• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.3
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• pp.289-293
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• 2005

Pattern classification extracts various types of pattern information expressing objects in the real world and decides their class. The top priority of pattern classification technologies is to improve the performance of classification and, for this, many researches have tried various approaches for the last 40 years. Classification methods used in pattern classification include base classifier based on the probabilistic inference of patterns, decision tree, method based on distance function, neural network and clustering but they are not efficient in analyzing a large amount of multi-dimensional data. Thus, there are active researches on multiple classifier systems, which improve the performance of classification by combining problems using a number of mutually compensatory classifiers. The present study identifies problems in previous researches on multiple SVM classifiers, and proposes BORSE, a model that, based on 1:M policy in order to expand SVM to a multiple class classifier, regards each SVM output as a signal with non-linear pattern, trains the neural network for the pattern and combine the final results of classification performance.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.22 no.1
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• pp.13-19
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• 2018

In this paper, we classified a flight pattern of unmanned aerial vehicle(UAV) which will be operating in UTM system and analyzed its flight pattern by purpose of use. Flight patterns of UAV are sorted into three patterns which are circling, monitoring and delivery. We considered four cases of industry areas using UAV which are agriculture, infrastructure monitoring, public safety & security(p.s.s) and delivery. It is necessary to build a simulation model as a verification tool for applying the flight pattern according to the use of UAV to the real UTM system. Therefore, we propose the simulation model of UAV with updating states over time. We applied simulation to UAV monitoring flight pattern, and confirmed that the flight was done by the given input data. The simulation model will be used in the future to verify that the UAV has various flight patterns and can operate safely and efficiently for the intended use.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.183-187
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• 2004

본 논문에서는 기하학적 모멘트를 이용한 영상의 기하학적인 정보 예측 방법을 제안한다. 기준 패턴의 기하학적인 모멘트와 감지 패턴의 기하학적인 모멘트를 이용하여 감지 영상의 선형 이동, 회전, 확대 및 축소를 예측할 수 있다. 또한 XRS 정규화를 통하여 사형 변환된 패턴의 정보를 감지할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 방법의 유용성을 보인다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.8
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• pp.475-480
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• 2014

They are used as a symbol representing some meaning of an object. Geometric patterns in the formative arts have been recasted by artists and used to express modern images. Simple shapes of geometric patterns create beauty with their outward appearance and decorated patterns. The simpleness of decorated patterns go with restrained, rational, and modern concepts. The patterns decorated with geometric patterns use geometric figures such as octagon, triangle, quadrangle, etc. and they give satisfaction to modern people. They are also regular and simple, so they can create impactive visual effects and three-dimensional space can be created with these dynamic patterns. Therefore, attractiveness of shape which gives enjoyment is also found in tableware design using geometric patterns. Using geometric patterns in tableware design is not based on a chance factor, so it is possible to objectify and reproduce the patterns. These repetitive designs can influence a lot of designers working on tableware and help improve the tableware designs. It is also considered that those designs are able to create new opportunities to produce a high value product in the ceramics industry.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.9 no.6
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• pp.673-679
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• 2014

The important requirements of designing a pattern classifier are high throughput and low memory requirements, and low cost hardware implementation. A pattern classifier by using Multiple Attractor Cellular Automata(MACA) proposed by Maji et al. reduced the complexity of the classification algorithm from $O(n^3)$ to O(n) by using Dependency Vector(DV) and Dependency String(DS). In this paper, we generate a pattern classifier using LFSR to improve efficiently the space and time complexity and we propose a method for finding DV by using the 0-basic path. Also we investigate DV and the attractor of the generated pattern classifier. We can divide an n-bit DS by m number of $DV_i$ s and generate various pattern classifiers.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.12 no.6
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• pp.1018-1024
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• 2001

In this paper, an array antenna is designed far base station of a street micro-cell in urban areas. It has a rectangular radiation pattern. The current distribution of the array is decided by using a modified Woodward-Lawson sampling pattern synthesis method. To confirm the realization of the array antenna with rectangular pattern, 12 array antenna with a planar type monopole fed by stripline is fabricated and measured. In the results of the measured values, H-plane pattern of the antenna nearly yields a rectangular radiation pattern.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.2
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• pp.99-104
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• 1998

