 추출이 비교적 좋은 결과를 보이고 있다.

Outdoor mobile robots are faced with various terrain types having different characteristics. To run safely and carry out the mission, mobile robot should recognize terrain types, physical and geometric characteristics and so on. It is essential to control appropriate motion for each terrain characteristics. One way to determine the terrain types is to use non‐contact sensor data such as vision and laser sensor. Another way is to use contact sensor data such as slope of body, vibration and current of motor that are reaction data from the ground to the tire. In this paper, we presented experimental results on terrain classification using contact sensor data. We made a mobile robot for collecting contact sensor data and collected data from four terrains we chose for experimental terrains. Through analysis of the collecting data, we suggested a new method of terrain feature extraction considering physical characteristics and confirmed that the proposed method can classify the four terrains that we chose for experimental terrains. We can also be confirmed that terrain feature extraction method using Fast Fourier Transform (FFT) typically used in previous studies and the proposed method have similar classification performance through back propagation learning algorithm. However, both methods differ in the amount of data including terrain feature information. So we defined an index determined by the amount of terrain feature information and classification error rate. And the index can evaluate classification efficiency. We compared the results of each method through the index. The comparison showed that our method is more efficient than the existing method.

본 논문에서는 의용영상의 병소부위 특징을 추출하는 알고리즘을 제시하였다. 특징 추출을 위해 위장영상을 입력하여 DCT계수 행렬을 구하였다. DCT계수 행렬은 저주파 영역으로 에너지가 집중되기 때문에 저주파 영역에서 128개의특징 파라미터를 추출하였다. 추출된 특징 파라미터를 이용하여 질환영상과 정상영상을 비교하여 그래프로 나타내었다. 특징 파라미터는 PACS의 차등압축과 CAD를 위한 입력 파라미터로 활용될 수 있을 것이다.

본 논문에서는 동작인식 위한 정확한 배경 분할 및 특징점 추출 방법을 제안한다. 배경 분할 과정에서는 먼저, HSV 입력 이미지를 RGB 색상 공간에서 HSV 색상 공간으로 변환한 뒤, H와 S 값에 대한 두 개의 임계치를 사용하여 살색 영역을 분할, 프레임간의 차영상을 이용하여 움직임이 있는 영역을 추출한다. 차영상에서 발생하는 잔상 영역을 제거하기 위하여 헤시안 어파인 영역 검출기를 적용하고, 잡음이 제거된 차 영상과 살색 영역의 이진화 영상을 이용하여 사람의 동작이 나타나는 영역을 분할한다. 특징점 추출 과정은 전체 영상을 블록 단위로 나눠서 각 블록 안에서 분할된 영상에 포함되는 픽셀들의 중점을 구하여 특징점을 추출한다. 실험결과 복잡한 환경에서도 정확한 배경 분할과 사용자 동작을 대표하는 특징점 추출이 약 12 fps로 가능함을 알 수 있었다.