• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.12 no.2
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• pp.19-25
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• 2006

정보생물학 분야에 있어서 분자 구조를 3차원으로 렌더링하여 보여주는 것은 매우 중요한 작업이다. 특히 분자의 표면 렌더링은 분자의 3차원 구조 분석 등에 중요하게 사용된다. 그러나 분자 표면 렌더링을 수행하기 위해서는 많은 양의 폴리곤이 필요하게 된다. 대장균 바이러스와 같은 분자량이 많은 거대 분자를 자연스럽게 렌더링 하기 위해서는 고성능이며 고가의 그래픽 전용 워크스테이션을 사용해야 한다. 본 논문에서는 PC급 시스템에서도 거대 분자를 무리 없이 렌더링 할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안 하였다. 제안하는 알고리즘은 사용자의 시점에서 최적의 성능 및 시각적인 기여를 할 수 있는 적응형 상세 단계 렌더링을 수행한다. 제안된 알고리즘을 사용하여 거대 분자 모델의 렌더링시 대화식 프레임 수준이상의 성능향상을 보이며, 또한 시각적으로도 분자 모델이 가진 중요한 기하학적인 특성을 유지 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.169-171
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• 2004

XML은 어떠한 정보든지 구조화할 수 있으며, 데이터와 스타일 정보를 철저히 분리함으로써 컴퓨터가 처리할 수 있는 메타데이터를 제공하여 정보검색의 정확성을 높이는 획기적인 계기를 마련하였다. XML 데이터와 스타일의 분리를 위해 XML 기반의 문서를 표현하기 위한 스타일시트인 XSLT가 제안되었지만, 이는 전문적인 지식이 없는 일반인이 사용하기에 매우 어려울 뿐만 아니라, 작성하는데도 많은 시간과 비용이 필요하다. 이에 대한 대안으로 현재 XSLT 문서 편집 시스템이 상용화되어 출시되고 있지만. 사용이 너무 복잡하고 어려워 문서 편집 시스템의 요구조건을 충족하기에는 미흡하다. 이에 본 논문에서는 일반인도 쉽게 XML 기반의 문서 구조와 스타일시트를 생성할 수 있는 시각적 환경 기반의 XMㄴ 기반 문서 편집 시스템을 구현하고, 이를 실제 적용하여 기존 시스템과의 성능 평가를 통해 시스템의 성능을 검증하였다. 또한 문서 구조에 따른 데이터베이스 테이블을 동적으로 생성하여 XML 기반 문서 관리의 효용성을 다각도로 제시하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.11a
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• pp.187-187
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• 2010

풍력을 이용한 풍력발전기의 전력변환 시스템을 연구개발하기 위해서는 바람의 특성을 실내에서 구현할 수 있는 모의시험장치인 시뮬레이터가 요구된다. 모의시험장치는 바람을 받아 회전하는 블레이드 대신 풍속 값을 입력하여 전동기가 발전기에 토오크(torque)를 공급하게 된다. POSTECH 풍력에너지연구소는 2003년 750kW급 KBP-750D 풍력발전기용 모의시험장치에 이어, 2007년 2MW Gearless형 풍력발전기(KBP-2000M)의 400:1 축소모델인 5.83kW 모의시험 장치를 제작 완료하였다. (주)플라스포사는 모의시험장치를 이용하여 고효율의 전력변환장치 설계와 인버터 시스템 제어 알고리즘을 개발하였고, (주)유니슨은 2MW 풍력발전기용 통합연동제어 시스템을 제작 완료하여 2009년부터 대관령 실증단지에 초도품을 설치하고 실증운영 중에 있다. 본 논문은 대관령 실증단지에서 실시한 2MW 풍력시스템 실증과정에서 획득한 풍향과 풍속 데이터를 시각적으로 쉽게 보고 이해할 수 있도록 3D모델 처리방안을 적용하여 모의시험 장치에 구현한 내용이다. 풍력발전기 개발은 현재 대형화 추세에 있으며 연구개발 단계에서 풍력발전기의 발전 및 제어부분의 기능적 안정성 확보와 효율성 증대를 위한 적절한 시험은 필수적이다. 그러나 풍력발전기의 특성상 타워를 건설하고 회전자 블레이드를 사용하여 시험한다는 것은 설치 공간과 비용의 제약이 따른다. KBP-2000M (2MW) 모의시험장치는 풍력발전기와 같은 대형장비를 연구 개발하는데 필수적이며, 실증을 통해 획득한 Data를 적용함으로서 재품의 문제점을 찾아내고 성능향상을 도모하는데 필요하다. 실증 Data를 시각적으로 3D로 표현함으로서 현장의 풍속/풍향 변화를 사실감 있게 느끼게 되었다. 앞으로도 풍력발전기를 연구개발하거나 성능향상을 위해서는 적절한 제어와 안전을 위한 연동장치를 갖춘 스케일 다운된 모의시험장치 구축이 요구될 것이다. 풍력발전기의 실증과정에서 획득한 데이터를 모의시험장치에 적용(Feedback)하여 지속적인 성능향상을 높여나갈 것이다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.5
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• pp.87-100
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• 2011

