• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.219-222
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• 2009

자유시점 비디오는 단순히 수동적으로 비디오를 보는 것이 아니라 원하는 시점을 자유로이 선택하여 보는 능동형 비디오이다. 일반적으로 다양한 위치 및 다양한 각도에 위치하는 다수의 카메라로부터 촬영된 영상을 이용하여 제작하는데, 이 기술은 박물관 투어, 엔터테인먼트 등의 다양한 분야에서 활용된다. 본 논문에서는 자유시점 비디오의 새로운 분야로 한 장의 영상을 가상 카메라와 깊이맵을 이용하여 영상 내부를 네비게이션하는 자유시점 입체 Tour-Into-Picture (TIP)을 제안한다. 오래전부터 TIP가 연구되어 왔는데, 이 분야는 한 장의 사진 내부를 탐험하면서 애니메이션으로 볼 수 있게 하는 기술이다. 제안 방법은 전처리과정으로 전경 마스크, 배경영상, 및 깊이맵을 자동 및 수동 방법으로 구한다. 다음에는 영상 내부를 항해하면서 투영 영상들을 획득한다. 배경영상과 전객객체의 3D 모델링 데이터를 기반으로 가상 카메라의 3차원 공간 이동, yaw, pitch, rolling의 회전, look-around effect, 줌인 등의 다양한 카메라 기능을 활용하여 자유시점 비디오를 구현한다. 또한 깊이정보의 특성 및 구조에 따라 놀라운 시청효과를 전달하는 카메라 기능의 설정 방법을 소개한다. 소프트웨어는 OpenGL 및 MFC Visual C++ 기반으로 구축되었으며, 실험영상으로 조선시대의 작품인 신윤복의 단오풍정을 사용하였고, 입체 애니메이션으로 제작되어 보다 실감있는 콘텐츠를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Developmental Biology Conference
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• 2009.02a
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• pp.3-12
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• 2009

특허맵 (Patent Map, 특허동향조사)이란 특정 기술분야에 대한 국내외 특허출원 및 등록현황에 대한 자료를 여러 기준으로 상세하게 분석한 후, 이를 사용목적에 맞게 가공하여 이해하기 쉽게 작성한 자료로 기술의 추이와 특허동향이나 현황을 쉽게 파악할 수 있도록 도표, 기호, 그림 등 다양한 형태로 표현한 것이다. 연구자나 기업들의 R&D와 사업은 연구나 사업의 실패 확률을 줄이기 위해 특허맵, 특허동향조사를 필수적으로 활용한다. 특허동향조사를 활용함으로써 다음의 이점을 제공받을 수 있는데, 즉 연구개발방향의 설정에 활용할 수 있고, 중복연구 및 특허분쟁을 미연에 방지할 수 있다. 또한, 경쟁자의 동향을 용이하게 파악할 수 있으며, 기술개발 추이를 파악하여 미래예측이 가능하다. 이러한 활용을 통해 연구개발 예산을 효율적으로 사용할 수 있게 된다. 또한, 특허맵이나 특허동향조사가 활용되는 시점은 연구기획단계에서부터, 연구개발단계, 비즈니스단계 및 특허소송에 이르기까지 전 과정, 즉 R&D부터 그 활용단계에까지 필수적으로 필요한 도구(tool)라 할 것이다. 본 발표에서는 줄기세포분야에 대한 국내외 특허동향을 조사해 보았다. 국내에서는 2000년 이후부터 관련 기술의 급격한 출원을 보이고 있으며, 서울대, 고려대, 제론, 위스콘신 등 국내외 대학이 주요 출원이었다. 또한, 출원현황을 통한 국내 연구 분야의 활성도는 성체줄기세포가 배아줄기세포에 비하여 월등히 앞서 있음을 파악할 수 있다. 특히, 역분화와 관련된 기술도 국내에 약 10건 정도가 검색되었으며 주로 해외 출원인이 주를 이루고 있다. 해외의 경우, 약 6,800여 건을 검색하였으며 미국에서의 출원이 가장 두드러지고 있다. 특허출원의 추이는 국내와 유사하게 2000년 이후에 급격히 증가되었으며 국내보다 2년 앞선 2004년에 최고의 출원량을 보이고 있다. 주요 출원인으로는 OLYMPUS, GENRO, OSIRIS, JAPAN SCIENCE & TECHNOLOGY, ACT, SYSTEMIX 등의 순서임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.586-589
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• 2018

