• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.12
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• pp.641-655
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• 2007

Parameterization has been one of very important research subjects in several application areas including computer graphics. In the parameterization research, the problem of mapping 3D polygonal model to 2D plane has been studied frequently, but the previous methods often fail to handle complicated shapes of polygonal surfaces effectively as well as entail distortion between the 3D and 2D spaces. Several attempts have been made especially to reduce such distortion, but they often suffer from the problem when an arbitrary rectangular surface region on 3D model is locally parameterized. In this paper, we propose a new local parameterization scheme based on the projection level set method. This technique generates a series of equi-distanced curves on the surface region of interest, which are then used to generate effective local parameterization information. In this paper, we explain the new technique in detail and show its effectiveness by demonstrating experimental results.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.224-224
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• 2017

지구온난화로 인한 기후변화 등으로 안전한 하천구조물을 설계하기 위해서는 신뢰할 수 있는 홍수량 산정이 필요하다. 신뢰할 수 있는 홍수량 산정을 위해서는 정도 높은 과거 수문자료가 필요하나 국내의 많은 중소 규모유역이 미계측 유역 또는 과거 수문자료 부족으로 신뢰 할 수 있는 홍수량 산정이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 미계측 유역의 홍수량 산정을 위하여 확률분포모형(PDM)의 매개변수 지역화를 수행하였다. 매개변수 지역화 연구를 수행하기 위하여, 금강 25개 유역을 대상으로 유역별 9~18개의 단기홍수수문사상을 선정하였다. 선정된 단기홍수수문사상을 확률분포모형에 적용하기위하여, MCAT (Monte Carlo Analysis Toolbox)을 활용하여 검정 및 검증을 수행하였으며, 목적함수는 수문곡선 모든 구간을 반영하는 NSE (Nash Sutcliffe Efficiency)와 고유량 부분을 반영하는 RMSE (Root Mean Squared Error) - FH를 적용하였다. 각각의 목적함수에 대하여 검정 모형 매개변수와 유역 특성인자의 다중 선형회귀식을 강우유출모형 매개변수 지역화 모형으로 제시하였다. 매개변수 지역화 결과의 평가를 위하여 청주 유역을 미계측 유역으로 가정하였다. 청주 유역에 대하여 지역화 매개변수를 적용한 결과, 17개의 사상 중 11개의 사상에서 NSE 목적함수 값이 0.5이상으로 전체적인 수문곡선의 경향성을 보였으며, 첨두 홍수량은 17개 사상 중 11개 사상에서 관측 첨두 홍수량 값의 20%이내를 제시하여 적합한 결과를 제시하였다. 또한 금강 25개 유역에 Jackknife 방법으로 검정 결과 관측 첨두 홍수량 값 20%이내의 성능을 보이는 사상이 56%를 포함하고 있어 의미있는 지역화 모형을 제시하였다고 판단된다. 본 연구에서 제시한 매개변수 지역화 방법은 미계측 유역의 유출모의에 활용될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.17-20
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• 2001

본 논문에서는 분절 특징 HMM(SFHMM)의 매개변수를 줄이는 방법을 제안한다 SFHMM이 HMM보다 우수한 성능을 보이더라도, SFHMM의 매개 변수 수는 HMM보다 많기 때문에 매개 변수 수를 줄이는 방법에 대한 연구가 필요하다. 일반적으로 궤적(trajectory)은 경향(trend) 정보와 위치(location) 정보로 분리될 수 있다. 경향은 분절 특징의 변이를 나타내며, SFHMM 변수의 많은 부분을 담당하기 때문에, 경향 정보를 공유할 수 있다면 SFHMM의 매개 변수 수는 감소될 수 있을 것이다. 제안된 방법은 궤적의 경향 정보를 양자화(quantization)에 의하여 공유한다. 제안된 방법의 성능을 살펴보기 위하여 영어 데이터베이스인 TIMIT 자료를 사용하여 실험하였다. 실험 결과 제안된 방법의 성능은 기존 연구와 거의 유사하나, 궤적의 다양한 정보를 이용한다면 궤적 정보의 공유에 의하여 매개 변수를 줄일 수 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.387-387
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• 2022

