• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.123-131
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• 2012

오래 전부터 연료의 가격은 상승하고 있다. 제조업체는 보증을 통해 실용적인 대안을 찾고자 전기와 강력한 바이오 연료를 이용하여 차량의 성장가능을 연구하고 있다. 이제, 이러한 녹색 환경(emission) 관련된 보증은 보증기간이 확장되며, 이러한 보증을 "수퍼 보증" 이라 불린다. 본 논문의 주요 결과는 라돈 변환의 역행렬을 보증공간의 수치를 줄이기 위해 사용되며, 응용 프로그램 및 RBF 네트워크를 사용하여 대략적인 이변량의 보증 기능에 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 다음과 같은 단계로 구성되어 있다. 첫째, 라돈 변환을 이용하여, 이변량 보증 함수의 1차원 함수를 줄일 수 있다. 둘째, 1 차원 함수의 각 신경 서브 네트워크와 신경 네트워크 기법을 사용하여 근사할 수 있다. 셋째, 이러한 신경 sub-networks 형태로 최종 근사 신경망 함께 결합 된다. 넷째, 라 돈 변환의 역함수 값을 사용 하여 최종 근사 신경 네트워크에 우리가 주어진 함수 근사화를 얻을 수 있다. 또한, 우리는 자동차 회사의 일부 그린 보증 데이터를 가지고 위의 방법을 적용한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권7A호
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• pp.1044-1049
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• 2000

영상의 특징을 나타내는 방법의 하나인 투영은 영상의 근사화된 형상 및 위치 정보 등의 많은 유용한 정보를 포함하고 있다. 그러나 투영을 영상 검색을 위한 방법으로 사용할 경우, 사용되는 색인 데이터 량이 많고, 에디터 베이스의 영상 크기에 따라 토영된 벡터의 길이가 달라진다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 투영기법이 안고 있는 이러한 문제점을 극복하는 방법으로 데이터베이스 영상을 투영한 후 투영 벡터의 국부화를 통하여 영상의 지역적 특성이 반영되도록 하였으며, 색인 데이터 량을 주리기 위하여 투영된 벡터의 분산 값을 색인 데이터로 활용하였다. 제안된 방법은 검색 시 투영 기법의 장점을 수용함과 동시에 영상의 통계적 특성을 활용할 수 있을 뿐 아니라 시스템 구현 시 질의 시간 내에 응답을 얻을 수 있다는 이점이 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권3호
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• pp.17-30
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• 2000

본 논문에서는 NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) 곡면 근사에 기반하여 거리 데이터로부터 3차원 곡면 모델을 생성하는 기법을 제안한다 입력으로 이용되는 거리 데이터는 연결 정보가 알려지지 않고 정렬되지 않은 일반적인 3차원 점들의 집합으로 가정한다 제안하는 알고리듬은 초기 모델 추정, 계층적 모델 표현, NURBS 곡면 네트워크 생성의 3단계로 나뉘어진다 초기 모델 추정 단계에서는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 다각형면과 삼각형으로 표현되는 근사 모델을 생성하고, 계층적 트리 구조를 이용하여 초기 모델을 표현한다. 계층적 트리 구조로 부터 생성된 사각형면 모델에 의하여 $G^1$ 연속인 NURBS 곡면 네트워크를 효율적으로 생성한다. 제안하는 알고리듬은 초기 모델의 계층적 그래프 해석을 통하여 곡면 네트워크 형성에 필요한 계산량을 감소시켰으며, 또한 정확한 NURBS 제어점 추정을 통하여 근사 오차를 감소시킨다. 모의 실험 결과 거리 데이터로 부터 초기 모델과 다양한 해상도의 NURBS 곡면 네트워크가 효과적으로 생성되었으며 생성된 NURBS 곡면 모델의 근사 오치는 무시할 수 있는 수준임이 관찰되었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.495-500
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• 2002

3D 컴퓨터 그래픽스 분야에서 사용되는 표면모델은 일반적으로 매우 복잡하고 방대한 양의 다각형 조각들로 구성된다. 이러한 표면 모델들은 사실감을 높일 수 있지만 지나치게 많은 데이터 양으로 인해 많은 문제들을 야기시킬 수 있다. 따라서 모델의 원래 모양을 가능하면 유지하면서 방대한 양의 데이터를 효과적으로 감소시킬 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 지역표면의 기하학적 특성을 잘 보존할 수 있는 에지 비용함수를 제안한다. 또한 병합에 기반 한 반복적인 에지 축약을 기본 연산으로 하는 표면 간략화 알고리즘을 구현한다. 병합에 기반 한 축약방법은 메모리를 효율적으로 사용할 수 있게 하여 실시간 데이터 전송을 요하는 응용 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있다. 제안하는 알고리즘을 표면모델에 적용시켜 간략화를 수행 한 결과 기존의 알고리즘에 비해 높은 품질의 근사모델을 얻을 수 있었으며 원래 모델의 세부적인 모양을 잘 보존할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.81-84
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• 2002

