• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.309-310
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• 2010

본 논문에서는 패턴 분석 기반의 비접촉 사용자 인터페이스 제어 기법을 제안한다. 본 기법은 카메라가 장착된 기기에서 입력 받은 실시간 영상을 사용하여 패턴의 정보를 분석한다. 정의된 패턴을 기반으로 최초의 패턴 위치를 예측하고, 특징점 추출 기반 추적 기법을 통해 패턴의 위치를 갱신한다. 휴대용 기기의 다양한 사용 환경에 적합하도록, 정규 상관 계수와 특징점 추출 정보를 사용하여 패턴의 예측, 추적을 수행함으로써 밝기 변화에 강인한 사용자 인터페이스 기법을 제안한다. 실험을 통하여 본 논문이 제안하는 알고리즘이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.131-140
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• 2013

여성복에 있어서 09/10년 시즌에 가장 주목할 만한 특징은 파워 숄더 룩이다. 파워 숄더 룩은 단순히 패션니스타들에서만이 아니라 당당히 스트리트 패션의 하나로 자리 잡았으며 파워 숄더 룩의 50%이상을 차지하는 재킷이 여성복의 핵심 아이템의 하나로 부활하면서 재킷의 어깨 각도는 0도에서 30도 이상까지 다양하게 나타난다. 다양한 어깨 각도 중 10도, 15도, 20도의 형태가 70%이상을 차지하고 있으며 패턴의 형태는 몸판의 어깨선을 자연스럽게 올리고 확장한 어깨변형 패턴, 어깨선과 함께 소매산 부분을 절개한 소매산 변형 패턴, 몸판과 소매가 연결된 패턴이 주를 이루고 있다. 파워 숄더 패턴 전개는 어깨 각도가 높아질수록 각이 시작되는 점이 목옆점에 가깝게 하고 어깨끝점이 확장되어야 소매의 외관형태가 편안하고 피트성이 좋아진다. 어깨 변형의 경우 앞뒤 진동선의 시작점인 어깨점과 소매산의 정점 부분의 선이 완만하게 이어지도록 S라인형태를 유지하는 것이 가장 중요하며 소매산의 ease분량이 일반 재킷 소매보다 많아야 파워 숄더 실루엣이 자연스럽게 연출된다. 소매변형 패턴은 중심쪽 소매의 소매산 높이는 기본소매 소매산높이의 1.5cm를 외곽 소매분량으로 처리한 것을 고려하여 소매산 높이를 설정하고 어깨 각이 커질수록 외곽소매의 소매산 폭을 크게 함으로서 소매의 어깨점이 목옆점 방향으로 휘지 않고 각이 선 파워 숄더가 완성된다. 소매변형과 소매와 몸판연결 패턴의 경우 어깨점과 상완이 연결되는 부분에 충분한 여유가 필요하며 어깨각도도 다른 형태에 비해 상대적으로 낮아 보인다. 이와 같이 파워 숄더 재킷 패턴은 패턴 제작시 디자인적인 요소를 충분히 감안한 패턴 설계와 함께 소매의 달림선 위치, 어깨너비, 어개 높이 확장량, 소매통의 여유량 등을 고려하여 제작하는 것이 바람직하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.81-99
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• 2020

