• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.543-546
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• 2004

Bishop과 Nabney에 의해 소개된 기존의 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발 및 적용을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크를의 적용가능성에 대해 알아본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.94-97
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• 2009

본 논문에서는 실제 도로 환경에서의 실시간 차선 인식 방법을 제안한다. 전방주시카메라를 활용하여 촬영한 입력영상으로부터 도로영역에 해당하는 관심영역을 추출하고 반복적인 평균 명도를 측정하여 이진화함으로써 차선 특징을 검출하고 YCbCr 변환한 영상에 대한 실험 임계값을 적용하여 중앙선의 특징을 검출하였다. 이에 Canny 알고리즘을 이용한 에지 추출로 허프 변환시의 작업량을 최소화하였으며 허프 변환하여 얻은 차선 후보군으로부터 각도를 기반으로 필터링하여 통계적으로 우선순위가 높은 선분을 차선으로 인식하였다. 또한 실제 도로 환경에서 수집한 동영상으로 실험한 결과 강건한 차선 인식률을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권10B호
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• pp.994-1003
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• 2009

원격 검침 시스템의 수용가에서는 검침기, 집중기, 중계기 등의 효율적인 구성이 필요하다. 최소 스타이너 트리는 스타이너 포인트를 도입하여 최소 비용으로 모든 입력 노드들을 연결한다. 본 논문에서는 반복적으로 생성된 근사 최소 스타이너 트리를 활용하여, 원격 검침 시스템의 검침기, 집중기, 중계기를 효율적으로 배치하고 연결하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 입력 노드와 스타이너 포인트는 원격 검침시스템의 검침기, 집중기, 중계기로, 선분은 이들 사이의 연결로 대응되며, 이들의 적절한 처리를 통해 유 무선 방식의 원격 검침 시스템을 위한 효율적인 네트워크를 구축할 수 있다. 본 연구의 실험에서, 1000개의 입력 노드와 200개의 한 노드 당 최대 연결인 환경에서, 제안된 방법에 의해 생성된 원격 검침 시스템 네트워크는 최소 신장 트리로 생성된 네트워크와 비교하여 약 19.1%의 네트워크 길이의 절감율을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권6호
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• pp.583-594
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• 2000

필기 한글 문자 인식을 위한 획 추출 방법으로 많이 사용되는 세선화는 패턴을 왜곡시키는 문제점을 안고 있다. 본 논문은 모양 분해 알고리즘을 사용한 한글 문자의 골격선 추출 방법을 제안한다. 먼저 모양 분해 알고리즘을 사용하여 입력 패턴을 유사 볼록한 부품 집합으로 분해한다. 모양 분해된 패턴에서 결합 부품을 탐지하고, 이 부품과 인접한 부품들로부터 골격선을 구한다. 그 다음 결합 부품과 인접하지 않은 부품들에 대한 골격선을 추출하고 골격선의 연결성을 보장하기 위해서 선분 연장을 수행한다. 본 논문에서 추출한 골격선과 세선화로 추출한 골격선을 비교하기 위하여 다섯 가지 비교 기준을 설정하고, 이를 기반으로 비교 분석하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 여러 기준에서 세선화-기반 방법보다 우수함을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.343-349
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• 2007

본 연구에서는 전형적인 패턴인식 기법을 적용한 지적도면 인식 방법의 시간지연 문제를 해결하기 위하여 퍼지추론을 이용한 지적도면 인식 방법을 제안하였다. 퍼지 입력 파라미터는 지적도면에 있는 선분의 굵기와 색, 문자 및 숫자를 활용하였다. 퍼지 관계맵(Fuzzy Association Map: FAM)을 생성하였고 추론결과 지적도에서 서비스에 필요한 정보들을 추출 할 수 있었다. 결과물은 지적도를 이용하여 건축물이 들어설 수 있는 공간을 예측하고 이를 3차원으로 자동 형성시키는 방안의 전 단계 과정인 바, u-Gov 기반의 토지 등기 열람 서비스 사업과 인터넷 민원서비스 고도화 사업과 연계하여 적용 시킬 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.148-150
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• 2002

