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      • 고유얼굴을 이용한 얼굴 인식 시스템

        김영래(Young-Lae Kim),왕보현(Bo-Hyeun Wang) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.15 No.1

        본 논문은 고유얼굴 방법을 이용한 얼굴인식 시스템의 성능을 분석하였다. 제안한 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 방법은 훈련집합의 얼굴 이미지 사이의 중요한 변화를 가지고 있는 특징 공간으로 투영시키면서 이루어진다. 중요한 특징들은 얼굴집합의 고유벡터(주성분)들이기 때문에 고유얼굴이라 한다. 특징 공간으로의 투영은 고유얼굴의 가중치의 합으로 입력얼굴을 기술할 수 있으며, 입력 얼굴의 인식은 훈련집합의 가중치와 입력 영상의 가중치를 비교하면서 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 방법의 검증을 위해서 Harvard 데이터베이스를 이용하였으며, 시스템의 성능 분석을 위하여 조명에 대한 인식성능의 변화, 사용한 고유얼굴의 수에 대한 인식률의 변화, 전처리를 통하여 얻을 수 있는 인식률의 변화, 인식 거부 곡선을 통하여 시스템의 적용 가능성에 대한 실험을 수행하여 분석한다.

      • KCI등재

        가정용 전력 모니터링을 위한 전력신호 분석 알고리즘 개발

        박성욱(Sung-Wook Park),왕보현(Bo-Hyeun Wang) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.6

        본 연구에서는 가정 내 모든 기기가 연결된 하나의 전력선을 모니터링 하여 그 전력선에 연결된 기기 각각의 젼력 소비 상황을 모니터링 하는 NILM(Non-Intrusive Load Monitoring) 시스템 구축에 필요한 신호 분석 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 신호 분석 알고리즘은 전력선에서 관찰된 여러 기기의 전력 소비 패턴이 혼합된 혼합 전력 패턴을 복수개의 시간 구간으로 분리하고, 연속된 시간 구간 사이의 신호 차이를 구한 후, 이 차이 신호를 분석하여 어떤 장치가 현재 시간 구간에서 동작 중인지를 알아낸다. 이 때 시간 구간을 충분히 작게 하고, 신호 분석에 사용되는 특징들이 독립적이고 additivity특징을 가지도록 선정한다면, 이 차이 신호에는 한 장치의 특징만이 남아 있으므로, 동시에 동작할 수 있는 장치 조합의 수 2<SUP>N</SUP>개가 아닌 장치 N 개에 해당하는 특징만을 이용하여 혼합 신호를 분석할 수 있다. 이를 통하여 장치 개수가 증가하더라도 연산량 역시 산술적으로 증가하는 합리적인 확장성을 확보할 수 있다. 실제 가정에서 각 장치의 데이터 패턴을 채집한 후 이를 인위적으로 조합하여 만든 실험 데이터를 활용하여 제안한 방법을 검증하였다. 검증 결과 4개의 장치가 동시에 동작하고 그 장치의 특징들이 제안한 알고리즘에서 제시한 기준을 만족하는 경우, 비록 제한된 실험이었지만 완벽한 분류 성공률을 보였다. 제안된 알고리즘을 실제 사용하기 위해서는 장치의 수를 증가하고, 시간 구간을 조정하며, 신호 혼합 패턴을 다양하게 한 실증적인 연구가 더 필요하다. 하지만 이 경우 본 연구에서 제안한 기준을 만족하는 특징을 선택한다면, 그렇지 않은 경우에 비하여, 일정 정도 성능이 보장되는 NILM 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다. This paper presents an algorithm identifying devices that generate observed mixed signals that are collected at main power-supply line. The proposed algorithm, which is necessary for low cost electric power monitoring system at appliance-level, that is non-intrusive load monitoring system, divides incoming mixed signal into multiple time intervals, calculating difference-signals between consecutive time interval, and identifies which device is operating at the time interval by analysing the difference-signals. Since the features of one device can remain when the time interval is short enough and the features are independent and additive, well-known classification algorithms can be used to classify the difference-signals with features of N individual devices, otherwise 2<SUP>N</SUP> features might be necessary. The proposed algorithm was verified using data mixed in a laboratory with individual devices’s data collected from field. When maximum 4 devices operate or stop sequentially and when features satisfy the requirements of proposed algorithm, the proposed algorithm resulted nearly 100% success rate under the constrained test condition. In order to apply the proposed algorithm in real world, the number devices shall increase, the time interval shall be smaller and the pattern of mixture shall be more diverse. However we can expect, if features used follow guidelines of proposed algorithm, future system could have certain level of performance without the guideline.

