• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.631-633
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• 2005

유비쿼터스 시대가 다가오면서, 많은 사람들은 모르는 장소에서 자신의 위치와 목적지까지의 경로에 대한 정보를 알고 싶어할 것이다. 기존의 네비게이션(navigation)을 위한 비전기술은 고차원과 저차원 특징값을 이용하였다. 텍스춰 정보, 색상 히스토그램과 같은 저차원 특징값은 영상의 특징을 정확하게 표현하기 어려우며, 마커와 같은 고차원 정보는 실험환경을 구축하는데 어려움이 있다. 우리는 기존 저/고차원의 특징값 대신, 영상의 특징을 표현하고 인덱싱(indexing)하기 위한 유용한 정보를 많이 포함하고 있으며, 실제환경에서 널리 분포되어있는 중차원 특징값인 문자영상을 이용한다. 문자영상추출은 MLP(Multi-layer perceptron)와 CAMShift알고리즘을 결합한 방법을 이용하며, 서로 다른 장소지만 같은 문자를 가진 곳에서 인식을 수행하기 위해 문자영상의 크기와 기울기를 기반으로 한 영상 검색공간을 대상으로 영상매칭을 수행한다. 실험에서 문자영상을 포함하는 직사각형 검색공간으로 인해 다양한 크기와 기울기에서 높은 인식률을 보이며, 간단한 계산으로 빠른 수행시간을 가진다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1271-1276
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• 2017

산업이 고도화되고 기술발전이 가속화되고 있지만, 생산현장에서의 사고와 재해는 아직까지도 지속적으로 발생하고 있다. 이는 시스템의 대규모화, 복잡화, 다양화 등에 따라 나타나는 불안전한 상태(unsafe condition)와 근로자의 안전불감증, 낮은 학습효과, 안전문화 비활성화 등을 포함하는 불안전한 행동(unsafe behavior)에 기인한다. 최근 4차 산업혁명이 대두되면서, 인간과 기계 시스템 사이의 상호작용이 활발해지고, 데이터 가용성과 알고리즘 우수성이 확보되면서, 산업현장에서도 시스템과 공정안전을 위해 최신 기술을 활용하려는 시도가 시작되고 있다. 궁극적으로는, 품질 관리, 고장분석, 작업환경관리, 보건관리 등 생산관리의 다양한 범위에 새로운 산업안전혁신을 가져올 것으로 기대된다. 본 논문에서는 사물인터넷, 드론, 인공지능 등 4차 산업혁명 시대의 하드웨어와 소프트웨어의 결합의 사례를 통해 안전한 생산현장은 물론 신뢰성할 수 있는 공공 및 사회를 위한 지능형 시스템 구축의 필요성을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.634-637
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• 2002

오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치와 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이 데이터는 2D 슬라이스들의 연속으로 표현되므로 이것을 보다 편리하게 가시화. 조작, 분석이 용이한 상태로 바꾸기 위해서는 3차원 구조로의 재구성이 필요하게 된다. 이것을 위하여 무엇보다도 먼저 CT나 MR을 통하여 얻어진 영상을 분석하여 특정 장기의 영상 부분를 다른 조직의 영상부분으로부터 분리(segmentation)할 필요가 있다. 이러한 Segmentation방법에는 여러가지가 있는데, 수작업의 결합 등으로 인해서 비효율적인 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 보다 효율적인 segmentation의 처리를 위하여 region-based 기법을 응용하여 새로운 segmentation 방법을 개발하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 간(liver)의 추출을 시도하였고 향상된 성능을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.54-56
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• 1998

동시에 다수의 사용자가 빠른 속도로 이미지 검색이 가능하도록 지원해주는 고차원 색인구조에 대한 효율적인 동시성 제어 방법은 매우 중요하지만 이에 대한 연구는 부족한 실정이다. 기존에 제안된 방법인 RLINK-트리는 링크를 적용시켜 다른 기법들에 비해 향상된 효율을 갖고 있지만 고차원 색인구조에 적용할 경우에는 문제가 발생한다. RLINK-트리에서는 고차원 색인구조의 효율적인 구성을 위한 재삽입 연산에 대한 동시성 제어를 고려하지 않고 있으며, 트리의 일관성을 유지하기 위해서 동시성 효율이 낮은 잠금 결합 방법을 사용하기 때문에 고차원 색인구조의 동시성 제어 기법에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 고차원 색인구조의 효율적인 트리구성을 위해 수행되는 재삽입의 동시성 문제를 해결하면서 동시성 수준을 향상시킨 새로운 동시성 제어 알로리즘을 제안하고, 제안된 알로리즘을 고차원 색인구조에 적용시켜 동시성 제어가 효율적으로 제공될 수 있음을 증명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.727-730
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• 2017

