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DC 모터 제어를 통한 개선된 게인 스케쥴링 제어기의 성능 검증
천민규(Cheon Minkyu),박민용(Park Mignon),현창호(Hyun Changho),이희진(Lee Heejin) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.10
This paper describes performance of the modified gain scheduling controller by speed control of a DC motor. The modified gain scheduling controller can perform tracking at more than one equilibrium points. The modified gain scheduling controller which considers transient response according to added zero shows better result of tracking performance than the unmodified gain scheduling controller shows.
Fuzzy Twin Support Vector Machine 개발 및 전리층 레이더 데이터를 통한 성능 평가
천민규(Minkyu Cheon),윤창용(Changyong Yoon),김은태(Euntai Kim),박민용(Mignon Park) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.4
Support Vector Machine(SVM)은 통계적 학습 이론에 기반을 둔 분류기이다. 또한 Twin Support Vecrtor Machine(TWSVM)은 이진 SVM 분류기의 한 종류로써, 서로 관련된 두 개의 SVM 유형 문제를 통해 평행하지 않은 두개의 평면을 결정하고 이 두 평면을 통해 분류기를 완성하는 방식이다. 이러한 방식의 TWSVM은 학습 시간이 SVM에 비해 훨씬 짧으며, SVM과 비교하여 떨어지지 않는 성능을 보여준다. 본 논문은 분류기 입력에 Fuzzy Membership을 적용하는 방식의 TWSVM을 제안하고, 전리층 레이더 데이터를 이용한 실험을 통하여 기존에 제시 되었던 분류기와 비교한다. Support Vector machine is the classifier which is based on the statistical training theory. Twin Support Vector Machine(TWSVM) is a kind of binary classifier that determines two nonparallel planes by solving two related SVM-type problems. The training time of TWSVM is shorter than that of SVM, but TWSVM doesn't shows worse performance than that of SVM. This paper proposes the TWSVM which is applied fuzzy membership, and compares the performance of this classifier with the other classifiers using Ionosphere radar data set.
An Improvement of AdaBoost using Boundary Classifier
Wonju Lee(이원주),Minkyu Cheon(천민규),Chang-Ho Hyun(현창호),Mignon Park(박민용) 한국지능시스템학회 2013 한국지능시스템학회논문지 Vol.23 No.2
The method proposed in this paper can improve the performance of the Boosting algorithm in machine learning. The proposed Boundary AdaBoost algorithm can make up for the weak points of Normal binary classifier using threshold boundary concepts. The new proposed boundary can be located near the threshold of the binary classifier. The proposed algorithm improves classification in areas where Normal binary classifier is weak. Thus, the optimal boundary final classifier can decrease error rates classified with more reasonable features. Finally, this paper derives the new algorithm’s optimal solution, and it demonstrates how classifier accuracy can be improved using the proposed Boundary AdaBoost in a simulation experiment of pedestrian detection using 10-fold cross validation.
어파인-자기 회귀 모델과 강인 통계를 사용한 교통 표지판 추적
윤창용(Changyong Yoon),천민규(Minkyu Cheon),이희진(Heejin Lee),김은태(Euntai Kim),박민용(Mignon Park) 大韓電子工學會 2009 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.46 No.5
본 논문은 움직이는 차 안에서 교통 표지판을 추적하는 영상 기반 시스템을 기술한다. 제안된 시스템은 복잡한 환경에서 강인한 추적의 성능을 위해 파티클 필터를 기반으로 하는 기본 구조를 가진다. 실제 환경에서 표지판을 실시간으로 추적하는 경우, 장애물에 의한 겹침 현상과 빠르게 변하는 도로 상황 때문에 시계열 데이터인 상태 정보를 예측하는 것은 많은 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 어파인 변환의 파라미터를 상태 정보로 사용한 자기 회귀 모델을 파티클 필터의 상태 전이 모델로써 사용하고, 강인 통계를 사용하여 장애물에 의한 겹침 현상을 판단하여 추적 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험 결과에서는 본 논문에서 제안된 방법이 주행 중 실시간 추적을 위하여 효과적이며, 장애물에 의해 표지판이 겹치는 경우에도 추적이 잘 수행됨을 보인다. This paper describes the vision-based system to track road signs from within a moving vehicle. The proposed system has the standard architecture with particle filter due to its robust tracking performance in complex environment. In the case of tracking road signs in real environment, it has a great difficulty in predicting time series data by reason of an occlusion due to an obstacle and the rapid change of objects on roads. To overcome this problem and improve the tracking performance, this paper proposes the algorithm using an autoregressive model as an state transition model which has affine parameters as states and using robust statistics for determining occlusion due to obstacles. The experiments of this paper show that the proposed method is efficient for real time tracking of road signs and performs well in road signs under occlusion due to obstacles.