• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.317-319
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• 1999

공간 데이터베이스에서 공간 데이터간의 근접성을 알아보아야 할 필요가 많이 발생한다. 이를 위해, 본 연구에서는 방향 관계와 거리 관계가 혼합된 형태의 질의에서 공간적으로 가까운 객체를 순서적으로 추출해내는 방법을 제안한다. 점진적 거리 조인 알고리즘을 근간으로 섹터 기반 모델을 적용하여 객체들을 순서적으로 추출할 수 있도록 한다. 섹터의 분류와 섹터들간 정렬 순서에 따라 추출된 값을 필요에 따라 제한조건의 조절이 가능하다는 장점이 있다. 또한, 점진적 거리조인 알고리즘에 있어서의 데이터 크기에 따른 성능 저하 문제도 어느 정도 해결할 수 있음을 기술하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.713-715
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• 2003

특성 추출은dimensionality reduction technique로서 잡음을 제거하기 위해 사용되는 중요한 전처리 방식이다. 이러한 과정을 통해 데이터의 크기를 줄일 수 있으며 학습의 정확성 및 이해도를 높일 수 있다. Classification에 사용되는 다양한 특성 추출방식들이 존재하는 반면에 클러스터링에 적용될 수 있는 방식들은 양적으로도 많이 부족하며 존재하는 방식들도 대부분 사용되는 클러스터링 알고리즘 자체에 의존적인 실세계 어플리케이션에는 적용하기 부적합한 Wrapper 방식을 도입하고 있다. 본 논문에서는 클러스터링 알고리즘으로부터 독립적인 필터 솔루션(filter solution)을 제안하였다. 이 방식은 클러스터를 가진 데이터와 가지지 않고 있는 데이터 사이의 point-to-point 거리 히스토그램의 차이에 기반하고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.15-18
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• 2006

본 논문에서는 단수의 IR 센서를 이용한 거리계측시스템보다 빠른 다수 개의 IR 센서를 이용한 거리정보계측시스템 및 환경지도를 구축방법을 제안하였다. 다수 개의 IR 센서를 이용하여 환경정보 또는 환경지도를 구축하기 위해서는 좌표계 간의 일치에 필요한 공정과 필터링 등이 필요하다. 다중 IRS로부터 거리데이터 획득 시, 기구 상의 각도오차 또는 IR 센서간의 방향각의 차이로 인해 실제의 환경과 차이를 가지게 되며, 다수개의 IR 센서를 이용하여 데이터를 획득하기 때문에 각각의 데이터에서 노이즈를 제거하고 필요한 데이터만 추출할 수 있는 공정이 요구된다. 이를 위해 데이터에서 모퉁이 또는 모서리를 추출할 수 있는 에지 검출법을 제안하였다. 마지막으로 본 논문에서는 제안된 거리계측시스템을 이용하여 실제 환경을 측정하였고 에지 검출법을 적용하였다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.12 no.8
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• pp.73-85
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• 1995

The sensor system to measure the distance precisely from the center of the sensor system to the obstacle is needed to recognize the surrounding environments, and the sensor system is to be calibrated thoroughly to get the range information exactly. This study covers the calibration of the active range sensor which consists of camera and laser slit emitting device, and provides the equations to get the 3D range data. This can be possible by obtaining the extrinsic parameters of laser slit emitting device through image processing the slits measured during the constant distance intervals and the intrinsic parameters from the calibration of camera. The 3D range data equation derived from the simple geometric assumptions is proved to be applicable to the general cases using the calibration parameters. Also the exact 3D range data were obtained to the object from the real experiment.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.105-108
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• 2007

차량에 부착된 회전식 레이저 스캐너는 360도로 회전하면서 데이터를 취득하기 때문에 고정식 레이저 스캐너에 비해 더 광범위하고 정확한 3차원 데이터를 획득하고 생성할 수 있다. 그러나 레이저 데이터 자료는 표적까지의 거리와 취득 당시의 스캐너의 각도로만 구성되어있기 때문에 이를 사용하기 위해서 이 데이터들을 일련의 좌표변환과정을 거쳐서 3차원 직교좌표계로 변환시킨다. 이 논문의 목적은 회전식 레이저에서 획득된 데이터를 DEM화하고，DEM영상의 밝기값， 즉 높이값을 이용하여 도로변을 주위의 사물과 분리하여 추출하는 것에 있다. 도로면은 일반적으로 주위의 사물에 비해 그 높이가 낮고 고르게 분포되어 있다고 가정한다. 그렇기 때문에 이 도로면의 높이를 대표할 수 있는 적절한 임계값을 찾을 수 있다면 도로면의 분리 또한 가능하다. 도로면의 추출을 위해 제안된 방법은 취득된 레이저 데이터를 일정 간격의 높이로 나누고 그에 대한 히스토그램을 구한 후, 가장 많은 빈도수를 나타낸 지역의 값을 염계치로 설정하는 방법과，레이저 스캐너가 지표면을 향할 때의 각도，즉 270도 일 때 취득된 거리의 값들을 수집한 후, 그 평균값을 임계치로 설정하는 방법이다. 이렇게 구해진 임계치를 이용 그 값보다 작은 지역을 도로로 인식하였으며，실험 결과 레이저 스캐너의 각도를 이용한 방법이 더욱 효과적으로 도로를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.2
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• pp.200-205
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• 2008

