지능형 자동 주차 지원 시스템의 구현

박정술,한민홍,Park Cheong-Sool,Han Min-Hong 한국융합신호처리학회 2005 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.6 No.4

본 논문에서는 차량을 자동으로 주차시키기 위한 시스템을 구현하고 이 시스템을 구동시키기 위한 방법론을 제시한다. 차량이 자동으로 주차하기 위해서는 첫째, 차량의 위치와 주차위치, 장애물의 위치를 파악하고 둘째, 장애물을 피하여 정확한 주차위치에 도달할 수 있는 차량의 이동 경로 산출하고 셋째, 생성된 경로를 따라 차량이 이동할 수 있도록 핸들을 제어해야 한다. 차량의 위치와 주차위치, 장애물의 위치를 판단하기 위하여 카메라로부터 입력 받은 영상의 변환을 통해 평면 지도를 생성하는 기법과 차량의 이동 모델을 통해 차량의 속도와 조향각도를 이용하여 이동한 차량의 위치를 판단하는 관성 항법 기법을 이용하였다. 차량의 이동 경로 산출에 있어서는 차량의 회전 반경을 고려한 Simple path method와 Bezier spline을 이용한 경로 수정 방법을 이용하였다. 또한, Divided arc method를 이용하여 장애물을 피하는 다양한 이동 경로를 생성하였다. 생성된 경로 중 다양한 목적함수를 만족시키는 제일 좋은 경로를 선택하기 위한 방법을 적용하여 하나의 경로를 선택하였다. 차량의 이동 경로 상에 장애물을 피해 정확한 위치에 차량을 위치시킬 수 있는 방법을 테스트 하였다. 생성된 경로를 따라 차량이 움직이기 위한 제어 기법으로는 Virtual road method을 이용하여 기계적인 시간 지연 등의 문제점을 해결하였다. In the paper, we propose an intelligent automatic parking assist system. To realize an automatic parking, first, the prospective parking position and the location of a vehicle should be recognized. Second, the system should compute a path which introduces the parking position precisely with avoiding any obstacles. Third, the handle should be controlled so that the vehicle moves through the path. To calculate the location of the vehicle and its surroundings, the system applies the camera image method to transforming input images to the plane map. It also uses the inertial navigation method which recognizes the position and the direction of a moving vehicle by using a kinematic model of the vehicle. To generate a path of the vehicle, the simple path method and the Bezier spline method are tested. The divided arc method which generates multiple paths is also tested. We apply a method which makes the system choose the best path with multiple objective functions. We introduce the virtual road method, as a solution for the problem of mechanical time delay, to have the vehicle followed the designated path.

Support Vector Machine-Regression을 이용한 주기신호의 이상탐지

박승환 ( Seung Hwan Park ),김준석 ( Jun Seok Kim ),박정술 ( Cheong Sool Park ),김성식 ( Sung Shick Kim ),백준걸 ( Jun Geol Baek ) 한국품질경영학회 2010 품질경영학회지 Vol.38 No.3

This paper presents a non-linear control chart based on support vector machine regression (SVM-R) to improve the accuracy of fault detection of cyclic signals. The proposed algorithm consists of the following two steps. First, the center line of the control chart is constructed by using SVM-R. Second, we calculate control limits by variances that are estimated by perpendicular and normal line of the center line. For performance evaluation, we apply proposed algorithm to the industrial data of the chemical vapor deposition process which is one of the semiconductor processes. The proposed method has better fault detection performance than other existing method

시계열을 따르는 공정데이터의 모델 모수기반 이상탐지

박시저,박정술,김성식,백준걸,Park, Si-Jeo,Park, Cheong-Sool,Kim, Sung-Shick,Baek, Jun-Geol 한국시뮬레이션학회 2011 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.20 No.4

