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전명근 ( Myung Geun Chun ) 충북대학교 산업과학기술연구소 1996 산업과학기술연구 논문집 Vol.10 No.1
Abstract_Roman In this work, a fuzzy Petri net model which can be used for modeling a given expert's fuzzy knowledge is described. For the obtained fuzzy Petri net model, the net can be represented by some matrices, and also be systematically led to an a
전명근(Myung-Geun Chun),권석영(Seok-Young Kwon),이대종(Dae-Jong Lee) 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회논문지 Vol.16 No.4
본 논문에서는 ANFIS를 이용한 전자혈압계 측정 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 우선, 기존의 팔뚝형 커프와 수동 공기주입기 방식의 전자혈압 측정시스템을 구축하여 혈압신호를 실시간으로 취득하였다. 다음단계로 취득된 실시간 혈압신호를 이용하여 최고혈압과 최저혈압을 측정하기 위해 MAA(Maximum Amplitude Algorithm) 기법을 이용한다. 그러나, MAA기법은 개인의 특성을 고려하지 않고 일정한 비율을 고정시키므로 정확한 혈압을 측정하는데 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 MAA에 의해 측정된 최고혈압과 최저혈압을 ANFIS를 이용하여 학습시킴으로서 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 제안된 알고리즘의 효율성을 보이기 위해 다양한 혈압신호에 대해 실험한 결과 기존의 MAA에 의한 방법보다 향상된 결과를 나타냈다. In this paper, we propose a blood pressure measurement method using ANFIS. Usually, the maximum and minimum blood pressures are calculated by Maximum Amplitude Algorithm(MAA) method. However, the MAA method has some drawbacks to measure exact blood pressure since it uses a fixed ratio to set the measuring points for everyone without considering individual's special conditions. To solve this problem, the pressures measured by the MMA are trained by ANFIS having self-learning ability. From various experiments, we confirm that the proposed method shows better performance than conventional method
전명근(Myung Geun Chun),문기영(Ki-young Moon) 한국정보보호학회 2005 情報保護學會誌 Vol.15 No.6
정보 통신의 발달로 네트워크를 통한 개인 신원의 확인이나 인증의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 패스워드에 의한 개인 확인방법은 비교적 구현이 용이한 반면에 타인에게 노출되어 오용될 수 있는 가능성이 높으며, 다수의 패스워드를 기억에 의존하여 관리하는 것도 쉽지 않은 형편이다. 이에 개인의 고유한 생체적 특징에 기반을 둔 생체인식 시스템이 다양한 분야에서 사용되고 있으나, 이를 둘러싼 프라이버시 침해 논의로 그 적용이 제약 받고 있는 것이 현실이다. 이에 본고에서는 생체정보와 프라이버시의 관계를 살펴보기 위해 먼저 생체정보 이용에 있어서의 프라이버 시 침해요인을 분석하고, 이에 대한 국제적 동향과 프라이버시 영향평가에 대해서 알아본다. 다음으로 현재 우리 주변에서 생체인식시스템과 관련하여 주요 이슈로 다루어지고 있는 US-VISIT, 지문날인, 생체여권, CCTV에 의한 방범 시스템과 같은 국내외의 활용 현황들을 알아보고 생체정보보호를 위한 정책동향을 살펴보고자 한다.
