• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.79-82
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• 2006

조간대 지형의 발달과 변화에 대한 이해는 물순환 모델, 양식장 관리, 전자해도의 갱신, 연안개발 계획수립, 항로의 효율적 관리, 선박 안전항해, 상륙 작전 등에 있어서 매우 중요하다. 기존의 조간대 DEM 을 만드는 방법 중 위성영상을 이용한 waterline 방법과 선박을 이용한 음향측심(echo sounding) 방법이 있다. 이 연구의 목적은 위성 원격탐사 자료와 음향측심기 자료를 함께 사용하여 각각의 방법의 단점을 보완함으로서 조간대 DEM 의 정밀도를 향상시키는 것이다. 천수만 황도 조간대에 대해 음향측심에 의해 얻어진 자료를 관측소 조위와 단위를 일치시킨 후 광학위성으로부터 추출된 waterline 자료와 합성하여 DEM 을 제작하였다. 합성된 DEM 과 기존의 waterline 방법과 음향측심법으로 제작된 DEM 과 비교해 본 결과, 합성된 DEM 은 음향측심 자료에 의해 정밀도가 많이 향상되었으며 waterline 방법에 의해 지역적 특성이 잘 표현되었다. 따라서 개발된 방법은 음향측심 방법에 의해 만들어졌던 기존 해도의 정밀도를 업그레이드 하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.371-376
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• 2007

This paper presents an emotion recognition and its expression system of an intelligent robot like a home robot or a service robot. Emotion recognition method in the robot is used by a facial image. We use a motion and a position of many facial features. apply a tracking algorithm to recognize a moving user in the mobile robot and eliminate a skin color of a hand and a background without a facial region by using the facial region detecting algorithm in objecting user image. After normalizer operations are the image enlarge or reduction by distance of the detecting facial region and the image revolution transformation by an angel of a face, the mobile robot can object the facial image of a fixing size. And materialize a multi feature selection algorithm to enable robot to recognize an emotion of user. In this paper, used a multi layer perceptron of Artificial Neural Network(ANN) as a pattern recognition art, and a Back Propagation(BP) algorithm as a learning algorithm. Emotion of user that robot recognized is expressed as a graphic LCD. At this time, change two coordinates as the number of times of emotion expressed in ANN, and change a parameter of facial elements(eyes, eyebrows, mouth) as the change of two coordinates. By materializing the system, expressed the complex emotion of human as the avatar of LCD.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.27-32
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• 2004

하나의 객체 내에 존재하는 영역들이 상이한 칼라의 집합으로 구성되어 있다면, 해당 객체는 독립적인 영역들로 분할되기 때문에 객체의 의미가 상실된다. 따라서 영역에 대한 칼라 정보 외에 다른 지식 정보를 선택적으로 적용할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 영상을 구성하는 색상 정보 외에 입체감을 표현하기 위한 방법으로 명암의 등가를 연결한 등조선의 형태분석을 이용하고 있다. 그리고 분석된 정보를 통해 영역간의 독립, 종속 여부를 판단하여 객체의 의미 있는 영역 정합을 통한 객체 분리의 방법을 제시하고 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.97-105
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• 2007

본 논문에서는 디지털 신호처리 및 영상처리 분야 등에서의 기본 연산이라고 할 수 있는 컨벌루션(convolution) 연산 과정을 웹을 위한 벡터 그래픽인 SVG(scalable vector graphics)를 이용하여 시각화하였다. 그런데, 컨벌루션 연산의 개념과 연산 과정은 주로 수학적인 표현에 의존하므로 그 개념을 직관적으로 이해하기는 다소 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 SVG를 이용하여 컨벌루션의 연산 과정을 시각화하고 그에 대한 활용 예를 제시함으로써 학습자가 컨벌루션 연산을 보다 직관적으로 이해할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제시한 컨벌루션 연산의 시각화를 학습자들에게 적용한 결과를 면담을 통하여 분석한 결과, 학습자들이 컨벌루션 연산을 흥미를 가지고 학습에 임할 뿐만 아니라, 직관적으로 컨벌루션 연산을 이해할 수 있는 가능성을 볼 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.339-344
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• 2007

