• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.220-224
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• 2005

칼만필터 알고리즘을 분포형 유출모형에 적용하였다. 관측 유량과 상태변수인 유역내 저류량을 갱신하고자 Q-S curve를 도입하였고, 갱신된 저류량과 모형에 의해 모의된 저류량의 비율을 유역 내 각 지점의 수위에 적용하므로써 분포화 된 상태변수를 효율적으로 갱신하였다. 갱신된 상태변수와 상태변수 오차의 시간갱신은 몬테 카를로 시뮬레이션을 이용하여 모의하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.408-410
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• 1998

동영상에서 얼굴의 움직임을 이해하는 것은 인간과 컴퓨터간의 상호작용을 이루는 분야에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 2차원 동영상에서 얼굴요소 및 얼굴의 움직임을 측정하기 위해 optical flow를 통해 매개변수화된 움직임 벡터를 추출한다. 그리고 나서, 이를 소수의 매개변수들의 조합으로 만들어 얼굴의 움직임에 대한 정보를 묘사할 수 있게 하였다. 매개변수화된 움직임 벡터는 얼굴 및 얼굴 요소의 특징에 따라 다른 벡터 모델을 사용한다. 2차원 동영상에서 매개변수화된 움직임 벡터는 매 프레임마다 갱신되어 각 프레임에서 얼굴 및 얼굴 요소의 위치를 파악한다. 또한, 갱신된 벡터의 매개변수 조합으로 만들어 확인된 움직임에 대한 정보가 3차원 얼굴모델에 전달되며 3차원 얼굴 모델의 단위행위(Action Unit)와 연결되어 2차원 동영상에서의 얼굴 움직임을 합성할 수 있게 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.331-333
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• 2006

다양한 환경을 포항하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 기존의 대표적인 배경 모델링 방법으로 통계적 방법을 이용한 $W^4$ 방법이 있지만 칼라 영상의 다양한 환경에서 한계를 보인다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링을 이용한다. 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 큐 크기와 RGB 값의 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 적응적으로 결정하기 위한 방법을 제안한다. 환경 변수를 결정하기 위친 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 영상 처리 기법들을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1715-1718
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• 2003

본 논문에서 우리는 정규화 된 혼합 노름(norm)을 이용한 다중 채널 영상 복원 알고리즘을 제안한다. 채널 내부와 채널 사이의 결정론적 정보를 이용하는 다중채널 복원 문제를 고려한다. 각 채널에서, LMS(Least Mean Square), LMF(Least Mean Fourth), 평탄 함수가 결합된 함수가 제안되었다. LMS와 LMF 사이의 적절한 분배를 제어하는 혼합 노를 매개변수와 해의 평탄 정도를 정의하는 정규화 매개 변수를 소개하며, 두 매개 변수는 각 채널의 잡음 특성에 따라 매번 반복적으로 갱신된다. 제안된 알고리즘은 각 채널의 잡음분포에 대한 지식이 필요하지 앉고 앞에서 언급된 매개 변수는 부분적으로 복원된 영상에 기반을 두고 조절하게 된다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.1
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• pp.59-69
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• 2007

In the video with a various environment, background modeling is important for extraction and recognition the moving object. For this object recognition, many methods of the background modeling are proposed in a process of preprocess. Among these there is a Kumar method which represents the Queue-based background modeling. Because this has a fixed period of updating examination of the frame, there is a limit for various system. This paper use a background modeling based on the queue. We propose the method that major parameters are decided as adaptive by background model. They are the queue size of the sliding window, the sire of grouping by the brightness of the visual and the period of updating examination of the frame. In order to determine the factors, in every process, RCO (Ratio of Correct Object), REO (Ratio of Error Object) and UR (Update Ratio) are considered to be the standard of evaluation. The proposed method can improve the existing techniques of the background modeling which is unfit for the real-time processing and recognize the object more efficient.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.8
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• pp.2245-2252
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• 1999

