• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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• pp.91-101
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• 1992

본 연구에서는 용접선 추출의 방법으로 현재 많이 사용되고 있는 용접선을 따라 연속적으로 이미지를 얻어 처리하는 사전관찰(preview)기법을 개선하여 용접모재를 한번에 촬영(snapshot)하여 화상처리를 거친 후 용접정보가 들어 있는 CAD database와 비교, 매칭시켜 필요한 용접정보를 획득하는 새로운 방법을 제시한다. 또한 정확한 꼭지점을 추출하기 위해서는 정확한 직선식이 필요한데 이의 계산에는 허프변환(Hough Transform)이 이용되고 있지만 계산시간이 많이 소요되며 부정확하다. 계산시간의 감소 및 정확도의 향상을 위해 기존의 허프변환(Hough Transform)을 개선한 수정된 허프변환(Modified HoughTranform)을 개발하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.425-429
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• 2000

데이터 모델링 접근은 주로 순 공학을 사용하여 미래의 필요구조에 초점을 맞추고 있기 때문에 새로운 데이터베이스를 설계하기 위해서는 많은 시간과 노력, 개발비가 필요하다. 그러나 기존의 데이터베이스를 재사용 한다면 개발에 필요한 시간과 노력, 개발비를 줄일 수 있을 뿐 아니라 자료의 재활용면에서 효율적이다. 본 논문에서는 사용 가능한 데이터베이스 application을 재사용하기 위해 Form model을 이용하여 새로운 데이터베이스 설계의 바탕이 되는 개체-관계 스키마를 추출하는 방법에 대해 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.238-241
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• 2015

특징점 추출 알고리즘은 물체인식, 로보틱스, 비디오트래킹 등 많은 컴퓨터 비전 분야에 사용된다. 그 중 SIFT 알고리즘은 많은 계산량이 필요한 알고리즘으로 구성되어 있으므로 높은 화소의 이미지를 처리하기 위해서는 많은 시간이 소요되므로 GPU를 통한 가속이 필요하다. 본 논문에서는 NVIDIA GPU 장비를 사용하는 CUDA를 이용하여 SIFT 알고리즘을 병렬적으로 처리하여 4배 이상의 수행시간 감소 및 특징점이 많고 고해상도인 영상에서 효율이 더 높은 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권4호
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• pp.37-45
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• 2015

TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival) 정보를 활용한 고 정밀 위치 추정 방법에 대한 연구는 최근 전자전 시스템 분야의 핵심 주제이다. TDOA/FDOA 위치 추정 시스템은 TDOA와 FDOA 정보를 추출하는 단계와 추출한 정보로부터 신호원의 위치를 추정하는 두 단계로 나뉘며, 정보 추출 단계에서 CAF (complex ambiguity function) 기반의 다양한 알고리즘이 제안되었다. 미상 신호원과 수신단간의 이격이 수백km인 전자전 지원 시스템 환경에서 기존의 CAF 기반 알고리즘을 사용하여 통신 신호로부터 TDOA 및 FDOA 정보를 추출하는 경우, 고 정밀 위치 추정을 위해서는 수신단에서 장시간의 수집시간이 요구된다. 이러한 수집시간의 증가는 신호처리를 위해 수신단으로부터 중앙처리장치로 데이터를 전송하는 데 소요되는 시간을 수용할 수 없을만큼 늘어나게 할뿐만 아니라, 데이터량의 증가로 인한 연산량의 증가까지 야기하게 된다. 따라서 본 논문에서는 전자전 환경에서 통신 신호 기반 TDOA/FDOA 정보의 정밀 추정에 요구되는 수집시간을 CRLB (Cramer-Lao lower bound)를 이용하여 이론적으로 분석하고, 고 정밀 추정을 위해 장 시간동안 수집된 대용량의 데이터를 이용하였을 때, 기존의 알고리즘과 정확도는 유사하면서 전송시간 및 연산량을 최소화하는 2-단계 전역 최적화 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘을 기존 CAF 기반 알고리즘과 연산량을 비교 분석하고, CRLB를 통해 유도된 한계 성능과 비교 분석하여 알고리즘의 성능을 검증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.451-458
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• 2013