As the convergence of traffic system and Big-data technology, new convenient services which is helpful for drivers and pedestrian are appeared. Recently, the various researches about the traffic system, such as prediction of traffic jam and finding the shortest path, are studied. In this paper, we collect the data of taxi trips in Daegu City, and visualize them on the map of Daegu City. And then, we select specific sections of roads in the city, and by using the data of location and speed about taxis and the information of the road sections, calculate the traffic of that section and the average speed of cars on that section. As a result of this, we give help solving the problem of the specific road sections.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.4 no.1
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• pp.1-15
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• 1990

To investigate the actual vegetation in Sokri mountain area, which consists of Sokri Mt. National Park, forest communities were classified by phytosocialogical analysis according to species composition and physiognomy. Actual vegetation map was drawn on the basis of classified forest communities. The forest communities in Mt. Sokri were classified as follows : 1. Pinus densiflora community 1) P. densiflora-Rhododedron mucronulatum subcommunity 2) P. densiflora-Rhododendron schippenbachii subcomminity 3) P. densiflora-Lespedeza maximowiczii subcommunity 4) P. densiflora-Sasa borealis subcommunity 2. P. densiflora-Quercus serrata community 3. P. densiflora-Q. variabilis community 4. Quercus serrata community 5. Q. serrata-Q. variabilis community 6. Carpinus laxiflora community 7. Quercus mongolica community 1) Typical subcommunity 2) Q. mongolica-Lespedeza maximowiczii subcommunity 3) Q. mongolica-Rhododendron schlippenbachii subcommunity 8. Fraxinus rhynchophylla community 9. Symplocos chinensis for. pilosa community 10. Quercus variabilis community

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.2
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• pp.273-283
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• 1999

래스터 지도에서 직선 또는 곡선과 중첩되어 있는 경우의 문자는 추출하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 고립되어 있는 문자뿐만 아니라 문자이외의 요소와 중첩되어 있는 문자도 효과적으로 추출할수 있는 분할 정복(divide and conquer) 개념에 기반한 문자 추출방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 이미지의 연결 요소로부터 볼록다각형(convex hull)을 생성한다. 그리고 이 다각형이 충분한게 문자영역만을 포함할때가지 볼록 다각형을 이등분하면서 가장 긴 선분(투사 선분)을 기준으로 두 영역으로 분할한다. 다음으로 문자를 추출하기 위해서 이 선분을 기준으로 연결 요소상의 픽셀의 밀집도를 계산하는 알고리즘(프로파일링)을 적용한다. 또한 지도상에서 추출된 개별적인 문자들을 의미있는 단어들로 묶기(grouping)한 새로운 알고리즘을 소개한다. 특히 지도상에 나타나는 문자의 종류는 매우 다양하고 또한 이 문자들이 놓여있는 방향 역시 일정하지 않기 때문에 이러한 단어를 찾는 kd법은 쉽지 않다. 이를 위해 본 논문에서는 3차원 인접 그래프(3-D neighborhood graph)G를 소개한다. 이 그래프 G에서 각 노드는 하나의 분리된 문자를 나타내며 자신의 크기와 위치에 따라서 3차원 공간상에서 위치하게된다. 따라서, 크기가 큰 (작은)문자들은 보다 큰 (작은) z값을 가지고 되며 이 그래프 G에서 서로 인접한 노드들을 연결함으로써 지도상에 존재하는 서로 다른 종류의 문자 스트링을 추출할수 있다. 실험결과는 서로 다른 지도 이미지에 대해서 약 95% 이상의 단어 추출율을 보여준다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.4
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• pp.579-586
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• 2002

