병렬 CES를 이용한 QAP 해법

박래정,이현,박철훈,Park, Lae-Jeong,Lee, Hyun,Park, Cheol-Hoon 대한전자공학회 1997 電子工學會論文誌, C Vol.c34 No.5

This paper presents a parallel combinatorial variant of evolution strategy (PCES) to solve well-known combinatorial optimization problems, Quadratic assignment problems (QAPs). The PCES reduces the possibility of getting stuck in local minima due to maintenance of subpopulation and thus it is more effective than the CES. Experiment results on two benchmark problems show that the PCES is better than the cES and the genetic algorithm(GA).

하이퍼스펙트럴 데이터 분류에서의 평탄도 LDA 규칙화 기법의 실험적 분석

박래정(Lae-Jeong Park) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.4

고차원 특성과 높은 상관성은 하이퍼스펙트럴 데이터의 주요 특징이다. LDA와 그 변형 선형 투사 방법들이 고차원 스펙트럴 정보로부터 저차원의 특징을 추출하는데 사용되었다. LDA는 학습 데이터가 적은 경우 흔히 발생하는 과대적합으로 인해 일반화 성능이 낮아지는 문제가 발생하는데, 이를 완화하기 위하여 LDA 규칙화(regularization) 방법들이 제시되었다. 그 중, 평탄도(smoothness) 제약에 기반한 LDA 규칙화 기법은 높은 상관성을 갖는 하이퍼스펙트럴 데이터의 특성에 적합한 특징 추출 기법이다. 본 논문에서는 하이퍼스펙트럴 데이터 분류에서 평탄도 제약을 갖는 LDA 규칙화 방법을 소개하고 학습 데이터 조건에 따른 성능을 실험적으로 분석한다. 또한, 분류 성능의 향상을 위한 스펙트럴 정보와 공간적 정보의상관성을 함께 활용하는 이중 평탄도 LDA 규칙화 기법을 제시한다. High dimensionality and highly correlated features are the major characteristics of hyperspectral data. Linear projections such as LDA and its variants have been used in extracting low-dimensional features from high-dimensional spectral data. Regularization of LDA has been introduced to alleviate the overfitting that often occurs in a small-sized training data set and leads to poor generalization performance. Among them, a smoothness regularized LDA seems to be effective in the feature extraction for hyperspectral data due to its capability of utilizing the high correlatedness. This paper studies the performance of the regularized LDA in hyperspectral data classification experimentally with varying conditions of the training data. In addition, a new dual smoothness regularized LDA is proposed and evaluated that makes use of both the spectral-domain and spatial-domain correlations between neighboring pixels.

컬러 세그먼테이션을 활용한 보행자 검출기의 오검출 개선

박래정(Lae-Jeong Park) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.24 No.1

신용카드 사기 검출을 위한 비용 기반 학습에 관한 연구

박래정(Lae-Jeong Park) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.5

사기 검출의 주목적은 사기 거래로 인해 발생하는 손질을 최소화하는 것이다 하지만, 사기 검출 문제의 특이한 속성, 즉 불균형하고 중첩이 심한 클래스 분포와 비균일한 오분류 비용으로 인해, 실제로 희망하는 거절을 동작 영역에서의 분류 비용 측면의 최적 분류기를 생성하는 것이 용이하지 않다. 본 논문에서는, 특정 동작 영역에서의 분류가의 분류 비용을 정의하고, 진화 탐색을 이용하여 이를 직접적으로 최적화함으로써, 실제 신용카드 사기 검출에 적합한 분류기를 학습할 수 있는 비용 기반 학습 방법을 제시한다. 신용카드 거래 데이터를 사용한 실험을 통해 제시한 방법이 타 학습 방법에 비해 비용에 민감한 분류기를 학습할 수 있는 효과적인 방법임을 보인다. The main objective of fraud detection is to minimize costs or losses that are incurred due to fraudulent transactions. Because of the problem's nature such as highly skewed, overlapping class distribution and non-uniform misclassification costs, it is, however, practically difficult to generate a classifier that is near-optimal in terms of classification costs at a desired operating range of rejection rates. This paper defines a performance measure that reflects classifier's costs at a specific operating range and offers a cost-sensitive learning approach that enables us to train classifiers suitable for real-world credit card fraud detection by directly optimizing the performance measure with evolutionary programming. The experimental results demonstrate that the proposed approach provides an effective way of training cost-sensitive classifiers for successful fraud detection, compared to other training methods.

자획 폭 변환에 기반한 도로표지 영상의 한글 텍스트 및 심볼 검출

박래정 ( Lae-jeong Park ),조명석 ( Myung-suk Jo ),윤준희 ( Junhee Yoon ),정규수 ( Kyu-soo Chong ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2

본 논문은, 도로표지 영상의 자동 획득, 관련 정보의 검출/인식 및 온라인 갱신 기능을 갖는 차세대 도로표지 관리시스템에 요구되는, 도로표지 영상으로부터 방향지시 정보과 국문지명을 검출하는 방법을 제안한다. 자획 폭 변환을 사용하여 비텍스트 정보를 구분하고, 한글 템플릿 매칭을 사용하여 국문지명의 영역을 검출한다. 제안한 방법은 실제 도로표지 영상에 대해서 98%의 방향지시 정보 검출율과 92%의 국문지명 검출율 성능을 보였다.

