• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.577-580
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• 2023

물리 기반 시뮬레이션과 같이 연속적인 움직임을 표현하기 위해서 고차 보간(High-order interpolation)을 설계하는 것을 중요한 문제이다. 본 논문에서는 제약적인 벡터와 밀도 형태를 몬테카를로법을 사용하여 이동최소제곱(MLS, Moving least squares)을 제곱하여 이를 통해 속도 필드를 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 결과적으로 밀도의 형태를 고려하여 MLS의 가중치가 적용된 결과를 보여주며, 그 결과가 벡터 보간에 얼마나 큰 영향을 끼치는지를 다양한 실험을 통해 보여준다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.5
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• pp.967-973
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• 2017

Clustering is one of the most well-known unsupervised learning methods that clusters data into homogeneous groups. Clustering has been used in various applications and FCM is one of the representative methods. In Fuzzy C-Means(FCM), however, cluster centers tend leaning to high density areas because the Euclidean distance measure forces high density clusters to make more contribution to clustering result. Previously proposed was density-independent clustering method, where cluster centers were made not to be close each other and relived the center deviation problem. Density-independent clustering method has a limitation that it is difficult to specify the position of the cluster centers. In this paper, an enhanced density-independent clustering method with an additional term that makes cluster centers to be placed around dense region is proposed. The proposed method converges more to real centers compared to FCM and density-independent clustering, which can be verified with experimental results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.270-272
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• 1999

최근에 활발히 연구되고 있는 지리 정보 시스템 등은 2차원 이상의 공간 속성을 갖는 공간 객체들로 구성되며 데이터 양이 매우 방대하여 효율적인 공간 색인 기법이 요구되고 있다. 그러나, 기존의 공간 색인 기법들은 공간 객체의 크기와 밀도 차이, 공간 연산의 종류에 따라 각각 큰 성능차를 보이며 때로는 이용이 불가능한 경우도 있다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해서는 공간 객체의 크기와 밀도 차이에 독립적인 하나의 색인 구조로 다양한 공간 연산들을 효율적으로 지원할 수 있는 공간 색인 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결할 수 있는 새로운 공간 색인 기법인 공간 해싱(spatial hashing)을 제안하고 관련연산들을 정의하였다. 공간 해싱은 각 객체의 영역을 MBR로 단순화하고 그 MBR의 좌상점(Left-Top point)와 우하점(Right-Bottom point) 만을 이용해 객체의 영역 정보와 위치 정보를 확장성 해싱을 이용하여 유지하는 색인 기법이다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.550-555
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• 2003

최근에 Lidar 데이터를 이용한 3차원 위치 정보와 지표면 속성 정보를 취득하는 연구가 많이 진행되고 있다. 높은 위치 정확도, 3차원 데이터 동시 취득, 기존 측정 방식에 비하여 점 데이터 취득의 자동화, 데이터 정확도의 안정성 등으로 인하여 복잡한 지형 및 인공구조물이 존재하는 지역에서 Lidar 데이터의 응용 사례가 많이 나타나고 있으며, 특히 건물 모델링에서 반자동 방식의 디지털 사진측량에 비하여 자동 모델링의 가능성을 보여주고 있다. 일반적으로 Lidar 데이터의 점밀도는 1점/㎡이내이며, 촬영된 스트립을 중복시켜 점밀도를 높이기도 한다. 건물은 크기와 형태가 다양하기 때문에 모델링에 필요한 점밀도를 제시하기는 어렵지만 5점 내외에서 모델링이 가능하다고 알려져 있으며 건물이외에 다른 지형지물에 대한 모델링 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 Lidar 데이터의 점밀도에 따라 지물의 모델링 가능성을 평가하고 효율적인 데이터 취득 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1416-1419
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• 2015

최근 건강에 대한 일반인들의 관심이 증가하면서 스마트 헬스케어 시장 규모가 기하급수적으로 커지고 있다. 특히 탈모 관련 헬스케어 시장의 경우, 국내 탈모 인구의 증가로 인해 탈모의 예방이나 관리 등 탈모 관련 어플리케이션이 빠르게 등장하고 있다. 모발 밀도는 탈모의 정도를 판단하기 위한 가장 기본적인 모발 특징 중 하나이지만, 모발의 밀도를 측정하기 위한 명확한 영상처리 기법이나 소프트웨어의 개발은 여전히 미진한 상태이다. 이에 본 논문에서는 스마트폰에 탈부착이 가능한 포터블 카메라에서 촬영된 두피 모발 현미경 영상에서 모발의 밀도를 측정하고 이를 기반으로 사용자 중심의 탈모 진단 플랫폼을 구축하고자 한다. 모발 밀도의 측정은 Contrast Stretching과 Morphology Processing을 이용한 전처리, 스켈레톤 이미지의 변환, 그리고 라인 끝점 검색 알고리즘의 적용 등 크게 세 단계로 진행된다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해, 50배율 포터블 카메라로 촬영한 두피 영상 30개에 대해 밀도 측정을 수행하였으며 그 결과 92.88%의 정확도를 얻었다. 결과적으로 제안하는 기법은 단순 두피 현미경 영상으로 탈모의 지표가 될 수 있는 모발 밀도를 측정하는 데 충분히 효과적임을 알 수 있다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.1
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• pp.78-83
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• 2017

