• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권3호
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• pp.228-242
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• 2005

투영 클러스터링은 고 차원 데이타집합에서 서로 다른 부분공간들에서 클러스터들을 찾으려고 모색한다. 사용자가 출력 클러스터들의 개수와 투영 클러스터들의 부분공간의 평균 차원수를 지정하지 않아도, 거의 최적인 투영 클러스터들을 탐사해내는 알고리즘을 제안한다. 클러스터링의 각 단계에서 알고리즘의 목적 함수는 투영 에너지, 품질, 그리고 이상치들의 개수를 계산한다. 클러스터링에서 투영 에너지를 최소화하고 품질을 최대화하기 위하여, 전체 차원의 표준 편차들을 비교함으로 입력 점들의 밀도 상에서 각 클러스터의 최선의 부분영역을 찾기 시작한다. 부분공간의 각 차원에 대한 가중치 요소가 투영 거리 측정에서 확률 오차를 없애기 위하여 사용된다. 제안된 알고리즘이 투영 클러스터들을 정확하게 발견해내고 대 용량의 데이타 집합에서 비례확장성을 갖는다는 것을 여러 가지 실험으로 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1992년도 수공학연구발표회논문집
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• pp.310-317
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• 1992

현재 한강유역의 홍수예경보에 이용되고 있는 한강홍수예경보 프로그램은 실측부분과 예측부분으로 구분된다. 실측부분은 유역에 산재해 있는 각 T/M 우량국, 수위국, 댐국으로부터 Micro Wave로 전송된 자료를 처리하는 것이 주목적이며, 전체 6개의 프로세스로 구성되어 있다. 예측부분은 파일 초기화 프로세스, 현시간까지의 T/M자료 정리 프로세스, 강우예측 프로세스, 유출계산 프로세스 및 결과출력 프로세스 등 총 5개의 프로세스로 구성되어 있으며, 실측 우량과 유량으로부터 주요지점의 홍수예측을 한다. 각 프로그램을 검토한 결과, 유출계산 프로그램에서 댐의 저수량 계산과 댐의 실측방류량 및 주요지점의 실측유량을 이용할 경우에 미비점이 있어서 이를 수정하였다. 특히 화천댐, 소양감댐, 충주댐 및 팔당댐의 실측방류량을 사용하여 하류측의 홍수예측 정도를 높이도록 하였다.

• 정보보호학회지
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• 제16권3호
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• pp.49-54
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• 2006

임베디드 시스템 환경에서 실시간으로 얼굴, 그리고 홍채, 지문 등의 생체인식을 위한 시스템 구현을 위해서는 전용의 칩셋이 필요하다. 본 연구에서는 생체인식 알고리즘을 소프트웨어로 구현 및 검증한 후 임베디드 시스템에서 성능을 시험하여 실시간 처리를 어렵게 하는 각 생체인식 알고리즘의 많은 계산량을 요구하는 부분을 선별하여 하드웨어로 구현하도록 설계하였다. 따라서 각 생체인식 알고리즘은 소프트웨어와 하드웨어 부분으로 나누어져 구현되며, 이들의 효율적인 연동에 의해 다중 생체인식 시스템의 실시간 처리는 가능하게 된다. 칩셋으로 구현되는 부분은 얼굴인식의 얼굴 검출을 위한 Adaboost 알고리즘이 구현되며, 홍채인식인 경우 홍채의 외부/내부 경계 구하기 및 극좌표 알고리즘이 구현되고, 지문인식의 경우에는 지문 맵 정보 도출 알고리즘 부분이 구현된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.10-22
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• 1993

본 논문에서는 보다 효율적인 전송과 깨끗한 화질로 복원 문서를 구성 할 수 있도록 신경회로망을 이용한 Neuro-FAX 방식을 제안하였다. 이 방식은 문자부분과 도형부분을 따로 처리하는 것으로 문자 부분에 대해서는 각 문자에 신경회로망을 적용시켜 문자를 인식한 후 인식된 정보만을 전송하고, 도형 부분은 기존의 방식으로 그대로 전송하는 방식으로 전송 효율도 높이고, 짧은 전송기간으로 인하여, 전송신로의 혼잡을 줄일 수 있고, 수신측에서 각 문자 패턴을 가지고 있게 하여 복원된 문서를 기존의 팩시밀리 문서보다 깨끗하게 처리하여 고화질을 얻을 수 있도록 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.411-414
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• 2008

본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제4권2호
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• pp.65-78
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• 1998

