• Tunnel and Underground Space
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• v.31 no.5
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• pp.374-384
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• 2021

In this study, we propose a new approach for automatic fracture detection in CT scan images of rock specimens. This approach is built on top of two-stage object detection deep learning algorithm called Faster R-CNN with a major modification of using rotated bounding box. The use of rotated bounding box plays a key role in the future work to overcome several inherent difficulties of fracture segmentation relating to the heterogeneity of uninterested background (i.e., minerals) and the variation in size and shape of fracture. Comparing to the commonly used bounding box (i.e., axis-align bounding box), rotated bounding box shows a greater adaptability to fit with the elongated shape of fracture, such that minimizing the ratio of background within the bounding box. Besides, an additional benefit of rotated bounding box is that it can provide relative information on the orientation and length of fracture without the further segmentation and measurement step. To validate the applicability of the proposed approach, we train and test our approach with a number of CT image sets of fractured granite specimens with highly heterogeneous background and other rocks such as sandstone and shale. The result demonstrates that our approach can lead to the encouraging results on fracture detection with the mean average precision (mAP) up to 0.89 and also outperform the conventional approach in terms of background-to-object ratio within the bounding box.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.45 no.5
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• pp.192-200
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• 2008

Multimodal biometrics is a method for personal authentication and verification using more than two types of biometrics data. RBF based score-level fusion uses pattern recognition algorithm for multimodal biometrics, seeking the optimal decision boundary to classify score feature vectors each of which consists of matching scores obtained from several unimodal biometrics system for each sample. In this case, all matching scores are assumed to have the same reliability. However, in recent research it is reported that the quality of input sample affects the result of biometrics. Currently the matching scores having low reliability caused by low quality of samples are not currently considered for pattern recognition modelling in multimodal biometrics. To solve this problem, in this paper, we proposed the RBF based score-level fusion approach which employs quality information of input biometrics data to adjust decision boundary. As a result the proposed method with Qualify information showed better recognition performance than both the unimodal biometrics and the usual RBF based score-level fusion without using quality information.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.327-330
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• 1997

패턴인식중에서 가장 기본적인 문제인 판별문제를 대상으로 러프집합을 이용한 판별분석을 행하는 신경망의 학습알고리즘을 제안한다. 어떤군에 속할 것인가의 경계영역을 명확히 하는 것을 목적으로 한다. 2군 판별의 문제를 각 데이터가 각 군에 속한 정도를 표현하는 소속함수(membership function)을 이용하며, 경계영역에 대한 문제는 소속함수를 구간치 함수로 확장하여 가능성과 필연성을 동시에 표현할 수 있는 학습 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 1998.09a
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• pp.88-93
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• 1998

수치 파수조기법은 해양구조물에 작용하는 비선형 파랑하중을 해석할 수 있는 가장 유망한 도구로 인식되고 있다. 이러한 수치 파수조기법은 새롭고 다양한 형태의 해양구조물에 대한 정확하고 엄밀한 설계는 물론이고, 실험 조파수조의 여러 가지 문제점을 극복하기 위해서도 매우 필요한 기법이라고 할 수 있다(Kim, 1995). 수치 과수조기법을 위한 경계치 문제 해석법으로는 고차경계요소법을 이용한 해석법이 가장 효율적인 것으로 알려져 있다. (중략)

• 한국정책학회보
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• v.21 no.2
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• pp.1-31
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• 2012

본 연구는 정책학의 학문적 정체성을 정의·분류하고, 학문적 정체성의 하위차원에서 도출된 연구 질문과 기존 연구에서 제기된 논쟁점에 대해 학문공동체와 기존 연구들이 어떻게 논의하고 있는지를 정리하였다. 이러한 논의를 통하여 정책학의 정체성이 무엇이고 어떤 상태에 있는지, 연구 노력과 활동이 정체성 정립에 기여했는지, 학문적 정체성 구축을 위한 연구 함의는 무엇인지를 파악하고자 한다. 본 연구의 학문적 정체성은 '독자적이고 고유한 이론체계와 방법론 및 연구 대상과 범위를 가지고 있으면서(과학적 정체성) 경계에 따라 차이가 있고 구별되는 독특한 특징을 고민하면서(경계정체성) 공동체를 구성하여 학문의 영역과 미래를 회고·전망하는 것(집단정체성)'으로 규정하였다. 즉 정책학의 학문적 정체성은 세 가지 하위 차원과 각각의 구성요소(패러다임, 한국화, 공동체 활동 등)로 이루어져 있다. 정책학의 학문적 정체성을 종합적으로 판단하면 다음과 같다. 정책의 개념 정립과 이론 구축 등의 멀고 성가신 길을 회피하는 경향이 있는 것으로 판단하여 과학적 정체성 수준은 매우 낮고 그 구축은 요원하다고 하겠다. 빈약한 또는 잘못된 정책 개념을 극복하고 정당한 과정을 거친 개념 규정이 우선적으로 필요할 것이다. 정책학의 한국화에 대한 연구 요청 대(對) 무용론이나 연구 축적은 거의 없다는 비판 등이 대치하고 있는 것으로 판단하여 경계 정체성에 대한 위기를 인식하고 있지만 지속적인 관심과 연구 축적이 필요하다고 하겠다. 학문공동체를 구성하여 (한국)정책학의 위치와 미래에 대해 회고·전망의 장을 열고 있지만 공동체의 목적인 근본적 문제 등에 관한 자극은 부족한 것으로 판단하였다. 구성원들의 응집력은 한국화 등에 대한 공동 노력이 시도되고 있는 반면, 개념 구성 등에 대한 그것은 알려진 것이 드물다. 따라서 집단정체성은 과학적 정체성의 공유(자극, 공동노력, 응집력)는 상대적으로 부족하고 경계정체성의 공유는 시도 단계에 있다고 볼 수 있다. 개념 정립, 이론 구축 등과 같은 과학적 정체성에 대한 연구는 위험이 따르기 때문에 개인적 시도보다는 학문공동체의 관심과 자극이 수반된 공동 노력으로 연구될 필요가 있다고 하겠다.

