Pub Date : 2023-10-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.5.414
Chang-Mok Lee, Wang-Su Jeon, Sang-Yong Rhee
화물차 사고의 매월 10%의 비율을 차지하는 낙하물의 주원인은 과적, 적재불량, 불법개조 차량이다. 이러한 차량들을 단속하기 위해 화물차는 고속도로 진입 시 측정차로를 이용해야 하지만 이를 위반하는 사례가 증가하고 있고, 사람이 직접 확인하기 때문에 많은 노동력이 필요해 과적/적재불량 차량을 단속하는 자동화 시스템에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 과적/적재불량 탐지하기 위해 yolov5, yolov7, yolov8을 AI-Hub에서 제공하는 데이터로 학습하고, 차량의 일부만보고 탐지하는 문제를 해결하기 위해 후처리 알고리즘을 적용한다. 후처리 알고리즘을 적용 전과 후를 비교한 결과 가장 성능이 낮았던 Yolov7-E6모델에서 mAP(0.5) 2.2, mAP(0.5:0.95) 3.7만큼 상승했다. 후처리 알고리즘을 적용해 시스템을 구축한다면 차량의 일부만 보고 탐지하는 문제를 해결해 더욱 정확한 예측이 가능할 것으로 기대된다.
{"title":"A Real-time System for Judging Vehicle Loads and Overloaded using Yolo with Post-Processing Algorithm","authors":"Chang-Mok Lee, Wang-Su Jeon, Sang-Yong Rhee","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.5.414","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.5.414","url":null,"abstract":"화물차 사고의 매월 10%의 비율을 차지하는 낙하물의 주원인은 과적, 적재불량, 불법개조 차량이다. 이러한 차량들을 단속하기 위해 화물차는 고속도로 진입 시 측정차로를 이용해야 하지만 이를 위반하는 사례가 증가하고 있고, 사람이 직접 확인하기 때문에 많은 노동력이 필요해 과적/적재불량 차량을 단속하는 자동화 시스템에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 과적/적재불량 탐지하기 위해 yolov5, yolov7, yolov8을 AI-Hub에서 제공하는 데이터로 학습하고, 차량의 일부만보고 탐지하는 문제를 해결하기 위해 후처리 알고리즘을 적용한다. 후처리 알고리즘을 적용 전과 후를 비교한 결과 가장 성능이 낮았던 Yolov7-E6모델에서 mAP(0.5) 2.2, mAP(0.5:0.95) 3.7만큼 상승했다. 후처리 알고리즘을 적용해 시스템을 구축한다면 차량의 일부만 보고 탐지하는 문제를 해결해 더욱 정확한 예측이 가능할 것으로 기대된다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135931636","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.5.393
Minseok Kim, Seunghwan Jung, Sungshin Kim
산업 시스템의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 적절한 유지보수 전략이 필요하다. 특히, 설비의 잠재적인 고장을 예방하기 위해 설비의 잔여수명을 예측할 수 있는 기술이 기반이 되어야 한다. 본 논문에서는 PCA(principal component analysis)와 Bi-LSTM(bidirectional long short-term memory)을 이용한 유동층 보일러의 잔여수명 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 PCA를 통해 이상징후를 탐지한 다음 잔여수명 예측을 위한 건강지표(health index)인 SPE(squared prediction error)를 계산한다. 계산된 SPE는 Bi-LSTM의 입력변수로 사용하여 탐지된 이상징후 구간 이후부터 보일러 정지된 시점까지의 잔여수명을 예측한다. 제안된 방법을 실제 유동층 보일러의 비계획 정지 사례에 적용한 결과, 제안된 방법이 고장 발생 구간 이후부터 보일러 정지 전까지의 잔여수명을 효과적으로 예측할 수 있음을 확인하였다.