이동통신 단말기의 그래픽 유저 인터페이스 환경은 다양한 요인에 의하여 그 변화를 자극 받고 있다. 한정된 디스플레이 공간 안에서의 다 기능화로 인한 사용성의 문제, 정적이고 지시적인 상황에 익숙한 문자 중심의 세대에서 자율적이고 동적인 영상 중심의 세대로의 사용자 세대의 변화, 합리적 소비 보다는 감성적 만족을 중요하게 여기는 사용자 가치의 변화, 그래픽 디자인 트랜드의 변화, 서비스 컨텐츠의 변화, 기술의 발전 등 이동통신 단말기를 둘러싼 모든 측면에서 변화가 진행되고 있다. 여기에 이동통신 단말기 제조사, 서비스 업체, 컨텐츠 업체, 칩 제조사 등 이동통신 서비스와 관련된 다양한 사업 주체들의 복잡한 이해관계 속에서의 경쟁 또한 이러한 변화를 부추기는 요인의 하나로 볼 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변화요인들을 적절히 수렴하여 제공할 수 있는 보다 효과적인 그래픽 유져 인터페이스 디자인 방법을 모색하고자 하였으며, 보다 효율적이고 적극적인 개선을 위해 현재 이동통신 단말기의 GUI 디자인의 주요 디자인 수단인 Bitmap 또는 Vector 그래픽 대신 보다 다양한 시각적 표현 방법을 내재하고 있는 3D 기반의 Motion 그래픽을 활용한 이동통신 단말기의 GUI 디자인 방법을 제안 하고자 한다. 하지만 아직 여러가지 제약 조건들로 인하여 이동통신 단말기 내에서 3D Motion 그래픽의 적용이 완전히 자유롭지 않은 것이 사실이다. 그러나 기술의 발전 속도로 볼 때 머지 않아 3D Motion GUI 제공을 위한 이동통신 단말기의 기술적 환경은 충분히 발전될 것이며, 이에 따라 본 연구와 같이 3D 그래픽이나 Motion 그래픽을 등을 활용한 이동통신 단말기의 사용자 인터페이스 연구의 선행은 매우 필요하다고 볼 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제14권7호
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• pp.23-28
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• 2014

본 논문에서는 기존에 제안된 LDP(Local Directional Pattern)를 기반으로 얼굴 표정 인식 시스템에 대한 설계 및 구현 방법을 제안한다. LDP는 얼굴 영상을 구성하고 있는 각 화소를 주변 화소들과의 관계를 고려하여 지역적인 미세 패턴(Local Micro Pattern)으로 표현해준다. 새롭게 제시된 LDP에서 생성되는 코드들이 다양한 조건하에서 정확한 정보를 포함할 수 있는지의 여부를 검증할 필요가 있다. 따라서, 새롭게 제안된 지역 미세 패턴인 LDP를 다양한 환경에서 신속하게 검증하기 위한 평가 시스템을 구축한다. 제안된 얼굴 표정인식 평가 시스템에서는 6개의 컴포넌트를 거쳐 얼굴 표정인식률을 계산할 수 있도록 구성하였으며, Gabor, LBP와 비교하여 LDP의 인식률을 검증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.431-434
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• 2001