본 논문은 모바일 핸드셋이라는 제한적인 디스플레이 환경과 입력환경에서 필요한 라우트맵의 시각화에 따른 문제점과 그 해결방안을 제시한 논문이다. 자동차 네비게이션 시스템에서 널리 사용되는 경로표시 방법은 일반적으로 노트북이나, PDA, 전용 디스플레이 시스템등에서 구현되어 있으나, 모바일 핸드셋과 같이 제한된 디스플레이 환경에서의 경로표시 방법은 현재까지 많은 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 인간의 인식능력이 임의의 경로를 회전방향점(turning point)의 연속으로 인식한다는 점에 착안하여 원래의 경로가 가진 축적을 변형하여 선분과 회전방향점으로 경로를 표시하는 라인 드라이브 시스템을 모바일 환경의 경로표시 방법으로 사용하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 GIS의 벡터 정보를 가지고 있는 서버와 Brew 플랫폼을 지원하는 모바일 핸드셋으로 구성된다. GIS 서버는 프로토타입 정보를 추출하여 모바일 핸드셋으로 전송하고, 이러한 정보는 모바일 핸드셋의 Brew 플랫폼에서 간략화, 도식화 과정을 거쳐서 시각화된다. 본 논문은 제한된 디스플레이 환경의 경로 확대표시를 위하여 계층별 경로 시각화 방법을 사용하여 가독성을 높이고 사용상의 편리함을 추구한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.55-66
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• 2014

영상 워핑은 입력 영상을 주어진 조건에 적합하게 변형하는 기술로, 최근 영화나 애니메이션 분야에서 캐릭터의 얼굴 형상을 변형하는데 활용되고 있다. 얼굴 특징을 기반으로 형상을 변형하는 워핑 방법 가운데 하나인 메쉬 워핑은 입력 영상에서 눈, 코, 입 주변의 사각형 모양의 메쉬 그룹을 형성하여 1:1정합시킴으로써 워핑 영상을 생성하는 방법이다. 이는 메쉬 제어점 좌표에 오차가 있거나 작은 면적의 메쉬로 세분화되어 생성된 경우 메쉬들의 경계 선분에서 결과 영상이 일그러지는 문제점이 있다. 본 연구는 얼굴의 자연스러운 워핑 영상을 생성하는 과정에서 오류 발생을 최소로 하며 정확한 결과를 적은 연산량과 시간에 처리하기 위해 삼각형기반의 영상 보간 기법을 제안한다. 우선 얼굴을 대표하는 특징점들을 찾고 이들을 연결하여 기본 삼각형 메쉬를 구성한다. 제안하는 방법은 기존의 메쉬 워핑과 비교하여 연산 처리량과 시간은 단축되면서 워핑 과정에서의 오류 발생을 줄일 수 있음을 실험으로 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.2315-2320
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• 2006

낮은 대역폭을 가지는 네트웍을 통해 비디오를 전송하기 위해 개발된 H.263과 같은 낮은 비트율 비디오는 대역폭에 맞게 출력 데이터를 조절하여야 한다. 본 논문에서는 토큰 버킷 알고리즘을 사용하여 입력 트래픽을 관리하는 네트웍에 적합한 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 계산의 복잡도를 줄이기 위해 반복 연산을 수행하지 않는 최 적화 방법을 사용하였고, 전체 시퀀스의 평균 왜곡을 최소화하면서도 인접 프레임 사이의 왜곡 차이를 최소화하도록 알고리즘을 설계하였다. 비디오 품질의 변동을 감소시키기 위하여 제안된 방법은 슬라이딩 윈도우 개념을 도입하였으며, 이 방법은 선분석(pre-analysis) 처리를 요구하지 않는 특징이 있다. 따라서, 제안된 알고리즘은 비디오를 압축할 때 추가적 인 지연을 필요로 하지 않게 되어 실시간 처리와 낮은 복잡도를 요구하는 비디오 압축기에 적용될 수 있다. 실험 결과에서 제안된 방법은 기존의 비트율 제어 알고리즘에 비해 영상의 품질이 우수한 것을 보여준다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.95-103
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• 2017

본 논문은 딥 러닝(deep learning)을 이용하여 입력 영상의 기울어진 정도를 측정하고 수평에 맞게 바로 세우는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 영상 내에서 선분, 평면 등 하위 레벨의 특징들을 추출한 후 이를 이용해 영상의 기울어진 정도를 측정한다. 이러한 방법들은 영상 내에 선이나 평면이 존재하지 않는 경우에는 제대로 동작하지 않는다. 본 논문에서는 대규모 데이터 셋을 통해 영상의 다양한 특징들에 대해 학습 가능한 Convolutional Neural Network (CNN)를 이용하여 인물이나 복잡한 배경으로 구성된 기울어진 영상에 대해서도 강인하게 동작하는 프레임워크를 제시한다. 또한, 네트워크에 가변 공간적 (adaptive spatial) pooling 레이어를 추가하여 영상의 다중 스케일 특징을 동시에 고려할 수 있게 하여 영상의 기울어진 정도를 측정하는 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 다양한 콘텐츠를 포함한 영상의 기울어짐을 높은 정확도로 바로 세울 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.847-851
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• 2004

Bishop과 Nabnck에 의해 소개된 기존치 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크의 적용가능성에 대해 알아본다.