For data analysis, fuzzy entropy is introduced as the measure of fuzziness, similarity measure is also constructed to represent similarity between data. Similarity measure between fuzzy membership functions is constructed through distance measure, and the proposed similarity measure are proved. Application of proposed similarity measure to the example of reliable data selection is also carried out. Application results are compared with the previous results that is obtained through fuzzy entropy and statistical knowledge.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.06b
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• pp.97-102
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• 1999

멀티미디어 데이터의 증가로 사용자가 원하는 데이터의 신속하고 정확한 검색이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 모양 정보를 기반으로 영상 데이터를 효과적이며 효율적으로 검색하기 위하여, 새로운 모양 정보 특징 및 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서는 화소의 공간적분포로 나타나는 모양 정보를 covariance matrix의 eigenvector를 이용하여, 계층적으로 영역을 분할하고, 각 분할된 영역에서 크기 변화, 위치 이동, 회전에 불변하는 특징들을 추출한다. 영상 정보의 검색은 특징벡터 공간에서 질의 영상에서 추출된 특징과, 데이터베이스에 기록된 영상들의 특징 사이의 거리를 계산하여, 거리에 반비례하는 유사도가 높은 영상들을 출력한다. 제안된 모양 특징은 또한 계층수의 조정에 의해서 모양 정보를 표현할 수 있는 정도를 조절 할 수 있다는 장점이 있다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.4 no.2
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• pp.1-6
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• 1999

We propose a new algorithm for pattern classification by extracting feature vectors based on Gibbs distributions which are well suited for representing the characteristic of an images. The extracted feature vectors are comprised of 2-D moments which are invariant under translation rotation, and scale of the image less sensitive to noise. This implementation contains two puts: feature extraction and pattern classification First of all, we extract feature vector which consists of an improved 2-D moments on the basis of estimated Gibbs distribution Next, in the classification phase the minimization of the discrimination cost function for a specific pattern determines the corresponding template pattern. In order to evaluate the performance of the proposed scheme, classification experiments with training document sets of characters have been carried out on SUN ULTRA 10 Workstation Experiment results reveal that the proposed scheme had high classification rate over 98%.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.225-228
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• 2005

본 논문에서는 이동로봇의 저가형 위치인식센서로 적합한 PSD(Position Sensitive Detector)센서를 이용하여 거리계측시스템을 개발하였다. PSD 센서는 거리-전압 출력이 비선형적인 단점을 가지고 있어 센서의 특성실험을 통해 선형화가 가능한 변환함수를 제안하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 거리계측시스템의 하드웨어 및 소프트웨어를 구성하였다. 또 피측정체의 색상 및 재질에 따른 출력특성을 실험하고 거리-전압 데이터를 측정하였다. 실측한 데이터를 바탕으로 제안한 선형화함수의 계수를 추출하였다. 마지막으로 제안한 함수에 의한 거리와 실제거리를 비교하여 시스템의 성능 및 정확성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.628-630
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• 2004

홍채 인식 시스템은 영상 획득과 전처리, 특징 추출, 등록, 인증/증명의 다섯 단계로 나누어진다. 시스템의 성능 향상을 위해서는 모든 부분이 중요하나 본 논문에서는 특징 추출에 중심을 두고 양쪽 눈의 홍채 정보를 결합하여 실험하였다. 양쪽 눈의 홍채 정보를 결합했다 함은 영상 획득과 전처리를 거쳐 얻어진 양쪽 눈 영상에서 하위 90도 영역을 잘라 붙여서 홍채 영상을 만들고 그 데이터를 사용했음을 의미한다. 특징 추출에는 2단계의 wavelet transform을, 인식에는 유크리드 거리값을 사용하였다. 실험을 통해서 단일 홍채 시스템에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.