随着工业系统规模和复杂性的增加，需要适当的维护战略。特别是，为预防设备出现潜在故障，应该以预测设备剩余寿命的技术为基础。本文提出了一种利用PCA(principal component analysis)和Bi-LSTM(bidirectional long short-term memory)预测流体锅炉剩余寿命的方法。提出的方法是通过PCA探测异常征兆，然后计算预测剩余寿命的健康指标(health index) SPE(squared prediction error)。计算的SPE作为Bi-LSTM的输入变量，预测从探测到的异常征兆区间到锅炉停止的剩余寿命。将提出的方法应用于实际流动层锅炉的非计划停止事例的结果，确认了提出的方法可以有效预测故障发生区间以后到锅炉停止前的剩余寿命。
{"title":"Remaining Useful Life Prediction Method for Fluidized Bed Boiler Using Principal Component Analysis and Bi-directional Long Short-term Memory","authors":"Minseok Kim, Seunghwan Jung, Sungshin Kim","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.5.393","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.5.393","url":null,"abstract":"산업 시스템의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 적절한 유지보수 전략이 필요하다. 특히, 설비의 잠재적인 고장을 예방하기 위해 설비의 잔여수명을 예측할 수 있는 기술이 기반이 되어야 한다. 본 논문에서는 PCA(principal component analysis)와 Bi-LSTM(bidirectional long short-term memory)을 이용한 유동층 보일러의 잔여수명 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 PCA를 통해 이상징후를 탐지한 다음 잔여수명 예측을 위한 건강지표(health index)인 SPE(squared prediction error)를 계산한다. 계산된 SPE는 Bi-LSTM의 입력변수로 사용하여 탐지된 이상징후 구간 이후부터 보일러 정지된 시점까지의 잔여수명을 예측한다. 제안된 방법을 실제 유동층 보일러의 비계획 정지 사례에 적용한 결과, 제안된 방법이 고장 발생 구간 이후부터 보일러 정지 전까지의 잔여수명을 효과적으로 예측할 수 있음을 확인하였다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135931647","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.5.399
Eunseo Oh, Hyunsoo Lee
Intelligence of Things(IoT) 발전에 따라 구현된 자동화시스템을 통해 많은 양의 데이터는 수신되고 전송된다. 이때 수집된 데이터를 통해서 기업은 제품의 결함을 사전에 예측할 수 있다. 특히, 반도체 공정은 데이터 분석을 통해 제품의 결함을 사전에 예측함으로써 제조 공정의 생산성과 효율성이 향상된다. 하지만 공정 기기의 센서 또는 하드웨어의 고장과 방전같은 이유로 데이터에 결측이 발생한다. 결측치를 제거하는 경우, 데이터의 표본 수가 줄어들어 분석의 신뢰도가 저하되며 머신러닝 및 통계 기법을 사용하여 결측치를 추정하는 경우, 결측치의 불확실성을 고려하지 않아 분석 성능의 정확도가 저하된다. 이를 위해 본 연구는 양자역학 기반의 확률 과정을 통해 데이터 특성의 추세를 반영하고 결측치의 불확실성을 고려하여 반도체 데이터의 불량 예측 정확도를 향상시키는 프레임웍을 제안한다. 결측치가 보정된 반도체 데이터는 Deep Neural Network(DNN)을 통해서 합격과 불합격으로 분류된다. 제안된 프레임웍의 우수성을 증명하기 위해서, 제안된 프레임웍과 기존의 알고리즘을 적용하여 보정된 데이터의 불량 예측성능을 비교한다.
