• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.310-312
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• 2001

샘플링되지 않은 불확실한 이동객체의 위치값을 추정하기 위한 기존의 연구방범 중 가장 보편적으로 사용하고 있는 방법은 선형 보간법이다. 선형 보간법을 사용할 경우 샘플링 구간은 좁게하여 오차를 줄일 수 있고 계산 시간을 단축할 수 있지만, 연속적인 이동객체의 경로는 직선이라기 보다는 곡선으로 나타내어지므로 샘플링되지 않은 이동객체의 위치값에 대해 불확실한 위치정보를 사용자에게 반환하게 된다. 따라서 이 논문에서는 샘플링된 이동객체의 위치값에 오차가 없다는 가정하에서 모든 위치점을 지나는 보간 다항식을 구해서 처리하는 선형 보간법 대신 이동객체의 위치값 자체의 오차범위까지 고려하는 다항회귀모형(polynomial regression model)을 이용한 이동객체의 불확실한 이동위치 추정방법을 제시한다. 다항회지모형은 이용할 경우 선형 보간법 보다 추정된 위치값에 대한 오차를 줄일 수 있으며, 이동객체의 과거 및 미래 위치값을 사용자에게 반환해 줄 수 있는 장점을 가진다.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권3호
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• pp.115-120
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• 2009

기존의 도화사 수작업에 의한 기준점기반 항공삼각측량 기법은 전통적인 사진측량에서 유용하게 이용되어 왔으나, 자동화된 수치사진측량 기법이 확산되면서 기존방법의 문제점이 대두되었다. 따라서 본 논문은 보다 발전된 자동화 기술 개발을 위하여 상위 레벨인 선형객체들을 이용한 항공삼각측량 가능성을 제시하고 검증하고자 하였다. 최근에 발달된 선형 객체 추출기법 알고리즘은 보다 정확한 선형 객체 추출기법을 제공하였지만, 포인트 추출기법에 비하여 추출하기 어려운 단점이 존재한다. 따라서 본 논문은 이를 극복하기 위하여 수동 디지타이징이나 에지 연산자를 통하여 쉽게 획득되는 포인트를 이용하여 상위레벨 선형객체를 생성하고, 이를 통해 지형공간정보 이용 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 결과를 통해 진화하고 있는 컴퓨터 환경에 적합한 선형객체를 이용한 항공삼각측량 기법을 발전시킬 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.109-112
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• 2001

실세계의 움직이는 여러 이동객체들은 시공간적인 특성을 지니고 있다. 이들 객체는 실세계의 공간 즉, 점들의 집합 내에 위치해 있으며 이들을 데이터베이스로 표현 및 관리하기 위해서는 점 흑은 영역 형태로 표현하고 저장하게 된다. 이 논문에서는 샘플링되지 않은 시점에 대한 이동객체의 위치 질의시 발생할 수 있는 이동객체의 불확실성을 처리하는 데 있어서, 기존의 선형 보간법 대신 이동객체의 위치값 자체의 오차범위까지 고려하는 다항회함수(polynomial regression function)을 이용한 이동객체의 불확실한 이동위치 추정 방법을 제시하였으며, 이동객체의 이동경로를 구현하였다. 다항회귀모형을 이용할 경우 선형 보간법 보다 추정된 위치간에 대한 오차를 줄일 수 있으며, 이동객체의 과거 및 미래 위치값을 사용자에게 반환해 줄 수 있는 장점을 가진다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.184-196
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• 2021

본 논문은 객체 검출 알고리즘을 위한 통계치 적응적인 선형 회귀 기반 객체 크기 예측 방법을 제안한다. 기존에 제안된 딥 러닝 기반 객체 검출 알고리즘 중 YOLOv2 및 YOLOv3은 객체의 크기를 예측하기 위하여 네트워크의 마지막 계층에 통계치 적응적인 지수 회귀 모델을 사용한다. 하지만, 지수 회귀 모델은 역전파 과정에서 지수 함수의 특성상 매우 큰 미분값을 네트워크의 파라미터로 전파시킬 수 있는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 미분 값의 발산 문제를 해결하기 위하여 객체 크기 예측을 위한 통계치 적응적인 선형 회귀 모델을 제안한다. 제안하는 통계치 적응적인 선형 회귀 모델은 딥러닝 네트워크의 마지막 계층에 사용되며, 학습 데이터셋에 존재하는 객체들의 크기에 대한 통계치를 이용하여 객체의 크기를 예측한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 YOLOv3 tiny를 기반으로 제안하는 방법을 적용하여 재설계한 네트워크의 검출 성능과 YOLOv3 tiny의 검출 성능을 비교하였으며, 성능 비교를 위한 데이터셋으로는 UFPR-ALPR 데이터셋을 사용하였다. 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.88-90
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• 2004