본 연구에서는 시계열 공정데이터 관리를 위한 모델모수 기반 이상 탐지방법을 제안한다. 일반적인 공정관리에 널리 쓰이는 전통적인 통계적 관리기법의 관리도(SPC chart)는 측정되는 데이터가 특정 분포를 따르며 상관관계가 없는 상황을 가정한다. 따라서 공정데이터 형태가 시계열데이터와 같이 특정분포를 따르지 않고, 자기상관관계를 갖는다면 전통적인 관리도로는 관리에 한계를 보인다. 본 연구는 시계열을 따르는 공정의 이상을 탐지를 위한 MPBC(Model Parameter Based Control-chart) 방법을 제안한다. 제안된 MPBC는 시계열공정을 모델링하고, 모델모수의 변화를 감지하여 공정의 이상을 탐지하는 방법이다. 시계열 공정은 ARMA(p,q) 모델을 가정하며, RLS(Recursive Least Square)를 이용하여 시계열 모델의 모수를 추정하고, 추정된 모수를 $K^2$관리도로 관리한다. 제안된 방법은 기존 알고리즘과 비교하여 시계열 공정 변화 탐지에 우수한 성능을 보였으며 시계열 데이터에 있어서 보다 효율적인 공정관리 방향을 제시한다. The statistical process control (SPC) assumes that observations follow the particular statistical distribution and they are independent to each other. However, the time-series data do not always follow the particular distribution, and most of cases are autocorrelated, therefore, it has limit to adopt the general SPC in tim series process. In this study, we propose a MPBC (Model Parameter Based Control-chart) method for fault detection in time-series processes. The MPBC builds up the process as a time-series model, and it can determine the faults by detecting changes parameters in the model. The process we analyze in the study assumes that the data follow the ARMA (p,q) model. The MPBC estimates model parameters using RLS (Recursive Least Square), and $K^2$-control chart is used for detecting out-of control process. The results of simulations support the idea that our proposed method performs better in time-series process.

관리도 성능평가모형을 통한 관리한계선 갱신주기 탐지기법

김종우(Jongwoo Kim),박정술(Cheong-Sool Park),김준석(Jun Seok Kim),김성식(Sung-Shick Kim),백준걸(Jun-Geol Baek) 대한산업공학회 2014 대한산업공학회지 Vol.40 No.1

Bi-Directional Kohonen Network와 인공신경망을 사용한 관리도 패턴 인식

윤재준,박정술,김준석,백준걸,Yun, Jae-Jun,Park, Cheong-Sool,Kim, Jun-Seok,Baek, Jun-Geol 한국시뮬레이션학회 2011 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.20 No.4

제품의 품질 수준 제고를 위해 통계적 공정 관리(SPC : Statistical Process Control)의 다양한 관리도가 기업의 생산 공정을 관리하는데 사용된다. 관리도에 기록되는 공정 데이터는 특정 요인(Assignable Cause)에 의한 이상이 발생했을 때 그 요인에 따라 서로 다른 패턴(Pattern)으로 변화한다. 이러한 패턴을 구별하는 관리도 패턴(CCP : Control Chart Pattern) 인식(Recognition)은 공정에 대한 관리자의 빠른 의사 결정을 위해 매우 중요하다. 앞 선 연구들은 수집되는 원 데이터를 가공 하지않고 그대로 사용하였기 때문에 인식기(Recognizer)의 성능과 학습 속도가 저하되는 문제점이 있었다. 따라서 최근 데이터의 차원 축소와 인식기의 성능 향상을 위해 특질 추출법(Feature Extraction)을 적용한 특질 기반 인식기(Feature based Recognizer)에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 BDK(Bi-Directional Kohonen Network)를 사용하여 CCP의 참조 벡터(Reference Vector)를 생성하고 참조 벡터와 CCP 데이터의 거리를 기반으로 하는 특질을 추출하였다. 추출된 특질을 인공 신경망 기반 인식기의 입력 벡터로 사용하여 학습하였으며 원 데이터를 사용하여 학습하는 인공신경망 인식기와 예측 정확도 비교를 통해 제안 알고리즘의 성능을 평가하였다. Manufacturing companies usually manage the process to achieve high quality using various types of control chart in statistical process control. When an assignable cause occurs in a process, the data in the control chart changes with different patterns by the specific causes. It is important in process control to classify the CCP (Control Chart Pattern) recognition for fast decision making. In former research, gathered data from process used to apply as raw data, leads to degrade the performance of recognizer and to decrease the learning speed. Therefore, feature based recognizer, employing feature extraction method, has been studied to enhance the classification accuracy and to reduce the dimension of data. We propose the method to extract features that take the distances between CCP data and reference vector generated from BDK (Bi-Directional Kohonen Network). We utilize those features as the input vectors in ANN (Artificial Neural Network) and compare with raw data applied ANN to evaluate the performance.