随着Intelligence of Things(IoT)的发展，大量的数据可以通过自动化系统接收和传送。通过收集到的数据，企业可以事先预测产品的缺陷。特别是，半导体工程可以通过分析数据，事先预测产品的缺陷，从而提高制造工程的生产效率。但是，由于工程机器的传感器或硬件发生故障和放电等原因，数据会出现漏洞。去除结测值时，数据标本数减少，分析信赖度下降;使用机器学习和统计方法推定结测值时，不考虑结测值的不确定性，分析性能的准确度下降。为此，本研究提出了通过量子力学基础的概率过程，反映数据特性的趋势，并考虑结测值的不确定性，提高半导体数据不良预测准确度的框架方案。修正结测值的半导体数据通过Deep Neural Network(DNN)分为合格和不合格。为了证明拟议框架的优秀性，将拟议框架与应用现有算法修正数据的不良预测性能进行比较。
{"title":"Quantum Mechanics-based Fault Prediction Framework of Semiconductor Manufacturing Processes","authors":"Eunseo Oh, Hyunsoo Lee","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.5.399","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.5.399","url":null,"abstract":"Intelligence of Things(IoT) 발전에 따라 구현된 자동화시스템을 통해 많은 양의 데이터는 수신되고 전송된다. 이때 수집된 데이터를 통해서 기업은 제품의 결함을 사전에 예측할 수 있다. 특히, 반도체 공정은 데이터 분석을 통해 제품의 결함을 사전에 예측함으로써 제조 공정의 생산성과 효율성이 향상된다. 하지만 공정 기기의 센서 또는 하드웨어의 고장과 방전같은 이유로 데이터에 결측이 발생한다. 결측치를 제거하는 경우, 데이터의 표본 수가 줄어들어 분석의 신뢰도가 저하되며 머신러닝 및 통계 기법을 사용하여 결측치를 추정하는 경우, 결측치의 불확실성을 고려하지 않아 분석 성능의 정확도가 저하된다. 이를 위해 본 연구는 양자역학 기반의 확률 과정을 통해 데이터 특성의 추세를 반영하고 결측치의 불확실성을 고려하여 반도체 데이터의 불량 예측 정확도를 향상시키는 프레임웍을 제안한다. 결측치가 보정된 반도체 데이터는 Deep Neural Network(DNN)을 통해서 합격과 불합격으로 분류된다. 제안된 프레임웍의 우수성을 증명하기 위해서, 제안된 프레임웍과 기존의 알고리즘을 적용하여 보정된 데이터의 불량 예측성능을 비교한다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135931937","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.5.438
Yujin Han, Seungwhoun Kim
경로 분산 최소화 군집 알고리즘이란 동일 군집 내 최단 경로를 구하고, 군집 간의 경로 분산을 최소화하는 문제다. 예를 들어 배달 서비스 산업에서 각 배달원들이 여러 지점을 방문하여야 한다고 할 때, 이들에게 작업을 균등하게 배분하기 위해서는 배달원마다 경로 분산을 최소화하는 군집을 구성하는 것이 필요하다. 이러한 제안은 실제 상황에서 작업이 공평하게 분배되어야 한다는 요구사항을 반영하고, 최적 경로를 통해 효율적인 배송 및 운송 계획을 수립할 수 있다. 제안된 알고리즘으로 실험한 결과, 기존의 군집화 알고리즘보다 더 낮은 최단 경로 분산을 가짐을 확인했다.
{"title":"A Study of Clustering Algorithm For Path Variance Minimization","authors":"Yujin Han, Seungwhoun Kim","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.5.438","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.5.438","url":null,"abstract":"경로 분산 최소화 군집 알고리즘이란 동일 군집 내 최단 경로를 구하고, 군집 간의 경로 분산을 최소화하는 문제다. 예를 들어 배달 서비스 산업에서 각 배달원들이 여러 지점을 방문하여야 한다고 할 때, 이들에게 작업을 균등하게 배분하기 위해서는 배달원마다 경로 분산을 최소화하는 군집을 구성하는 것이 필요하다. 이러한 제안은 실제 상황에서 작업이 공평하게 분배되어야 한다는 요구사항을 반영하고, 최적 경로를 통해 효율적인 배송 및 운송 계획을 수립할 수 있다. 제안된 알고리즘으로 실험한 결과, 기존의 군집화 알고리즘보다 더 낮은 최단 경로 분산을 가짐을 확인했다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135931942","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.5.406
Chang-Hee Par, Hye-Young Jung
항공기 자율 운항(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)은 주로 GPS(Global Positioning System) 기반의 통신 기술에 의존한다. 악천후와 같은 비상 상황 발생 시 외부 통신 이전에 항공기 내에서 기장이 상황을 인지할 수 있다면 더욱 효율적인 대처가 가능할 수 있다. 이미 무인 항공기 자율 운항에서는 동적인 외부 상황을 딥러닝 기법인 deblurring에 의해 인지하고 있다. 실제 유인 항공기에서 기내 보조 장치로써 deblurring 기술을 활용하기 위해서는 안정성 연구가 필수적이다. 따라서 본 논문은 실제 항공 이미지를 통해 U-Net의 deblurring 안정성을 확인하고, 안정성 향상을 위해 blur augmentation을 적용한 새로운 U-Net알고리즘을 제시한다.