대표적인 현재 및 미래 위치 색인인 TPR-Tree는 이동 객체의 위치 좌표와 속도 벡터 정보를 이용하여 시간에 대해 선형적으로 이동 객체의 현재 및 미래 위치를 예측한다. 그러나 이동 객체의 이동 방향 및 속도가 특정한 임계값을 벗어날 경우에는 서버로 새로운 위치 보고를 수행하기 때문에, 차량과 같이 이동 방향과 속도가 빈번하게 변하는 환경에 적용할 경우 서버로 잦은 보고를 필요로 하게 되어 통신비용을 크게 증가시키는 문제가 있다. 통신비용을 일정하게 유지하기 위한 방법으로 이동 객체의 보고를 일정한 시간 간격으로 수행하게 하는 방법이 있다. 그러나 일정한 시간 간격으로 이동 객체의 위치 보고가 수행되는 환경에서는 보고간격 사이에 속도와 방향이 변하게 되면 시간에 대해 선형적인 위치 예측 시에 오차가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 일정한 시간 간격으로 이동 객체의 위치 보고가 수행되는 환경에서 보고 간격 사이에 이동객체의 이동 속도와 방향의 변화에 대한 불확실성을 반영하기 위하여 도로 네트워크를 이용한 이동 객체의 불확실 위치데이터의 질의 처리 기법을 제시한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.105-115
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• 1999

선형설계는 보증속도와 재화중량을 만족하는 선체형상을 설계하는 작업이다. 선형은 선박설계 전과정을 통해 주요한 key drawing으로 작용하므로 일단 결정된 선형을 수정하는 것은 각 설계 부분에 재 작업을 요구하게 되므로, 선형결정 전에 보증속도 등의 기본 조건을 완전히 만족시키지 않으면 안 된다. 그럼에도 불구하고, 초기에 선형을 개발하는데 주어지는 기간은 매우 제한되어 있어, 성능보장을 위한 안정적인 설계 procedure를 확보하지 않으면 안 된다. 이 같은 제약과 생산성을 위한 고려사항이 같이 작용되어 일반적으로 조선소 선형개발실에서는 기존 실적선 중 유사선을 모선형으로 하여 설계대상선으로 변환하는 방법을 사용하고 있다. 또한 최근에는 초기선형 개발 단계에서 성능의 검토를 CFD에 의존하는 경우가 일반화되고 있으며, 이를 위해서는 순정도 높은 다수의 예비선형을 준비해야 한다. 제한된 개발기간 속에서 완성도 높은 다종의 예비선형을 생성하는 선형 설계 전산 시스템의 개발을 위해 본 연구에서는 모선변환을 위한 개량된 변형함수법을 개발하고, 형상요소들을 객체화하여 객체간의 연관성 설정에 의한 자동갱신 기능을 구현하였다. 이런 시스템에 의해 설계자는 원하는 형상으로 수정하는 데만 주력하면, 형상요소간의 matching 문제(consistency)는 시스템이 해결함으로서, 고정도의 선형을 신속하게 완성하는 것이 가능토록 하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.104-109
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• 2003

이동 통신과 무선 단말기의 보급이 보편화되면서 사용자의 위치정보를 이용한 위치 기반 서비스(Location Based Service)에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 이동객체 위치 정보의 효율적인 저장 및 관리가 필요하며 이를 위해 일정 시간 간격을 두고 위치 정보를 획득하여 저장, 관리하는 방법이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 이동 객체의 이동경로에 대응되는 위상 정보(Topology)를 이용하여 이동 객체의 위치 정보를 관리하는 기법을 제안한다. 본 기법은 이동 객체가 위상 정보의 노드에 해당하는 위치에 도착할 예상 시점을 계산하고, 그 시점을 위치 획득 시점으로 결정하여 위치 정보를 갱신하며, 또한 명시적으로 저장되지 않은 불확실한 위치 정보의 요청에 대해 위상 정보 노드의 속성 정보와 선형 함수를 이용해 위치 정보를 추정하여 제공한다. 본 기법은 위상 정보의 노드에 대응되는 위치를 획득하여 저장하기 때문에 갱신 횟수와 데이터의 양을 감소시키고, 불확실한 위치 정보에 대한 위치를 추정할 경우, 명시적으로 저장된 위치 정보에서 유추된 이동 객체의 정보와 더불어 이동 객체의 이동 경로를 고려한 위상 정보 속성을 사용하므로, 선형 함수나 스플라인 함수만을 적용하는 것보다 적은 오차를 발생시켜 위치 정보의 정확성을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권5호
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• pp.479-491
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• 2004

