• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.96-99
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• 2015

본 논문에서는 중복되지 않는 서로 다른 카메라의 영상을 활용한 동일 객체 판단 및 추적 기술에 대하여 소개한다. 영상분석에서 색상 정보는 가장 기본이 되는 중요한 정보라 할 수 있다. 특히 색상 정보를 이용하는 히스토그램은 일반적으로 추적, 인식 등에 많이 사용되고 있으나 이동 객체나 조도 변화 등에 따라 성능에 차이를 보인다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 동일 객체 판단을 위해 대표적으로 사용되는 히스토그램 정합의 두 알고리즘(HSV 공간에서의 Histogram matching 방법과 RGB 공간에서의MCSHR 알고리즘) 결합을 통해 분할 히스토그램은 객체를 3조각으로 나누어 전체와 각각의 히스토그램을 구하며 MCSHR을 RGB공간이 아니 Hue 공간 히스토그램으로 변경하여 유사도를 도출 하였으며 조도 변화에 강인한 모델을 만들기 위해 Controlled equalization기법을 사용하여 원 영상의 히스토그램의 확률과 평활화한 히스토그램의 확률 융합을 시도 하였다. 해당 실험의 비교 결과 기존 HSV공간에서 Histogram matching을 통한 유사도 비교보다 12.9% 향상된 정합율의 결과를 보였다. 또한 영상 정보와 스마트 기기를 통한 인식 방법의 융합을 통해 영상 내에서 동일 객체 판단에 대한 추가 정보 제공에 대해 방법론 적인 부분을 제안 하였다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.21 no.4
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• pp.621-646
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• 2007

In our new learning environment, we were asked to change our teaching method in our Linear Algebra class. In mathematics class, we could use several math-softwares such as MATHEMATICA, MATLAB, MAPLE, Drive etc.. MATLAB was quite well fit with our Linear Algebra class. In this paper we introduce an efficient way of delivery on important concepts in linear algebra by using well-known MATLAB/ATLAST M-files which we downloded from http://www.umassd.edu/specialprograms/atlast/.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.18 no.3
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• pp.35-46
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• 2013

In order to develop an accurate analytical model for domestic electricity demand forecasting, we propose a prediction method of the electric power demand pattern by combining SMO classification techniques and a dimension reduction conceptualized subspace clustering techniques suitable for high-dimensional data cluster analysis. In terms of electricity demand pattern prediction, hourly electricity load patterns and the demographic and geographic characteristics can be analyzed by integrating the wireless load monitoring data as well as sub-regional unit of census information. There are composed of a total of 18 characteristics clusters in the prediction result for the sub-regional demand pattern by using census information and power load of Seoul metropolitan area. The power demand pattern prediction accuracy was approximately 85%.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.2
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• pp.423-429
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• 2014

This paper discusses a method for getting Type I sums of squares by projections under a two-way fixed-effects model when variances of errors are not equal. The method of weighted least squares is used to estimate the parameters of the assumed model. The model is fitted to the data in a sequential manner by using the model comparison technique. The vector space generated by the model matrix can be composed of orthogonal vector subspaces spanned by submatrices consisting of column vectors related to the parameters. It is discussed how to get the Type I sums of squares by using the projections into the orthogonal vector subspaces.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.7A
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• pp.720-726
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• 2008

In this paper, we propose a multi-cell cooperation method for broadcast packet data services in the orthogonal frequency division multiplexing (OFDM)-based cellular system with multiple transmit antennas. In the proposed method, to transmit two streams of spatially demultiplexed or transmit diversity coded symbols over a number of transmit antennas, we divide a coded packet into multiple subparts to which different cell groups and antenna pairs are assigned. The proposed method enhances the diversity order by transforming the channel frequency responses of two symbol streams in each subpart of the broadcast packet. The increase in diversity of the proposed method is shown with the outage probability under various configurations.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.249-252
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• 2003