기종점 데이터는 수요 분석 및 서비스 설계를 위해서 대중교통, 도로운영 등 다양한 분야에서 저장 및 활용되고 있다. 최근 빅데이터의 활용성이 증대되면서 기종점 데이터의 분석 및 활용에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 기존의 일반적인 교통 정보 데이터가 수집장비 수(n)에 비례하여 데이터양이 증가(α·n)하는 것과는 다르게, 기종점 데이터는 수집지점 수(n)의 증가에 따라 수집 데이터의 양이 기하급수적으로 증가(α·n²)하는 경향이 있다. 이로 인하여 기종점 데이터를 원시 데이터의 형태로 장기간 저장하고 빅데이터 분석에 활용하는 것은 대용량의 저장 공간이 필요하다는 것을 고려할 때 실용적 대안으로 여겨지지 않고 있다. 이와 함께 기종점 데이터는 0~10 사이의 작은 수요 부분에 패턴화된 형태와 무작위 적인 형태의 데이터가 섞여있어 작은 수요가 그룹화되어 발생하는 주요 패턴을 추출하기에 어려움이 있다. 이러한 기종점 데이터의 저장용량의 한계와 패턴화 분석의 한계를 극복하고자 본 연구에서는 주성분 분석을 활용한 대중교통 기종점 데이터의 압축 및 분석 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 서울시와 세종시의 대중교통 이용 데이터를 활용하여 모빌리티 데이터를 분석하고, 모빌리티 기종점 데이터에 포함된 무작위 성향이 높은 데이터를 제거하기 위해 주성분분석 기반의 데이터 압축 및 복원에 관한 연구를 수행하였다. 주성분분석으로 분해된 기종점 데이터와 원데이터를 비교하여 주요한 수요 패턴을 찾고 이를 통해 압축률과 복원율을 높일 수 있는 주성분 범위를 제안하였다. 본 연구에서 분석한 결과, 서울시 기준 1~80, 세종시 기준 1~60까지의 주성분을 사용할 경우 주요 이동 데이터의 손실 없이 기종점 데이터에 포함되어있는 노이즈를 제거하고 데이터를 압축 및 복원이 가능하였다.

• 대한지리학회지
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• 제35권4호
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• pp.585-598
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• 2000

본 연구를 통하여 대형할인점 이용자, 재래시장 이용자, 그리고 수퍼마켓 이용자들의 각 쇼핑장소를 중심으로 한 거주지역 공간적 분포 및 쇼핑패턴의 차이를 비교한 결과. 이 세종류의 쇼핑장소 이용자들간의 각 쇼핑장소들 중심으로 한 거주지역 분포의 공간적 패턴 및 쇼핑통행 패턴은 상당한 차이를 나타내고 있다. 또한 대형할인점을 이용자를 제외한 재래시장 이용자와 슈퍼마켓 이용자들을 대상으로 그들이 이용하기를 원하는 대형할인점의 이용을 제한하는 주요 요인을 분석한 결과 통행거리, 운전면허 미소지, 자가용 승용차 미보유 등 대형할인점으로의 접근을 위한 과정에서 발생하는 제약 요인들이 가장 큰 비중을 차지하고 있는 것으로 나타난다. 이러한 점들을 볼 때, 재래시장 및 수퍼마켓이 주민들의 일상적인 쇼핑장소의 역할을 할 때와는 달리 대형할인점의 등장은 이곳으로의 주민들의 접근능력의 차이에 따라 주민들간 일상적 소비장소의 차별화가 진행될 수 있음을 시사한다. 특히 최근 대형할인점의 입지가 가속화되고 이에 따라 재래시장 및 수퍼마켓의 기능이 쇠퇴하고 있음을 고려할 때, 신체적 그리고 사회경제적 특성의 차이에 따라 대형할인점으로의 접근에 제한을 받는 주민들의 일상적 소비공간은 더욱 위축되고 고립될 가능성이 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.340-342
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• 2002

JNI는 자바와 네이티브 코드간에 상호 연동을 위해서 사용되는 인터페이스이고, JNI를 이용하면 C에서 자바 객체를 사용할 수 있다 C에서 자바 객체에 대한 연산을 하기 위해서는 객체 연산의 종류에 따른 일정한 JNI 함수 호출 패턴을 이용해야 한다. 사용자가 직접 자바에 대한 연산을 기술하는 경우, 사용자는 복잡한 함수 호출 패턴을 익히고 패턴에 필요한 정보를 직접 입력해야 하며, 패턴의 잘못된 기술과 올바르지 않은 정보의 입력에 따른 오류 발생할 가능성이 높은 문제점이 있다. 본 논문에서는 자바에서 점(".") 연산자를 사용하여 객체에 대해 연산하는 것처럼 C에서도 점 연산자를 사용하여 자바 객체에 대한 연산할 수 있는 방법을 제안하고 구현하였다. 제안된 방법은 점 연산자를 사용한 자바 객체에 대한 연산을 같은 의미를 가지는 여러 JNI 함수 호출로 변환하는 것으로, 사용자가 직접 기술해서 발생하는 여러 문제점을 제거하여 사용의 복잡성과 오류 생성의 발생 가능성을 줄이는 장점을 가지고 있다.