본 논문에서는 획 상대위치 판별을 통한 온라인 필기체 한글 문자 인식에 관하여 연구하였다. 한글을 구성하는 획을 인식하기 위하여 각 획의 시작부분과 끝부분의 방향코드를 이용하였으며, 인식된 획들을 바탕으로 각 획들간의 상대위치 정보를 이용하여 자소를 인식하였다. 온라인 필기체 한글의 경우 획의 모양과 크기가 필기자에 따라 불규칙하게 변하므로 획의 모양보다는 획의 위치를 인식에 더 중요한 자료로 삼아 인식을 행하였다. 6,000자의 온라인 필기체 한글 문자에 대하여 실험한 결과, 문자당 평균인식속도 0.034초, 획 인식률 92.3%와 문자 인식률 94.6%를 보였다. 본 실험의 결과로서 온라인 필기체 인식시스템을 구성함에 있어서 획의 시작 부분과 끝부분의 진행방향이 획인식의 중요 요소임과 획들간의 상대적 위치가 한글 문자 인식에 있어서 중요한 요소임을 밝혔다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권1호
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• pp.1-6
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• 1998

본 연구는 부분방전 시스템을 이용하여 열화진단을 실시하였다. 열화 분석 방법으로는 위상각 부분방전 펄스진폭 열화시간과 위상각 부분방전 펄스수 열화시간의 양상을 왜도와 첨쇄도로 3차원 분석하여 열화의 정보로 이용하였다. 두번째로는 C (경도), G (무게중심)의 통계적 파라메터를 이용하여 방전의 군소화가 발생하는 시간을 구하여 그 지점으로부터 수명 4예측을 하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.461-473
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• 2000

이 논문은 콘크리트의 크리프와 건조수축 현상을 고려한 강재와 콘크리트의 부분 합성보의 거동의 해석을 위한 모델을 제안하고 있다. 부분합성 거동은 선형 부분전단 연결이론을 토대로 합성보를 일정한 수의 요소로 분할한 후 각 절점에서 평형조건과 적합조건을 기초로하여 구성 방정식을 구성하고 경계조건과 각 요소에 대한 구성 방정식을 순차적으로 적용하는 방법으로 해석모델이 구성되었다. 또한 콘크리트의 시간에 따른 현상인 크리프와 건조수축의 영향도 고려되었다. 제안된 해석모델은 다경간 연속 합성보의 슬립거동을 효과적으로 나타낼 수 있다. 제안된 해석 모델의 검증을 위해 기존 연구의 결과와 비교되었으며, 여러 조건에 대한 합성보의 해석을 통해 제안된 모델의 적용성을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권10C호
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• pp.933-941
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• 2006

본 논문에서는 다시점 예측기법과 MPEG 동영상 압축 표준 기법을 이용하여 CCD 카메라로부터 광학적으로 획득되거나 컴퓨터에 의해 생성된 디지털 홀로그램(프린지 패턴)을 효율적으로 압축하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 RGB의 각 색차신호를 분리하여 처리하고, 각 색차신호의 객체영상을 $N{\times}N$ 크기로 분할한 부분영상들을 기본단위로 하며, 이때의 각 부분영상은 객체 전체에 대한 정보를 보유하고 있다. 본 논문의 방법은 분할되고 주파수 변환된 한 열의 부분영상들을 다시점 예측기법을 이용하여 집적영상을 만들고, 이 영상을 기준으로 데이터압축을 수행한다. 즉, 이 집적영상에서 역으로 생성된 부분영상과 원 부분영상에 대해 MPEG의 움직임 예측/보상방법으로 데이터를 압축한다. 따라서 압축된 데이터는 집적영상을 만들기 위한 각 부분영상의 변위벡터, 집적영상, 각 부분영상에 대한 움직임벡터 및 보상영상이다. 이 방법을 구현하여 실험한 결과 기존의 방법에 비해 동일 압축율에서의 NC(Normal Correlation) 값이 약 4% 이상 높은 값을 보여 압축효율이 더 좋음을 알 수 있었다. 따라서 본 논문의 방법은 디지털 홀로그램 데이터를 전송하여야 하는 응용분야에서 보다 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권3호
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• pp.54-60
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• 2010

얼굴 인식 방법 중에 한 얼굴 영상을 분할하여 분할한 각 부분마다 통계적 방법을 적용해 특징추출을 수행한 다음 각 부분마다 분류를 수행하고 이러한 분류결과를 모아서 voting등의 방법으로 얼굴 인식을 수행 하는 방법을 국부 외형 기반 방법(local appearance-based method) 이라고 한다. 기존에 제안된 국부 외형 기반 얼굴 인식은 얼굴 영상을 일정한 크기로 단순분할하고, 그 부분들을 모두 인식에 사용한다. 본고에서는 인식에 상대적으로 중요한 부분만을 사용하여 얼굴 인식을 수행하는 새로운 국부 외형 기반 얼굴 인식 방법을 제안한다. 본고에서는 단순 분할 방법 대신에 눈, 코, 입 등 인물 간의 차이가 잘 나타나는 얼굴 부분들을 support vector machine (SVM) 을 이용하여 검출한 후, 검출한 각 부분에 주성분 분석 (PCA) 을 적용하고 이를 통합하여 얼굴 인식을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법과 기존 방법의 성능을 비교한 결과, 제안한 방법이 기존의 국부 외형 기반 방법의 장점을 지니는 동시에 성능을 개선시킴을 확인하였다.