• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.25-28
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• 2016

본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect 의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift 의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD 보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift 가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.32 no.11_12
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• pp.639-645
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• 2005

GRID environments have been developed in distributed heterogeneous computing infrastructure for advanced science and engineering Therefore efficient scheduling algorithms for allocating user job to resources in the GRID environment are required. Many scheduling algorithms have been proposed, but these algorithms are not suitable for the GRID environment. That is the previous scheduling algorithm does not consider network bandwidth between multiple resources. In this paper, we propose a new scheduling algorithm for Global GRID environment and show that our algorithm has better performance than other scheduling algorithms through extensive simulation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.239-239
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• 2018

위성 및 드론을 이용한 원격탐사 기술이 발전하고 다양한 산출물이 나타남에 따라 수자원 및 하천관리 분야에서 원격탐사기술 활용의 폭이 넓어지고 있다. 원격탐사 영상에서 획득할 수 있는 기본적인 가시영상 이외에도 적외영상, 초분광영상, 수위정보, 레이더 반사도 등을 활용하여 하천정보를 추정하려는 시도가 이루어져왔다. 본 연구에서는 원격탐사 영상에서 획득한 하폭을 기반으로 수리학적 하천유량산정을 기법을 적용하기 위해 등류 및 부등류 해석이 가능한 알고리즘과 프로그램을 개발하였다. 등류해석을 위해 GUI 기반 프로그램을 개발하였으며, 특정 하폭에서의 하천유량을 신속하게 계산할 수 있도록 단면 특성분석 모듈과 운동파 방정식 기반의 Manning 유속공식이 적용되도록 구성하였다. 또한, 부등류해석을 위해 스크립트기반의 프로그램을 개발하였다. 부등류 해석 프로그램에는 하천유량을 경계조건으로 수위를 계산하는 일반적인 부등류 수면곡선식의 해석절차를 하폭기반 원격하천 유량 산정 목적에 맞게 재구성하여 원격탐사기술로 획득한 하폭을 경계조건으로 하천 유량을 시산하는 알고리즘을 구현하였다. 본 프로그램을 활용하여 한국건설기술연구원 하천실험센터에서 드론을 이용한 등류/부등류 실험결과를 해석하였으며, 등류 흐름조건에서는 두 가지 해석방법 각각 14.3%, 14.7%의 유사한 평균상대오차를 나타내었고 부등류 흐름조건에서는 등류해석은 62.6%, 부등류해석은 15.8%의 평균상대오차를 나타내었다. 실규모하천에서의 원격하천유량 산정을 위해서는 등류기반 해석방법에 비해 비균일 하천단면에서의 부등류 현상을 모의할 수 있는 하폭기반 부등류 수면곡선의 시산 알고리즘이 유리한 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.5
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• pp.153-162
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• 2011

The minimum cut problem is to minimize c(S,T), that is, to determine source S and sink T such that the capacity of the S-T cut is minimal. The flow-based algorithm is mostly used to find the bottleneck arcs by calculating flow network, and does not presents the minimum cut. This paper suggests an algorithm that simply includes the maximum capacity vertex to adjacent set S or T and finds the minimum cut without obtaining flow network in advance. On applying the suggested algorithm to 13 limited graphs, it can be finds the minimum cut value $_{\min}c$(S, T) with simply and correctly.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.3
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• pp.19-30
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• 2008

Recently, the query processing algorithm in the field of spatial network database(SNDB) has been attracted by many Interests. But, there is little research on route-based queries. Since the moving objects move only in spatial networks, the efficient route-based query processing algorithms, like in-route nearest neighbor(IRNN), are essential for Location-based Service(LBS) and Telematics application. However, the existing IRNN query processing algorithm has a problem that it does not consider traffic jams in the road network. In this thesis, we propose an IRNN query processing algorithm which considers space restriction. Finally, we show that space-constrained IRNN query processing algorithm is efficient compared with the existing IRNN algorithm.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.11
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• pp.335-344
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• 2021

The purpose of this paper is the development of course data models and learning achievement computation algorithms for enabling the course-embedded assessment(CEA), which is essential of competency-based education in higher education. The previous works related CEA have weakness in the development of the systematic solution for CEA computation. In this paper, we propose data models and algorithms to implement competency-based assessment system. Our data models are composed of a layered architecture of learning outcomes, learning modules and activities, and an associative matrix of learning outcomes and activities. The proposed methods can be applied to the development of the course-embedded assessment system as core modules. We evaluated the effectiveness of our proposed models through applying the models to a practical course, Java Programing. From the result of the experiments we found that our models can be used in the assessment system as a core module.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.101-102
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• 2008