This paper propose an efficient algorithm for mining association rules in the large main memory systems. To do this, the paper attempts firstly to extend the conventional algorithms such as DHP and Partition in order to be compatible to the large main memory systems and proposes secondly an algorithm to improve Partition algorithm by applying the techniques of the hash table and the bit map. The proposed algorithm is compared to the extended DHP within the experimental environments and the results show up to 65% performance improvement in comparison to the expanded DHP.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2006.06b
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• pp.171-175
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• 2006

In this paper, the strategic planning to develop regional pending problems of Honam Sea Grant college program laund1ed in 2006 to support research and development, education and extension is tackled. First, the purpose of an strategic planning for Honam Sea Grant college program and development of its pending problems are discussed. Next, the needs of strategic planning established through individual demanders, managers and related organizations is introduced. Finally, network construction between domestic and overseas organizations is studied to build and maintain significant relationships with their constituents.

• Journal of IKEEE
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• v.24 no.4
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• pp.1039-1049
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• 2020

Neural decoding is important to recognize the user's intention for controlling a neuro-prosthetic hand. This paper proposes a real-time decoding method for multi-channel peripheral neural activity. Peripheral nerve signals were measured from the median and radial nerves, and motion artifacts were removed based on locally fitted polynomials. Action potentials were then classified using a k-means algorithm. The firing rate of action potentials was extracted as a feature vector and its dimensionality was reduced by a self-organizing feature map. Finally, a multi-layer perceptron was used to classify hand motions. In monkey experiments, all processes were completed within a real-time constrain, and the hand motions were recognized with a high success rate.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.85-88
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• 2021

포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3 차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응하는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로만 이뤄진 3 차원 점으로 이뤄진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 발생하는 구멍에 의해 콘텐츠 품질이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 벌어진 간격들 사이에서 빈 공간을 찾을 때 그 사이로 뒷면의 점들이 그려지게 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 구멍이 발생하지 않은 시점에서 렌더링 된 영상을 사용하여 포인트 클라우드의 뒷면에 해당되는 점들을 제거한다. 다음으로 깊이 맵(depth map)을 추출한 후 추출된 깊이 값을 사용하여 뎁스 에지(depth edge)를 구하고 에지를 사용하여 깊이 불연속 부분에 대해 처리한다. 마지막으로 뎁스 값을 활용하여 이전에 찾은 구멍들의 역변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링 한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 2.9 dB 향상된 결과를 보였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.24 no.3
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• pp.73-82
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• 2021

Rural roads are the significant infrastructure for developing and managing the rural areas, hence the utilization of the remote sensing datasets for managing the rural roads is necessary for expanding the rural transportation infrastructure and improving the life quality of the rural residents. In this research, the two different methods such as image classification and image segmentation were compared for mapping the rural road based on the given high-resolution satellite image acquired in the rural areas. In the image classification method, the deep learning with the multiple neural networks was employed to the given high-resolution satellite image for generating the object classification map, then the rural roads were mapped by extracting the road objects from the generated object classification map. In the image segmentation method, the multiresolution segmentation was employed to the same satellite image for generating the segment image, then the rural roads were mapped by merging the road objects located on the rural roads on the satellite image. We used the 100 checkpoints for assessing the accuracy of the two rural roads mapped by the different methods and drew the following conclusions. The image segmentation method had the better performance than the image classification method for mapping the rural roads using the give satellite image, because some of the rural roads mapped by the image classification method were not identified due to the miclassification errors occurred in the object classification map, while all of the rural roads mapped by the image segmentation method were identified. However some of the rural roads mapped by the image segmentation method also had the miclassfication errors due to some rural road segments including the non-rural road objects. In future research the object-oriented classification or the convolutional neural networks widely used for detecting the precise objects from the image sources would be used for improving the accuracy of the rural roads using the high-resolution satellite image.