• Journal of The Korean Digital Architecture Interior Association
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• v.4 no.1
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• pp.10-16
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• 2004

Territory is determined by physical elements that provide the occupants an obvious boundary in a space. The creation of boundary is a interpersonal process by which a person or group regulates interactions with others. The perception of territory needs boundary regulations that mean the composition of horizontal and vertical elements in architectural space. The perception of territory can be defined as perceptual reaction considering not only visual perception on the physical elements in the architectural space and also various kinds of social activity in architectural environment. To achiever territory in architectural space, visible and invisible boundary regulation should be need. It means that territorial boundary regulation needs visual and audial boundary regulation as well as spatial boundary regulation.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.14 no.3 s.37
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• pp.3-11
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• 2006

The need for edge detection about topography data from the high resolution satellite imagery is happening with increasing frequency according to many people utilize the its imagery as various fields recently. Many experts is recognizing of other GIS will make use of the road detection from the high resolution satellite imagery, including ITS (Intelligent Transportation Systems) and urban planning. This paper is comparative analysis of LPF (Low Pass Filtering) and HPF (High Pass Filtering) for roads edge detection from high resolution satellite imagery. As a result, LPF and HPF can be highlight selective pixels at edge area about input data. In case or applying to other techniques such as LPF for the same purpose, they aye more effective for wide road width which often cause the slight distortion of boundary or overall change of brightness values on the whole Image. Whereas, HPF has ability to enhance selectively detailed components in a target image.

• Review of KIISC
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• v.16 no.3
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• pp.49-54
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• 2006

임베디드 시스템 환경에서 실시간으로 얼굴, 그리고 홍채, 지문 등의 생체인식을 위한 시스템 구현을 위해서는 전용의 칩셋이 필요하다. 본 연구에서는 생체인식 알고리즘을 소프트웨어로 구현 및 검증한 후 임베디드 시스템에서 성능을 시험하여 실시간 처리를 어렵게 하는 각 생체인식 알고리즘의 많은 계산량을 요구하는 부분을 선별하여 하드웨어로 구현하도록 설계하였다. 따라서 각 생체인식 알고리즘은 소프트웨어와 하드웨어 부분으로 나누어져 구현되며, 이들의 효율적인 연동에 의해 다중 생체인식 시스템의 실시간 처리는 가능하게 된다. 칩셋으로 구현되는 부분은 얼굴인식의 얼굴 검출을 위한 Adaboost 알고리즘이 구현되며, 홍채인식인 경우 홍채의 외부/내부 경계 구하기 및 극좌표 알고리즘이 구현되고, 지문인식의 경우에는 지문 맵 정보 도출 알고리즘 부분이 구현된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.289-292
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• 2013

최근 많은 영상처리 연구자들 사이에서 마이크로소프트사의 실시간 깊이센서 '키넥트'가 상당한 관심을 받고 있다. '키넥트'는 실시간으로 깊이정보를 제공함과 동시에 별도의 센서를 부착하지 않고도 컴퓨터와의 인터렉션할 수 있는 가능성을 제공한다. 하지만 '키넥트'의 깊이영상은 홀 영역, 부정확한 경계, 낮은 해상도등의 많은 문제점을 지니고 있다. 이러한 부정확한 깊이 정보는 3차원 렌더링, 가상시점 영상 합성, 모션 인식 등에서 성능 저하를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 깊이 정보 품질 향상기법에 관하여 깊이영상 신뢰도를 이용한 도메인 변환기반 해상도 상향 알고리듬을 제안한다. 정확하고 빠르게 홀 영역정보를 추정하기 위해 도메인 변환 기반의 경계 보존 필터링이 사용된다. 또한 다양한 깊이 영상의 노이즈를 효율적으로 제거하기 깊이 영상의 신뢰도를 이용한다. 실험결과를 통하여 제안하는 방법이 효율적으로 홀 영역을 채우고, 부정확한 경계를 제거하여 깊이 영상의 품질을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.10
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• pp.63-70
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• 2014

Process of recognizing objects in binary images consists of image segmentation and pattern matching. If binary objects in the image are assumed to be separated, global features such as area, length of perimeter, or the ratio of the two can be used to recognize the objects in the image. However, if such an assumption is not valid, the global features can not be used but local features such as points or line segments should be used to recognize the objects. In this paper points with large curvature along the perimeter are chosen to be the feature points, and pairs of points selected from them are used as local features. Similarity of two local features are defined using elastic deformation energy for making the lengths and angles between gradient vectors at the end points same. Neighbour support value is defined and used for robust recognition of partially occluded binary objects. An experiment on Kimia-25 data showed that the proposed algorithm runs 4.5 times faster than the maximum clique algorithm with same recognition rate.