본 논문은 컬러 영상을 명암도에 따른 공간적 객체 분할인 YIQ 모델을 사용하여 객체 분할한 영상의 임계값에 따른 적응적 형태학을 이용하여 영상의 경계면을 레벨 업시킨 후, 이를 웨이브렛에 적용하여 최적의 에지를 검출하였다. 또한, 흑백 영상보다 더 많은 더 정보를 가진컬러 영상을 사용하여, 기존의 영상 에지 검출 알고리즘인 Sobel 에지 검출과 다른 웨이브렛기저 계수를 적용한 에지 검출 방법과 비교하고, 제안된 알고리즘이 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까울 때 정확한 에지를 검출하였으며, 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.217-219
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• 2023

최근 사용자의 다양한 정보를 요구하는 어플리케이션이 개발됨에 따라 개인 정보 보호가 이슈화 되고 있다. 특히 사용자의 위치와 관련된 연구는 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 k-oATY에 대해 소개하고, k-oATY에 대한 설명 중 미흡했던 부분을 지적하고 이를 개선하는 논문을 제안하고자 한다. 첫 번째, 제안기법에서 생성되는 가상의 더미 생성 방법을 알고리즘으로 정의했으며 두 번째, 제안기법에서 장애물이 있을 경우 회피할 수 있는 알고리즘을 제안했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.109-112
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• 2006

이미지 모자이크 기법은 한 번에 촬영 할 수 없는 큰 배경이나 사물을 부분적으로 촬영 한 후 이들을 조합하여 전체 배경이나 사물을 합성하는 기술이다. 이 기술은 주로 지형을 촬영한 항공사진을 조합하여 전체 영상을 얻는 용도로 사용되어왔다. 본 연구에서는 일반적인 스틸사진의 조합이 아닌 동영상으로 촬영된 영상물로부터 전체 배경을 합성하는 방법에 대한 것이다. 이를 위하여 먼저 비디오 프레임간의 공통적인 특징 점들을 추출하고 일치되는 점들을 찾아내었다. 이로부터 두 프레임간의 상대적인 좌표를 구한 후 이를 저장하였다. 마지막으로 합성 단계에서는 저장된 상대 좌표로부터 부분 이미지를 연결하여 전체 이미지를 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 근접 촬영이 필수인 협소공간의 고대 구조물의 육안 검사를 소형로봇 등의 원격 이동체에 실린 카메라로 수행하기 위한 용도에 응용될 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1891-1892
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• 2008

본 논문에서는 부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network를 설계한다. 퍼지뉴럴네트워크의 구조에서 규칙의 전반부는 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 최적으로 동조한다. 제안된 네트워크는 부분방전 패턴인식을 위해 다중 출력을 가지며, 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 256개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류하며, 패턴인식률로서 결과를 분석한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.41 no.4
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• pp.9-21
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• 2004

The current paper proposes a genetic algorithm (GA)-based segmentation method that can automatically extract and track moving objects. The proposed method mainly consists of spatial and temporal segmentation; the spatial segmentation divides each frame into regions with accurate boundaries, and the temporal segmentation divides each frame into background and foreground areas. The spatial segmentation is performed using chromosomes that evolve distributed genetic algorithms (DGAs). However, unlike standard DGAs, the chromosomes are initiated from the segmentation result of the previous frame, then only unstable chromosomes corresponding to actual moving object parts are evolved by mating operators. For the temporal segmentation, adaptive thresholding is performed based on the intensity difference between two consecutive frames. The spatial and temporal segmentation results are then combined for object extraction, and tracking is performed using the natural correspondence established by the proposed spatial segmentation method. The main advantages of the proposed method are twofold: First, proposed video segmentation method does not require any a priori information second, the proposed GA-based segmentation method enhances the search efficiency and incorporates a tracking algorithm within its own architecture. These advantages were confirmed by experiments where the proposed method was success fully applied to well-known and natural video sequences.