최근, 사회의 요구의 다양성, 고도화에 동반하여 지도정보 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 이 시스템을 구축할 때, 지도 중에서 각 선도형이 갖는 방대한 데이터를 어떻게 압축하여 시스템에 입력하여, 축적할까하는 것이 문제가 된다. 자동차의 네비게이션 등에 이용하는 도로지도에 한해서는, 도로의 접속관계만 유지된다면, 원래의 도로지도와 다소 차이가 있다고 하여도 충분히 유효하다. 본 연구에서는 이 네비게이션을 목적으로 한, 시가지의 도로망 지도에 대하여, 특징점 추출과 직선 근사를 이용한 데이터 압축법을 제안한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.1-7
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• 2002

본 논문에서는 3차원 인체 형상 스캔 데이터로부터 팔, 다리형상을 복원하는 방법을 제시한다. 이 방법에서는 팔, 다리 스캔 데이터의 대략적인 형상을 나타내는 기반 곡면과 자세한 세부 현상을 나타내는 displacement 맵의 이중구조로 형상을 복원한다. 팔, 다리 부분의 스캔 데이터 형상은 골격을 따라 스윕하는 타원체로 근사되며, 이 타원체 스윕을 부드럽게 감싸는 envelope 곡면으로 기반 곡면을 생성한다. 타원체 스윕의 envelope 곡면은 빠른 계산을 위해 골격을 따라 추출되는 타원의 스윕 곡면으로 근사된다. 기반 곡면에 대한 스캔 데이터 점들의 displacement는 각 단면 타원으로의 매핑을 통해 스칼라 값으로 구해지며, 다단계 스플라인 함수를 이용하여 매개화된 displacement 맵을 구성한다. 이 과정에서 복원된 형상 위의 점들은 해당하는 타원체 상으로 매핑된다. 본 방법을 통하여 팔, 다리의 간결한 형상 표현을 추출할 수 있으며, 매핑된 타원체를 이용하여 형상을 빠르고 사실적으로 변형할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.474-476
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• 2012

본 논문에서는 드라마 동영상의 의미 분절화(Semantic segmentation)를 위한 멀티 채널 기반 비모수적 베이지만 방법론을 소개한다. 기존 방법론은 매우 한정적인 특징만을 이용하여 분절화를 시도하거나 이미지 채널이나 오디오 채널과 같은 단일 채널에서만 유효한 방법론을 이용하여 데이터 분석을 시도하였기에, TV 드라마와 같이 예측할 수 없는 변화를 보여주는 스트림 데이터에 적용하기에는 어려움이 많았다. 이와 같은 단점을 극복하기 위해 우리는 주어진 동영상을 단일 모달리티의 채널로 분할한 후 각 채널 별로 분절화를 시도하고 각 채널의 분절 결과를 동적으로 결합하여 주어진 동영상에서의 의미 분절화를 근사하는 방법을 개발하였다. 제안 방법은 실제 TV 동영상의 의미 분절화에 적용되었으며 인간 평가자에 의한 의미 변화 구간과의 비교를 통해 그 성능을 확인하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.421-427
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• 2005

리니어 컴프레서를 위한 폐루우프 센서리스 스트로크 제어시스템이 구성되었다. 피스톤 위치를 정확히 알아내기 위해 모터 매개변수를 피스톤 위치와 모터 전류의 함수로 추정하였다. 이 매개변수 데이터는 ROM 테이블에 저장한 뒤 차 후 피스톤 위치를 정확히 알아내는데 사용된다. 또한, 추정된 모터 매개변수의 데이터 크기를 줄이기 위해 2차원 곡면 함수로 근사화 하는 작업을 수행하였다. 실험을 통해 본 제어 방식이 리니어 컴프레서에 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1887-1888
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• 2008

본 논문에서는 퍼지 추론 기반의 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Polynomial Radial Basis Function Neural Network; pRBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델은 "IF-THEN" 형식으로 기술되는 퍼지 규칙에 의해 조건부, 결론부, 추론부의 기능적 모듈로 표현된다. 조건부의 입력공간 분할에는 HCM 클러스터링에 기반을 두어 구조가 결정되며, 기존에 주로 사용된 가우시안 함수를 RBF로 이용하고, 원뿔형태의 선형 함수를 제안한다. 또한 입력공간 분할시 데이터 집합의 특성을 반영하기 위해 분포상수를 각 입력마다 고려하여 설계함으로서 공간 분할의 정밀성을 높인다. 결론부에서는 기존 상수항의 연결가중치를 다항식 형태로 표현하는 pRBFNN을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Box와 Jenkins가 사용한 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 기존 모델과의 근사화와 일반화 능력에 대하여 토의한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.111-117
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• 2003

제안한 Taylor모델 개념은 단지 입출력 데이터만을 이용하여 제어기를 설계하기 위해 사용되는데, Taylor모델의 매개변수는 입출력 데이터들을 사용하여 추정되고 제어기는 Taylor모델을 통하여 얻어진다. Taylor모델 근사화의 정확성은 관측창의 크기와Taylor모델의 차수가 커짐에 따라 좋아진다. Taylor모델을 이용한 전력계통의 안정화를 위해 LQR 제어기가 제안되고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 방법과의 성능을 비교한다.