• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.305-306
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• 2015

과속차량 단속카메라에 촬영된 차량 전면 영상은 차량번호를 인식하여 과속차량에 과금하는 용도로 사용되나 범죄 용의자 차량을 추적하기 위한 용도로도 사용되어진다. 본 연구에서는 국소특징점의 정합을 이용하여 차량 모델을 찾는 방법을 넘어서 실시간으로 차량 모델을 찾기 위한 알고리즘을 제안한다. 입력된 영상에 대하여 차량의 모델을 특징지을 수 있는 헤드라이트를 포함한 차량의 그릴 영역을 관심영역으로 제한하고 관심영역에서 추출된 특징점들을 모델 특징벡터 데이터베이스의 자료와 비교하는 방법 을 사용하였다. 입력 영상의 크기 변화와 조명 변화에 강인한 SURF 국소특징점을 이용한 매칭 방법은 차량 모델을 찾는데 적합하나 선형적으로 탐색하는데 시간이 오래걸린다. 따라서 블러를 사용하여 차량 이미지에서 추출되는 특징점들의 수를 매칭이 가능한 수준으로 낮추는 방법으로 모델 자료로부터 탐색에 필요한 시간을 단축시켰다. 또한 모델 자료를 구조화하여 탐색시간을 줄이는 방법들을 비교하여 LSH 를 사용한 결과 차량 모델을 탐색하는데 필요한 시간이 단축됨을 보였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.5
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• pp.801-808
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• 2022

Research on how to embed knowledge in large-scale Linked Data and apply neural network models for entity matching is relatively scarce. The most fundamental problem with this is that different labels lead to lexical heterogeneity. In this paper, we propose an extended GCN (Graph Convolutional Network) model that combines re-align structure to solve this lexical heterogeneity problem. The proposed model improved the performance by 53% and 40%, respectively, compared to the existing embedded-based MTransE and BootEA models, and improved the performance by 5.1% compared to the GCN-based RDGCN model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.683-686
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• 2015

본 논문에서는 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭의 시각화 도구를 제안한다. 윤곽선 이미지를 시계열로 나타낼 경우, 시계열 매칭 기술을 활용하여 대용량 윤곽선 이미지 매칭을 보다 빠르게 수행할 수 있다. 이러한 윤곽선 이미지 매칭에서, 스케일링 불변의 지원은 스케일된 유사 이미지를 검색하기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭 시스템을 클라이언트-서버 모델을 기반으로 구현한다. 먼저, 클라이언트는 질의 이미지를 시계열로 변환하고, 스케일링 팩터 구간 및 허용치와 함께 서버에 전달하고, 매칭 결과로 반환된 이미지를 차트 형태로 시각화한다. 다음으로 서버는 다차원 인덱스를 활용하여 대용량 윤곽선 시계열 데이터에 대한 빠른 시계열 매칭을 수행한다. 구현 결과, 제안하는 윤곽선 이미지 매칭 시각화 도구는 질의 이미지와 스케일링-불변 결과 이미지를 세 가지의 차트를 통해 직관적으로 비교 및 분석 가능하게 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07c
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• pp.1933-1935
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• 2004

본 연구에서는 변압기형 플라즈마 전류 모델을 기초로 한 평판형 유도 결합 플라즈마 장치에 대한 회로를 분석하여 임피던스 매칭 특성을 조사하였다. 장치 임피던스는 collisional surface impedance를 기반으로 계산된 플라즈마 임피던스와 안테나 임피던스로 결정된다. 매칭 network에 사용된 회로는 Altcmatc-typc의 회로이고, 매칭 소자인 $C_T$와 $C_L$은 임피던스 매칭 조건을 이용하여 계산하였다. 완전 매칭의 경우에는 $C_T$와 $C_L$을 플라즈마 변수들의 함수로 표현하여 의존성을 분석하고, 불완전 매칭의 경우에는 반사파에 대한 반사계수, 반사율을 계산하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.12
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• pp.311-321
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• 2007

