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스캔라인 알고리즘을 이용한 대화력전 임기표적의 실시간 영역 결정
전기윤,Jeon, Gi-Yoon 한국군사과학기술학회 2007 한국군사과학기술학회지 Vol.10 No.2
The CF(Counter-fire) is neutralizing enemy's all command control systems and fire support elements. It will weaken a battle continuous ability and an intension to fight. At the beginning of the CF is obtaining locations of targets using various detection assets. CF command center processes acquired target information and send it to attacking equipments. The targets are classified into two classes, preplanned target and target of opportunity The target of opportunity is potential threaten, so it needs to take a immediate and exact process for determining location of target of opportunity. This paper proposes the real-time processing algorithm for offensive weapons to strike target of opportunity, and presents the result of its performance.
박규동,전기윤,손미애,김종모 한국인터넷정보학회 2022 인터넷정보학회논문지 Vol.23 No.1
The development of information communication and artificial intelligence technology requires the intelligent command and control (C2) system for Korean military, and various studies are attempted to achieve it. In particular, as a volume ofinformation in the C2 workflow increases exponentially, this study pays attention to the collaborative filtering (CF) and recommendation systems (RS) that can provide the essential information for the users of the C2 system has been developed. The RS performing information filtering in the C2 system should provide an explanatory recommendation and consider the context of the tasks and users. In this paper, we propose a contextual pre-filtering CARS framework that recommends information in the C2 workflow. The proposed framework consists of four components: 1) contextual pre-filtering that filters data in advance based on the context and relationship of the users, 2) feature selection to overcome the data sparseness that is a weak point for the CF, 3) the proposed CF with the features distances between the users used to calculate user similarity, and 4) rule-based post filtering to reflect user preferences. In order to evaluate the superiority of this study, various distance methods of the existing CF method were compared to the proposed framework with two experimental datasets in real-world. As a result of comparative experiments, it was shown that the proposed framework was superior in terms of MAE, MSE, and MSLE. 정보 통신 및 인공지능 기술의 발전은 우리 군의 지휘통제체계의 지능화를 요구하며, 이를 달성하기 위해 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문은 특히, 지휘통제 워크플로우에서 활용 가능한 정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 지휘통제체계 사용자에게제공되는 정보 중 수행 업무에 가장 핵심적인 정보를 제공할 수 있는 협업 필터링(Collaborative Filtering, CF) 및 추천 시스템(Recommendation System, RS)에 주목한다. 군 지휘통제체계에서 정보의 필터링을 수행하는 RS는 가장 우선 설명 가능한 추천을 수행하여야 하며, 그 다음 지휘관들이 임무를 수행하는 다양한 상황을 고려한 추천이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 지휘통제 워크플로우를 지원하기 위하여 정보를 선택적으로 추천하는 contextual pre-filtering CARS 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 1) 지휘결심자의 상황 및 관계에 기반하여 데이터를 사전에 필터링하는 contextual pre-filtering, 2) CF의 취약한 데이터 희소성 문제를 극복하기 위한 피쳐 선택, 3) 피쳐 간의 디스턴스를 사용자의 유사도 산출에 활용한 CF, 및 4) 사용자의 선호를 반영하기 위한 규칙 기반포스트 필터링의 4 단계로 구성되어 있다. 본 연구의 우수성을 평가하기 위해서 상용 수준의 실험 데이터셋 2종에 대해 기존 CF 방법의 다양한 디스턴스 방법을 적용하여 비교 실험하였다. 비교 실험 결과 제안된 프레임워크가 3가지 평가지표(MAE, MSE, MSLE) 측면에서 우수함을 나타내었다
차세대 전술이동통신체계를 위한 이동 기지국 배치 최적화 기법
이기훈,박동규,전기윤,전병천,정방철 한국통신학회 2022 韓國通信學會論文誌 Vol.47 No.4
We propose a novel optimal mobile subscriber access points (MSAP) deployment scheme for tactical mobile communication systems (TMCS). The objective is to minimize the number of deployed MSAPs while ensuring the quality-of-service (QoS) requirements of the backbone and access links. Furthermore, we implemented a more realistic TMCS system model by considering blockages and areas where MSAP cannot be deployed. Simulation results show that the proposed technique can minimize the number of deployed MSAPs while ensuring the network requirements. 본 논문에서는 차세대 전술이동통신체계(tactical mobile communication system: TMCS)를 위한 이동기지국(mobile subscriber access point: MSAP) 배치최적화 기법을 제안한다. 구체적으로, 백본 및 액세스링크의 최소 통신 요구 성능을 고려하면서, 배치되는MSAP의 대수를 최소화하는 기법을 제안했다. 건물이나 지형 등에 의한 비가시선 통신 환경 및 MSAP를배치할 수 없는 영역과 같은 실질적인 제한 요소를고려한 시스템 모델을 구현했으며, 모의실험을 기반으로 제안한 기법이 네트워크의 통신 요구 성능을 달성하면서 배치되는 MSAP 수를 최적화하는 것을 확인했다.
스마트 쇼핑 카트를 위한 뒤태 기반 사용자 인식 가능성에 관한 연구
김승주,강진구,림애령,최용식,전기윤,조영원,정진우 한국지능시스템학회 2020 한국지능시스템학회논문지 Vol.30 No.1
기존에 비전을 이용한 사용자 인식 기법은 사용자 인식의 제약 조건으로 사용자의 전면 모습이 전부 또는 일부가 필요하기때문에 사용자의 후방에서 사용자를 추종하는 스마트 쇼핑 카트에는 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 이와 같은 한계점을극복하기 위해 사용자의 후방에서 뒤태만으로 사용자를 인식할 수 있는 기법을 연구하였다. 본 논문에서는 입력 동영상에서5fps마다 이미지 추출을 하여 CRF as RNN 모델로 배경을 제거, 이미지 이진화(Binarization), 이미지 정규화, 이미지 opening, 이미지 closing, 이미지 정렬 단계를 거쳐 하나의 정제된 이미지를 만든다. 이러한 이미지를 여러 장 합쳐서 하나의 사용자뒤태 에너지 이미지를 얻는다. 이미지 비교 알고리즘은 template matching을 사용하였고 1) 뒤태 기반 사용자 인식 실험 결과평균 일치율 91.9%을 보였고 2) 의상 차이에 따른 뒤태 기반 사용자 인식 비교 실험 결과 평균 일치율 90.7%을 보였고 3) 의상 차이에 따른 단일 사용자 뒤태 에너지 이미지의 변화 수준 비교 실험 결과 평균 일치율 89.1%을 얻을 수 있었다. 이러한실험을 통해 뒤태 에너지 이미지만으로도 어느 정도 사용자 인식이 가능한 것을 확인할 수 있었다