• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.1
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• pp.85-92
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• 2020

Deep learning shows outstanding performance in image and video analysis, such as object classification, object detection and semantic segmentation. In this paper, it is analyzed that the performances of deep learning models can be affected by characteristics of train dataset. It is proposed as a method for selecting activation function and optimization algorithm of deep learning to classify facial expression. Classification performances are compared and analyzed by applying various algorithms of each component of deep learning model for CK+, MMI, and KDEF datasets. As results of simulation, it is shown that genetic algorithm can be an effective solution for optimizing components of deep learning model.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.31 no.5
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• pp.55-62
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• 2003

Subdomain-interface variational formulation is presented to solve a class of dynamic contact problems of composite structures. The penalty method is used for imposing inequality constraints on contact surfaces and for connecting finite element subdomains that satisfy interface compatibility conditions. As a result, any complex-shaped domain can be easily divided into independently modeled subdomains without considering the conformity of meshes on interfaces. Some advantageous features of the present method are shown through a set a numerical studies with a developed computer code.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.21 no.12
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• pp.3025-3032
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• 1996

A fast algorithm for the restoration of an images based on chain codes description using y-axis partition of the starting and ending ponts. The algorithm is to convert the chain codes description into the two y-axis partitions by proposed look-up table. It reduces the size of column elements as a half in y-axis partition. this technique is computationally faster than Shih's methods. comparision of the proposed method and Shih method is also provided.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.545-548
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• 2023

본 논문에서는 골프 코스 시뮬레이션을 위해 수집된 데이터의 정제 및 처리에 요구되는 딥 러닝 모델과 모델 적용 과정에 대해서 논의한다. 최근 스크린 골프 시장의 확대와 골프 시뮬레이터 기술의 발전으로, 위성 이미지, 항공 촬영 이미지, 공간 정보 시스템 (GIS) 등 다양한 데이터 소스로부터 골프 코스에 대한 정보를 수집에 대한 요구가 증가하였다. 이번 연구에서는 이러한 데이터 소스로부터 생성된 원시 데이터를 최적의 시뮬레이션 입력으로 변환하기 위한 컴퓨터 비전 기법과 딥 러닝 모델 구조에 대해서 검토한다. 특히, 데이터에서 골프 코스 시뮬레이션에 요구되는 메타 데이터를 도출하기 위해 코스 분할(Segmentation)과 코스 오브젝트 분류(Classification) 모델을 적용하는 과정을 다룬다. 이를 통해, 본 연구는 골프 코스 시뮬레이터의 개발 과정에서 중요한 기술 요소를 제공하며, 이는 시뮬레이션의 정확도와 골프 코스의 다양성을 증진시키는데에 기여한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.84-86
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• 2018

요즘 자율주행과 같은 최신 기술의 발전과 더불어 촬영된 영상 장면에 대한 깊이있는 이해가 필요하게 되었다. 특히, 기계학습 기술이 발전하면서 카메라로 찍은 영상에 대한 의미론적 분할 기술에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. FuseNet은 인코더-디코더 구조를 이용하여 장면 내에 있는 객체에 대한 의미론적 분할 기술을 적용할 수 있는 신경망 모델이다. FuseNet은 오직 RGB 입력을 받는 기존의 FCN보다 깊이정보까지 활용하여 RGB 정보를 기반으로 추출한 특징지도와의 요소합 연산을 통해 멀티 모달 구조를 구현했다. 의미론적 분할 연구에서는 객체의 전역 컨텍스트가 고려되는 것이 중요한데, 이를 위해 여러 계층을 깊게 쌓으면 연산량이 많아지는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서 기존의 합성곱 방식을 벗어나 새롭게 제안된 팽창 합성곱 연산(Dilated Convolution)을 이용하면 객체의 수용 영역이 효과적으로 넓어지고 연산량이 적어질 수 있다. 본 논문에서는 컨볼루션 연산의 새로운 방법론적 접근 중 하나인 팽창된 합성곱 연산을 이용해 의미론적 분할 연구에서 새로운 멀티 모달 네트워크의 성능 향상 방법을 적용하여 계층을 더 깊게 쌓지 않더라도 파라미터의 증가 없이 해상도를 유지하면서 네트워크의 전체 성능을 향상할 수 있는 최적화된 방법을 제안한다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.26 no.4
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• pp.301-308
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• 2013

