• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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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.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.17 no.3
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• pp.115-120
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• 2009

Point-based methods with experienced human operators are processed well in traditional photogrammetric activities but not the autonomous environment of digital photogrammetry. To develop more robust and accurate techniques, higher level objects of straight linear features accommodating element other than points are adopted instead of points in aerial triangulation. Even though recent advanced algorithms provide accurate and reliable linear feature extraction, extracting linear features is more difficult than extracting a discrete set of points which can consist of any form of curves. Control points which are the initial input data and break points which are end points of piecewise curves are easily obtained with manual digitizing, edge operators or interest operators. Employing high level features increase the feasibility of geometric information and provide the analytical and suitable solution for the advanced computer technology.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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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.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.26 no.2
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• pp.184-196
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• 2021

This paper proposes statistics adaptive linear regression-based object size prediction method for object detection. YOLOv2 and YOLOv3, which are typical deep learning-based object detection algorithms, designed the last layer of a network using statistics adaptive exponential regression model to predict the size of objects. However, an exponential regression model can propagate a high derivative of a loss function into all parameters in a network because of the property of an exponential function. We propose statistics adaptive linear regression layer to ease the gradient exploding problem of the exponential regression model. The proposed statistics adaptive linear regression model is used in the last layer of the network to predict the size of objects with statistics estimated from training dataset. We newly designed the network based on the YOLOv3tiny and it shows the higher performance compared to YOLOv3 tiny on the UFPR-ALPR dataset.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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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.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.36 no.4
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• pp.105-115
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• 1999

To develope the best optimized hull form, it has been generalized to evaluate the preliminary hull forms with the CFD tools in the initial stage of development and for this process it is needed to prepare various competent hull forms with high degree of fairness. In this paper, a modified shape variation method was developed to maintain the shape and fairness of parent hull form and the automatic update procedure was implemented on the basis of the association concept. It was shown that the hull form of the high quality in fairness and shape inherited from the parent hull form can be archived.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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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.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.5
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• pp.479-491
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• 2004

Location information of mobile objects is applied to vehicle tracking, digital battlefields, location based services, and telematics. Their location coordinates are periodically measured and stored in the application systems. The linear function is mainly used to estimate the location information that is not in the system at the query time point. However, a new method is needed to improve uncertainties of the location representation, because the location estimation by linear function induces the estimation error. This paper proposes an application method of the cubic spline interpolation in order to reduce deviation of the location estimation by linear function. First, we define location information of the mobile object moving on the two-dimensional space. Next, we apply the cubic spline interpolation to location estimation of the proposed data model and describe algorithm of the estimation operation. Finally, the precision of this estimation operation model is experimented. The experimentation comes out more accurate results than the method by linear function, although the proposed location estimation function uses the small amount of information. The proposed method has an advantage that drops the cost of data storage space and communication for the management of location information of the mobile objects.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.10C
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• pp.1023-1032
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• 2003

Object-based coding, such as MPEG-4, enables various content-based functionalities for multimedia applications. In order to support such functionalities, as well as to improve coding efficiency, each frame of video sequences should be segmented into video objects. In this paper. we propose an effective video object segmentation method using nonlinear multiscale filtering and spatio-temporal information. Proposed method performs a spatial segmentation using a nonlinear multiscale filtering based on the stabilized inverse diffusion equation(SIDE). And, the segmented regions are merged using region adjacency graph(RAG). In this paper, we use a statistical significance test and a time-variant memory as temporal segmentation methods. By combining of extracted spatial and temporal segmentations, we can segment the video objects effectively. Proposed method is more robust to noise than the existing watershed algorithm. Experimental result shows that the proposed method improves a boundary accuracy ratio by 43% on "Akiyo" and by 29% on "Claire" than A. Neri's Method does.