• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.50-55
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• 2002

영상 리샘플링의 전형적인 방법은 원래의 디지털 영상을 연속 모델에 맞춘 뒤 원하는 샘플링율로 다시 샘플링하는 접근방식에 기초한다. B-스플라인 함수는 다른 함수에 비해 오실레이션이 적어 연속 모델에 주로 사용되어 온 함수이다. 이 논문의 주 목표는 비정규 최적 리샘플링 알고리즘의 유도이다. 이 알고리즘을 유도하기 위해서 세단계의 근사화가 필요하다: 1) 역행렬 연산을 통한 B-스플라인 계수 구하기, 2) 직교 투사 이론에 의해 유도된 최적 리샘플링 알고리즘을 이용하여 변환된 B-스플라인 계수 구하기, 3) 간접B-스플라인 변환을 통해 결과를 다시 신호 영역으로 바꾸기. 이러한 방법을 통해 정규 리샘플링에서 그 우수성이 입증된 B-spline을 비정규 리샘플링에서도 이용할 수 있으며 실험 결과를 통해 성능의 우수성을 확인할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.109-110
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• 2007

본 논문에서는 베이시안 초해상도 영상처리시 저해상도 영상들을 고해상도 격자에 맞게 정합해서 업샘플링(upsampling)을 하는 새로운 방식에 대해 제안한다. 제안하는 업샘플링 방식은 각 장을 따로 보간하는 방식과 달리 여러 저해상도 영상의 고주파 정보가 고해상도 영상 격자의 모든 위치에 적절히 영향을 미칠 수 있도록 여러 장의 저해상도 영상의 고주파 정보를 함께 사용하여 보간한다. 보간하는 방법은 B-스플라인 (B-Spline) 기반 비정규 리샘플링(non-uniform resampling)을 기반으로 초해상도 영상처리에 맞도록 적용한다. 실험결과를 통해 일반적으로 적용되는 0-삽입(zero-padding) 업샘플링 방식과 쌍일차 보간법(bilinear interpolation) 등을 적용할 때의 효과를 살펴보고, 제안하는 방식이 일반적인 방식을 사용하는 것에 비해 정량적, 정성적으로 고해상도 정보를 더 정확히 생성해내는 것을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.187-189
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• 2020

본 논문에서는 포인트 클라우드 정합 성능 향상을 위해 기하적 복잡도가 낮은 정점들의 영향을 최소화하는 포인트 클라우드 리샘플링 방법을 제안한다. 3 차원 특징 기술자(3D feature descriptor)를 기반으로 하는 포인트 클라우드 정합은 정점 법선 벡터의 변화량을 특징으로 사용한다. 따라서 강건한 특징은 대부분 정점 법선 벡터의 변화량이 큰 영역에서 추출된다. 반면에 정점 법선 벡터의 변화량이 거의 없는 평면 영역은 정합 수행 시에 이상점(outlier)으로 작용할 수 있으므로 해당 정점들이 정합 과정에 미치는 영향을 최소화해야 한다. 제안하는 방법은 모델 포인트 클라우드의 기하적 복잡도를 고려한 리샘플링을 통해 전체 정점의 수 대비 복잡도가 낮은 정점들의 비율을 낮추어 이상점이 정합 과정에 미치는 영향을 최소화하고 정합 성능을 향상시켰다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권8호
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• pp.691-700
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• 2000

볼륨 데이타에 대한 팔진트리와 같은 계층 자료구조를 사용하는 광선 추적법은 모든 광선이 계층구조를 순회하는 것으로 인한 중복된 계산을 포함하고 있으며, 좋은 화질의 영상을 얻기 위한 3차원 보간으로 인하여 많은 계산 비용을 요구한다. 본 논문은 볼륨 데이타의 계층구조에 대한 중복된 방문을 피하고， 오직 한 번만 계층구조를 방문하면서 효과적으로 광선의 리샘플링 지점을 결정하여 색상과 투병도를 구하는 볼륨 렌더링 알고리듬을 제안한다. 이 방법은 물체 순서로 광선 추적법을 수행하면서, 각 복셀 주위에서의 리샘플링 지점을 점진적으로 찾아가면서 각 슬라이스 상에서의 2차원 보간에 기반을 둔 리샘플링을 수행한다. 또한 물체 순서 렌더링에서는 조기 광선 종결과 같은 최적화 기법을 구현하기 힘든데, 영상공간에서의 동적 자료구조를 이용하여 이를 효과적으로 해결하였다 본 논문이 제안한 방법은 구현하기 쉽고 속도 향상을 위하여 추가적으로 요구되는 메모리가 매우 적기 때문에 광선 추적법과 쉬어 와핑 방법 사이의 성능 차이를 메워주는 효과적인 방법으로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.83-85
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• 2013