• 인지과학
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• 제12권4호
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• pp.49-56
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• 2001

입체시 계산 모형들은 국지적으로 대응 가능한 여러 대상들이 있는 경우 가설적인 부등 탐지기들간의 상호 작용을 통해 대응될 대상을 결정한다. 이 연구에서는 인간의 양안시 기제도 입체시 모형들의 가정과 유사하게 부등 탐지기들의 활성화 수준에 따라 대응될 대상을 선택하는 지를 알아보기 위해서 깊이가 다른 두 표면을 가지는 무선점 패턴을 입체 그림으로 사용하였다. 응시 표면과 같은 깊이에 놓여 있는 표면을 구성하는 점들은 무선적으로 선택되었으며(원 무선 패턴) 이 표면보다 앞에 놓여있는 표면을 구성할 점들은 원 무선 패턴의 각 점들과 다음과 같은 방식으로 짝지어졌다. 원 무선 패턴을 구성하는 점들의 위치를 발견하여 왼쪽 입체 그림에서는 무선 점들의 왼쪽 3분에 오른쪽 입체 그림에서는 무선 점들의 오른쪽 3분에 위치하도록 하여 6 분의 깊이에 해당하는 또 다른 표면을 만들었다. 원 무선점 패턴의 자기를 고정시킨 채 새로운 패턴의 밝기를 변화시키면 가설적인 탐지기들의 상대적인 활성화 수준이 서로 달라질 것을 추정할 수 있다. 상대적인 활성화 수준에 따라 대응될 대상이 변화되는 지를 알아보기 위해서 모든 점들의 위치는 고정시킨 채 두 표면을 구성하는 점들간의 상대적인 밝기를 변화시켜가면서 각 밝기 수준에서 두 표면의 깊이를 측정하였다. 쌍을 이루는 점들간의 밝기 차가 30% 이내인 조건에서는 3 분의 부등에 해당되는 하나의 표면이 지각되었지만, 두 점의 밝기가 타이가 날수록 이 표면 이외의 다른 표면과 더불어 모두 두개의 표면이 지각되었다. 특히 새로운 표면의 깊이는 무선점 패턴을 구성하는 점들과 추가된 점들의 상대적 밝기에 따라 달라겠다. 추가된 점들이 밝은 조건에서는 이 점들의 부등에 해당되는 깊이를 갖는 표면이 원 무선점 패턴이 밝은 조건에서는 무선점 패턴의 부등에 해당되는 깊이를 가진 표면이 추가적으로 지각되었다. 이러한 결과는 보다 활성화 된 탐지기들이 약한 탐지기들을 억제하여 있음을 시사한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1471-1477
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• 2019

스마트폰에는 현재 다양한 보안 방식이 사용되고 있다. 그중에서도 핀 번호와 패턴 잠금 방식은 초기 스마트폰부터 사용되었을 정도로 오래 사용되었다. 하지만 패턴 잠금 방식은 오래 사용된 만큼 보안이 취약하다. 핀 번호 방식의 보안 강도가 약간 높은 정도라면 패턴 잠금 방식은 중간 정도에 그친다. 그럼에도 많은 스마트폰 사용자들은 패턴 잠금 방식을 이용하고 있는데 아직 생체보안을 지원하지 않는 기종을 사용하는 사용자가 있기 때문이다. 생체보안을 지원하지 않는 기종에서 제일 편리한 보안 방식은 패턴 잠금 방식이다. 그러나 기존의 패턴 잠금 방식은 Shoulder surfing attack과 Smudge attack에 취약하다. 따라서 패턴 잠금 방식의 편리성을 유지하면서 동시에 기존 방식의 취약점을 해결하는 방식을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 화면에 배치되는 각각의 점을 원형으로 배치한 뒤 무작위로 숫자를 부여하는 잠금 방식이다. 본 방식을 도입하게 된다면 기존의 취약점을 상당히 해결할 수 있다. 즉, 기존의 패턴 잠금 방식에 비해 보안성을 높일 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.345-354
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• 2010

