• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.510-515
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• 2007

2차원 영상으로부터 3차원 정보를 획득하기 위해서는 disparity map의 정확한 계산이 요구된다. Disparity map을 구하기 위한 기존의 알고리즘은 크게 상관도 기반 방법과 특징 기반 방법으로 분류되는데, 본 논문에서는 이들 각 방법에 대한 분석을 통해서 좀 더 정확한 disparity map을 구하는 방법을 모색한다. 이를 위해 스테레오 카메라로부터 획득된 2차원 영상에서 건물에 대한 깊이 정보 추출을 위해 SIFT 기법을 이용한 disparity map 생성 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 수정된 MAD인 MMAD(Modified Mean of Absolute Differences) 알고리즘을 새로 제안하여 영역 기반의 유사도 측정을 기반으로 하면서 특징 기반 방법의 하나인 SIFT를 적용하여 거짓 정합(false matching)에 의한 에러를 줄이고 폐색(occlusion) 영역에 대한 오류를 보정한 disparity map을 생성하는데 초점을 둔다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.1
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• pp.149-157
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• 2013

This paper describes a global path planning method and path optimization algorithm for autonomous mobile robot based on the virtual elastic force in a grid map environment. A goal of a path planning is information for a robot to go its goal point from start point by a effective way. The AStar algorithm is a well-known method for a grid based path planning. This paper suggest a path optimization method by a virtual elastic force and compare the algorithm with a orignal AStar method. The virtual elastic force makes a shorter and smoother path. It is a profitable algorithm to optimize a path in a grid environment.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.4
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• pp.33-38
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• 2019

Recently, to support location-based services, there have been many researches which consider the spatial network. For this, there are many experimental data for data processing on the road network. However, the data to process the trajectory of moving objects are not suitable. Therefore, we propose index structure to process the trajectory data on the road network and the trajectory data generation algorithm. In addition, to prove efficiency of our index structure and algorithm, we show that edge-based trajectory data are generated through the proposed algorithm using the map data of San Francisco Bay.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.26 no.3
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• pp.283-295
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• 2021

This paper proposes a method for generating dense depth map using information of color images and depth map generated based on lidar based on self-organizing map. The proposed depth map upsampling method consists of an initial depth prediction step for an area that has not been acquired from LiDAR and an initial depth filtering step. In the initial depth prediction step, stereo matching is performed on two color images to predict an initial depth value. In the depth map filtering step, in order to reduce the error of the predicted initial depth value, a self-organizing map technique is performed on the predicted depth pixel by using the measured depth pixel around the predicted depth pixel. In the process of self-organization map, a weight is determined according to a difference between a distance between a predicted depth pixel and an measured depth pixel and a color value corresponding to each pixel. In this paper, we compared the proposed method with the bilateral filter and k-nearest neighbor widely used as a depth map upsampling method for performance comparison. Compared to the bilateral filter and the k-nearest neighbor, the proposed method reduced by about 6.4% and 8.6% in terms of MAE, and about 10.8% and 14.3% in terms of RMSE.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.798-801
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• 2014

여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.5
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• pp.515-522
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• 2001

Feature-based similarity retrieval become an important research issue in image database systems. The features of image data are useful to discrimination of images. In this paper, we propose the highspeed k-Nearest Neighbor search algorithm based on Self-Organizing Maps. Self-Organizing Map(SOM) provides a mapping from high dimensional feature vectors onto a two-dimensional space. A topological feature map preserves the mutual relations (similarity) in feature spaces of input data, and clusters mutually similar feature vectors in a neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a node vector and similar images that is closest to each node vector. We implemented about k-NN search for similar image classification as to (1) access to topological feature map, and (2) apply to pruning strategy of high speed search. We experiment on the performance of our algorithm using color feature vectors extracted from images. Promising results have been obtained in experiments.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2009.06a
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• pp.1037-1038
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• 2009

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.1 no.3
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• pp.391-397
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• 1994

In this paper, we have developed a PLD Designer which is a design tool for digital circuits design using PLD device. PLD designer consists of a state graphic editor to extract boolean equations from state table within 20 states of FSM and a pin map editor to assign pin map for PLD device(PAL16R4, PAL22V10, GAL16V8, etc), which is suitable for extracted boolean equations. Also pin map editor generates a necessary JEDEC file to implement PLD device by using fuse map and checksum algorithm. To verify extracted boolean equation, we have developed simulation test vector generation algorithm. The results of JEDEC files generated by PLD designer is same with the results of JEDEC files generated by PALASM.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.181-183
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• 2004

기존의 연관규칙을 생성하는 알고리즘의 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 XML 문서 클러스터링을 이용하였다. XML 문서 클러스터링을 이용하여 데이터베이스 탐색 횟수 일 조인 개수를 줄여서 수행 속도를 향상시키고, 또한 클러스터링을 통해 얻은 클러스터에서 규칙을 찾기 때문에 기존의 연관규칙 생성 방법에서는 찾지 못했던 규칙들도 찾아낼 수 있다 본 논문에서 사용하는 클러스터링 방법은 XML문서 검색을 위한 3차원 비트맵 인덱싱인 xPlaneb를 사용하여 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.421-425
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• 2006

본 논문에서는 TinyOS 기반의 센서 네트워크에 대한 리프로그래밍을 에너지 효율적으로 수행하기 위한 매커니즘을 제안한다. 베이스 스테이션에서 센서노드에게 프로그램 전체를 보내는 대신 이전 버전과의 차이인 델타를 생성해서 전송할 때 Multi-round Rsync 알고리즘을 적용해 델타 파일의 크기를 최대한 줄이는 기법과 업데이트가 불필요한 플래시메모리 페이지에 대한 업데이트를 방지하기 위한 페이지 맵 기법을 통해 Rsync만을 사용하는 기존 방식보다 최대 30% 이상 에너지를 절감할 수 있음을 확인하였다.