본 연구는 사용자가 센서를 의식하지 않고 편안하게 일상생활을 영위할 수 있는 비침습적 방식의 센서를 활용하여 향후 침대 위에 있는 사람의 움직임을 정량적으로 측정하고자 한다. 이러한 목적으로 필름 형태의 압전센서를 사용하는 센서 시스템을 구축하였으며, 본 논문에서는 구축된 시스템에서 필요한 전처리 과정을 제시한다. 본 연구에서 사용된 압전센서는 침대 매트리스 아래에 설치하였다. 사람의 움직임에 의한 압전센서의 출력 신호를 증폭하고 샘플링하여 PC로 전송하는 컨트롤러, 컨트롤러로부터 센서 데이터를 수신하고, 사용자에게 센서 데이터를 시각적으로 제시하는 모니터링 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서는 컨트롤러에서의 노이즈 제거, 증폭, 샘플링 등의 전처리, 모니터링 프로그램에 의해 수집된 센서 데이터에 대한 이동 평균 필터, 불필요한 움직임이 없는 구간을 제거 후 움직임이 있는 구간 추출 등의 전처리 과정을 제시한다. 이러한 전처리 연산은 향후 침대 위 인체의 움직임을 정량적으로 측정하고, 행동유형을 식별하는데 기여하게 될 것이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.21-32
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• 2019

군집에 대한 사회적 행동 모델에 영감을 받은 군집 최적화 알고리즘은 복잡한 최적화 문제 해결에서부터 인공 신경망의 학습에까지 활용되는 대표적인 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중의 하나이다. 하지만 이 알고리즘은 기본적으로 확률적 노이즈가 존재하지 않는 결정적인 환경에서 개발되었기 때문에, 많은 경우 확률적 노이즈가 존재하는 실제 문제에 적용하기에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 불확실 평가 기법이라고 정의되는 통계적 가설 검정 기반의 리샘플링 기법을 적용한다. 이 기법을 통하여 입자 군집 최적화 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 입자들의 전역 최적을 정확하게 찾으므로 노이즈 환경에서 입자들이 최적해로 보다 정확하고 빠르게 수렴하도록 한다. 다양한 벤치마크 문제들에 대한 기존 알고리즘들과의 비교 실험 결과는 제안하는 알고리즘의 개선된 성능을 입증하고, 사례 연구의 결과는 본 연구의 필요성을 강조한다. 본 연구 결과가 4차 산업혁명 시대에 디지털 트윈 등을 통한 시뮬레이션 기반 시스템 최적화에 효과적으로 적용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.397-397
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• 2021

본 연구의 목적은 비매개변수적 리샘플링 기법을 이용하여 농업용 저수지 유입 설계홍수량의 구간을 추정하는 기법을 제안하는 데 있다. 본 연구는 설계홍수량을 점 추정하여 안전계수(safety factor)를 적용하는 기존 방법에 대한 대안을 제시하고자 한다. 설계홍수량의 구간 추정을 수행하기 위해 부트스트랩 기법(bootstrap technique)을 사용하였다. 부트스트랩 기법을 이용하여 95% 신뢰수준에 해당하는 신뢰구간을 추정하였다. 본 연구의 공간적인 범위는 남한의 30개 농업용 저수지이며, 시간적인 범위는 과거 기간(2015s: 1986-2015)과 미래기간(2040s: 2011-2040, 2070s: 2041-2070, 2100s: 2071-2100)을 설정하였다. 본 연구에서는 200년 빈도, 24시간 지속기간을 대표적인 결과로 선정하여 분석하였다. 빈도분석은 GEV 분포를 사용하였고, L-moment 방법을 이용하여 매개변수를 추정하였다. 설계홍수량은 HEC-1 모형을 이용하여 산정하였다. 최종적으로 설계홍수량 구간 추정한 결과를 기존의 점 추정한 뒤 안전계수를 적용한 기존 방법과 비교하였다. 97.5th BCa percentile 기준으로 상대적인 변화를 비교해보면, 미래로 갈수록 구간 추정으로 산정한 설계홍수량이 점차 증가하는 것으로 도출되었다. 한강 및 금강 유역에 위치한 농업용 저수지의 설계홍수량이 낙동강 유역에 비해 상대적으로 큰 변화를 보여주었다. 몇몇 농업용 저수지에 대해서 2040s 기간에 다소 감소하기도 하였으나 2070s 기간 이후에 다시 증가하는 결과를 보여주었다. 낙동강 유역의 위치는 농업용 저수지의 설계홍수량은 미래로 갈수록 크게 증가하지 않는 경향을 보여주었다. 본 연구는 설계홍수량을 추정하는 데 있어 결정론적인 방법에서 더 나아가 자료의 통계적인 특성을 고려하여 구간 추정을 수행하는 방법론을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.57-63
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• 2007