정수장에서 배출수 공정 자동화를 위한 초음파 다중빔 슬러지 농도계 개발
장상복,홍성택,전명근,Jang, Sang-Bok,Hong, Sung-Taek,Chun, Myung-Geun 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.9
정수장, 하수처리장, 폐수처리장의 배출수 처리공정에서 고 농도의 슬러지 선별, 이송 및 약품 투입량 조절을 위한 기준으로 슬러지 농도계가 사용되고 있다. 본 논문은 슬러지 농도계의 정도 향상과 문제점 개선을 통해 배출수 처리공정의 운영 효율화와 자동화 기반을 마련하고자 한다. 센서를 다중빔으로 설계 및 최소편차 선형평균 필터링을 적용하여 농도계의 정도 향상과 안정성을 실현하였으며, 부단수 방식의 센서 착탈 설계로 배출수 시설 운영중에도 유지관리가 가능토록 하였다. 이렇게 구현된 다중빔 방식 슬러지 농도계의 성능을 Pilot Plant를 통하여 다양하게 검증하였다. A concentration meter is widely used at purification plants, sewage treatment plants and waste water treatment plants to sort and transfer high concentration sludge and to control the amount of chemical input. This study has been prepared for improving efficiency of operation on sludge processes and to establish a basic for factory automation by accuracy improvement and problem solution of sludge concentration meter. The concentration meter's accuracy and stability is improved by applying multi-beam sensors and minimum deviation linear average filtering. Furthermore maintenance without cut-off of water in sludge operation is possible by detachable sensors. The performance of multi-beam concentration meter has been variously verified by the pilot plant experiment.
SVM 결정법칙에 의한 얼굴 및 서명기반 다중생체인식 시스템
민준오,이대종,전명근,Min Jun-Oh,Lee Dae-Jong,Chun Myung-Geun 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.7
본 논문에서는 SVM에 기반을 둔 결정법칙에 의해 얼굴인식과 서명인식시스템으로 구성된 다중생체인식시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 퍼지 선형판별기법(Fuzzy Linear Discriminant Analysis : Fnzzy LDA)를 이용한 얼굴인식과 선형판별분석기법과 구간매칭기법을 이용한 서명인식을 구축하였다. 두 개의 단일생체인식시스템을 효과적으로 융합시키기 위해 우선 독립적인 두 개의 생체인식시스템에 의해 산출된 매칭도로부터 등록자(Genuine)와 침입자(Impostor)의 확률 분포 모델을 생성한 후, SVM(Support Vector Machine)에 의해 최종 인증하는 구조로 되어있다. 제안된 방법인 SVM기반 결정법칙을 적용하여 실험한 결과 기존에 결정법칙으로 많이 사용되고 있는 가중치합과 결정트리 방식에 비해 각각 $1.654{\%}$와 $3.3{\%}$의 인식률 향상을 나타내 제안된 방법의 우수성을 나타냈다. In this paper, we propose a multi-modal biometrics system based on face and signature recognition system. Here, the face recognition system is designed by fuzzy LDA, and the signature recognition system is implemented with the LDA and segment matching methods. To effectively aggregate two systems, we obtain statistical distribution models based on matching values for genuine and impostor, respectively. And then, the final verification is Performed by the support vector machine. From the various experiments, we find that the proposed method shows high recognition rates comparing with the conventional methods.
클러스터링과 방사기저함수 네트워크를 이용한 실시간 유도전동기 고장진단
박장환,이대종,전명근,Park, Jang-Hwan,Lee, Dae-Jong,Chun, Myung-Geun 한국조명전기설비학회 2006 조명·전기설비학회논문지 Vol.20 No.6
본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 진단 절차를 위한 첫 번째 단계로서 전처리 과정은 획득한 전류를 단순화하고 정규화 하는 것을 수행한다. 데이터의 단순화 과정은 3상전류를 Concrodia 벡터의 크기로 변환하는 것을 적용한다. 다음으로 특징 추출 단계를 커널 주성분 분석과 선형판별분석으로 수행하며, 마지막으로, 분류기는 방사기저함수 네트워크를 사용한다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다. For the fault diagnosis of three-phase induction motors, we construct a experimental unit and then develop a diagnosis algorithm based on pattern recognition. The experimental unit consists of machinery module for induction motor drive and data acquisition module to obtain the fault signal. As the first step for diagnosis procedure, preprocessing is performed to make the acquired current simplified and normalized. To simplify the data, three-phase current is transformed into the magnitude of Concordia vector. As the next step, feature extraction is performed by kernel principal component analysis(KPCA) and linear discriminant analysis(LDA). Finally, we used the classifier based on radial basis function(RBF) network. To show the effectiveness, the proposed diagnostic system has been intensively tested with the various data acquired under different electrical and mechanical faults with varying load.