보행자 상반신 검출에서의 컬러 세그먼테이션 활용

박래정(Lae-Jeong Park) 대한전자공학회 2014 전자공학회논문지 Vol.51 No.11

본 논문에서는 보행자 상반신 검출기의 성능을 향상하기 위한 세그먼테이션에 기반한 특징 추출 방법을 제안한다. 상반신의 부분별 색상 분포를 활용한 멀티 파트 컬러 세그먼테이션을 사용하여 국소 특징이 갖는 한계로 인해 발생하는 오검출의 감소에 효과적인 “전역적” 윤곽 특징을 추출한다. 컬러 공간과 히스토그램 분해도에 따른 성능을 분석하였으며, 자체 구축한 보행자 상반신 영상을 사용한 실험을 통해서 제안한 방법으로 추출한 특징이 국소 특징 기반 검출기의 오검출 감소에 효과적임을 확인하였다. The paper proposes a new method of segmentation-based feature extraction to improve performance in pedestrian upper-body detection. General pedestrian detectors that use local features are often plagued by false positives due to the locality. Color information of multi parts of the upper body is utilized in figure-ground segmentation scheme to extract an salient, “global” shape feature capable of reducing the false positives. The performance of the multi-part color segmentation-based feature is evaluated by changing color spaces and the parameters of color histogram. The experimental result from an upper-body dataset shows that the proposed feature is effective in reducing the false positives of local feature-based detectors.

신용카드 사기 검출을 위한 신경망 분류기의 진화 학습

박래정(Lae-Jeong Park) 한국지능시스템학회 2001 한국지능시스템학회논문지 Vol.11 No.5

무선 센서 네트워크에서의 싱크노드 실패에 대비한 이중 싱크노드 장치

김대일,박래정,박성욱,이형봉,문정호,정태윤,Kim, Dae-Il,Park, Lae-Jeong,Park, Sung-Wook,Lee, Hyung-Bong,Moon, Jung-Ho,Chung, Tae-Yun 대한임베디드공학회 2011 대한임베디드공학회논문지 Vol.6 No.6

Since wireless sensor networks generally have the capability of network recovery, malfunction of a few sensor nodes in a sensor network does not cause a crucial problem paralyzing the sensor network. The malfunction of the sink node, however, is critical. If the sink node of a sensor network stops working, the data collected by sensor nodes cannot be delivered to the gateway because no other sensor nodes can take the place of the sink node. This paper proposes a TDMA-based wireless sensor network equipped with dual sink nodes, with a view to preventing data loss in the case of malfunction of a sink node. A secondary sink node, which synchronizes with a primary sink node and receives data from other sensor nodes in normal situations, takes the role of the primary sink node in the case of malfunction of the primary sink, thereby eliminating the possibility of data loss. The effectiveness of the proposed scheme is demonstrated through experiments.

CDMA 망에 기반한 스키장 슬로프의 무선 구간 기록 측정 시스템

이형봉,박래정,문정호,정태윤,Lee, Hyung-Bong,Park, Lae-Jeong,Moon, Jung-Ho,Chung, Tae-Yun 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지D Vol.16 No.1

이 논문에서는 2018 평창 동계올림픽 개최를 위한 사전 준비 및 지역 전략 산업 육성정책의 일환으로 추진 중인 강원도의 u-Sports 사업의 하나로 강원도 용평 스키장에 구축된 무선 구간기록 측정 시스템에 적용된 기술과 그 성과를 소개한다. 기록 측정이 필요한 슬로프 구간의 진입점과 진출점에 각각 레이저 센서를 설치하고 각각의 레이저 센서를 센서 노드와 유선으로 연결하여 스키 선수가 해당 구간에 진입하거나 해당 구간을 빠져나가는 순간 센서 노드는 이를 감지하도록 하였다. 각각의 센서 노드는 또한 모뎀을 통하여 CDMA 망에 연결되어 있어서 망을 통하여 NTP 서버로부터 표준 시간을 수신한다. 센서 노드는 분해능이 높은 내부 타이머를 CDMA 망을 통하여 수신한 표준 시간에 동기를 맞추는 NTP 알고리즘으로 기록 측정에 필요한 최소 10 ms의 분해능을 확보하도록 하였다. 각각의 센서 노드에서 측정된 시간 정보는 CDMA 망을 통하여 중앙 관제 센터에 전송된다. 이 논문에서 소개한 무선 구간 기록 측정 시스템은 고가의 장비를 필요로 하지 않으므로 비용이 저렴하며 이 시스템을 사용하면 기존의 수동 측정 방식을 사용한 경우보다 더 간편하게 중앙 관제 센터에서 구간별 기록 정보를 획득할 수 있다는 장점이 있다. This paper introduces a pilot CDMA network-based wireless lap time measurement system set up on a ski slope of Yongpyong Ski Resort. The wireless lap time measurement system is one output of U-Sports Project of Gangwon Province, which is intendended for promoting local strategic business and preparation for hosting 2018 Winter Olympic Games at Pyeongchang. A pair of laser sensors is installed at the entry and exit points of a section requiring lap time measurement on a ski slope. Each laser sensor is connected to a sensor node via wire so that the sensor node can detect the time when a skier enters or exits the section. Also each sensor node is connected to a CDMA network via a modem and receives a standard time from a NTP server. Each node executes the NTP algorithm to synchronize its local time to the received server time. As a result of the time synchronization, the sensor nodes maintain its local time within a resolution of at least 10 miliseconds and transmit the time of detection to a central control center. While the wireless lap time measurement system introduced in the paper does not need expensive measurement equipment, the system allows the central control center to provide lap time records in a more convenient manner compared to conventional manual lap time measuremnt methods.

뉴로-퍼지 모델 기반 단기 전력 수요 예측시스템 : 신뢰도 계산

심현정(Hyun-Jeong Shim),박래정(Lae-Jeong Park),왕보현(Bo-Hyeun Wang) 대한전기학회 2001 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2001 No.7