이동 객체의 위치 정보는 차량 추적, 디지털 전장, 위치 기반 서비스, 텔레메틱스 등에 적용되며, 일정한 시간의 주기마다 측정된 위치 좌표가 시스템에 저장된다. 이 때 시스템에 저장되지 않은 질의 시점에서의 위치 정보를 추정하기 위해 선형 함수가 주로 사용된다. 그러나 선형 함수를 사용한 위치 추정에는 오차가 발생되므로, 위치 표현의 부정확성을 보완하기 위한 방법이 필요하다. 이 논문에서는 선형위치 추정 함수의 오차를 감소시키기 위해 3차 스플라인 보간법의 적용을 제안한다. 먼저 2차원 공간에서 이동하는 객체의 위치 정보를 정의한다. 다음으로 3차 스플라인 보간법을 제안한 데이타 모델의 위치 추정에 적용하고, 위치 추정 연산 알고리즘을 기술한다. 마지막으로 제안한 위치 추정 연산 모델의 정확성을 실험한다. 실험 결과, 이 논문에서 제안한 위치 추정 연산은 적은 량의 위치 정보를 사용함에도 불구하고, 선형 함수를 사용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었다. 제안 방법은 이동 객체의 위치 정보 관리를 위한 데이타 저장공간 및 통신비용을 감소시키는 장점을 가진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.91-93
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• 2004

이동 객체의 현재와 미래 위치 질의에 최적화된 색인 구조로써 TPR-트리가 있다 TPR-트리는 기존의 공간 색인 구조와 달리 이동 객체와 경계 사각형을 참조 위치와 속도 벡터를 매개 변수로 한 시간에 대한 선형 함수 형태로 모델링 함으로써 갱신 비용을 줄이고 현재 및 가까운 미래 위치 정보의 예측을 가능하도록 한다 . 하지만 TPR- 트리는 시간의 정파에 따라 경계 사각형이 선형적으로 환장됨으로 인해 경계 사각형 내의 객체를 제외한 나머지 공간인 사장 공간과 경계 사각 혈들 간의 겹침 현상을 증가시켜 정의 성능이 떨어진다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 질의 성능을 향상시키기 위하여 경계 사각형 내의 이동 객체들이 이동함에 따라 변경되는 최소 경계 사각형 (MBR: Minimim Bounding Rectangle)을 베지어 곡선 함수를 이용하여 근사함으로써 사장 공간을 줄이는 적응 경계 사각형 (ABR: Adaptive Bounding Rectangle) 기법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권10C호
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• pp.1023-1032
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• 2003

MPEG-4와 같은 객체 기반 부호화는 멀티미디어 응용을 위한 다양한 내용 기반 기능들을 제공한다. 압축 효율의 향상과 더불어 이러한 기능들이 지원되도록 하기 위해서는 비디오 데이터의 각 프레임은 비디오 객체로 분할되어야 한다. 본 논문에서는 비선형 다중스케일 필터링과 시공간 정보를 사용한 효과적인 비디오 객체 분할 기법을 제안한다. 제안된 방법은 안정화된 역 확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)에 기반한 비선형 다중스케일 필터링을 사용하여 공간적 분할을 수행한다. 또한 구해진 초기 분할된 영역들은 인접 영역 그래프 (Region Adjacency Graph : RAG)를 사용하여 병합된다. 본 논문에서는 통계적 유의성 검사(Statistical significance test)와 시변 메모리(Time-variant memory)를 시간적 분할 방법으로 사용하며 구해진 공간적 분할과 시간적 분할을 결합하여 최종 객체 영역을 효과적으로 분할한다. 본 논문에서 제안된 공간적 분할 방법은 기존의 형태학적 Watershed 알고리즘에 비해 잡음에 강인한 분할 특성을 나타내었으며 기존의 A. Neri의 방법과 비교하였을 때, 최종 분할된 객체 영역의 정확도 비율이 Akiyo는 43%, Claire는 29% 정도 향상됨을 확인할 수 있었다.