{"title":"A study on U-Net based Deblurring Stability for Autonomous Operation","authors":"Chang-Hee Par, Hye-Young Jung","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.5.406","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.5.406","url":null,"abstract":"항공기 자율 운항(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)은 주로 GPS(Global Positioning System) 기반의 통신 기술에 의존한다. 악천후와 같은 비상 상황 발생 시 외부 통신 이전에 항공기 내에서 기장이 상황을 인지할 수 있다면 더욱 효율적인 대처가 가능할 수 있다. 이미 무인 항공기 자율 운항에서는 동적인 외부 상황을 딥러닝 기법인 deblurring에 의해 인지하고 있다. 실제 유인 항공기에서 기내 보조 장치로써 deblurring 기술을 활용하기 위해서는 안정성 연구가 필수적이다. 따라서 본 논문은 실제 항공 이미지를 통해 U-Net의 deblurring 안정성을 확인하고, 안정성 향상을 위해 blur augmentation을 적용한 새로운 U-Net알고리즘을 제시한다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135931629","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.5.454
Ki-Yeong Moon, Sang-Duck Lee
최근 자연어처리 기술을 활용하여 해양사고의 인과 키워드를 추출하고 분석하는 연구가 많이 수행되고 있으나, 복합적 요인에 의해서 발생하는 해양사고는 복수의 인과관계 포함하므로, 클래스 불균형 문제가 발생할 수 있다. 본연구에서는 클래스 불균형 문제를 극복함으로써, 해양사고 사례 내 복수의 인과관계를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 복수인과관계의 등장으로 인한 클래스 불균형 문제를 극복하기 위하여 개체명 인식과 관계 추출을 분리하고 단계적으로 수행한다. 이를 위해 해양사고 판결문 1,365건을 수집하여 학습 데이터셋을 구축하였으며, 사전학습 언어 모델인 RoBERTa를 파인튜닝(fine-tuning) 하였다. 실험을 통해 복수의 인과관계를 포함하는 해양 사고의 인과 키워드 추출이 가능함을 확인하였다. 또한, 추출한 인과 키워드를 기반으로 키워드 네트워크를 구축하였고, 사고의 원인과 결과를 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
{"title":"Addressing Class Imbalance in Multiple Causal Relations and Keyword Network for Maritime Safety Management","authors":"Ki-Yeong Moon, Sang-Duck Lee","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.5.454","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.5.454","url":null,"abstract":"최근 자연어처리 기술을 활용하여 해양사고의 인과 키워드를 추출하고 분석하는 연구가 많이 수행되고 있으나, 복합적 요인에 의해서 발생하는 해양사고는 복수의 인과관계 포함하므로, 클래스 불균형 문제가 발생할 수 있다. 본연구에서는 클래스 불균형 문제를 극복함으로써, 해양사고 사례 내 복수의 인과관계를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 복수인과관계의 등장으로 인한 클래스 불균형 문제를 극복하기 위하여 개체명 인식과 관계 추출을 분리하고 단계적으로 수행한다. 이를 위해 해양사고 판결문 1,365건을 수집하여 학습 데이터셋을 구축하였으며, 사전학습 언어 모델인 RoBERTa를 파인튜닝(fine-tuning) 하였다. 실험을 통해 복수의 인과관계를 포함하는 해양 사고의 인과 키워드 추출이 가능함을 확인하였다. 또한, 추출한 인과 키워드를 기반으로 키워드 네트워크를 구축하였고, 사고의 원인과 결과를 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135931632","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.5.430
