• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1357-1358
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• 2015

본 논문에서는 축사에서 비젼 기반으로 이동 객체를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 축사 내 설치된 CCTV로부터 영상을 입력받아 Adaptive GMM알고리즘을 이용하여 이동 객체를 추출한다. 다음, 이동 객체 가 사람인지 소인지 또는 차량인지 분류하기 위해 이동 객체의 특징을 추출한다. 이동 객체 특징 추출 방법으로는 기존의 Monolithic-based방법인 HoG알고리즘을 개선하여 축사의 복잡한 환경에서 다양한 자세를 가지는 사람과 소 그리고 차량의 구조적 특징을 추출한다. 추출한 특징은 벡터화 하여 SVM분류기 입력값에 적합하도록 한다. SVM 분류를 통해 이동 객체의 구조적 특징을 블록화 하여 이동 객체의 신체 모델을 생성한다. 마지막으로 생성된 신체 모델을 이용하여 이동 객체가 사람인지 소인지 또는 차량인지 분류한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.30 no.1
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• pp.48-64
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• 2003

Recently, as the number of mobile users keeps increasing explosively, the location management to track the mobile users in mobile communication systems is being more important. However, the previous location management schemes have been used static location information without the consideration of a user's moving direction. This results in unnecessary pagings, consequently it increases location management costs. In this paper, we propose a mew location management costs. In this paper, we propose a new location the cell occurred a location update. It also determines whether the location update will be executed or not, by the offset operation of direction vector. Thus, a user's paging areas are generated dynamically along the user's moving direction. The wide of paging areas is also determined dynamically. Besides, we present analytic model for our scheme. To compare with our scheme, the distance-based scheme is analyzed. The numerical result shows that our scheme is more efficient than the distance-based scheme in the most cases except a low CMR. Particularly if a user move into a specific direction, our scheme has the lower location management cost than that of the distance-based scheme.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.477-479
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• 2012

개의 발성은 성도의 물리적인 특징에 따라 고유의 특정 포먼트를 만들어 내며 개의 품종에 따라 다른 물리적 특징을 가지므로 개의 발성을 HMM(Hidden Markov Model)으로 모델링하여 개의 품종을 분류하는 연구를 하였다. 주파수 특징은 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients) 12차, 에너지 컴포넌트 1차, 델타 13차, 억셀러레이션(Acceleration) 13차, 총 39차 벡터를 사용하였다. 개의 품종 분류에 적합한 HMM 구조의 설계를 위하여 기본 좌우 모델, 좌우 모델, 좌우 모델2, 전후진 모델, 총 4가지를 제안하고 실험하여 성능을 비교분석하였다. 이 중 전후진 모델이 가장 바람직한 모델로 검증 되었다. 본 모델은 다음과 같은 장점을 갖는다. (1) 기본 좌우 모델과 마찬가지로 1~2회 발성을 갖는 데이터가 입력되어도 처음에서 마지막 상태까지의 이동단계가 최소 3번까지 가능하므로 적은 횟수의 발성 데이터도 처리가 가능하다. (2) 다수 반복된 발성 데이터의 신호도 처리가 가능하다. 즉, 본 모델은 상태의 이동이 후진도 가능하므로 5회이상 반복된 발성 데이터의 신호의 처리도 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.5-7
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• 2018

지능형 자동차는 역사가 깊은 연구 분야이다. 과거에는 낮은 하드웨어 성능에 맞추기 위하여 복잡한 알고리즘을 경량화하면서 성능을 유지하고자 하는 제한적인 연구들이 주로 이루어졌으나, 최근 하드웨어 성능이 높아지면서는 다양한 알고리즘 적용이 가능해졌기 때문에 매우 활발하게 연구되는 분야가 되었다. 본 논문은 차량의 주행 특성을 반영한 움직임 벡터 필드 모델링을 수행하고, 이 모델 값과 실제 추정된 움직임 벡터와의 차이를 이용해서 차량의 후보 영역을 검출하는 객체 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 필드 모델링 기법은 기존의 움직임 벡터 추정 기법에 비해 계산량이 적고, 음영 영역이나 밝기가 포화된 영역에서도 움직임 필드를 모델링해낼 수 있는 장점이 있어서 상용화된 블랙박스에 적용이 가능하다.

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.3 no.2
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• pp.59-70
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• 1998

Two-dimensional trend-vector model of sediment transport is first tested in the tidal flat of Garolim Bay, mid-western coast of the Korean Peninsula. Three major parameters of surface sediment, i.e., mean grain size, sorting and skewness, are used for defining the best-fitting transport trend-vector on the sand ridge and muddy sand flat. These trend vectors are compared with the real transport directions determined from morphology, field observation and bedforms. The 15 possible cases of trend vectors are calculated from total sediments. In order to find the role of coarse sediments, trend vectors from sediments coarser than < 4.5 ${\phi}$, (sand size) are separately calculated from those of total sediments. As compared with the real directions, the best-fitting transport-vector model is the "case M" of coarse sediments which is the combined trend vectors of two cases: (1) finer, better sorted and more negatively skewed and (2) coarser, better sorted and more positively skewed. This indicates sand-size grains are formed by simpler hydrodynamic processes than total sediments. Transported sediment grains are better sorted than the source sediment grains. This indicates that consistent hydrodynamic energy can make sediment grains better sorted, regardless of complicated mechanisms of sediment transport. Consequently, both transported vector model and real transported direction show that the source of sediments are located outside of bay (offshore Yellow Sea) and in the baymouth. These source sediments are transported through the East Main Tidal Channel adjacent the baymouth. Some are transported from the subtidal zone to the upper tidal flat, but others are transported farther to the south, reaching the south tidal channel in the study area. Also, coarse sediment grains on the sand ridge are originally from the baymouth, and transported through the subtidal zone to the south tidal channel. These coarse sediments are moved to the northeast, but could not pass the small north tidal channel. It is interpreted that the great amount of coarse sediments is returned back to the outside of the bay (Yellow Sea) again through the baymouth during the ebb tide. The distribution of muddy sand in the northeastern part of study area may result from the mixing of two sediment transport mechanisms, i.e., suspension and bedload processes. The landward movement of sand ridge and the formation of the north tidal channel are formed either by the supply of coarse sediments originating from the baymouth and outside of the bay (subaqueous sand ridges including Jang-An-Tae) or by the recent relative sea-level rise.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.209-210
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• 2014

