전문가 지식을 이용한 화력 발전소 드럼형 보일러 PI 제어기의 자동 동조에 관한 연구

권만준(Mann Jun Kwon),황동환(Dong-Hwan Hwang),변증남(Zeungnam Bien) 제어로봇시스템학회 1991 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 Vol.1 No.1

차량 급제동 표시를 위한 스마트 모듈 개발

권만준(Mann-Jun Kwon),고광호(Kwang-Ho Ko),최성철(Seong-Cheol Choi),이원호(Won-Ho Lee) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-

본 연구에서는 1차 차량 충돌시 발생하는 급제동 현상을 이용하여 후미에 따르는 다른 차량에게 2차 추돌 방지를 위한 장치를 개발하였다. 1차 충돌시 발생할 수 있는 배터리의 파손에 대비한 태양 충전 판넬을 사용하여 독립적인 배터리 전원을 채택하였으며, 야간에 시인성을 높이기 위해 고휘도 LED를 장착하여 운전자의 경각심을 높이기 위해 경광등과 같은 붉은색과 푸른색이 점멸하도록 하였고, 급제 동을 판단하기 위해 가속도 센서와 자이로 센서를 활용하였다. 이 장치를 활용한다면 1차 추돌시 운전 자의 의지에 관계없이 자동으로 점멸하여 2차 충돌 예방에 기여할 것으로 기대된다.

DFT와 웨이블렛을 이용한 유도전동기 고장진단

권만준(Mann-Jun Kwon),이대종(Dae-Jong Lee),박성무(Sung-Moo Park),전명근(Myung-Geun Chun) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.6

본 논문에서는 DFT(Discrete Fourier Transform)과 웨이블렛을 이용한 고장진단 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 주파수 기반의 DFT에 의한 고장패턴의 추출방법과 시간-주파수 기반의 웨이블렛을 이용한 고장패턴의 추출방법을 이용하여 특징점을 추출하였으며, 유도전동기의 최종진단은 DFT와 웨이블렛에 의해 추출된 특징값들을 효과적으로 융합할 수 있는 융합 알고리즘에 의해 수행한다. 개발된 알고리즘은 다양한 실측 데이터에 적용하여 그 타당성을 보였다. In this paper, we propose a fault diagnosis algorithm of induction motors by DFT and wavelet. We extract a feature vector using a fault pattern extraction method by DFT in frequency domain and wavelet transform in time-frequency domain. And then we deal with a fusion algorithm for the feature vectors extracted from DFT and wavelet to classify the faults of induction motors. Finally, we provide an experimental results that the proposed algorithm can be successfully applied to classify the several fault signals acquired from induction motors.

Fuzzy Elastic Bunch Graph Matching 방법을 이용한 얼굴인식

권만준(Mann-Jun Kwon),고현주(Hyoun-Joo Go),전명근(Myung-Geun Chun) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.6

본 논문은 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)기법을 이용한 얼굴인식에 대해 다룬다. 대용량 영상 정보에 대해 차원 축소를 이용한 얼굴인식 기법인 주성분기법이나 선형판별기법에서는 얼굴 영상 전체의 정보를 이용하는 반면 본 연구에서는 얼굴의 눈, 코, 입 등과 같은 얼굴 특징점에 대해 주파수와 방향각이 다른 여러 개의 가버 커널과 영상 이미지의 컨볼루션(Convolution)의 계수의 집합(Jets)을 이용한 특징 데이터를 이용한다. 하나의 얼굴 영상에 대해서 모든 영상이 같은 크기의 특징 데이터로 표현되는 Face Graph가 생성되며, 얼굴인식 과정에서는 추출된 제트의 집합에 대해서 상호 유사도 (Similarity)의 크기를 비교하여 얼굴인식을 수행한다. 본 논문에서는 기존의 EBGM방법의 Face Graph 생성 과정을 보다 간략화한 방법을 이용하여 얼굴인식 과정에서 계산량을 줄여 속도를 개선하였으며, 퍼지 매칭법을 이용한 유사도 계산을 하였다. In this paper, we describe a face recognition using EBGM(Elastic Bunch Graph Matching) method. Usally, the PCA and LDA based face recognition method with the low-dimensional subspace representation use holistic image of faces, but this study uses local features such as a set of convolution coefficients for Gabor kernels of different orientations and frequencies at fiducial points including the eyes, nose and mouth. At pre-recognition step, all images are represented with same size face graphs and they are used to recognize a face comparing with each similarity for all images. The proposed algorithm has less computation time due to simplified face graph than conventional EBGM method and the fuzzy matching method for calculating the similarity of face graphs renders more face recognition results.