Pok-Son Kim
논리를 기반으로 한 스케줄링 언어인 RSV와 RCPSV는 변형을 허용하는 자원 제약 프로젝트 스케줄링 문제를 묘사하고 해결하는데 사용될 수 있다. RSV 와 RCPSV에서 스케줄링문제는 구문적으로 액티비티 용어(activity term)로 묘사되는데 이것은 KL-ONE과 같은 용어적 지식 표현 시스템(knowledge representation systems)으로부터 유래한 묘사 논리(description logic)의 컨셉트(concepts)와 유사하다.BRRSV에서는 연산자 pll, seq, 그리고 xor를 사용하여 중첩된 액티비티 용어를 묘사가능 하고 RCPSV에서는 연산자 hnet와 xor를 사용하여 중첩된 액티비티 용어를 묘사가능하다. 비록 RSV와 RCPSV가 각각 서로 다른 구문과 연산자에 의해 정의됨에도 불구하고 임의의 RCPSV-용어가 RSV-용어로 묘사가능하고 또한 그 역도 성립함을 증명해 보이고자 한다.BR이러한 표현력에 있어서의 동등성 증명으로부터 RSV와 RCPSV가 같은 표현력을 갖는 스케줄링언어임을 보이고자 한다.
{"title":"On Parity of Expressivity: A Comparative Study of RSV and RCPSV as Logic-Based Scheduling Languages","authors":"Pok-Son Kim","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.5.430","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.5.430","url":null,"abstract":"논리를 기반으로 한 스케줄링 언어인 RSV와 RCPSV는 변형을 허용하는 자원 제약 프로젝트 스케줄링 문제를 묘사하고 해결하는데 사용될 수 있다. RSV 와 RCPSV에서 스케줄링문제는 구문적으로 액티비티 용어(activity term)로 묘사되는데 이것은 KL-ONE과 같은 용어적 지식 표현 시스템(knowledge representation systems)으로부터 유래한 묘사 논리(description logic)의 컨셉트(concepts)와 유사하다.BRRSV에서는 연산자 pll, seq, 그리고 xor를 사용하여 중첩된 액티비티 용어를 묘사가능 하고 RCPSV에서는 연산자 hnet와 xor를 사용하여 중첩된 액티비티 용어를 묘사가능하다. 비록 RSV와 RCPSV가 각각 서로 다른 구문과 연산자에 의해 정의됨에도 불구하고 임의의 RCPSV-용어가 RSV-용어로 묘사가능하고 또한 그 역도 성립함을 증명해 보이고자 한다.BR이러한 표현력에 있어서의 동등성 증명으로부터 RSV와 RCPSV가 같은 표현력을 갖는 스케줄링언어임을 보이고자 한다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135931940","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.5.423
Nahyeong Kim, Jhonghyun An
현재 자율주행 기술은 도심에서 다니는 일반 차량에 대하여 활발한 연구가 이루어지고 있다. 그에 반해 비포장도로의 자율주행에 대한 연구는 복잡한 지형, 불규칙한 주행조건과 같은 제약들로 인하여 더 많은 노력을 필요로 한다. 본 논문은 다양한 딥러닝 기반의 의미론적 분할 네트워크들을 활용하여 오프로드 환경에서의 주행가능 영역을 판별하고 성능을 비교한다. 기존 자율주행 연구에 활용되는 데이터셋과는 달리, 본 연구에서는 오프로드 환경을 반영한 Rellis-3D 데이터셋을 타겟으로 한다. 주어진 데이터셋에 대해 해당 모델들의 성능을 비교하고 평가하기 위해서 Intersection over Union(IoU)와 Flops Per IoU (FPI)을 평가 기준치로 사용한다. 이를 통해 오프로드 환경에서의 주행가능영역을 판별하는 데 가장 효율적인 네트워크를 선정한다.