For fast and robust face detection, this paper proposes an approach for face detection using fusion of heterogeneous template matching. First, we detect skin regions using a model of skin color which covers various illumination and races. After reducing a search space by region labelling and filtering, we apply template matching with skin color and edge to the detected regions. Finally, we detect a face by finding the best choice of template fusion. Experimental results show the proposed approach is more robust in skin color-like environments than with a single template matching and is fast by reducing a search space to face candidate regions. Also, using a global accumulator can reduce excessive space requirements of template matching.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.1
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• pp.12-17
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• 2005

The segment matching method shows better performance than the global and points-based methods to compare reference signature with an input signature. However, the segment-to-segment matching method has the problem of decreasing recognition rate according to the variation of partitioning points. This paper proposes a fusion model based on the segment matching and HMM to construct a more reliable authentic system. First, a segment matching classifier is designed by conventional technique to calculate matching values lot dynamic information of signatures. And also, a novel HMM classifier is constructed by using the principal component analysis to calculate matching values for static information of signatures. Finally, SVM classifier is adopted to effectively combine two independent classifiers. From the various experiments, we find that the proposed method shows better performance than the conventional segment matching method.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.44 no.1
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• pp.105-113
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• 2007

In this paper, we propose the matching pursuit with damping factors, a new sinusoidal model improving the matching pursuit, for the codecs based on sinusoidal model. The proposed model defines damping factors by using a correlativity of parameters between the current and adjacent frame, and estimates sinusoidal parameters more accurately in analysis frame by using the matching pursuit according to damping factor, and synthesizes the final signal. Then it is possible to model efficiently without interpolation schemes. The proposed sinusoidal model shows a better speech quality without an additional delay than the conventional sinusoidal model with interpolation methods. Through the SNR(signal to noise ratio), the MOS(Mean Opinion Score), LR(Itakura-Saito likelihood ratio), and CD(cepstral distance), we compare the performance of our model with that of matching pursuit using interpolation methods.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.31 no.6
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• pp.523-530
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• 2007

Crane systems are very important in industrial fields to carry heavy objects such that many investigations about control of the systems are actively conducted for enhancing its control performance. This paper presents an adaptive control approach using the model matching for a complex 3-DOF nonlinear crane system. First, the system model is linearized through feedback linearization method and then PD control is applied in the approximated model. This linear model is considered as nominal to derive corrective control law for a perturbed crane model using Lyapunov theory. This corrective control is primitively aimed to compensate real-time control deviation due to partially known perturbation. We additionally study stability analysis of the crane control system using Lyapunov perturbation theory. Evaluation of our control approach is numerically carried out through computer simulation and its superiority is demonstrated comparing with the classical control.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2717-2719
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• 2000

사용자의 의도를 파악하는 여러 가지 행동양식 중에서 우리가 관심을 두고 있는 시스템은 사람의 눈 움직임 검출을 이용한 시스템이다. 사람의 눈 움직임에 대한 검출과 추적이 가능하다면 그 적용 분야는 매우 광범위하다. 예를 들면, 일반인들의 컴퓨터 조작을 더 편리하게 할 수도 있고 손을 사용할 수 없는 장애인들의 의사소통이나 정보교환의 한 방법으로 사용될 수 있다. 또한 사람들이 대부분의 정보를 시각적인 면으로 획득한다는 것을 감안할 때 원격 작업의 모니터링과 같은 여러 산업부분이나 군사부분과 같은 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 눈의 특징점들을 검출하고 추적하기 위해서 홍채 모델을 설정하고 그 모델이 카메라를 통해 받아들여지는 입력 영상과 일치시키는 과정으로, 카메라의 입력 영상에서 3가지의 기본 영상을 추출하고 모델의 매칭 정도를 판단할 수 있는 매칭 함수를 규정하고 그 함수들을 통하여 홍채 모델을 일치시키는 알고리즘을 제안하고 그 타당성을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2002.11a
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• pp.59-65
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• 2002

Recently, lots of researchers work focused on the intrusion detection system. Pattern matching technique is commonly used to detect the intrusion in the system, However, the method requires a lot of time to match between systems rule and inputted packet data. This paper proposes a new intrusion detection system based on the pattern matching technique. Proposed system reduces the required time for pattern matching by using classified system rule. The classified rule is implemented with a general tree for efficient pattern matching. Thereby, proposed system could perform network intrusion detection efficiently.