교통 표지판 자동 인식에 관한 연구

권만준(Kwon, Mann-Jun) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회논문지 Vol.15 No.9

내비게이션 단말기에 사용되는 전자지도 제작이 수작업으로 이루어지고 있어 오기가 발생할 수 있기 때문에, 본 논문에서는 내비게이션 정보의 요소로 다루어지는 교통 표지판에 대한 오프라인 자동 인식에 대해 제안하였다. 컴퓨터 비전 과 패턴 인식 응용 분야로 2차원 얼굴 인식 분야에 널리 활용되고 있는 주성분분석기법(PCA)과 선형판별분석기법(LDA)을 이용하여 교통표지판을 인식하고자 한다. 먼저 PCA를 이용하여 높은 차원의 2차원 이미지 데이터를 저차원의 특징 벡터 영역으로 투영을 시킨다. PCA로부터 구해진 저차원의 특징 벡터를 이용하여 LDA로 분산 매트릭스들 간에 최대가 되고 하 고, 분산 매트릭스 내에서는 최소가 되도록 하였다. 실제 도로 환경에서 추출된 교통 신호판의 대부분을 제안된 알고리즘에 의해서 특징 벡터를 40개 이상 사용하였을 경우 92.3%이상의 높은 인식률을 보임을 확인하였다. Because there are some mistakes by hand in processing electronic maps using a navigation terminal, this paper proposes an automatic offline recognition for traffic signs, which are considered ingredient navigation information. Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA), which have been used widely in the field of 2D face recognition as computer vision and pattern recognition applications, was used to recognize traffic signs. First, using PCA, a high-dimensional 2D image data was projected to a low-dimensional feature vector. The LDA maximized the between scatter matrix and minimized the within scatter matrix using the low-dimensional feature vector obtained from PCA. The extracted traffic signs under a real-world road environment were recognized successfully with a 92.3% recognition rate using the 40 feature vectors created by the proposed algorithm.

주성분분석 기법에 의한 BLDE 모터 고장진단 알고리즘 개발

김용민(Yong-Min Kim),권만준(Mann-Jun Kwon),이대종(Dae-Jong Lee),전명근(Myoung-Geun Chun) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.2

본 논문에서는 Labview 프로그램에 의한 BLDC 고장진단 모의장치 개발과 주성분 분석 기법에 의한 BLDC 모터의 고장진단 알고리즘을 제안한다. 우선, BLDC 고장진단 실험장치는 전원공급기, BLDC 포터 드라이버 및 모터와 다양한 부하변동에 따른 데이터 취득을 위해 네 종류의 부하변동이 가능하도록 부하장치로 구성하였으며, 고장별 데이터는Labview 프로그램에 의해 취득하였다. 이렇게 취득된 데이터는 신호특성에 맞는 전 처리과정을 수행한 후 주성분분석기법에 의해 고장특성을 나타내는 특징점을 추출하고 최종적으로 BLDC 모터의 진단은 유클리디안 거리 유사도 방법에 의해 수행된다. 제안된 방법은 다양한 고강유형 및 부하변동에 따른 실험을 통하여 시스템과 알고리즘의 유용성을 평가한다.

Fuzzy-EBGM을 이용한 얼굴인식과 Fuzzy-LDA를 이용한 홍채인식의 다중생체인식 기법 연구

고현주(Hyoun-Joo Go),권만준(Mann-Jun Kwon),전명근(Myung-Geun Chun) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.15 No.2

본 연구는 생체정보를 이용하여 개인을 인증하고 확인하기 위한 방법으로 기존 단일 생체인식 기법의 단점을 보완하기 위해 홍채와 얼굴을 이용한 다중생체인식(Multi-Modal Biometrics Recognition)기법을 연구하였다. 중국 홍채 데이터베이스 CASIA(Chinese Academy of Science)에 Gabor Wavelet과 FLDA(Fuzzy Linear Discriminant Analysis)를 사용하여 특징벡터를 획득 하였으며, FERET(FERET(Face Recognition Technology) 얼굴영상데이터를 사용하여 FERET 연구에서 매우 우수한 성능을 보인 EBGM알고리듬으로 특징벡터를 획득하였다. 이로부터 얻어진 두 score 값에 대하여 다양한 균등화 과정을 시도해 보았으며, 등록자와 침입자를 구분하기 위한 Fusion Algorithm으로 Bayesian Classifier, Support vector machine, Fisher’s linear discriminant를 사용하였다. 또한, 널리 사용되는 방법 중 Weighted Summation을 이용하여 다중생체인식의 성능을 비교해 보았다.

