• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.145-148
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• 2010

본 논문에서 우리는 도로 영역과 하늘 영역, 그리고 도로와 하늘이 아닌 나머지 영역으로 분할하기 위해 동적인(dynamic) 패턴을 이용한 적응적인(adaptive) 병합 방법을 제안한다. 원본영상에서 Mean Shift 알고리즘과 라벨링(Labeling)을 수행하고 영역을 과분할 한다. 컬러에 의해서 도로와 하늘영역이 검출되지 못하는 영역을 위해서 도로 영역과 하늘 영역에서 동적인 패턴 추출한 후 매칭을 통해 유사 영역을 병합한다. 이것은 도로와 하늘의 정보를 현재 환경에서 적응적으로 추출하는 방법이다. 실험에서 정적인(static) 패턴을 사용해서 병합하는 방법과 동적인 패턴을 사용해서 병합하는 방법을 비교하였다. 그 결과, 동적인 패턴을 사용하였을 때 8.12%의 향상된 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.137-140
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• 2021

본 논문에서는 X-Ray 영상에서 발 뼈의 골절 영역을 분석 및 진단하기 위한 전단계로서 X-Ray 영상에서 뼈와 피부 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 X-Ray 영상의 피부 영역과 발 뼈 영역을 분할하기 위해 가우시안 필터를 적용하여 DOG 영상을 생성한다. 그러나 기존의 가우시안 필터는 정적으로 적용되기 때문에 영상을 촬영하는 부위와 각도에 따라 영상의 특성이 달라지는 X-Ray 영상에 적용하기에 부적합하다. 따라서 부위와 각도에 따라 영상의 특성 변화에 민감하지 않는 동적 가우시안 필터를 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 동적 가우시안 필터와 기존의 정적인 가우시안 필터를 각각 적용하여 생성된 DOG 영상에 대해서 발 뼈 영역과 피부 영역을 분할하고, 효율성을 TPR과 특이도로 분석한 결과, 제안된 동적 가우시안 필터를 적용한 방법이 정적 가우시안 필터보다 평균적으로 TPR는 0.12%와 특이도는 평균적으로 0.36%가 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.114-117
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• 2003

본 논문에서는 video stream내의 움직이는 객체 정보를 추정하고 동적 GTM(genetic tree-map) 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역 검출 기법을 제안한다. 기존의 일반적인 객체 추정 기법은 클러스터(cluster)과정을 통하여 영상 정보를 분할하고 그 중 움직이는 객체 부분을 복원함으로서 추정하였다. 제안하는 기법은 BMA(block matching algorithm)［1］ 알고리즘을 사용하여 video stream 에서 움직이는 객체 정보를 얻고 클러스터 알고리즘으로 PCA(principal component analysis)를 사용한다. PCA 기법은 입력 데이터에 관해 통계적 특성을 이용하여 주성분을 찾는다. 주축과 영역분할 알고리즘을 사용하여 데이터를 분할하고, 분할된 객체 정보를 사용하여 특정 객체만을 추정하는 것이 가능하다. 이렇게 추정된 객체를 얼굴영역의 feature에 대하여 신경망 학습인 동적 GTM 알고리즘을 사용하여 생성된 동적 GTM 맵의 정보에 따라 객체의 얼굴영역만을 추출해 낼 수 있다［2-6］.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.4
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• pp.396-408
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• 2006

Moving object databases manage a large amount of past location data which are accumulated as the time goes. To retrieve fast the past location of moving objects, we need index structures which consider features of moving objects. The KDB-tree has a good performance in processing range queries. Although we use the KDB-tree as an index structure for moving object databases, there has an over-split problem in the spatial domain since the feature of moving object databases is to increase the time domain. Because the over-split problem reduces spatial regions in the MBR of nodes inverse proportion to the number of splits, there has a problem that the cost for processing spatial-temporal range queries is increased. In this paper, we propose the dynamic split strategy of the KDB-tree to process efficiently the spatial-temporal range queries. The dynamic split strategy uses the space priority splitting method for choosing the split domain, the recent time splitting policy for splitting a point page to maximize the space utilization, and the last division policy for splitting a region page. We compare the performance of proposed dynamic split strategy with the 3DR-tree, the MV3R-tree, and the KDB-tree. In our performance study for range queries, the number of node access in the MKDB-tree is average 30% less than compared index structures.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.52-54
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• 2006