目前，自主行驶技术正在对在市中心行驶的普通车辆进行积极的研究。与此相反，对土路自动行驶的研究因复杂的地形、不规则的行驶条件等制约，需要付出更多的努力。本论文利用多种基于深度学习的语义学分割网络，辨别越野车环境下的可行驶领域并比较性能。与现有的自主行驶研究数据集不同，本研究的目标是反映越野车环境的Rellis-3D数据集。为了比较和评估给定数据集的性能，使用Intersection over Union(IoU)和Flops Per IoU (FPI)作为评估标准值。通过这种方式，可以选择判别越野车环境中可行驶领域的最有效网络。
{"title":"Comparison of Deep learning based Semantic Segmentation Model for Offroad Self-driving","authors":"Nahyeong Kim, Jhonghyun An","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.5.423","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.5.423","url":null,"abstract":"현재 자율주행 기술은 도심에서 다니는 일반 차량에 대하여 활발한 연구가 이루어지고 있다. 그에 반해 비포장도로의 자율주행에 대한 연구는 복잡한 지형, 불규칙한 주행조건과 같은 제약들로 인하여 더 많은 노력을 필요로 한다. 본 논문은 다양한 딥러닝 기반의 의미론적 분할 네트워크들을 활용하여 오프로드 환경에서의 주행가능 영역을 판별하고 성능을 비교한다. 기존 자율주행 연구에 활용되는 데이터셋과는 달리, 본 연구에서는 오프로드 환경을 반영한 Rellis-3D 데이터셋을 타겟으로 한다. 주어진 데이터셋에 대해 해당 모델들의 성능을 비교하고 평가하기 위해서 Intersection over Union(IoU)와 Flops Per IoU (FPI)을 평가 기준치로 사용한다. 이를 통해 오프로드 환경에서의 주행가능영역을 판별하는 데 가장 효율적인 네트워크를 선정한다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135931630","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.5.477
Ji-Hyeon Yoo, Ho-Jin Jung, Janghyeon Kim, Dae-Han Sim, Song-Woo Kim, KwangEun Ko, Han Ul Yoon
정확한 힘과 방향을 요구하는 작업이 주어졌을 때, 사람은 강화학습과 유사한 휴리스틱 방법론을 통해 작업을 수행한다. 따라서, 이러한 사람의 의사결정-조작의 과정을 강화학습으로 구현하여 로봇에게 적용하여준다면 정교한 손동작이 요구되는 작업을 성공적으로 수행할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 본 논문은 사람의 정교한 손놀림이 요구되는 C형 고리 patience cube를 로봇으로 해결하기 위한 강화학습 기반 플래너 설계 기법을 제안한다. 먼저 두 축을 기준으로 회전하는 평평한 판과 그 위에서 구르는 공에 대한 운동 방정식을 구하였다. 이후, C형 고리 patience cube 문제를 C형 고리의 입구로 공을 가져오는 플래닝 문제와 그 영역으로부터 공을 고리 안으로 넣는 플래닝 문제로 구성하였다. 이어서, 각 플래닝 문제를 해결하기 위한 마르코프 의사 결정(MDP) 튜플(상태, 행동, 보상)을 정의하였다. 에이전트(플래너)는 가상환경에서 강화학습 알고리즘(PPO)을 통해 학습되었다. 결과적으로, 가상환경에서 학습된 에이전트가 가상환경에서 C형 고리 patience cube문제를 잘 해결할 수 있음을 확인하였다. 또한, 실제 환경의 양팔 로봇에 이식하였을 때도 주어진 C형 고리 patience cube 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해, 본 논문에서 제안된 방법론으로, 다양한 정교한 손동작 문제를 kinodynamic 플래닝 문제로 정의하여 해결할 수 있는 가능성을 보였다.