단층 퍼셉트론이 처음 개발되었을 때, 간단한 패턴을 인식하는 학습 기능을 가지고 있기 장점 때문에 학자들의 관심을 끌었다. 단층 퍼셉트론은 한 개의 소자를 이용해서 이진 논리를 가중치(weight)의 변경만으로 모두 표현할 수 있는 장점 때문에 영상처리, 패턴인식, 장면인식 등에 이용되어 왔다. 최근에, 역전파학습(Back-Propagation Learning)알고리즘이 이진 공간내의 매핑 문제에 적용되고 있다. 그러나, 역전파 학습알고리즘은 연속공간 내에서 긴 학습시간과 비효율적인 수행의 문제를 가지고 있다. 일반적으로 역전파 학습 알고리즘은 간단한 이진 공간에서 매핑하기 위해서 많은 반복과정을 요구한다. 역전파 학습 알고리즘에서는 은닉층의 뉴런의 수는 주어진 문제를 해결하기 위해서 우선순위(prior)를 알지 못하기 때문에 입력층과 출력층내의 뉴런의 수에 의존한다. 따라서, 3층 신경회로망의 적용에 있어 가장 중요한 문제중의 하나는 은닉층내의 필요한 뉴런수를 결정하는 것이고, 회로망 합성과 가중치 결정에 대한 적절한 방법을 찾지 못해 실제로 그 사용 영역이 한정되어 있었다. 본 논문에서는 패턴 분류를 위한 새로운 학습방법을 제시한다. 훈련입력의 기하학적인 분석에 기반을 둔 이진 신경회로망내의 은닉층내의 뉴런의 수를 자동적으로 결정할 수 있는 NETLA(Newly Expand and Truncate Learning Algorithm)라 불리우는 기하학적 학습알고리즘을 제시하고, 시뮬레이션을 통하여, 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-9
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• 2004

본 논문에서는 바이러스와 같은 생화학 물질의 분자구조를 3 차원 모델로 시각화하여 관찰하고, 그 분자모델을 직관적인 방법으로 조작하기 위한 가상 현실 분자 모델링 시스템을 제안한다. 이 시스템을 사용하면, 입체영상 디스플레이 장치와 데이터 글러브 및 동작 추적 장치를 사용하여 3 차원 분자 모델을 실감나게 조작할 수 있어서 효율적으로 분자들을 관찰하고 결합, 분리하는 등의 분자 모델링 작업이 가능하다. 사용자들은 마우스나 키보드 등의 장비 대신에 자연스러운 몸 동작이나 손 동작을 이용하여 분자 모델링 작업을 위한 동작을 하게 된다. 분자들의 결합을 화학적으로 정확하게, 그리고 실시간으로 시뮬레이션 하기 위해서 에너지 계산 알고리즘을 구현하였으며 이러한 작업이 가능하도록 분자 구조를 표현하는 새로운 자료구조를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 동작 기반의 VR 분자 모델링 시스템의 타당성을 검증하기 위하여 HIV 바이러스 분자를 가지고 분자 모델링 작업을 수행하였고, 사용자 테스트를 실시하여 기존의 방식과 작업 성능 및 사용자 만족도를 비교하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.109-116
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• 2010

본 논문에서는 가상과 현실을 이어주는 하나의 방법인 마커(Marker)인식방법에서 멀티마커방법을 사용하여 복잡한 환경이나 또는 손으로 가려지는 현상에서도 추적이 가능한 기법을 제안한다. 기존의 마커인식 방법은 한 개의 마커에만 의존하기 때문에 마커가 가려짐 현상에서 객체가 깜박이는 현상을 볼 수 있는데 이 시스템에서 마커가 가려지더라도 여러 개의 마커가 가려진 마커를 대신함으로써 증강된 객체가 나타남을 확인 할 수 있다. 이러한 기술을 구현하기 위해 관점 매트릭스(perspective matrix)를 이용한 멀티 마커 추정 방법으로 다른 연산이 없기 때문에 빠르게 추정 할 수 있는 것이 특징이다. 구현된 기술은 영상으로부터 다양한 환경에서 마커를 인지하고 위치를 추정하는 기술로써 다양한 환경에서 3차원 객체를 표현 할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1217-1227
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• 2017

딥러닝은 영상 인식, 음성 인식 등 기존의 머신 러닝 기법들로 해결이 어려웠던 분야에서 매우 우수한 성능을 보였고, 그로 인해 딥러닝의 폭발적인 연구의 증가가 있었다. 좋은 성능을 보이는 모형 및 모수 추정 방법에 대한 연구들이 주를 이루고 있는 현 흐름 속에서 딥러닝의 이론적인 연구 또한 조심스럽게 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝의 성공을 딥러닝 함수가 복잡한 함수를 효율적으로 잘 표현할 수 있음에 해답을 찾고, 이에 관련된 이론적인 연구들을 조사하여 분석하고자 한다.