최근 데이타 중심 저장 방식의 센서 네트워크에서 다차원 범위 질의를 위한 인덱스들이 제시되고 있다. 기존에 제시된 다차원 범위 질의 인덱스는 일반적으로 다차원 속성 도메인과 센서 노드의 공간 도메인을 직접 매핑하여 데이타를 관리하는 구조로 되어있다. 그러나, 이러한 구조는 센서 노드의 공간 도메인을 정적으로 분할하기 때문에 센서 노드를 포함하지 않는 영역이 생성되어 데이타 저장 및 질의 처리에서 불필요한 통신이 발생하는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 센서 노드의 공간 도메인이 센서 노드를 포함하도록 센서 네트워크 영역을 동적으로 분할하는 다차원 범위 질의 인덱스를 제안한다. 제안하는 인덱스는 센서 노드의 위치에 따라 센서 네트워크 영역을 동적으로 분할하여 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 영역으로의 라우팅 경로를 최적화한다. 그리고, 분할된 영역은 모두 센서 노드를 포함함으로 센서 노드에서 발행하는 저장 부하를 분산시켜 전체 네트워크에서 발생하는 전체 통신비용을 줄인다. 실험 결과 제안한 인덱스는 DIM보다 전체 센서 네트워크와 hotspot의 통신비용에서 각각 최대 35%, 60%의 성능 향상을 보였다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.25 no.4
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• pp.13-20
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• 2024

In this paper, a parallel analysis algorithm for Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH), one of the numerical methods for fluidic materials, is introduced. SPH, which is a meshless method, can represent the behavior of a continuum using a particle-based approach, but it demands substantial computational resources. Therefore, parallel analysis algorithms are essential for SPH simulations. The domain decomposition algorithm, which divides the computational domain into partitions to be independently analyzed, is the most representative method among parallel analysis algorithms. In Discrete Element Method (DEM) and Molecular Dynamics (MD), the Cartesian coordinate-based domain decomposition method is popularly used because it offers advantages in quickly and conveniently accessing particle positions. However, in SPH, it is important to share particle information among partitioned domains because SPH particles are defined based on information from nearby particles within the smoothing length. Additionally, maintaining CPU load balance is crucial. In this study, a highly parallel efficient algorithm is proposed to dynamically minimize the size of orthogonal domain partitions to prevent excess CPU utilization. The efficiency of the proposed method was validated through numerical analysis models. The parallel efficiency of the proposed method is evaluated for up to 30 CPUs for fluidic models, achieving 90% parallel efficiency for up to 28 physical cores.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.45-47
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• 2011

파노라믹 영상에슨 정적 파노라믹 영상과 동적 파노라믹 영상이 있다. 동적 파노라믹 영상을 생성하기 위해서는 먼저 카메라의 움직임을 계산한 후에 객체의 움직임을 식별해야 한다. 본 논문에서는 동적 객체를 추출하기 위하여 우선 어파인 파라미터로 카메라의 움직임을 추출하고, 지역적 탐색으로 객체의 움직임을 탐지한다. 영상에 동적 객체가 있는 경우 동적 객체 판별을 위하여 영역 분할 방법을 이용하여 계산한다. 이러한 동적 객체의 궤도를 나타내기 위하여 먼저 동적 객체를 추출하는데, 4분할 탐색 기법을 이용하여 추출하게 된다. 최종적으로 구축되어진 배경 파노라믹 영상위에 동적 객체의 궤도를 표현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.97-99
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• 2004

본 논문에서는 다차원 데이터의 유사도 검색을 효과적으로 수행하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 차원의 저주 현상을 극복하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조는 부모 노드를 기준으로 KDB-트리와 유사한 영역 분할 방식으로 분할하고 분할된 각 영역은 데이터의 분포 특성에 따라 동적 비트를 할당하여 벡터 근사화된 영역을 표현한다. 따라서, 하나의 노드 안에 않은 영역 정보를 저장하여 트리의 깊이를 줄일 수 있다. 또한 다차원의 특징 벡터 공간에 상대적인 비트를 할당하기 때문에 군집화되어 있는 데이터에 대해서 효과적이다 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.631-636
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• 2009

Foreground segmentation methods have steadily been researched in the field of computer vision. Especially, background subtraction which extracts a foreground image from the difference between the current frame and a reference image, called as "background image" have been widely used for a variety of real-time applications because of low computation and high-quality. However, if the background scene was dynamically changed, the background subtraction causes lots of errors. In this paper, we propose an efficient background subtraction method in dynamic environment with both static and dynamic scene. The proposed method is a hybrid method that uses the conventional background subtraction for static scene and depth information for dynamic scene. Its validity and efficiency are verified by demonstration in dynamic environment, where a video projector projects various images in the background.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.909-914
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• 2007

본 논문은 조명변화가 심한 주변환경에서 동적객체의 특징정보를 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선 조명변화의 효과를 최소화 하기위해 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도 및 색상기울기에 대한 평균값과 표준편차 값으로 이루어진 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue) 성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적 객체의 영역으로 판별한다. 마지막으로 모폴로지 연산을 수행하여 배경영상의 노이즈 영역을 제거한다. 본 논문에서는 기존 동적객체 추출기법과 제안기법을 핸드 트래킹과 전체 몸 움직임 추적의 비교실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다. 제안 기법은 극심한 조명변화에 강건하게 동적 객체의 영역정보를 실시간 추출하였다.