Since DSM provides a user a simple shared memory abstraction, the user does not have to be concerned with data movement between hosts. Each node in DSM systems has processor, memory, and connection to a network. Memory is divided into pages, and a page can have multiple copies in different nodes. To maintain data consistency between nodes, two conventional protocols are used : write-update protocol and invalidate protocol. The performance of these protocols depends on the system parameters and the memory access patterns. for adapting to memory access patterns, competitive update protocol updates those copies of a page that are expected to be used in the near future, while selectively invalidating other copies. We present weighted competitive update protocols that consider different communication bandwidth for each connection a of two nodes. Test result by simulation show that the weighted competitive update protocol improves performance.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.10
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• pp.2457-2464
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• 2015

Distributed Networked Control Systems (NCSs) through wireless networks have a tremendous potential to improve the efficiency of various control systems. In this paper, we define the State Update Interval (SUI) as the elapsed time between successful state vector reports derived from the NCSs. A simple expression of the SUI is derived to characterize the key interactions between the control and communication layers. This performance measure is used to formulate a novel optimization problem where the objective function is the probability to meet the SUI constraint and the decision parameter is the channel access probability. We prove the existence and uniqueness of the optimal channel access probability of the optimization problem. Furthermore, the optimal channel access probability for NCSs is lower than the channel access probability to maximize the throughput. Numerical results indicate that the improvement of the success probability to meet the SUI constraint using the optimal channel access probability increases as the number of nodes increases with respect to that using the channel access probability to maximize the throughput.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.7
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• pp.1681-1693
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• 1997

In a distributed system, the simple file allocation problem determines the placement of copies of a file, so as to minimize the operating costs. The simple file allocation problem assumes the cost parameters to be fixed. In practice, these parameters change over time. In this research, dynamic file allocation problem for both single and multiple files are considered, which account for these changing parameters. A model for dynamic file allocation problem is formulated as a mixed integer program for which Lagrangian relaxation based branch-and-bound algorithm is developed. This algorithms is implemented and its efficiency is tested on medium to large test problems.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.10 no.4 s.22
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• pp.41-50
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• 2002

RPM is the one of the sensor models which is proposed by Open GIS Consortium (OGC) as image transfer standard. And it is the sensor model for end-users using IKONOS, a commercial pushbroom satellite, imagery which provide about 1m ground resolution. Parameters called RPC which is IKONOS RFM coefficients are serviced to end-users. But if some users try to make additional effort to get rigorous geo-spatial information, it is necessary to apply mathematic or abstract sensor models, because vendors don't offer any ancillary data for physical sensor models such as satellite orbit and navigation. Abstract sensor models such as pushbroom Direct Linear Transform (DLT) require many GCPs well distributed in imagery, and mathematic sensor model such as RFM, polynomials need much more GCPs. Therefore RPC modification using additional a few GCPs is the best solution. In this paper, two methods are proposed to modify RPC. One is method to use pseudo GCPs generated in normalized cubic, and another method uses parameters observations and a few GCPs. Through two methods, we get improvement of accuracy 50% and over.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.616-618
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• 2002

MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점이 있어 다양한 문제영역에서 사용되고 있다 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 실시간 처리를 요구하는 문제나 대규모 데이터 및 MLP 구조로 인해 학습시간이 상당히 긴 문제에서 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 은라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부 가중치 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률을 고정함으로써 온라인 방식에서 패턴별 갱신의 특성을 완전히 활용하지 못하는 비효율성이 발생한다. 또한, 학습도중 패턴군이 학습된 패턴과 그렇지 못한 패턴으로 나뉘고 이 가운데 학습된 패턴은 학습을 위한 계산에 포함될 필요가 없음에도 불구하고, 기존의 온라인 EBP에서는 에폭에 할당된 모든 패턴을 일률적으로 계산에 포함시킨다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습이 진행됨에 따라 패턴마다 적절한 학습률을 적용하고 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습률 및 학습생략(COIL) 방댑을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.