• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.101-102
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• 2019

산업용 IoT (IIoT)는 최근들어 제조 시스템의 중요한 구성 요소로 간주된다. IIoT를 통해 시설에서 감지된 데이터를 수집하여 작동 조건을 적절하게 분석하고 처리한다. 여기서 비정상적인 데이터는 전체 시스템의 안전성 및 생산성을 위해 신속하게 탐지되어야한다. 기존 임계 값 기반 방법은 임계 값 미만의 유휴 오류 또는 비정상적인 동작을 감지 할 수 없으므로 IIoT에 적합하지 않다. 본 논문에서는 예측 구간과 우선 순위기반 스케줄링을 이용한 분할 선형 회귀 분석을 기반으로 비정상적인 데이터를 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법은 비정상적인 데이터 검출 속도에서 임계치, 일반 선형 회귀 또는 FCFS 정책을 사용하는 기존의 기법보다 우수함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.475-478
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• 2011

지금까지 음악 정보 검색을 위한 다양한 내용 기반 음악 검색 및 비교 방법이 제안되었다. 그런데, 기존 연구들은 질의 방식 및 검색 카테고리가 변화함에 따라 상이한 방법을 제시하고 있어 음악 검색 방법을 통합하는 데에 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본고에서는 내용 기반 음악 검색의 일반화를 위한 내용 기반 음악 요소 검색(CBMER) 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 확률적 은닉 성분 분석(PLCA)을 사용하여 음원을 분해하고, 각 분해 요소로부터 오디오 특성을 추출하였다. 제안 방법을 사용하여 다양한 질의 방식 및 검색 카테고리로 내용 기반 음악 요소 검색이 가능함을 보이기 위해, 남성/여성의 목소리로부터 질의를 생성하여 목소리 성별에 따른 음악을 검색하는 실험을 수행하고 그 결과를 분석하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.10
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• pp.707-716
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• 2017

The advances in image display devices necessitate display images suitable for the user's purpose. The display devices should be able to provide object-based image information when a depthmap is required. In this paper, we represent the algorithm using a histogram-based image segmentation method for depthmap generation. In the conventional K-means clustering algorithm, the number of centroids is parameterized, so existing K-means algorithms cannot adaptively determine the number of clusters. Further, the problem of K-means algorithm tends to sink into the local minima, which causes over-segmentation. On the other hand, the proposed algorithm is adaptively able to select centroids and can stand on the basis of the histogram-based algorithm considering the amount of computational complexity. It is designed to show object-based results by preventing the existing algorithm from falling into the local minimum point. Finally, we remove the over-segmentation components through connected-component labeling algorithm. The results of proposed algorithm show object-based results and better segmentation results of 0.017 and 0.051, compared to the benchmark method in terms of Probabilistic Rand Index(PRI) and Segmentation Covering(SC), respectively.

• Proceedings of The KACE
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• 2018.08a
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• pp.59-62
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• 2018

모순이라는 관점에서 문제를 창의적으로 해결하고자 한 나비 모형은 모순의 유형을 나누어 정의하고 유형별 문제 해결 목표와 추상적 해결 전략을 정의하여 논리적 접근을 가능하게 하였다. 본 연구에서는 모순 문제와 문제에 대한 시간 및 구성요소들의 특성을 이용하여 모순 유형을 결정하고 주어진 문제의 문제 해결 목표와 추상적 해결 전략, 나비 다이어그램을 제시하는 프로그램을 개발한다. 또한 모순 유형 중에서 추상적 해결 전략으로 두 가지 매개 모순을 모두 만족시켜야 하는 문제의 구체적 해결 전략을 개발하기 위하여 시간과 구성요소의 분할과 결합 전략에 대한 알고리즘을 설계한다. 본 연구는 나비 모형을 기반으로 모순 문제의 구체적인 해결 전략을 자동적으로 찾을 수 있도록 돕는다. 궁극적으로는 나비 모형을 기반으로 컴퓨터가 스스로 모순 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 개발한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.377-380
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• 2012

본 연구에서는 학습데이터의 빈도요소를 반영하도록 수정된 구조의 FMM 신경망을 소개하고, 이로부터 패턴 분류를 위한 지식 표현을 생성하는 방법론을 제안한다. 하이퍼박스 멤버쉽함수는 5종류의 퍼지 분할을 기반으로 설정한 구간에 대하여 소속정도를 반영하여 결정하며, 각 차원별로 특징범위의 폭과 빈도 요소로부터 가중치 값이 학습된다. 본 연구에서는 제안된 이론을 수화인식 문제를 대상으로 고찰하였다. 인식 시스템의 구성은 특징추출을 위하여 3차원으로 확장된 구조의 CNN 모델을 사용하였으며, 수화패턴 데이터의 표현은 모션 히스토리 볼륨(Motion History Volume) 구조를 기반으로 하였다. 6종류의 수화패턴 동영상으로부터 27개 특징요소를 추출하고 이를 사용한 FMM 신경망의 학습과정과 지식의 추출 과정을 실험으로 보이고 그 유용성을 고찰한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.2
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• pp.273-283
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• 1999