      • KCI등재

        뉴로-퍼지 모델 기반 전력 수요 예측 시스템

        박영진(Yong-Jin Park),왕보현(Bo-Hyeun Wang) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회논문지 Vol.14 No.5

        본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다. This paper proposes a systematic method to develop short-term electrical load forecasting systems using neuro-fuzzy models. The proposed system predicts the electrical loads with the lead times of 1 hour, 24 hour, and 168 hour. To do so, the load forecasting system first builds an initial structure off-line for each hour of four day types and then stores the resultant initial structures in the initial structure bank. 96 initial structures are constructed for each prediction lead time. Whenever a prediction needs to be made, the proposed system initializes the neuro-fuzzy model with the appropriate initial structure stored and trains the initialized prediction modell. To improve the performance of the prediction system in terms of accuracy and reliability at the same time, the prediction model employs only two inputs. It makes possible to interpret the fuzzy rules to be learned. In order to demonstrate the viability of the proposed method, we develop a load forecasting system by using the real load data collected during 1996 and 1997 at KEPCO. Simulation results reveal that the prediction system developed in this paper can achieve a remarkable improvement on both accuracy and reliability.

      • KCI등재

        웹기반 청각장애인용 수화 웹페이지 제작 시스템

        박성욱(Sung-Wook Park),왕보현(Bo-Hyeun Wang) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회논문지 Vol.24 No.3

        소리가 잘 들리지 않는 청각장애인은 소리를 표시하는 글자를 익히고 복잡한 개념을 전달하는 글을 이해하는 데 어려움이 많다. 그래서 자연스럽게 표정, 몸짓, 손짓으로 의사를 전달하는 수화가 청각장애인들의 주요 의사소통수단으로 자리잡아왔지만 사회에서는 글과 말이 주요 정보전달 수단으로 이용되고 있어 청각장애인이 정보에 접근하고 지식을 넓혀 직업을 갖는데 큰 어려움이 있다. 특히 근래에 인터넷이 보편화됨에 따라 정상인의 정보 습득량은 크게 늘었지만, 글로 표현된 인터넷을 이해하기 어려운 청각장인들은 인터넷 정보에 접근하는데 어려움이 많다. 본 연구에서는 청각장애인을 위한 수화 웹페이지를 제작할 수 있는 수화 웹페이지 제작 시스템을 개발하였다. 수화 웹페이지 제작 시스템은 청각장애인용 수화 웹페이지 제작자가 통상적인 인터넷 사용에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 환경만 갖추면 운영할 수 있도록 웹기반으로 개발하였다. 수화용 웹 페이지 제작자는 게시판 형태의 인터페이스를 이용하여 변역하고자하는 문장을 서버에 전송할 수 있다. 서버는 수신된 문장을 수화로 번역하여 3D 아바타 기반의 수화 그래픽 애니메이션을 랜더링한다. 수화 그래픽 애니메이션은 MP4 형식의 동영상으로 변환되며, 스트리밍 서버의 저장소에 보관된다. 저장된 수화 동영상의 이름과 주소는 수화 웹페이지 제작자가 처음 문장을 입력하였던 게시판에 표시되도록 하여 향후 청각장애인용 웹 페이지를 제작할 때 활용할 수 있도록 하였다. 또한 본 연구에서는 웹페이지 제작자가 공공기관의 웹페이지를 제작할 수 있도록, 이들 기관에서 현재 사용된 글들을 수화로 번역할 때 필요한 수화 단어를 수화 웨페이지 제작 시스템의 수화 사전에 추가하였다. 수화 단어를 추가함으로써 웹기반 수화 웹페이지 제작 시스템이 공공부문에 보다 더 많이 활용될 수 있을 것이다. Hearing-impaired people have difficulty in hearing, so it is also hard for them to learn letters that represent sound and text that conveys complex and abstract concepts. Therefore it has been natural choice for the hearing-impaired people to use sign language for communication, which employes facial expression, and hands and body motion. However, the major communication methods in daily life are text and speech, which are big obstacles for the hearing-impaired people to access information, to learn and make intellectual activities, and to get jobs. As delivering information via internet become common the hearing-impaired people are experiencing more difficulty in accessing information since internet represents information mostly in text forms. This intensifies unbalance of information accessibility. This paper reports web-based text-to-sign language translating system that helps web designer to use sign language in web page design. Since the system is web-based, if web designers are equipped with common computing environment for internet browsing, they can use the system. The web-based text-to-sign language system takes the format of bulletin board as user interface. When web designers write paragraphs and post them through the bulletin board to the translating server, the server translates the incoming text to sign language, animates with 3D avatar and records the animation in a MP4 file. The file addresses are fetched by the bulletin board and it enables web designers embed the translated sign language file into their web pages by using HTML5 or Javascript. Also we analyzed text used by web pages of public services, then figured out new words to the translating system, and added to improve translation. This addition is expected to encourage wide and easy acceptance of web pages for hearing-impaired people to public services.

      • KCI등재
      • 뉴로-퍼지 모델 기반 전력 수요 예측 시스템

        박영진(Young-Jin Park),왕보현(Bo-Hyeun Wang) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.1

        본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로 퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

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