• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1905-1912
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• 2009

FCM 알고리즘은 입력 벡터와 각 클러스터의 유클리드 거리를 이용하여 구해진 소속도만를 비교하여 데이터를 분류하기 때문에 클러스터링 된 공간에서의 데이터들의 분포에 따라 바람직하지 못한 클러스터링 결과를 보일 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 대칭적 성질을 이용하는 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 군집간의 거리에 따른 변화와 군집 중심의 위치, 그리고 군집 형태에 따라 영향을 덜 받는 개선된 FCM이 제안되었다. 본 논문에서는 효과적으로 패턴을 분류하기 위해 개선된 FCM 알고리즘을 적용한 개선된 하이브리드 네트워크를 제안한다. 제안된 하이브리드 네트워크는 개선된 FCM 알고리즘을 입력층과 중간층의 학습구조 적용하고 중간층과 출력층의 학습 구조는 일반화된 델타 학습법을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 2차원 좌표 평면 상의 데이터를 기존의 Max_Min 신경망을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크와 FCM 기반 RBF 네트워크, HCM 기반 네트워크와 제안된 방법 간의 학습 및 인식 성능을 비교 및 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권3C호
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• pp.125-132
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• 2005

본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.38-46
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• 2010

본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안 하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.322-329
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• 2005

본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정화하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 Im 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84$\%$보다 약 9$\%$ 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.355-362
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• 2009

Sound source localization method based on the time delay of arrival(TDOA) is applied to many research fields such as a robot auditory system, teleconferencing and so on. When multi-microphones are utilized to localize the source in 3 dimensional space, the conventional localization methods based on TDOA decide the actual source position using the TDOAs from all microphone arrays and the detection measure, which represents the errors between the actual source position and the estimated ones. Performance of these methods usually depends on the number of microphones because it determines the resolution of an estimated position. In this paper, we proposed the localization method using spatially mapped GCC functions. The proposed method does not use just TDOA for localization such as previous ones but it uses spatially mapped GCC functions which is the cross correlation function mapped by an appropriate mapping function over the spatial coordinate. A number of the spatially mapped GCC functions are summed to a single function over the global coordinate and then the actual source position is determined based on the summed GCC function. Performance of the proposed method for the noise effect and estimation resolution is verified with the real environmental experiment. The mean value of estimation error of the proposed method is much smaller than the one based on the conventional ones and the percentage of correct estimation is improved by 30% when the error bound is ${\pm}20^{\circ}$.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.983-989
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• 2006

현재의 출입국 관리는 여권을 제시하면 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권 데이터베이스와 대비하는 것이다. 본 논문에서는 여권의 정보를 인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 ART2 알고리즘을 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법으로 동작하는 RBF 네트워크를 적용한다. 사진 영역은 코드의 문자열 영역을 추출한 후에 코드의 문자열 영역이 시작되는 좌표를 중심으로 사진 영역을 추출한 후, Luminance, Edge, Hue 정보를 이용하여 사진 부분을 검증한다. 검증된 사진 부분 영상은 ART2 알고리즘을 적용하여 사진의 특징들을 분류하고, 이를 이용하여 사진 인증을 하게 된다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권1호
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• pp.151-158
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• 2005

본 논문에서는 기존의 지도 데이터베이스를 모바일 폰에 사용할 수 있도록 래스터 이미지로 변환시켜 전송할 수 있는 무선 지도의 동적 생성 기법을 제안하였다. 무선 지도의 동적 생성을 위해서 좌표변환, 데이터 압축과 해독 등 클라이언트 모들의 기능을 서버로 이전시키고, 제한된 자인을 가진 모바일 폰에서 JAVA 브라우저를 구동할 수 있게 하였다. 지도의 일반화 작업은 서버에서 수행하도록 하여, 모바일 폰 전용의 지도 데이터베이스가 없어도 무선 전자지도서비스가 가능하도록 구현하였다. 또한 서버에서 지도의 필터링작업을 병행하게 함으로써 한계 이내의 클라이언트 대기시간을 보장하였다. 실험을 목적으로 설계하고 구현한 사용자 인터페이스 상에서 사용자가 원하는 지역 또는 시설물을 찾기 위한 키워드를 입력한 후, 모바일 폰에서 사용 가능한 래스터 전자 지도를 목적한 바와 같이 동적으로 생성할 수 있는 지를 확인하여 제안된 방법의 성능을 검증하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제15권3호
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• pp.41-48
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• 2014