다중공선성과 불균형분포를 가지는 공정데이터의 분류 성능 향상에 관한 연구

이채진(Chae Jin Lee),박정술(Cheong-Sool Park),김준석(Jun Seok Kim),백준걸(Jun-Geol Baek) 대한산업공학회 2015 대한산업공학회지 Vol.41 No.1

선형회귀모델의 변수선택을 위한 다중목적 유전 알고리즘과 응용

김동일,박정술,백준걸,김성식,Kim, Dong-Il,Park, Cheong-Sool,Baek, Jun-Geol,Kim, Sung-Shick 한국시뮬레이션학회 2009 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.18 No.4

The purpose of this study is to implement variable selection algorithm which helps construct a reliable linear regression model. If we use all candidate variables to construct a linear regression model, the significance of the model will be decreased and it will cause 'Curse of Dimensionality'. And if the number of data is less than the number of variables (dimension), we cannot construct the regression model. Due to these problems, we consider the variable selection problem as a combinatorial optimization problem, and apply GA (Genetic Algorithm) to the problem. Typical measures of estimating statistical significance are $R^2$, F-value of regression model, t-value of regression coefficients, and standard error of estimates. We design GA to solve multi-objective functions, because statistical significance of model is not to be estimated by a single measure. We perform experiments using simulation data, designed to consider various kinds of situations. As a result, it shows better performance than LARS (Least Angle Regression) which is an algorithm to solve variable selection problems. We modify algorithm to solve portfolio selection problem which construct portfolio by selecting stocks. We conclude that the algorithm is able to solve real problems.

시불변 특징점 추출 및 정합을 이용한 주기 신호의 길이 보정 기법

한아향,박정술,김성식,백준걸,Han, A-Hyang,Park, Cheong-Sool,Kim, Sung-Shick,Baek, Jun-Geol 한국시뮬레이션학회 2010 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.19 No.4

In this study, a length adjustment algorithm for cyclic signals in manufacturing process using Time Invariant Feature point Extraction and Matching(TIFEM) is proposed. In order to precisely compensate the length of cyclic signals which have irregular length in the middle of signal as well as in the full length more feature points are needed. The extracted feature must involve information about the pattern of signal and should have invariant properties on time and scale. The proposed TIFEM algorithm extracts features having the intrinsic properties of the signal characteristics at first. By using those extracted features, feature vector is constructed for each time point. Among those extracted features, the only effective features are filtered and are chosen such as basis for the length adjustment. And then the partial length adjustment is performed by matching feature points. To verify the performance of the proposed algorithm, the experiments were performed with the experimental data mimicking the three kinds of signals generated from the actual semiconductor process.

Illite 분제 원액의 육모 활성 시험 및 단회 투여 경구 독성시험

이충재(Choong Jae Lee),박형섭(Hyung Sup Park),임동술(Dong Sool Yim),김박광(Bak Kwang Kim),정재훈(Jae Hoon Cheong) 한국응용약물학회 2001 Biomolecules & Therapeutics(구 응용약물학회지) Vol.9 No.4

N/A The hair-growth effect of Illite was suggested by some people who were using Illite as a beautifying material. We investigated the hair-growth effect of Illite powder. The hair-growth effects were investigated by two methods; the activity of hair-growth after shaving the hairs on the black mouse (C57BL/6) and the recovery activity of hair-growth after hair-loss induced by cyclophosphamide treatment. Suspension of Illite powder was applied to the back of the black mouse by method of skin paste. Illite promoted significantly the hair growth of mouse in both conditions of shaving and hair-loss. And then we investigated the toxicity which may be induced by Illite when it was administrated orally as a single dose. We could not find out any significant toxicity induced by single dose oral administration of Illite.

비정규 오차를 고려한 자기회귀모형의 추정법 및 예측성능에 관한 연구

임보미(Bo Mi Lim),박정술(Cheong-Sool Park),김준석(Jun Seok Kim),김성식(Sung-Shick Kim),백준걸(Jun-Geol Baek) 대한산업공학회 2013 대한산업공학회지 Vol.39 No.2