• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.152-154
• /
• 2013

페타 바이트 이상의 규모의 빅 데이터 분석은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 최근 소셜 네트워크, XML 등과 같은 구조적인 정보를 갖는 대용량의 그래프들을 분석하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 이러한 대용량의 그래프를 분석하기 위한 연산중의 하나로 순환 그래프가 사용되고 있다. 대용량의 그래프 환경에서 순환을 검출하는 연산은 단일 컴퓨팅 시스템에서 처리가 불가능하거나 많은 시간 비용이 발생하여 분산처리가 필요하다. 본 논문에서는 그래프 처리에 효율적인 프리겔 프레임워크를 이용하여 효율적으로 순환을 검출하고, 중복 순환을 제거하기 위해 정규 순환 코드를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 대용량 그래프에서 효율적으로 순환을 찾을 수 있음을 보인다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2014

본 연구에서는 기존의 Viola-Jones 검출 프레임워크를 개선하여 하나의 특징 당 더 높은 효율을 가지며 검출대상이 아닌 서브 윈도우들을 더 빠르게 제거하는 개선된 학습 알고리즘을 제안한다. 학습의 결과로 생성된 물체 검출기는 서브윈도우를 특정 임계값까지 빠르게 제거하기 때문에 서브윈도우당 계산수가 줄어든다. 기존의 Viola-Jones 물체 검출기와 동일한 프레임워크이므로 검출 성능에는 영향을 주지 않는다. MIT-CMU 테스트 집합에 대해서 서브윈도우당 특징 계산 횟수를 측정하였으며 기존 계산 횟수의 45.5%로 줄어들어 검출 속도가 약 58.5% 향상됨을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.156-162
• /
• 2003

네트워크 환경 및 사용자의 응용 서비스 증가로 인하여 정보보호분야 및 개인정보보호는 매우 중요한 분야가 되었다. 이와 더불어 불특정 미상신호에 대한 검출기법이 증대되어야 하지만 정보량 증가 및 정보매체의 다양화에 의하여 효율적인 미상신호 검출방법이 요구되어지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 비인 가신호 또는 불법적인 외부접근등과 같은 미상신호의 검출을 위하여 입력정보로부터 미상신호를 효율적으로 구별할 수 있는 NIDS(network intrusion detection system)를 설계하였다. 설계된 NIDS는 기존 NIDS 신호구별에 사용되는 방법을 통합하여 보다 효율적인 성능을 가지도록 하였다. 제안된 시스템의 설계는 Synopsys Ver. 1999과 VHDL을 이용하였다. 제안된 NIDS는 대용량 데이터와 다양한 매체정보에 대하여 모두 적용되므로 시스템 자원의 활용을 극대화할 것으로 사료된다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제22권5호
• /
• pp.439-444
• /
• 2009

본 논문에서는 경계요소법의 평면 접촉해석에 사용될 수 있는 효율적인 접촉면 검출 알고리즘을 제시하였다. 접촉면 검출 알고리즘을 경계요소법에 적용하기 위하여, 경계요소법이 가지는 자료구조를 분석하였다. 경계요소법의 특징 중 하나인 모퉁이 문제를 고려하여 전역검색, 지역검색, 접촉관계식 설정의 3단계로 접촉면 검출기법을 구현하였다. 전역검색은 접촉 주요소, 부요소 개념을 도입하였으며, 지역검색에 있어서는 공간분할기법인 사지트리를 이용하였다. 접촉관계식의 설정을 위하여 요소수준에서 절점의 접촉여부를 검토하고 최종계의 방정식에 구속조건을 할당하도록 하였다. 제시된 알고리즘을 이용한 프로그램의 정확성과 효율성을 입증하기 위하여 수치해석을 실시하여 결과를 비교하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
• /
• pp.322-325
• /
• 2003

입체음향을 구현하는 방법은 5.1 채널을 이용하는 방법과 사람이 두 귀를 이용하여 정위감을 느끼는 원리와 같은 2 채널 입체음향을 구현 방법이 있다. 2 채널 입체음향을 재생하는 것은 5.1 채널에 비하여 설치하는 측면에서 효율적이지만 cross-talk 를 제거하는 것이 어려운 문제이다. Cross-talk를 제거하기 위해서는 머리의 위치를 정확하게 추정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 2 채널로 3 차원 입체음향을 재생하기 위하여 머리의 위치를 추정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리를 통하여 머리의 범위를 검출하고 수학적 형태학을 이용하여 눈의 위치를 검출하여 머리가 향하고 있는 방향을 검출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 효율적으로 머리의 위치를 검출할 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 보여준다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제7권3호
• /
• pp.223-226
• /
• 1975