본 논문에서는 전문가용 Bike를 위한 sizing 및 fitting 시스템을 구현한다. 수동으로 신체의 사이즈를 측정하여 그에 맞는 프레임을 선정하여 산악용 바이크를 제작함으로써 많은 시간이 걸린다. 이 비해 신체의 조건을 자동측정하고 자전거의 프레임과 여러 가지 부품을 세팅함으로써 시간절약은 물론 무리한 운동으로 오는 질병을 예방할 수 있다. 본 연구는 신체의 자동측정을 위하여 크로마키 기법을 이용한 피사체의 아바타 영상정보 추출을 통하여 사이징(sizing)과 피팅(fitting)을 실시하는 알고리즘을 제시한다. 이때 사용자는 정보를 손쉽게 취득할 수 있고, 필요에 따라 그 정보를 활용함으로써 사용자는 고객관리 뿐만 아니라 보다 신속하고 정확한 데이터 관리에 충실함으로써 시간절약은 물론 서비스를 원활히 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.580-583
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• 2010

본 논문에서는 동영상을 대상으로 하는 시각 주의 탐색에 대한 새로운 시스템에 대하여 설명한다. 제안하는 시스템은 기존의 공간 주의 모델에 새로운 시간 특징 추출 모듈을 추가함으로써 색상 및 명암, 형태, 방위와 같은 공간 특징 외에 움직임과 같은 시간 특징을 추가로 사용한 시각주의 탐색 모델이다. 기존 시스템과 가장 큰 차이점으로 공간 특징의 가중치 결합 방법과 움직임 특징 추출방법, 공간과 시간 특징 간 결합방법에 있다. 시스템의 성능평가를 위하여 다양한 환경의 영상을 대상으로 실험하였고 제안하는 시스템은 영상에서 사람이 시각적으로 중요하게 인지하는 영역과 부합되는 결과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.267-269
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• 2012

본 논문에서는 대화에서 그래프 기반 키워드를 추출하는 방법을 제안한다. 대화의 특성상 길이가 짧고, 생략이 많아 키워드 간의 연결 정도를 판단하기 힘들다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 과거의 개인 대화 정보를 활용한다. 과거 대화 정보는 시간의 흐름이 반영된 현재 대화가 이뤄지기 전 말하고 듣는 것을 지칭하며, 이를 활용함으로써 개인화된 키워드를 발견할 수 있게 도와준다. 키워드 추출에 있어 현재 대화에서만을 고려하는 기존 연구와 달리, 제안한 방법은 앞서 구축된 과거 정보를 활용하여 그래프를 확장한 후 키워드를 추출한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 베이스라인보다 현재 문장을 잘 반영할 수 있는 키워드를 추출함을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.616-618
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• 2002

본 논문에서는 음성인식 성능을 높이기 위한 기본적 단계인 음성과 비음성 부분의 경계를 추출하는 음성 경계 추출 방법을 제안한다. 음성경계 추출을 위한 특징들로는 시간영역 분할 파라미터인 ZCR, MA를 사용하고 주파수 영역 분할 파라미터로 주파수 대역 파워 에너지 (Frequency band power energy), 포만트 계수 (Formant coefficient)를 사용하였고 각 파라미터들을 이용하여 음성 경계를 결정할 때 경험에 의해 임계치를 결정하는 단점을 보안하기 위해서 신경망을 이용한다. 신경망의 가중치와 임계치들은 지도 학습을 통해 최적화 되고, 학습을 통해 구성된 망을 음성과 비음성의 경계치 구분에 사용한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.43-45
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• 2005

XML 스키마의 수가 급증함에 따라 동일한 도메인에 속하는 유사한 스키마를 통합하는 방법에 대한 관심이 증가하고 있다. 일반적으로 XML 스키마 통합 과정은 스키마 클러스터링과 통합 스키마 추출의 두 단계로 구성된다. 본 논문에서는 통합 스키마의 추출을 위한 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공통 구조 추출, 스키마 통합, 그리고 최적화의 세 단계로 이루어진다. 실험결과, 제안된 방법은 처리시간 및 정확도 측면에서 우수란 결과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.793-795
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• 2004

본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Direct LDA(DLDA)을 사용한 홍채 특징추출 방법을 제안한다. 이것은 획득한 홍채 영상으로부터 독특한 특징을 추출하기 위해 특별히 이차원 이산 웨이블릿 변환의 다중해상도 분해 방법을 사용하는 것이다 또한 홍채의 다양한 웨이블릿 성분으로부터 변별력을 가진 특징을 얻을 수 있도록 DLDA 기법을 적용하였다. 이러한 특징추출 방법은 이동이나 회전에 변하지 않는 알고리즘을 요구하는 홍채의 모양을 묘사하는데 적합하다. 홍채의 패턴정합을 위해서는 최근접 평균 분류기(Nearest Mean Classifier)를 사용하였다. 본 논문에서 인간의 홍채인식을 위해 제시한 방법이 홍채패턴을 표현하는 효과적인 방법이며, 시간 및 공간의 절약이라는 측면에서 유리하다는 것을 보여준다.