복잡한 알고리즘과 고가의 센서 없이도 동적 환경에서 목표를 탐색하는 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 탐색환경의 지도를 제작하지 않고 단순한 목표를 가진 하부 모듈의 결합만을 사용하는 포섭구조를 활용하였다. 제안한 시스템의 유용성 검증을 위해 실험을 하였고, 그 결과 목표를 찾아 감을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.189-192
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• 2005

공학시스템의 설계 문제는 시스템 구성이 복잡하고, 구조적으로 열려있으며, 전기, 기계, 유압, 열등의 서로 다른 에너지 도메인 구성 요소를 포함한다. 최적의 설계를 위해서는 각 도메인에 대한 통합된 설계 방법과 자동적이고 구조적으로 열린 공간에 대한 효율적인 탐색방법이 요구된다. 본 논문은 도메인에 독립적이며 모델링과 해석에 장점을 가진 본드 그래프 (bond graph)와 대규모 공간 해의 탐색에 접합한 진화 알고리즘의 일종인 유전자 프로그래밍(Genetic Programming)을 결합하여 멀티 도메인 동적시스템에 대한 디자인 해를 자동적으로 생성해주는 설계 방법을 제시하고, 제안된 설계방법의 효용성을 입증하기 위해서 이를 아나로그 필터 설계에 문제에 적용하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• v.9 no.2
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• pp.1-16
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• 2002

Recently, neural network methods have been studied to find out more valuable information in data bases. But the supervised learning methods of neural networks have an overfitting problem, which leads to errors of target patterns. And the unsupervised learning methods can distort important information in the process of regularizing data. Thus they can't efficiently classify data, To solve the problems, this paper introduces a hybrid neural networks HACAB(Hybrid Algorithm combining a Competition learning model And BP Algorithm) combining a competition learning model and 8P algorithm. HACAB is designed for cases which there is no target patterns. HACAB makes target patterns by adopting a competition learning model and classifies input patterns using the target patterns by BP algorithm. HACAB is evaluated with random input patterns and Iris data In cases of no target patterns, HACAB can classify data more effectively than BP algorithm does.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1075-1078
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• 2002

스트림 암호 시스템에서는 비선형 결합 LFSR 키 수열을 이용하였다. 주기가 존재하고 상관관계 공격에 약한 비선형 LFSR 키 수열의 문제를 개선하기 위해 제안된 카오스 키 수열은 균형성과 랜덤특성을 만족하지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 적응적 임계값 적용 방법을 이용하여 균형성과 랜덤특성을 만족하는 카오스 키 수열 생성 기법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 키 수열 생성 기법은 로지스틱 방정식을 이용하여 키 수열 생성을 위한 카오스 신호를 만든 다음 카오스 신호를 적응적 임계값 적용방법을 통해 '0'과 '1'로 양자화하여 키 수열을 생성한다. 제안한 알고리즘으로 생성된 키 수열의 특징을 분석한 결과 균형성과 랜덤특성이 기존의 카오스 키 수열에 비해 개선되었음을 알 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.21 no.10
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• pp.2552-2562
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• 1996

In this paper, we propose a segmentation algorithm that can reliably separate moving objects from noisy background in the image sequance received from a camera at the fixed position. The proposed algorithm consists of three processes:generation of the difference image between the input image and the reference image, multilevel quantization of the difference image, and multistagemerging in the quantized image. The quantization process requantizes the difference image based on the multiple threshold values determined bythe histogram analysis. The merging starts from the seed region which created by using the highest threshold value and ends when termination conditions are met. the proposed method has been tested with various real imge sequances containing intruders. The test results show that the proposed algorithm can detect moving objects like intruders very effectively in the noisy environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.867-870
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• 2000

영상에서 나타난 컬러 정보를 이용해 검색을 수행하고자 하는 연구 방법에서 일반적으로 적용되어 사용되어진 방법 중 하나로 컬러 히스토그램의 유사성을 이용한 매핑을 들 수 있다. 이 방법의 장점은 쉽게 영상에서 나타난 컬러 정보를 그룹화하여 매핑 할 수 있게 해주나, 전체 영상에서 나타난 컬러의 양 정보만을 제공할 뿐, 각각의 컬러에 대한 공간적 정보를 제공하지는 못한다. 즉, 동일한 컬러가 한 곳에 집중해서 나타난 영상과 분산되어 나타난 영상이 동일한 컬러 정보로 매핑되므로 원치 않는 검색 결과를 얻게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 방법은 컬러 히스토그램에서 얻어진 컬러 정보와 별개의 공간 정보 추출 알고리즘을 통해 얻어진 정보를 결합(fusion) 하여 문제를 해결하였다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 각각의 히스토그램의 빈(bin)들에 컬러에 대한 양 정보만이 아니라 컬러의 중심점과 분산 값 정보를 구하여 이를 영상 검색을 위한 매핑 정보로 사용한다.