초음파 태아 영상의 실시간 입체 가시화를 위한 볼륨 렌더링 가속화 방법은 결과영상에 영향을 끼치지 않는 관심객체영역외 빈공간을 샘플링 연산에서 제외시키는 공간도약 알고리즘이 일반적이다. 공간도약시 전처리과정에서 각 복셀에서 가장 가까이에 있는 객체의 경계복셀까지의 거리를 미리 계산 저장한 거리지도를 이용하면, 반복적 샘플링 연산을 줄임으로써 렌더링 속도 효율을 높일 수 있다. 거리지도 생성에 사용되는 여러 거리계산변환법 중 거리계산이 정교할수록 실수계산으로 인한 전처리시간이 소요되는 반면, 근사계산법을 이용하면 거리값 연산의 오차로 인한 샘플링의 횟수가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 전처리시간의 지연과 샘플링 횟수의 증가를 비교하여 초음파 태아 영상의 볼륨 렌더링에 가장 적합한 거리지도를 선택한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.63-70
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• 2015

상호 연관되는 복잡한 데이터 조건이 존재하는 환경에서 스카이라인 질의는 의사결정 시스템 등 폭넓은 애플리케이션 활용 가능성으로 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 중앙집중식 환경에서 스카이라인 질의처리 기법이 초기에 제안되었으며 최근 대량의 다차원 데이터에 대해 데이터 공간을 분할하여 맵/리듀스 플랫폼 상에서 병렬적으로 처리하는 기법이 제안되었다. 그러나 현재까지의 기법이 비균등적 실행과 높은 중복 작업으로 효율성이 저하된다는 문제점을 배경으로 본 논문에서는 랜덤 샘플링을 통해 데이터 분포를 추정하여 비균등 분할 문제를 해결하고 각 기반의 데이터 공간을 분할하여 스카이라인 처리 과정에서 중복 작업을 최소화한 새로운 기법 MR-DEAP를 제안한다. 마지막으로 다양한 환경에서의 실험결과 제안된 기법이 다른 각 기반 분할과 그리드 분할 기법보다 우수한 것을 입증하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.74-77
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• 2003

본 논문에서는 자연스러운 온라인 필기체 문자 인식을 위하여 획 기반 HMM(Substroke HMM)을 기반으로 한 인식 방법을 채택하고, 획 분류의 정확도 향상을 위한 전처리 과정에 대해 재샘플링 간격 조정을 통한 획 분류실험을 통해 인식률 제고에 관한 실험을 수행하였다 필기체 문자인식을 위한 방법으로 한 문자 전체를 HMM으로 구성하는 Whole-character HMM과 자소단위를 HMM으로 구성하는 character HMM을 주로 이용하였으나, 이러한 방법은 문자의 수에 비례하여 비교적 큰 메모리 용량과 계산량이 요구되는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위한 획 기반 HMM은 문자를 획 단위로 분류한 후 이를 HMM 모델로 구성하므로 소수의 획 기반 HMM 모델만으로 문자를 모두 표현할 수 있는 장점을 가지고 있어, 인식률의 큰 저하 없이 계산량 및 메모리 용량을 크게 줄일 수 있다. PDA상에서 수집한 완성형 한글 데이터베이스를 사용하여 획 분류 실험을 수행한 결과 평활화와 7/100 길이의 재샘플링을 수행한 경우 평활화 과정을 추가하지 않은 기존의 재샘플링 5/100 길이의 경우에 비해 정확도가 평균 3.7% 향상을 나타내었으며, 특히 첨가 에러율이 감소함을 확인할 수 있다.