In this paper, we address a video summarization task as generating both visually salient and semantically important video segments. In order to find salient data points, one can use the OC-SVM (One-class Support Vector Machine), which is well known for novelty detection problems. It is, however, hard to incorporate into the OC-SVM process the importance measure of data points, which is crucial for video summarization. In order to integrate the importance of each point in the OC-SVM process, we propose a fuzzy version of OC-SVM. The Importance-based Fuzzy OC-SVM weights data points according to the importance measure of the video segments and then estimates the support of a distribution of the weighted feature vectors. The estimated support vectors form the descriptive segments that best delineate the underlying video content in terms of the importance and salience of video segments. We demonstrate the performance of our algorithm on several synthesized data sets and different types of videos in order to show the efficacy of the proposed algorithm. Experimental results showed that our approach outperformed the well known traditional method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.1
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• pp.7-15
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• 2014

Image retrieval has become a huge part of computer vision and data mining. Although commercial image retrieval systems such as Google show great performances, the improvement on the performances are constantly on demand because of the rapid growth of data on web space. To satisfy the demand, many re-ranking methods, which enhance the performances by reordering retrieved results with independent algorithms, has been proposed. Conventional re-ranking algorithms are based on the assumption that visual patterns are not used on initial image retrieval stage. However, image search engines in present have begun to use the visual and the assumption is required to be reconsidered. Also, though it is possible to suspect that integration of multiple retrieval systems can improve the overall performance, the research on the topic has not been done sufficiently. In this paper, we made the condition that other manner than cooperation cannot improve the ranking result. We evaluate the algorithm on toy model and show that propose module can improve the retrieval results.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.1
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• pp.83-89
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• 2022

As a representative technique of recommender systems, collaborative filtering has been successfully in service through many commercial and academic systems. This technique recommends items highly rated by similar neighbor users, based on similarity of ratings on common items rated by two users. Recently research on time-aware recommender systems has been conducted, which attempts to improve system performance by reflecting user rating time of items. However, the decay rate uniform to past ratings has a risk of lowering the rating prediction performance of the system. This study proposes a rating time-aware similarity measure between users, which is a novel approach different from previous ones. The proposed approach considers changes of similarity value over time, not item rating time. In order to evaluate performance of the proposed method, experiments using various parameter values and types of time change functions are conducted, resulting in improving prediction accuracy of existing traditional similarity measures significantly.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1997.04a
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• pp.150-155
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• 1997

