• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.111-114
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• 2007

워터쉐드 변환은 영역 분할 속도가 빠르고, 유연하여 이미지 분할 분야에서 많이 사용되고 있다. 그러나 워터쉐드 변환은 지역적 최소점을 이용하기 때문에 잡음에 민감하고 과분할되는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존 연구들은 그레이 스케일 이미지에 대해서만 워터쉐드를 적용하였다. 본 논문에서는 지역적 최소점에 민감한 워터쉐드 변환에 칼라 기울기 이미지와 모폴로지 기법을 적용하였다. 워터쉐드 변환 후의 분할된 영역은 영역 인접 그래프로 구성하였고, 인접 영역에 대하여 칼라 색상 유사도와 텍스쳐 유사도를 이용하여 영역 병합을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용할 경우 효과적인 이미지 분할이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.9
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• pp.998-1007
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• 2016

In recent years, the cost of automotive ECU (Electronic Control Unit) has accounted for more than 30% of total car production cost. However, the complexity of testing and debugging an automotive ECU is increasing because automobile manufacturers outsource automotive ECU production. Therefore, a large amount of cost and time are spent to localize faults during testing an automotive ECU. In order to solve these problems, we propose a fault localization method in memory for developers who run the integration testing of automotive ECU. In this method, memory is partitioned by utilizing memory map, and fault-suspiciousness for each partition is calculated by utilizing memory update information. Then, the fault-suspicious region for partitions is decided based on calculated fault-suspiciousness. The preliminary result indicated that the proposed method reduced the fault-suspicious region to 15.01(%) of memory size.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.3
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• pp.388-398
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• 2004

This paper focuses on the reduction method of message traffic occurred when multiple participants collaborate in the distributed virtual environment. It is referred to as filtering method of update message to minimize data traffic exchanged in the virtual environment, and it is the essential process to improve the scalability of the virtual environment. Spatial partitioning method, a popular filtering technique, divides the whole environment into smaller sub-parts in order to make it small the regions to be maintained consistently. However, it is less flexible and adaptable because the information of area of interest must be configured before simulation. In this paper, the concept of dynamic area of interest is proposed, which is highly adaptable by applying dynamic environmental elements to AOI management. It uses multiple layering and multiple consistency algorithms for dynamic management, and makes it possible to consume system resource efficiently. For performance evaluation, experiments are performed with virtual avatars, measuring message traffic. Finally, the proposed model could be applied to the AOI management systems which accommodate massive users like MMORPG, or virtual communities.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.102-106
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• 2007

최근에 이동객체에 대한 위치기반서비스는 서비스영역이 확대되고, 이를 사용하는 사용자가 늘어남으로써 원활한 서비스를 위하여 시스템의 분산처리가 요구되고 있다. 기존의 방식은 분산처리를 위하여 서비스영역을 분할하는 방식으로 전체 서비스의 영역을 보다 적은 영역으로 분할하며 여러 개의 서버가 각각의 영역을 담당하는 형태로 처리한다. 그러나 이러한 기존의 방식에서는 사용자의 핫스팟, 폭주로 인한 특정서버에 과부하가 발생되는 일어나는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 또한 특정서버에서 과부하 발생하면 동시성 제어를 필요로 하지 않는 모듈만을 비 과부하 서버에 이전하는 기법을 통하여 효율적으로 과부하를 분산하여 처리한다. 또한 제안하는 기법은 각각 다른 서버에 의해 제어되는 구역에 있는 사용자들 간에 실시간 서비스를 제공한다. 제안된 기법은 다양한 성능평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.826-829
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• 2014

본 연구에서는 야외 지형 영상 및 항공 영상 등에 대하여 각각의 영역들의 속성을 분할 및 인식 하기 위해 minimum entropy clustering 기반의 군집화 기법과 over-segmentation을 반복 적용하여 군집화 하는 두 방법을 융합한 기법을 제안하였다. 이 기법들을 기반으로 각 군집의 대표 영역을 추출한 후에 학습 데이터를 기반으로 만들어진 텍스톤 사전과 학습 데이터 각각의 텍스톤 모델을 이용하여 텍스톤 히스토그램 매칭을 통해 매칭 포인트를 얻어내고 얻어낸 매칭 포인트를 기반으로 영역의 카테고리를 결정한다. 본 논문에서는 인터넷에서 얻은 일반 야외 영상들로부터 자체적으로 제작한 지형 데이터 셋을 통해 제안한 기법의 우수성을 검증하였으며, 본 실험에서는 영역을 토양, 수풀 그리고 물 지형으로 하여 영상내의 영역을 분류 및 인식하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.598-600
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• 2002

영상에서 타원을 추출하는 것은 얼굴 인식, 홍채 인식과 같은 컴퓨터 비전분야에서 인식할 영역을 찾는 방법으로 상당히 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 C-means 기법이 초기의 클러스터 개수와 중심 값에 따라서 결과가 민감하다는 단점을 보완한 개선된 퍼지 C-means 기법을 타원 추출에 적용한다. 이것은 영상 분할(Segmentation)로부터 후보 초기 클러스터 개수 및 초기 클러스터 중심을 결정하는 방법으로서 본 논문에서는 이 기법으로 영상 클러스터링을 수행하여 타원 영역 추출에 필요한 타원 후보 영역의 최소 인접 사각형(Minimum Enclosed Rectangle)을 찾아낸다. 이렇게 찾아진 최소 인접 사각형에 대해서 면적에 맞는 초기 타원들을 영역 내에 설정한 뒤 적합도(fittness)검사를 기반으로 한 타원 검증을 실시하고 적합도가 높은 영역을 타원 영역으로 추출한다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.23 no.4
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• pp.369-378
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• 2010