In this paper I designed test pattern generator which will be completely detected the faults of multi-stage Logic Circuit. 1 generated this pattern using the test pattern generation Logic Circuit. The generated test patterns compared with the exhausted testing was decreased pattern. This test pattern generator will detect the all single stuck-at faults in the multi-stage Logic Circuit. The choice of which of the many I.C testing methods to use can have a effect on the success or failure of the fault detected. One of the most important considerations is cost and designed test pattern generator is very low cost type.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.306-308
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• 2012

본 논문은 특징 클러스터에 대한 묘사에 기반한 새로운 특징 기반 영상 정합을 제안한다. 추출되는 특징들을 모두 동등하게 처리하는 기존 방법은 반복 패턴이 존재하는 영상에서는 매칭이 종종 실패하거나 적은 일치점만을 제공한다. 그 이유는 서로 닮아 있는 반복 패턴들로 인해 기하학적으로 일관되지 않은 매칭점들이 발생하거나 거리 비율 테스트를 통과하지 못하기 때문이다. 이에 반해 제안하는 방법은 더 많은 수의 일치점들을 발견할 수 있다. 이를 위해 제안하는 방법은 먼저 추출된 특징들을 반복 패턴으로부터 온 것들과 그렇지 않은 두드러진 특징들로 분리한다. 그런 후 support vector data description을 이용하여 각 반복 패턴들을 묘사한다. 동일하지 않은 영상이 매칭되는 경우를 제거하고 기하학적으로 일관된 일치점들을 제공하기 위해 매칭된 쌍에 대한 기하학적인 단서가 추가된다. 실험을 통해 제안하는 방법은 반복 패턴으로부터 추출된 특징들에 대해 일치점을 제공함으로써 더 많은 수의 일치점을 제공하게 되어 더 정확한 영상 정합을 수행한다는 것을 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.591-592
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• 2014

Visitor 패턴은 구조 문제로 새로운 ConcreteElement 클래스가 추가될 때 Visitor 클래스 및 ConcreteVisitor 클래스를 수정해야 한다. 이 논문에서는 Visitor 패턴을 적용한 시나리오 생성기가 유연한 구조를 가지기 위해서 Visitor 패턴과 Composite 패턴을 병합하여 적용하는 기법을 제안한다. 그래서 시나리오 생성기에 ConcreteElement 클래스를 추가할 때마다 ConcreteVisitor 클래스의 멤버 함수를 유연하게 추가 및 삭제를 할 수 있는 클래스 구조를 제공한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1347-1348
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• 2015

본 논문에서는 기상레이더 데이터에서 섞여있는 강수에코 및 비강수에코를 분류하기 위하여 Interval Type-2 FCM based RBFNN의 도움으로 사례 및 에코 분류기의 설계를 제안한다. 학습과 테스트 데이터는 현재 기상청에서 사용하는 UF radar data를 사용하였으며, 사례 분류기와 에코패턴 분류기의 데이터를 각각 생성한다. 전처리 과정인 사례 분류를 통하여 강수사례 혹은 비강수사례를 분류하여 강수사례일 경우 에코패턴분류를 진행하며, 비강수사례일 경우 데이터에 관측된 모든 반사도 값을 제거한다. 사례 및 에코 분류기는 Interval Type-2 FCM based RBFNN을 통하여 패턴분류를 진행하며, 패턴분류 성능을 확인한다. 또한 후반부 파라미터의 동정 시, 각 규칙에 파라미터를 전역적으로 구하는 LSE와 각 규칙에 대한 파라미터를 독립적으로 구하는 WSLE의 비교연구를 수행한다. 분류기의 성능을 확인하기 위하여 사례 분류 후 에코패턴분류의 결과는 현재 기상청에서 사용하고는 품질검사(QC) 데이터와 비교하여 평가하였다.