준설토에 대한 연구는 주로 준설토의 1차원 침강 및 자중압밀 특성을 파악하는 실험적 연구가 진행되었다. 하지만 양질의 준설지반 확보를 위한 효과적인 투기장의 설계와 배출수에 의한 환경오염을 최소화하기 위해서는 준설토의 투기에 의한 유동특성의 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 준설토 투기장의 펌핑에 의한 토사의 유동 형상을 모사하기 위하여 준설토사를 단일상으로 가정하고 연속 방정식을 유도하여 좌표축에 따른 힘 평형 방정식을 유도하였다. 준설토장의 3차원 거동 해석을 위한 컴퓨터 연산 부하와 모델링 소요시간을 최적화하기 위하여, 토체의 깊이 방향으로 적분을 수행하는 깊이 적분 방법을 지배 방정식에 적용하여, 3차원적 지형조건을 고려할 수 있도록 하였다. 지배 방정식의 보간함수를 이용한 공간분할에서 Petrov-Galerkin 수식화 기법을 적용하였다. 일반화된 사다리꼴 법칙으로 시간적분을 수행하고 Newton의 반복과정을 이용할 수 있도록 근사화시켰다. 가중행렬은 DG과 CDG 기법을 적용하였으며, 준설토 유동해석에서 가중행렬에 따른 수치적인 안정성을 평가하기 위하여 사각형 기둥 슬럼프 시뮬레이션을 수행하였다. 수치기법에 대한 비교 분석 결과는 DG 기법을 적용한 SU/PG 수식화가 유사진동을 최소화시키는 가장 안정적인 수치해석결과를 보여주는 것으로 나타났다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.151-160
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• 2004

본 연구에서는 서브디비전 방법 중 루프 서브디비전 방법을 이용하여 초기의 데이터 값으로부터 몇 번의 서브디비전 과정을 거쳤을 때, 초기 데이터 점이 극한곡면 위에 있도록 곡면 재생성 방법을 구현하였으며, n번 서브디비전을 수행한 곡면의 정확도를 곡률과 좌표값의 상대오차로 평가하였다. 또한 절의 전반변형을 표현할 수 있는 일차 전단변형 루프 서브디비전 유한요소를 개발하였다. 새롭게 개발된 요소는 한 개의 절점에서 6개의 자유도를 가지고 전반 변형효과를 포함하는 일반화된 요소인데, 기저함수로 4차 박스-스플라인함수가 사용되었다. 평가 수치예제를 통해 서브디비전 꿸 요소의 성능을 평가/검증하였다. 본 연구에서 개발된 서브디비전 요소는 다중해상도 해석과 기하학적 모델링에 널리 사용될 수 있다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제35권8호
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• pp.847-853
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• 2011

주위 매질의 움직임에 반응하는 섬유상 감각모는 대부분의 생물체에 존재하여 먹이, 침입자, 또는 동족 여부를 감지하는 역할을 한다. 이 기능을 모방한 인공 감각모를 설계 제작하기 위하여 유연 감각모를 기초로 한 수학모델을 제안하고, 작동영역에서의 응답특성을 파악하기 위하여 매개변수 해석을 수행하고 각 인자들의 영향을 고찰하였다. 유동 감각모의 변위를 일반화 좌표 및 고유 진동모드로 나타낸 결과, 탄성계수가 비교적 큰 Cytop 감각모의 경우 고유진동의 기본모드가 지배적인 것으로 나타났다. 주어진 유동 중에 있는 감각모의 동적거동은 형상에 크게 의존하였다. 또한 탄성계수가 큰 인공 감각모에서는 생물학적으로 중요한 주파수 범위 내에서 공진현상은 나타나지 않았다.