시각기반 증강현실을 구현하기 위한 추적 방법들은 정형 패턴 마커를 가정하는 마커 추적기법과 영상 특징점을 추출하여 이를 추적하는 자연특징 추적기법으로 분류된다. 마커 추적기법은 빠른 마커의 추출 및 인식이 가능하여 모바일 기기에서도 실시간 처리가 가능하다. 한편 자연 특징 추적기법의 경우는 입력 영상의 다양성을 고려해야 하므로 계산량이 많은 처리과정을 거쳐야 한다. 따라서 저사양의 모바일 기기에서는 빠른 실시간 처리에 어려움이 있다. 기존의 자연특징 추적에서는 입력되는 카메라 영상의 매 프레임마다 특징점을 추출하고 패턴매칭 과정을 거친다. 다수의 자연특징점들을 추출하는 과정과 패턴매칭 과정은 계산량이 많아 실시간 응용에 많은 제약을 가하는 요인으로 작용한다. 특히 등록된 패턴의 개수가 증가될수록 패턴매칭 과정의 처리시간도 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 자연특징 추적 과정에 광류를 사용하여 모바일 기기에서의 실시간 동작이 가능하도록 하였다. 패턴매칭에 사용된 특징점들은 다음의 연속 프레임에서 광류추적 기법을 적용하여 대응점들을 빠르게 찾도록 하였다. 또한 추적 과정에서 소실되는 특징점의 수에 비례하여 새로운 특징점들을 추가하여 특징점의 전체 개수는 일정 수준으로 유지되도록 하였다. 실험 결과 제안하는 추적 방법은 자연특징점 추적 시간을 상당히 단축시킬 뿐만 아니라 카메라 자세 추정 결과도 더욱 안정시킴을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.397-400
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• 2003

공장 현장에서 적용할 수 있는 산업용 비전 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴 정합이 가능한 알고리즘의 개발이 요구된다. 기존의 농담정규화상관(NGC)법을 사용하는 알고리즘은 과도한 계산량과 조명의 불안정에 영향을 많이 받는 문제점이 있다 본 논문에서는 영상 피라미드와 물체경계의 에지점들을 이용하여 기존 NGC 알고리즘의 단점을 보완하고 고속 패턴정합을 수행하는 에지기반 점상관 알고리즘을 제안하고 이를 실제 영상에 적용하여 그 신뢰성을 검증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.329-336
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• 2017

비디오 압축에서 움직임 추정 기법은 영상 화질과 발생 비트량에 있어서 중요한 역할을 하지만 많은 계산 복잡도를 요구한다. 다수의 카메라로 촬영한 동영상인 다시점 비디오는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하기 때문에 움직임 추정에 많은 계산량을 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질과 비트량을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들의 분포 특성과 영상 블록들의 움직임 특성을 이용한다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 대칭형 멀티 마름모 패턴, 대각선 패턴, 사각형 패턴 그리고 정교한 패턴으로 구성되어 있다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들과 블록 움직임의 특성들을 이용하여 패턴들의 탐색 점들을 탐색 영역 내에 대칭적으로 배치하고 블록 움직임 크기에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법인 PBS (Pel Block Search)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질면에서와 발생 비트량면에서 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량을 각각 약 40~75%, 98%감소시킨다.