래스터 지도에서 직선 또는 곡선과 중첩되어 있는 경우의 문자는 추출하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 고립되어 있는 문자뿐만 아니라 문자이외의 요소와 중첩되어 있는 문자도 효과적으로 추출할수 있는 분할 정복(divide and conquer) 개념에 기반한 문자 추출방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 이미지의 연결 요소로부터 볼록다각형(convex hull)을 생성한다. 그리고 이 다각형이 충분한게 문자영역만을 포함할때가지 볼록 다각형을 이등분하면서 가장 긴 선분(투사 선분)을 기준으로 두 영역으로 분할한다. 다음으로 문자를 추출하기 위해서 이 선분을 기준으로 연결 요소상의 픽셀의 밀집도를 계산하는 알고리즘(프로파일링)을 적용한다. 또한 지도상에서 추출된 개별적인 문자들을 의미있는 단어들로 묶기(grouping)한 새로운 알고리즘을 소개한다. 특히 지도상에 나타나는 문자의 종류는 매우 다양하고 또한 이 문자들이 놓여있는 방향 역시 일정하지 않기 때문에 이러한 단어를 찾는 kd법은 쉽지 않다. 이를 위해 본 논문에서는 3차원 인접 그래프(3-D neighborhood graph)G를 소개한다. 이 그래프 G에서 각 노드는 하나의 분리된 문자를 나타내며 자신의 크기와 위치에 따라서 3차원 공간상에서 위치하게된다. 따라서, 크기가 큰 (작은)문자들은 보다 큰 (작은) z값을 가지고 되며 이 그래프 G에서 서로 인접한 노드들을 연결함으로써 지도상에 존재하는 서로 다른 종류의 문자 스트링을 추출할수 있다. 실험결과는 서로 다른 지도 이미지에 대해서 약 95% 이상의 단어 추출율을 보여준다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.45 no.5
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• pp.180-191
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• 2008

An Adaptive Random Testing (ART) is one of test case generation algorithms that are designed to detect common failure patterns within input domain. The ART algorithm shows better performance than that of pure Random Testing (RT). Distance-bases ART (D-ART) and Restriction Random Testing (RRT) are well known examples of ART algorithms which are reported to have good performances. But significant drawbacks are observed as quadratic runtime and non-uniform distribution of test case. They are mainly caused by a huge amount of distance computations to generate test case which are distance based method. ART through Iterative Partitioning (IP-ART) significantly reduces the amount of computation of D-ART and RRT with iterative partitioning of input domain. However, non-uniform distribution of test case still exists, which play a role of obstacle to develop a scalable algerian. In this paper we propose a new ART method which mitigates the drawback of IP-ART while achieving improved fault-detection capability. Simulation results show that the proposed one has about 9 percent of improved F-measures with respect to other algorithms.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.18 no.2
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• pp.119-129
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• 2010

Many algorithms for processing LIDAR data have been developed for diverse applications not limited to patch segmentation, bare-earth filtering and building extraction. However, since we cannot exactly know the true locations of individual LIDAR points, it is difficult to assess the performance of a LIDAR data processing algorithm. In this paper, we thus attempted the performance assessment of the segmentation algorithm developed by Lee (2006) using the LIDAR data generated through simulation based on sensor modelling. Consequently, based on simulation, we can perform the performance assessment of a LIDAR processing algorithm more objectively and quantitatively with an automatic procedure.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.30 no.1
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• pp.11-17
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• 2024

Lung cancer segmentation in chest CT images is challenging due to the varying sizes of tumors and the presence of surrounding structures with similar intensity values. To address these issues, we propose a lung cancer segmentation network that incorporates deep supervision and utilizes UNet3+ as the backbone. Additionally, we propose a hybrid lesion focal loss function comprising three components: pixel-based, region-based, and shape-based, which allows us to focus on the smaller tumor regions relative to the background and consider shape information for handling ambiguous boundaries. We validate our proposed method through comparative experiments with UNet and UNet3+ and demonstrate that our proposed method achieves superior performance in terms of Dice Similarity Coefficient (DSC) for tumors of all sizes.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.31 no.10
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• pp.1-9
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• 2003

In GRID environments, an efficient load balancing algorithm should be adopted since the system performances of GRID system are not homogeneous. In this work, a new two-step mesh-partitioning scheme based on the graph-partitioning scheme was introduced to consider the difference of system performance. In the two-step mesh-partitioning scheme, the system performance weights were calculated to reflect the effect of heterogeneous system performances and WEVM(Weighted Edge and vertex Method) was adopted to minimize the increase' of communications. Numerical experiments were carried out in multi-cluster environment and WAN (Wide Area Network) environment to investigate the effectiveness of the two-step mesh-partitioning scheme.