VDT의 한글 화면을 탐색하는데 있어 가독성에 영향을 주는 요인에 대한 연구는 한글 VDT 화면의 표준지침 선정의 기초자료로서 중요하게 활용될 수 있으나 그 연구가 부족한 실정이다. 영어와 한글의 글자체계에는 차이가 있어 외국의 연구결과 및 표준지침을 적용하는 것은 무리가 있기 때문에 한글 글 자체계에 대한 쳬계적이고 인간공학적 연구가 시급하다 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 글자크기와 서체(font)를 선정하여 사용자의 시각성능과 관련하여 최적의 수행도 및 피로도를 경감하여 주는 서체와 글자크기 수준을 실험을 통하여 제시하였다. 그 결과는 다음과 같다. (1) VDT 화면에서 한글 고딕체가 명조체보다 사용자의 시각성능 및 수행도가 우수하다. (2) 초적의 수행도를 주는 글자크기는 명조체의 경우 35.4' .approx. 55.5', 고딕체의 경우 시각 39.8 .approx. 52.6'이다. (3) 우수한 수행도를 보이는 글자크기에서 피로도 저하율이 낮게 나타난다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.464-466
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• 1998

경계선 검출은 시각 인식 또는 기계 시각 인식의 과정에서 제일 먼저 수행되는 전처리 단계이다. 경계선 검출은 컴퓨터 시각 인식성능에 매우 중대한 요인으로 작용한다. 최근 MPEG-4에서 Model Based Coding 기법이 채택되면서, 경계선 검출 및 이를 이용한 컴퓨터 시각 인식의 중요성은 날로 커지고 있다. 한편, 잡음이 있는 영상의 경계선 검출 방법으로 여러 가지가 제시되었는데, 특히 잡음의 종류가 Additive White Gaussian인 경우에는 Canny Edge Detector가, Impulse인 경우에는 Dual Stack Filter를 적용한 방법이 각각 높은 성능으로 인정을 받고 있다. 그러나 Canny Edge Detector의 경우, Canny는 이론적인 Optimal Filter를 구하는 데에 성공하였지만 실제 적용에는, 이 Optimal Filter의 근사로써 Gauss함수의 1계 도함수를 사용하였다. 본 연구에서는 Gauss함수보다는 상당히 Optimal Filter와 가까운 Filter를 얻기 위하여 웨이블릿 변환을 사용한 Liao등의 방법과, 각기 다른 Scale에서의 웨이블릿 변환들이 가지는 잡음과의 관계를 고려한 새로운 경계선 검출방법을 개발하였다. 실험결과, 본 연구에서의 방법은 기존에 사용되던 Canny Edge Detector나 Stochastic Operator보다 뛰어난 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.381-384
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• 2001

본 논문에서는 경계영역을 잘 보존할 수 있는 움직임 추정기법을 제안하였다. 고정크기 블록으로 움직임 추정시 생길 수 있는 경계영역에서의 왜곡은 인간의 시각에 민감하게 작용할 수 있다. 제안한 움직임 추정기법은 고정크기 블록기반으로서 기본적으로 MAD(Mean Absolute Difference)가 최소가 되도록 하는 동시에 영상의 경계값과 복잡도를 이용하여 경계부분에서 일어나는 시각적인 왜곡을 줄일 수 있도록 하였다. 제안한 움직임 추정기법은 기존의 경계영역 보존 기법에 비해 직관적 성능 및 주관적 차질이 향상됨을 모의 실험결과로부터 확인하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.8
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• pp.393-400
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• 2016

Recently, there have been various researches on efficient and automatic analysis on urban environment methods that utilize the computer vision and machine learning technology. Among many new analyses, urban safety analysis has received a major attention. In order to predict more accurately on safety score and reflect the human visual perception, it is necessary to consider the generic and local information that are most important to human perception. In this paper, we use Double-column Convolutional Neural network consisting of generic and local columns for the prediction of urban safety. The input of generic and local column used re-sized and random cropped images from original images, respectively. In addition, a new learning method is proposed to solve the problem of over-fitting in a particular column in the learning process. For the performance comparison of our Double-column Convolutional Neural Network, we compare two Support Vector Regression and three Convolutional Neural Network models using Root Mean Square Error and correlation analysis. Our experimental results demonstrate that our Double-column Convolutional Neural Network model show the best performance with Root Mean Square Error of 0.7432 and Pearson/Spearman correlation coefficient of 0.853/0.840.