가버 웨이블릿과 퍼지 선형 판별분석 기법을 이용한 홍채 인식

고현주(Hyoun-Joo Go),권만준(Mann-Jun Kwon),전명근(Myung-Geun Chun) 한국정보과학회 2005 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.32 No.11

본 논문은 단순한 형태의 개인 확인 및 검증방법의 한계를 극복하여 절도나 누출에 의해 도용될 수 없고 변경되거나 분실할 위험성이 없는 새로운 형태의 인증 방법인 홍채인식을 연구하였다. 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않는 특성을 가지고 있으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득 시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하여, 2차 가버 웨이블릿과 퍼지 선형판별분석기법(LDA)을 이용하여 특징 벡터를 추출하고 인식한다. 인식과정에서는 상관관계 계수를 이용하여 다른 홍채의 특징값과 매칭값을 측정하고 유사도가 가장 큰 대상을 찾게 된다. 이때, 입력영상에 대하여 4개 방향의 가버 웨이블릿을 거쳐 얻어진 4개의 상관관계 계수 값 중 가장 큰 값을 갖는 대상자를 인식 대상자로 선정하므로 오인식될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 대상자 50명에 대하여 각각 6회씩 촬영한 두 가지 데이타베이스(CASIA, CBNU)를 이용하였으며, 실험 결과 90% 이상의 인식률을 얻었다. This paper deals with Iris recognition as one of biometric techniques which is applied to identify a person using his/her behavior or congenital characteristics. The Iris of a human eye has a texture that is unique and time invariant for each individual. First, we obtain the feature vector from the 2D Iris pattern having a property of size invariant and using the fuzzy LDA which is further through four types of 2D Gabor wavelet. At the recognition process, we compute the similarity measure based on the correlation values. Here, since we use four different matching values obtained from four different directional Gabor wavelet and select the maximum value, it is possible to minimize the recognition error rate. To show the usefulness of the proposed algorithm, we applied it to a biometric database consisting of 300 Iris patterns extracted from 50 subjects and finally got more higher than 90% recognition rate.

CDMA 시스템에서 인접 셀의 SIR을 보장하는 멀티타입 호 수락 방안

최성철 ( Seong-cheol Choi ),권만준 ( Mann-jun Kwon ),이원호 ( Won-ho Lee ) 한국고등직업교육학회 2003 한국고등직업교육학회논문집 Vol.4 No.4

The link capacity of CDMA(Code Division Multiple Access) is limited by the interference amount of home and neighboring cells. To admit the new call in home cell increases its neighboring cells' interference, degrades QoS (Quality of Service) of the cells and results in the capacity decreases of the cells. In this paper, when the multi-types of calls request the admission to their home cell we propose Multi-type Call Admission Scheme Guaranteeing SIR of the Neighboring Cells. When new call requests the admission, its home cell can distinguishes the kind of calls, calculates and predicts SIR(signal to Interference Ratio) of home and neighboring cells. Then, if home cell has enough capacity to admit new call and QoS of its neighboring cells are guaranteed, new call is admitted in home cell. The simulation result shows that the proposed scheme largely reduced the outage probability in the neighboring cells.

PDA를 이용한 개인 심혈관리 시스템 개발

권석영(Seok-Young Kwon),권만준(Mann-Jun Kwon),박경순(Kyoung-Soon Park),차은종(Eun-Jong Cha),전명근(Myung-Geun Chun) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.5

본 논문에서는 PDA를 이용하여 개인이 직접 관리하고 자가진단을 내릴 수 있는 개인 심혈관리 시스템을 개발하였다. 개발된 심혈관리 시스템은 개인정보관리, 생활관리, 식이관리, 질병관리 및 네트워크 관리의 5개 모듈로 구성되어 있다. 개인 정보관리 모듈은 개인의 정보와 신체정보 및 비만정보 등을 관리하며, 생활관리 모듈은 운동량계산과 비만도등을 관리한다. 식이관리 모듈은 식사를 관리하고 섭취음식을 분석하고, 질병관리 모듈은 개인의 혈압 및 자각증상 등을 관리한다. 마지막으로 통신망을 관리하는 네트워크 모듈로 나누어진다. 이렇게 개발된 시스템은 필요에 따리서 체계적으로 개인의 건강을 관리할 수 있으며 병원을 직접 방문해야 하는 기존의 방식에서 벗어나 자기 자신이 혈압을 스스로 측정하고 관리하여 필요한 부분을 네트워크를 통하여 의사에게 알림으로서 치료와 처방을 받을 수 있도록 한 심혈관리 시스템을 개발하였다. In this paper, we developed a personal hypertension management system (PHMS) having self-diagnosis function with PDA. The developed PHMS consists of five modules such as a personal information management, a Life management, a food management, a sickness management, and network management modules. The personal information management module offers physical and fatness information as well as personal information. The life management module gives exercise and body mass index. The food management module includes caloric intake and the sickness management module renders a personal blood pressure and a subjective symptom. Finally, wireless networks are implemented for the network management. From these, it is possible to make a self diagnosis and be examined and treated remotely by sending the stored blood pressure related information to a medical doctor.