${\gamma}$-선의 full-energy Peak에 대한 상대적 검출효율을 Pair-Point method에 의해서 결정하였다. 이때 사용된 방사선원은 ${\gamma}$-선의 상대적 방출율이 이미 잘 측정된 $^{56}$ Co 이 됐다. 이 방법을 통해서, ${\gamma}$-선 에너지 범위 800-3500keV에 걸쳐, 반응치적 43.8cc, 32.6cc 및 6cc의 Ge(Li) 검출기들의 검출효율을 보정하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
• /
• pp.229-232
• /
• 2004

축구 비디오의 슛 장면과 같은 이벤트 검출에는 많은 연구가 있었으나 기존의 방법은 정확성과 실시간으로 필터링하는 부분에서는 문제가 있다 이에 대해서 본 논문은 현재 실시간으로 가장 딸이 방송되는 스포츠 장르 중 축구 비디오에 대한 효율적인 슛 장면 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 우선 입력 프레임으로부터 뷰 타입을 결정한다. 슛 장면에 대한 뷰 타입 패턴 변화, 리 플레이의 검출과 오디오 파워의 변화를 이용하여 필터링을 수행한다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 효율적이고 효과적으로 슛 장면을 검출하였고 다채널의 디지털 방송환경에서 실시간으로 컨텐츠를 필터링하는 서비스가 가능함을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 1997년도 학술대회
• /
• pp.155-159
• /
• 1997

ATM(Asynchronous Transfer Mode)은 광대역망에서 여러 형태의 멀티미디어 서비스를 지원하는 수단을 제공한다. 요즘 통신망으로 ATM의 채택이 증가하고, 이 망들이 멀티미디어 통신을 하기 위해 많은 데이터들이 오고 갈 때, 영상을 효율적으로 트래픽 제어함으로써 통신망에 끼치는 영향을 최소화 할 수 있다. 본 연구에서는 장면 전환 검출에 관해 State(상태) 알고리즘, Standard deviation(표준편차) 알고리즘, Percentage(가중치) 알고리즘 등을 이용한 장면 전환 검출의 성능 시험을 했다. Stage 알고리즘은 n상태로 나누어서 이루어지고, Standard deviation 알고리즘은 통계적 측면을 다룬 것이고, Percentage 알고리즘은 비례에 의해 이루어진다. 그 중에 Percentage를 이용한 장면 전환 검출 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 능동적이고 효율적임을 보여 이를 제안한다. GCRA(Generic Cell Rate Algorithm)를 통해 트래픽 관련 파라미터의 지정에 관련한 Nonconforming 셀률에 의한 CDVT와 PCR의 분석을 시도한다. 이 때에도 마찬가지로 Percentage 알고리즘과 GCRA를 장면 전환 검출 데이터와의 상관관계를 통해 파라미터를 정하여 트래픽 관련 GCRA 알고리즘에 적용할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2770-2773
• /
• 2002

본 논문은 지능형 안전 자동차(ASV)의 범주인 차선이탈경보 및 방지시스템에 적용을 위한 차선검출 알고리즘을 나타낸다. 그러기 위해서는 차선검출의 높은 신뢰도가 우선 되어야 한다. 대부분의 고속도로는 직선로와 곡선로로 이루어져있고, 곡선 도로는 차선을 검출하는데 여러 가지 제약이 있다. 본 논문에서는 곡선 차선의 직선 근사화를 통한 신뢰성 있는 차선 검출을 위해서 입력되는 연속영상의 효율적인 처리 기법을 제안하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.19-26
• /
• 2010

본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안한 알고리즘은 특징 생성, 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출의 세 단계로 구성된다. 특징 생성은 제안된 5개의 사각형 특징으로 특징 집합을 구성하며, SAT(Summed-Area Tables)를 이용하여 특징 값을 효율적으로 계산한다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 분류기를 계층적으로 생성한다. 또한 중요한 얼굴 패턴은 다음 레벨에 반복적으로 적용함으로써 우수한 검출 성능을 가진다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 사각형 특징 기반 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 또한 얼굴 영역을 검출한 영역을 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 KNN 알고리즘을 이용하여 기존의 매칭 방법인 Point to point 방법이 아닌 Class to Class 방식을 이용하여 인식률을 향상시켰다.