기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.2 no.2
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• pp.194-205
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• 1997

In video compression standards such as MPEG and H.263. rate control is one of the key components for good coding performance. This paper presents a simple adaptive rate control scheme using a piecewise linear approximation model. While conventional buffer control approach is performed by adjusting the quantization parameter linearly according to the buffer fullness. the proposed approach uses a piecewise linear approximation model derived from logarithmic relation between the quantization parameter and bitrate in data compression. In addition. a forward analyzer performed in the spatial domain is used to improve image quality. Simulation results demonstrate that the proposed method provides better performance than the conventional one and reduces the fluctuation of the PSNR per frame while maintaining the quality of the reconstructed frames at a relatively stable level.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.2C
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• pp.272-282
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• 2004

This paper introduces a regularized mixed norm multi-channel image restoration algorithm using both within-and between- channel deterministic information. For each channel a functional which combines the least mean squares (LMS), the least mean fourth (LMF), and a smoothing functional is proposed. We introduce a mixed norm parameter that controls the relative contribution between the LMS and the LMF, and a regularization parameter defining the degree of smoothness of the solution, where both parameters are updated at each iteration according to the noise characteristics of each channel. The novelty of the proposed algorithm is that no knowledge of the noise distribution for each channel is required and that the parameters mentioned above are adjusted based on the partially restored image.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1890-1891
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• 2011

본 논문은 변형 가능한 타원형의 포메이션을 유지하기 위한 군집 로봇의 행동 동기화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 매개 변수 함수를 이용한 타원형 포메이션에서의 포텐셜 필드 생성 부분과 개별 로봇이 타원으로 이동하기 위한 인력 및 충돌 회피를 위한 척력 함수 부분으로 나누어진다. 제안한 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 군집 로봇의 행동을 제어하는데 효과적임을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.157-160
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• 1998

본 논문에서는 동영상으로부터 에지 정보와 형판 변형을 통해 얼굴의 추출하고 그 특징을 기반으로 하는 추적 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 추적기법은 추출된 특징에 기반을 추적 지법으로 초기에 모자익 영상을 이용하여 얼굴 부분을 찾고 찾아진 얼굴 부분에 에지 연산자를 적용하여 에지를 추출한다. 에지 영상이 얻어지면 에지 영상에서 영역의 크기와 모양, 그리고 관계 검증을 통해 대략적인 눈 영역을 추출한다. 눈 영역이 찾아지면 이를 바탕으로 입 영역에 대한 후보 영역에 대하여 이진화를 수행하고 히스토그램 프로젝션을 통해 대략적인 입 영역을 추출한다. 추출된 눈 영역과 입 영역에 각각의 형판을 사용해 형판 변형을 하고 초기 매개변수를 추출한다. 추출된 매개변수는 다음 프레임에서 형판의 초기 값으로 사용된다. 그리고 나서 형판에 대하여 변형(deformation) 과정을 수행한다. 이 과정을 반복함으로써 추적 과정을 수행한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.7
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• pp.641-647
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• 2002

In this paper, we propose the reduction method of the number of parameters in the segmental-feature HMM using trend quantization method. The proposed method shares the trend information of the polynomial trajectories by quantization. The trajectory is obtained by the sequence of feature vectors of speech signals and can be divided by trend and location information. The trend indicates the variation of consequent frame features, while the location points to the positional difference of the trajectories. Since the trend occupies the large portion of SFHMM, if the trend is shared, the number of parameters maybe decreases. To exploit the proposed system the experiments are performed on TIMIT corpus. The experimental results show that the performance of the proposed system is roughly similar to that of previous system. Therefore, the proposed system can be considered one of parameter reduction method.