The mixed finite element analysis is the most widely used method for saturated porous media. Generally, in this method, direct method and iterative method are proposed to obtain unknown variable, however, the iterative method is recommended because the method provide numerical stability and accuracy under the material properties for solid and fluid are different. In this paper, we introduce staggered method which has strong numerical stability, and FETI(Finite Element Tearing and Interconnecting) which is one of decomposition methods are applied into the method in order to obtain numerical efficiency. In which, Lagrange Multipliers and conjugated gradient method to solve decomposed domain are proposed, and then, the proposed method is verified numerical efficiency by point to point MPI(Message Passing Interface) library.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.124-126
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• 2003

다차원 색인 기법 M-트리는 노드의 중심점과 객체간의 상대적 거리로 색인을 구성하고, 검색 공간에 포함되는 객체를 액세스하는 기법으로서 노드들은 페이지 단위로 구성되며 하위 엔트리들을 포함할 수 있는 반경, 즉 유사도 거리에 의해 노드의 영역이 표현되어진다. 그러나 이와 같은 노드의 영역 표현에 있어서 노드 색인공간의 중첩으로 인해 질의 시 검색 패스가 증가하고 이로 인해 거리계산과 디스크 입출력의 증가를 야기하는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 M-트리에서 문제가 되고 있는 노드 색인 공간의 중첩을 최소화할 수 있는 노드 분할 정책을 제안한다. 기존의 M-트리와는 다르게 노드의 가상 중심점을 계산하여 그것을 라우팅 객체로 만들어 노드를 커버하는 영역을 최소화하고 노드 안의 엔트리를 재분배하여 밀도 높은 노드를 구성 하도록 한다. 제안된 분할 알고리즘의 효율성을 증명하기 위한 실험 결과 색인공간의 중첩이 줄고 이로 인해 거리계산과 디스크 입출력의 횟수가 줄어듦을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 주제어 인식에 기반한 문서영상의 검색 및 색인 시스템에 적용하기 위한 단어 단위 분한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영상 전처리, 문서 구조 분석을 통해 추출된 텍스트 영역을 입력으로 단어 단위 분할을 수행하는데, 텍스트 영역에 대해 텍스트 라인을 분할하고 분할된 텍스트 라인을 단어 단위로 분할하는 계층적 접근 방법을 사용한다. 텍스트라인 분할은 수평 방향 투영 프로파일을 적용하여 분할 지점을 구한다. 그리고 단어 분할은 연결요소들을 추출한 후 연결요소간의 gap 정보를 구하고, gap 군집화 기법을 사용하여 단어 단위 분한 지점을 구한다. 이때 단어 단위 분할의 성능을 저하시키는 특수기호에 대해서는 휴리스틱 정보를 이용하여 검출한다. 제안 시스템의 성능 평가는 50개의 텍스트 영역에 적용하여 99.83%의 정확도를 얻을 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.11
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• pp.1270-1281
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• 1999

피라미드 기법 1 은 d-차원의 공간을 2d개의 피라미드들로 분할하는 특별한 공간 분할 방식을 이용하여 고차원 데이타를 효율적으로 색인할 수 있는 새로운 색인 방법으로 제안되었다. 피라미드 기법은 고차원 사각형 형태의 영역 질의에는 효율적이나, 유사성 검색에 많이 사용되는 고차원 구형태의 영역 질의에는 비효율적인 면이 존재한다. 본 논문에서는 고차원 데이타를 많이 사용하는 유사성 검색에 효율적인 새로운 색인 기법으로 구형 피라미드 기법을 제안한다. 구형 피라미드 기법은 먼저 d-차원의 공간을 2d개의 구형 피라미드로 분할하고, 각 단일 구형 피라미드를 다시 구형태의 조각으로 분할하는 특별한 공간 분할 방법에 기반하고 있다. 이러한 공간 분할 방식은 피라미드 기법과 마찬가지로 d-차원 공간을 1-차원 공간으로 변환할 수 있다. 따라서, 변환된 1-차원 데이타를 다루기 위하여 B+-트리를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 분할된 공간에서 고차원 구형태의 영역 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 인위적 데이타와 실제 데이타를 사용한 다양한 실험을 통하여 구형 피라미드 기법이 구형태의 영역 질의를 처리하는데 있어서 기존의 피라미드 기법보다 효율적임을 보인다.Abstract The Pyramid-Technique 1 was proposed as a new indexing method for high- dimensional data spaces using a special partitioning strategy that divides d-dimensional space into 2d pyramids. It is efficient for hypercube range query, but is not efficient for hypersphere range query which is frequently used in similarity search. In this paper, we propose the Spherical Pyramid-Technique, an efficient indexing method for similarity search in high-dimensional space. The Spherical Pyramid-Technique is based on a special partitioning strategy, which is to divide the d-dimensional data space first into 2d spherical pyramids, and then cut the single spherical pyramid into several spherical slices. This partition provides a transformation of d-dimensional space into 1-dimensional space as the Pyramid-Technique does. Thus, we are able to use a B+-tree to manage the transformed 1-dimensional data. We also propose the algorithm of processing hypersphere range query on the space partitioned by this partitioning strategy. Finally, we show that the Spherical Pyramid-Technique clearly outperforms the Pyramid-Technique in processing hypersphere range queries through various experiments using synthetic and real data.