• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.262-265
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• 2017

This study is to calculate the Real-Time Overlapped Area of ellipses with weight by Ship's Bumper Theory. In this paper, The Real-Time Overlapped Area of ellipses with weight can be used the important tool to feel the perceived risk evaluation by navigator. In this paper, through how to feel the risk of collision between the vessels in advance, We will study the technique to certify the perceived risk of collision from several different angles.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.27 no.6
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• pp.319-324
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• 2008

In this paper, we propose a novel approach to improve the performance of speech/music classification for the selectable mode vocoder (SMV) of 3GPP2 using the discriminative weight training which is based on the minimum classification error (MCE) algorithm. We first present an effective analysis of the features and the classification method adopted in the conventional SMV. And then proposed the speech/music decision rule is expressed as the geometric mean of optimally weighted features which are selected from the SMV. The performance of the proposed algorithm is evaluated under various conditions and yields better results compared with the conventional scheme of the SMV.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.241-243
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• 2003

일반적으로 사용되는 반도체 공정에 대한 진단 기법은 한 공정을 진행하기 전에 테스트 공정을 수행하여 공정의 진행 여부를 결정하고, 한 공정의 진행을 완료한 후에 다시 테스트 공정을 수행하여 공정의 결과를 진단하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 실시간 자동 진단 시스템은 기존 방법의 문제점인 자원의 낭비를 막고, 실시간으로 진단함으로써 시간의 낭비를 막는 진단 시스템을 제안한다. 실시간 자동 진단 시스템은 크게 시스템 초기화 단계, 학습 단계 그리고 예측 단계로 나누어진다. 초기화 단계는 진단할 공정에 대한 사전 입력값을 받아 시스템을 초기화하는 과정으로 공정장비 파라미터별 중요도 자동 설정 과정과 초기화 클러스터링으로 이루어진다. 학습 단계는 실시간으로 저장된 공정장치별 데이터와 계측기로부터 획득된 데이터를 이용하여 최적의 유사 클래스를 결정하는 단계와 결정된 유사 클래스를 이용하여 가중치를 학습하는 단계로 나누어진다. 예측 단계는 공정 진행 중 획득된 실시간 데이터를 학습 단계에서 결정된 파라미터별 가중치를 사용하여 공정에 대한 진단을 한다. 본 시스템에서 사용하는 클러스터링 알고리즘은 DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 파라미터 데이터에 대한 특징을 추출하고 LBG(Linde, Buzo and Gray) 알고리즘을 사용하여 데이터를 군집화 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.99-99
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• 2018

기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.4
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• pp.100-106
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• 2008

In this paper we apply a discriminative weight training employing power spectral flatness measure (PSFM) to a statistical model-based voice activity detection (VAD) in various noise environments. In our approach, the VAD decision rule is expressed as the geometric mean of optimally weighted likelihood ratio test (LRT) based on a minimum classification error (MCE) method which is different from the previous works in th at different weights are assigned to each frequency bin and noise environments depending on PSFM. According to the experimental results, the proposed approach is found to be effective for the statistical model-based VAD using the LRT.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.308-309
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• 2008

본 논문에서는 추적하고자 하는 관심객체를 일정한 크기의 블록으로 나누어 각 블록이 독립적으로 추적을 수행한다. 나누어진 각 블록들은 NCC(Normalized Cross Correlation)를 사용하여 통계적인 특성을 고려하여 움직임을 추정한다. 추정된 블록들의 움직임 벡터 중 평한 벡터보다 일정 값 이상 큰 블록은 관심객체 움직임 벡터 추정 시 제외시킴으로써 잘못된 추정으로 인한 에러를 줄인다. 선택된 블록들의 추정 에러값에 따라 추정값이 높은 블록의 움직임 벡터는 높은 가중치를 적용하고 추정값이 낮은 블록의 움직임 벡터는 낮은 가중치를 적용하여 추적 신뢰도를 높였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 강건한 실시간 추적이 가능함을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.772-774
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• 2004

선택적 주의선택 알고리즘 중 색상과 밝기 지도를 만드는 부분을 실시간 처리에 적용하고, 저주파수가 주로 분포하는 영역과 물체의 움직임이 감지된 영역을 입력 영상에서 찾아내어 가중치별로 합산함으로서 실시간으로 선택적 주의를 줄 수 있는 시스템을 구현했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.343-348
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• 2006

본 연구에서는 병렬로 구성된 저수지군 연계 운영을 위하여 병렬 저수지의 저수율에 대한 상대적 가중치를 고려한 저수량 할당 방안을 제시한다. 이를 위하여 기존 문헌 등에서 제시된 NYC Rule(New York City Water Supply Rule), Space Rule, 등가 저수위 등의 운영 방안을 낙동강수계 연계운영에 적용하여 용수공급 측면에서 비교하였다. 그리고 Space Rule을 변형하여 각 저수지의 저수율에 대한 상대적 가중치를 설정하고, 이를 바탕으로 불학실성을 감안한 실시간 모의 운영을 진행하여 기존 운영 방안과 효과를 비교 분석해 보았다. 이와 같이 제시된 방안은 실시간 운영, 최적화 모형의 가중치 설정, 유역 시뮬레이션 모형의 저수지 운영방안 설정 등에 활용이 가능할 것이다.

• Journal of Convergence Society for SMB
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• v.5 no.4
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• pp.5-10
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• 2015

With the advance of ICT, understanding the condition of network and analysing network monitoring have become an important issue. On the TCP/IP network, SNMP is the typical protocol that catches the condition of network by using polling method. If polling method is implemented for a long period, to catch the change of the condition of the network is not easy. On the other hand, in case of short-term polling, even if it could catch the condition of the network in real time, responsive messages to results of the polling cause the increase of traffic and therefore burden the network. There have been studies to control the overhead of responsive messages by controlling the polling period. However, not considering the characteristics of an agent, and running randomly, they cannot decrease the overhead although they would have an instant effect. This paper suggests an efficient polling method that decreases the traffic overhead of polling and catches the condition of the network in real time. Proposed method an polling for a short period and gave weight based on the characteristics of agents to catch the network condition, and a manager decided polling differentially based on the weight so that it decreased the overhead of polling traffic.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.133-135
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• 2018

본 논문에서는 포즈에 적응적인 가중치 맵 (weight map)에 기반한, 얼굴 교체시스템을 위한 블렌딩 기법을 제안한다. 우선 얼굴교체를 진행하기 위해 목표얼굴이 들어있는 영상으로부터 실시간으로 얼굴의 기하학적 특징점 (land mark)을 검출한다. 다음 검출된 특징점의 분포에 따라 얼굴영역에 대해 삼각화 (triangulation)를 진행한다. 참조영상에 대해서도 같은 과정을 적용하고 대응되는 영역끼리 워핑 (warping) 변환을 시키면 목표 얼굴과 같은 포즈의 참조얼굴을 얻을 수 있다. 그 다음 두 영상의 피부색 톤을 일치시켜주고 안면교체를 진행한다. 하지만 교체된 영역과 목표 얼굴 사이에 부자연스러운 경계가 발생하게 되는데 블렌딩 기법을 통해 이런 경계를 제거한다. 본 논문에서는 사전에 표준얼굴형태모델을 이용하여 정면 얼굴의 가중치 맵을 생성하고, 표준얼굴형태모델과 목표 얼굴사이 변환관계를 이용하여 포즈에 대응되는 가중치지도를 생성하였다. 이렇게 얻어진 가중치 맵은 일관되게 정해진 가중치 맵에 비해 포즈변화에 적응적으로 대처할 수 있어 보다 자연스러운 얼굴교체 효과를 얻을 수 있다.