In this paper, an accuracy analysis of parallel method based on non-overlapping domain decomposition method is carried out. In this approach, proposed by Tak et al.(2013), the decomposed subdomains do not overlap each other and the connection between adjacent subdomains is determined via simple connective finite element named interfacial element. This approach has two main advantages. The first is that a direct method such as gauss elimination is available even in a singular problem because the singular stiffness matrix from floating domain can be converted to invertible matrix by assembling the interfacial element. The second is that computational time and storage can be reduced in comparison with the traditional finite element tearing and interconnect(FETI) method. The accuracy of analysis using proposed method, on the other hand, is inclined to decrease at cross points on which more than three subdomains are interconnected. Thus, in this paper, an accuracy analysis for a novel non-overlapping domain decomposition method with a variety of subdomain numbers which are interconnected at cross point is carried out. The cause of accuracy degradation is also analyze and establishment of countermeasure is discussed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.864-865
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• 2015

웹페이지와 같은 스크린 콘텐츠는 카메라로부터 획득할 수 있는 자연영상과 달리 텍스트, 로고, 아이콘 및 하위 영상과 같은 여러 가지 요소들을 포함하고 있고, 각 요소들은 서로 다른 형식의 정보를 사용자에게 전달한다. 본 논문에서는 윈도우 영상을 지역적인 특성에 따라 다수의 블록으로 분할한 후, 분할된 각 영역을 배경, 텍스트, 하위영상으로 분류하였고, 기계학습 기반의 알고리즘이 하위 영상 검출에도 좋은 접근법이 될 수 있음을 증명하기 위해 AdaBoost를 이용하였다. 실험결과로부터 93.4%의 검출률, 13%의 거짓 긍정률을 보임으로서, 제안방법이 효과적임을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.58-59
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• 2016

최근에 재난현장에는 사물인터넷기반의 다양한 장비나 장치들이 많이 활용되고 있으며, 이중에서도 드론이 심심찮게 활용이 되고 있다. 우리나라의 경우도 산림보호활동이나 화재가 발생하는 지역에 드론을 활용하여 재난대응을 하고 있다. 특히나 작년 네팔에서 지진으로 많은 인명과 재산 손실을 보았는데 이때 지난지역을 수색하는 등, 드론의 역할이 상당히 컸던 것으로 회자되고 있다. 본 논문은 최근에 산악구조 활동으로 생존자의 탐색을 위한 드론의 도입을 준비하며 모니터링 하였던 내용을 정리하고자 한다. 드론에 대한 국내의 현황을 먼저 알아보고, 실제적으로 몇 가지 필요한 요소를 나열한다. 산악구조활동에서 드론에 대한 제약인 최소 3km 이상의 원거리 탐색과 최소 30분 이상의 비행, 영상의 선명도, 열화상 등 재난구조에 필수적인 요소이다. 결과적으로 현재의 재난구조용 드론은 국내의 기술 기반이 취약하여 비행위주이고, 응용분야에 대한 깊이 있는 기술이전이 함께 이루어져야 만 드론에 대한 재난구조의 역할이 아닌가 판단한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.1
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• pp.79-84
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• 2009

This paper explores a method of text watermarking for agglutinative languages and develops a syntactic tree-based syntactic constituent movement scheme. Agglutinative languages provide a good ground for the syntactic tree-based natural language watermarking because syntactic constituent order is relatively free. Our proposed natural language watermarking method consists of seven procedures. First, we construct a syntactic dependency tree of unmarked text. Next, we perform clausal segmentation from the syntactic tree. Third, we choose target syntactic constituents, which will move within its clause. Fourth, we determine the movement direction of the target constituents. Then, we embed a watermark bit for each target constituent. Sixth, if the watermark bit does not coincide with the direction of the target constituent movement, we displace the target constituent in the syntactic tree. Finally, from the modified syntactic tree, we obtain a marked text. From the experimental results, we show that the coverage of our method is 91.53%, and the rate of unnatural sentences of marked text is 23.16%, which is better than that of previous systems. Experimental results also show that the marked text keeps the same style, and it has the same information without semantic distortion.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.25 no.6
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• pp.469-476
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• 2012

In this paper, a finite element domain decomposition method using local and mixed Lagrange multipliers for a large scal structural analysis is presented. The proposed algorithms use local and mixed Lagrange multipliers to improve computational efficiency. In the original FETI method, classical Lagrange multiplier technique was used. In the dual-primal FETI method, the interface nodes are used at the corner nodes of each sub-domain. On the other hand, the proposed FETI-local analysis adopts localized Lagrange multipliers and the proposed FETI-mixed analysis uses both global and local Lagrange multipliers. The numerical analysis results by the proposed algorithms are compared with those obtained by dual-primal FETI method.