얼굴인식 분야에서 PCA(Principal Component Analysis) 기반 알고리즘은 비교적 간단한 구조와 높은 인식률로 인해 많이 사용되고 있지만 조명이나 얼굴 포즈 변화에 민감하다는 단점이 있다[1]. 이런 단점을 해결하기 위한 노력으로 PCA를 다른 얼굴인식 알고리즘과 결합함으로서 조명과 포즈 변화에 강인한 얼굴인식을 위만 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 PCA기반 얼굴인식에서 조명이 다양하게 변할 때 이에 따른 인식률의 변화와, 인식이 실패했을 경우에 인식 대상이 유사도 상위후보군에 들어가는지를 조사함으로서 PCA기반 알고리즘의 신뢰도를 확인하고자 한다. 이를 위해 Yale Face Database H와 Extended Yale Face Database B를 이용하여 실험한 결과 약 93%의 인식 성공률을 확인했으며, 7%의 인식 실패한 영상의 경우 그 인식하고자 했던 얼굴이 유사도를 기준으로 정렬된 학습 영상에서 상위 후보군에 속한다는 실험 결과를 얻음으로서 PCA기반 얼굴 인식 알고리즘의 신뢰성을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.1 no.2
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• pp.213-225
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• 1995

3 차원 볼륨 데이터를 시각화(visualization)하기 위해서는 많은 계산 량과 메모리 량을 필요로 한다. 단일컴퓨터에서 순차 알고리즘을 이용하여 데이터를 시각화하고 분석하는 것은 실시간 응용 프로그램에는 부적합하다. 기존의 병렬 볼륨 렌더링에서의 데이터 분할 방법은 대부분 정적 로드 밸런싱(static load balancing)에 기반하고 있다. 동적 로드 밸런싱에 기반한 기존의 방법들은 불륨 데이터의 정규성(regularity)을 이용할 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 3 차원 볼륨 데이터에 대하여 로컬 태스크 큐(local task queue) 기법에 기반한 새로운 로드밸런싱 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 계산에 참여할 노드(node)들을 PVM(parallel virtual machine)의 동적 프로세스 그룹(dynamic process group: DPG)을 이용하여 정적으로 그룹화(grouping)한다. 각각의 DPG들은 로컬 태스크 큐를 기반으로 단위 서브-블록에 대하여 동적 로드 밸런싱을 수행한다. 최적화된 레이 캐스팅 알고리즘들을 분산 환경에 새롭게 적용함으로써 로드 밸런싱으로 생길 수 있는 오버 헤드를 최소화하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.129-132
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• 2002

본 논문은 웨이브렛 변환 다중해상도 분해(multi-resolution Analysis : MRA)와 적응성 뉴로-퍼지 인터페이스 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System : ANFIS)을 기반으로 한 웨이브렛 신경망을 가지고 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하는 것이다. ANFIS 구조는 벨형 퍼지 함수로 구성이 되었고, 웨이브렛 신경망은 전파 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘으로 구성되었다. 여기 웨이브렛 구성은 단일 크기이고, ANFIS 기반 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 1차원과 2차원 함수에서 웨이브렛 전달 파라미터 학습과 ANFIS의 벨형 소속 함수를 이용한 ANFIS 모델 기반 웨이브렛 신경망의 웨이브렛 기저 수 감소와 수렴 속도 성능이 기존의 알고리즘 보다 개선되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.302-303
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• 2015

이 논문은 빅데이터 활용을 위한 Cloud computing 기반 전력 시스템 해석을 위한 조류계산 알고리즘을 개발하고자 한다. 하지만 컴퓨터 연산 속도의 빠른 발전으로 이미 기존 조류계산 알고리즘을 이용하여 전력 시스템을 해석하는데 많은 시간이 소요되지 않는다. 그럼에도 불구하고 우리는 계통이 안전하게 운영될 수 있도록 하기 위해 다양한 상정고장을 고려하여 계통 해석을 해야 하며 또한 해석 결과와 그 원인과의 상관관계를 분석하기에는 많은 어려움이 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 Cloud computing을 이용하여 빅데이터 기반 조류계산 알고리즘을 구현하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 빅데이터 기반 조류게산 알고리즘 기반 계통 해석시 중간에 파생되는 결과나 최종 결과 등의 분석을 통해 보다 효율적이고 안정한 계통 운영에 기여할 수 있을 것이다.