{"title":"Solving the C-Shaped Ring Type Patience Cube as Planning Problem","authors":"Ji-Hyeon Yoo, Ho-Jin Jung, Janghyeon Kim, Dae-Han Sim, Song-Woo Kim, KwangEun Ko, Han Ul Yoon","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.5.477","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.5.477","url":null,"abstract":"정확한 힘과 방향을 요구하는 작업이 주어졌을 때, 사람은 강화학습과 유사한 휴리스틱 방법론을 통해 작업을 수행한다. 따라서, 이러한 사람의 의사결정-조작의 과정을 강화학습으로 구현하여 로봇에게 적용하여준다면 정교한 손동작이 요구되는 작업을 성공적으로 수행할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 본 논문은 사람의 정교한 손놀림이 요구되는 C형 고리 patience cube를 로봇으로 해결하기 위한 강화학습 기반 플래너 설계 기법을 제안한다. 먼저 두 축을 기준으로 회전하는 평평한 판과 그 위에서 구르는 공에 대한 운동 방정식을 구하였다. 이후, C형 고리 patience cube 문제를 C형 고리의 입구로 공을 가져오는 플래닝 문제와 그 영역으로부터 공을 고리 안으로 넣는 플래닝 문제로 구성하였다. 이어서, 각 플래닝 문제를 해결하기 위한 마르코프 의사 결정(MDP) 튜플(상태, 행동, 보상)을 정의하였다. 에이전트(플래너)는 가상환경에서 강화학습 알고리즘(PPO)을 통해 학습되었다. 결과적으로, 가상환경에서 학습된 에이전트가 가상환경에서 C형 고리 patience cube문제를 잘 해결할 수 있음을 확인하였다. 또한, 실제 환경의 양팔 로봇에 이식하였을 때도 주어진 C형 고리 patience cube 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해, 본 논문에서 제안된 방법론으로, 다양한 정교한 손동작 문제를 kinodynamic 플래닝 문제로 정의하여 해결할 수 있는 가능성을 보였다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135931631","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-31DOI: 10.5391/jkiis.2023.33.5.444
Hyeonki Jeong, Tae-Hoon Kim, Do-Youn Kim, Yong-Hyuk Kim, Seung-Hyun Moon
해양 사고는 선박의 충돌이나 침몰 및 기름 유출 등의 원인으로 인명피해와 환경파괴를 초래한다. 본 논문은 이러한 사고 발생 시 그 피해를 최소화하기 위해 부유물의 움직임을 수치모델인 OpenDrift보다 정확하게 예측하는 모델을 제안한다. 이를 위해 한반도 인근 해역에서 22개의 뜰개가 얻은 데이터에 다양한 기계학습 알고리즘(MLP, 랜덤 포레스트, SGDRegressor, LightGBM)을 적용하여 뜰개의 경로를 예측하는 모델의 성능을 평가했다. 이후, 랜덤 포레스트, SGDRegressor, LightGBM을 스태킹 하여 개별 예측 모델의 성능을 개선하였고, OpenDrift보다 NCLS 값이 높은 앙상블 모델을 만들었다.
{"title":"Drifter Trajectory Prediction Using Stacked Ensemble with Multiple Machine Learning Algorithms","authors":"Hyeonki Jeong, Tae-Hoon Kim, Do-Youn Kim, Yong-Hyuk Kim, Seung-Hyun Moon","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.5.444","DOIUrl":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.5.444","url":null,"abstract":"해양 사고는 선박의 충돌이나 침몰 및 기름 유출 등의 원인으로 인명피해와 환경파괴를 초래한다. 본 논문은 이러한 사고 발생 시 그 피해를 최소화하기 위해 부유물의 움직임을 수치모델인 OpenDrift보다 정확하게 예측하는 모델을 제안한다. 이를 위해 한반도 인근 해역에서 22개의 뜰개가 얻은 데이터에 다양한 기계학습 알고리즘(MLP, 랜덤 포레스트, SGDRegressor, LightGBM)을 적용하여 뜰개의 경로를 예측하는 모델의 성능을 평가했다. 이후, 랜덤 포레스트, SGDRegressor, LightGBM을 스태킹 하여 개별 예측 모델의 성능을 개선하였고, OpenDrift보다 NCLS 값이 높은 앙상블 모델을 만들었다.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135931637","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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