최근 인터넷 상에서 제공되는 영상 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 하지만 네트워크 환경에서 전송되는 데이터는 오류로 인하여 쉽게 손실될 수 있다. 특히 HEVC(High Efficiency Video Coding)와 같이 높은 압축률로 압축된 정보에 대한 전송 오류는 영상 복원에 심각한 영향을 끼친다. 따라서 네트워크 환경에서 일정한 화질을 유지하기 위한 오류 은닉(Error Concealment : EC) 방법이 필요하다. 본 논문은 HEVC EC 를 위한 PU(Prediction Unit) 기반 움직임 벡터 외삽법(Motion Vector Extrapolation : MVE) 모델을 제안한다. PU 는 예측의 기본 단위로써 PU 내에 동일한 물체가 포함될 확률이 높다. 따라서, 이 모델은 손실된 프레임의 이전 프레임이 갖는 PU 정보를 이용하여 PU 단위로 외삽(extrapolation)을 실시한다. 또한, 손실된 블록과 외삽 블록간의 관계를 고려하여 겹쳐진(overlapped) 외삽 블록 중 가장 작은 PU 크기를 EC 기본 단위로 결정한다. 이 방법은 PU 정보를 반영함으로써 블록 경계 오류(block artifact)를 감소시킨다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.347-351
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• 2018

이 논문은 대화 시스템에서 질의를 이해하기 위해 딥 러닝 모델을 통해 추출된 자동 추출 자질을 이용하여 문장의 유사성을 분석하는 방법에 대해 기술한다. 문장 간 유사성을 분석하기 위한 자동 추출 자질로써, 문장 내 표현 순차적 정보를 반영하기 위한 RNN을 이용하여 생성한 문장 벡터와, 어순에 관계 없이 언어 모델을 학습하기 위한 CNN을 이용하여 생성한 문장 벡터를 사용한다. 이렇게 자동으로 추출된 문장 임베딩 자질은 금융서비스 대화에서 입력 문장을 분류하거나 문장 간 유사성을 분석하는데 이용된다. 유사성 분석 결과는 질의 문장과 관련된 FAQ 문장을 찾거나 답변 지식을 찾는데 활용된다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.5 no.2
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• pp.96-105
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• 2004

The recovering 3D image from 2D requires the depth information for each picture element. The manual creation of those 3D models is time consuming and expensive. The goal in this paper is to estimate the relative depth information of every region from single view image with camera translation. The paper is based on the fact that the motion of every point within image which taken from camera translation depends on the depth. Motion vector using full-search motion estimation is compensated for camera rotation and zooming. We have developed a framework that estimates the average frame depth by analyzing motion vector and then calculates relative depth of region to average frame depth. Simulation results show that the depth of region belongs to a near or far object is consistent accord with relative depth that man recognizes.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.8 no.4
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• pp.76-83
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• 1991

자기회귀-이동평균모델에 의하여 시스템의 파라미터를 추정할 수 있는 벡터채널 원형 격자 필터(vector channel circular lattice filter)의 알고리즘을 제시하였다. 이 알고리즘은 스칼라 연산만으로 이루어져 계산이 간단한 장점이 있다. 3자유도 시스템의 시뮬레이션 결과로부터 격자 필터의 성능을 검증하였으며, 1자유도 팔의 고유진동수와 감쇄비를 추정하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.461-463
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• 1998

본 논문에서는 활성 템플릿을 이용하여 임의의 형태를 가지는 이동 물체에 대한 정보를 추출하고, 이동 물체를 감지한다. 활성 템플릿을 이용함으로써 기존의 활성 모델에서 추출하지 못했던 이동 물체의 움직임 정보, 즉 전이정보, 회전정보, 크기변화 정보의 추출이 가능하다. 이 방법은 이동물체를 정확하게 감지할 필요없이 활성 템플릿 정합만으로 이동 물체에 대한 정보 추출이 가능하게 한다. 또한 이동 물체에 대한 움직임 정보 추출 후에 활성 템플릿의 윤곽선과 이동 물체 윤곽선간의 차이벡터를 이용하여 템플릿 영역내의 이동 물체 감지가 가능하다. 이것은 기존의 스네이크 알고리즘에 존재하는 지역 최소화 문제에 대한 해결방안이라고 볼 수 있다. 본 논문은 향후 얼굴 표정 인식 및 추적, 사람의 머리 추적, 행위 인식 등에 응용이 가능하다.