Finding the densest subgraphs from social networks, such that people in the subgraph are in a particular community or have common interests, has been a recurring problem in numerous studies undertaken. However, these algorithms focused only on finding the single densest subgraph. We suggest a heuristic algorithm of the bottom-up type, which finds the densest subgraph by increasing its size from a given starting node, with the repeated addition of adjacent nodes with the maximum degree. Furthermore, since this approach matches well with parallel processing, we further implement a parallel algorithm on the MapReduce framework. In experiments using various graph data, we confirmed that the proposed algorithm finds the densest subgraphs in fewer steps, as compared to other related studies. It also scales efficiently for many given starting nodes.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.8
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• pp.1659-1664
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• 2011

Fuzzy C-Means (FCM) is one of the most widely used clustering algorithms and has been used in many applications successfully. However, FCM has some shortcomings and initial prototype selection is one of them. As FCM is only guaranteed to converge on a local optimum, different initial prototype results in different clustering. Therefore, much care should be given to the selection of initial prototype. In this paper, a new initialization method for FCM using kernel density estimation (KDE) is proposed to resolve the initialization problem. KDE can be used to estimate non-parametric data distribution and is useful in estimating local density. After KDE, in the proposed method, one initial point is placed at the most dense region and the density of that region is reduced. By iterating the process, initial prototype can be obtained. The initial prototype such obtained showed better result than the randomly selected one commonly used in FCM, which was demonstrated by experimental results.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.1
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• pp.373-378
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• 2021

This study is a study on user experience design of Meal Kit product information. The purpose of this study is to derive the product information necessary for the purchaser and the necessity for the convenience of use, and to propose an improvement plan. When purchasing Meal Kit products, two types of domestic Meal Kit brands, Peacock and Fresheasy, were compared and analyzed for information on nutrition intake, package design, and environmental issues. As a research method, a questionnaire survey was conducted by deriving 7 factors for purchasing Meal Kit products through literature research and prior research. Proceeded. As a result of the study, the factors that satisfy buyers were in the order of cooking process, food, taste/nutrition, package, convenience, price, and information, and overpacking was also revealed as a problem. Through this, it was possible to derive improvements and develop plans for the Meal Kit product. It is expected that this study will help improve the dietary life of One person households and develop Meal Kit products in the future.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.22 no.4
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• pp.479-486
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• 1997

식물 뿌리에 대한 지식은 식물-토양 사이의 관계 이해, 토양의 호율적 관리, 식물에 의한 영양분과 수분의 흡수 과정 이해, 그리고 토양 등급 지수를 만드는데 있어서 아주 중요하다 식물 뿌리에 관한 정보를 정량화하기 위하여는 뿌리를 흙으로부터 씻어내고 뿌리의 길이, 표면적, 중량과 같은 식물 뿌리의 특성을 측정하여야 한다 하지만 이렇게 뿌리를 씻어 낸 다음 뿌리의 특성을 측정하는 기존의 방법을 이용할 경우 막대한 시간과 노동력이 필요하여 뿌리에 관한 많은 양의 정보를 얻는데 큰 어려움이 있다. 이 연구에서는 식물 뿌리를 관측하는데 필요한 시간과 노동력을 줄일 수 있는 식물 뿌리 측정법을 세선 작업과 자외선 명암 증진법을 이용한 영상 정보 처리 장치를 바탕으로 하여 개발하였다. 개발된 화상 정보 처리 장치를 이용하여 옥수수 뿌리의 길이를 재었을 때 기존의 뿌리 길이 측정 방법보다 2.5 배 발리 측정할 수 있는 것으로 나타났다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.17 no.6
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• pp.144-152
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• 2018

This study focuses on collecting traffic data using drones to compensate for limitation of the data collected by the existing traffic data collection devices. Feasibility analysis was performed to verify the traffic data extracted from drone videos and optimal methodology for extracting data was established through analysis of various data reduction scenarios. It was found from this study that drones are very economical traffic data collection devices and have strength of determining the level-of-service(LOS) for uninterrupted flow condition in a very simple and intuitive way.