• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.15 no.3
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• pp.27-33
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• 2009

In terrain visualization, the quadtree is the most frequently used data structure for progressive mesh generation. The quadtree provides an efficient level-of-detail selection and view frustum culling. However, most applications using quadtrees are performed by the CPU, since the hierarchical data structure cannot be manipulated in a programmable rendering pipeline. For this reason, quadtree-based methods show lower performance and higher dependancy of CPU in comparison to GPU-based methods. We present a quadtree-based terrain-rendering method for GPU execution that uses vertex multiplication. It offers higher performance than previous CPU-based quadtree methods, without loss of image quality.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.325-328
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• 2008

본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 퍼지 논리 시스템의 멤버쉽 함수와 규칙의 구조는 불확실성이 존재하는 언어적인 정보 또는 수치적 데이터를 바탕으로 설계된다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부의 노이즈와 같은 불확실성을 효율적으로 취급할 수 없다. 그러나 Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 불확실성을 효과적으로 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 비교한다. 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 입자 군집 최적화(PSO : Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용한다. 마지막으로, 비선형 모델 평가에 대표적으로 이용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 입력 데이터에 인위적인 노이즈가 포함되었을 경우 Type-2 퍼지 논리 시스템이 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템보다 우수함을 보인다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.5_6
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• pp.297-304
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• 2004

In this paper, a mesh simplification algorithm based on wavelet transform and 2D planar sampling is proposed for efficient handling of 3D objects in computer applications. Since 3D vertices are directly transformed with wavelets in conventional mesh compression and simplification algorithms, it is difficult to solve tiling optimization problems which reconnect vertices into faces in the synthesis stage highly demanding vertex connectivities. However, a 3D mesh is sampled onto 2D planes and 2D polygons on the planes are independently simplified in the proposed algorithm. Accordingly, the transform of 2D polygons is very tractable and their connection information Is replaced with a sequence of vertices. The vertex sequence of the 2D polygons on each plane is analyzed with wavelets and the transformed data are simplified by removing small wavelet coefficients which are not dominant in the subjective quality of its shape. Therefore, the proposed algorithm is able to change the mesh level-of-detail simply by controlling the distance of 2D sampling planes and the selective removal of wavelet coefficients. Experimental results show that the proposed algorithm is a simple and efficient simplification technique with less external distortion.

• Korean Journal of Environmental Biology
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• v.39 no.1
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• pp.46-54
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• 2021

The seasonal and vertical biomass of marine forest seaweeds were examined to select a suitable species at 12 sites of the South Sea in Korea between 2018 and 2019. The Habitat Suitability Index (HSI) was also calculated in terms of biomass for six species (three kelp and three Sargassum species). A total of 16 marine forest-forming species including four kelp and 12 Sargassum species were observed at the 12 sites. The average annual seaweed biomass by season and depth ranged from 843.73-2,925.85 g wet wt. m^-2 at the eastern South Sea and from 343.87-4,580.10 g wet wt. m^-2 at the western South Sea. In the kelp species, the Ecklonia cava biomass was predominant, followed by E. stolonifera. The macroalgal species with the greatest biomass was Sargassum macrocarpum, followed by S. horneri. The HSI values of E. stolonifera were between 0.76-1.0 at eight sites and those of E. cava were 0.58-0.92 at four sites, indicating that E. stolonifera was more suitable than E. cava. In the HSI values of the Sargassum species, S. horneri ranged between 0.84-1.0 at all 12 sites and the S. macrocarpum values were between 0.68-0.99. The results indicate that E. cava and S. macrocarpum were the most suitable for the marine forest construction in terms of the seaweed biomass, and E. stolonifera and S. horneri in terms of the HSI values. Thus, we suggest that seaweed biomass and HSI values should be considered when choosing suitable forest-forming species.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.3
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• pp.121-127
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• 2004

This paper presents a new vertex selection scheme for shape approximation. In the proposed method, final vertex points are determined by "two-step procedure". In the first step, initial vertices are simply selected on the contour, which constitute a subset of the original contour, using conventional methods such as an iterated refinement method (IRM) or a progressive vertex selection (PVS) method In the second step, a vertex adjustment Process is incorporated to generate final vertices which are no more confined to the contour and optimal in the view of the given distortion measure. For the optimality of the final vertices, the dynamic programming (DP)-based solution for the adjustment of vertices is proposed. There are two main contributions of this work First, we show that DP can be successfully applied to vertex adjustment. Second, by using DP, the global optimality in the vertex selection can be achieved without iterative processes. Experimental results are presented to show the superiority of our method over the traditional methods.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.505-508
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• 2003

The current paper proposes a new vertex selection scheme for polygon-based contour ceding. To efficiently characterize the shape of an object, we incorporate the curvature information in addition to the conventional maximum distance criterion in vertex selection process. The proposed method consists of “two-step procedure.” At first, contour pixels of high curvature value are selected as key vertices based on the curvature scale space (CSS), thereby dividing an overall contour into several contour-segments. Each segment is considered as an open contour whose end points are two consecutive key vertices and is processed independently. In the second step, vertices for each contour segment are selected using progressive vertex selection (PVS) method in order to obtain minimum number of vertices under the given maximum distance criterion ( $D_{MAX}$). Experimental results are presented to compare the approximation performances of the proposed and conventional methods.s.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.317-320
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• 2005

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 설계하기 위해 데이터 입자 기반 퍼지 집합 퍼지 모델의 최적 동정을 제안한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. HCM 클러스터링을 통한 데이터 입자는 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙을 형성하고, 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 정의한다. 또한, 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 초기 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 데이터 입자에 의한 전반부 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정한다 제안된 모델을 평가하기 위해 수치적인 예를 사용한다.

• Review of KIISC
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• v.12 no.3
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• pp.14-19
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• 2002

무선인터넷의 열풍이 21세기 들어 전세계 IT 시장을 뜨겁게 달구고 있다. '정보'와 '이동성'이 결합된 무선인터넷은 '유선에서 무선으로', '음성에서 데이터로' 급변하는 정보통신시장의 정점에 서서, 중국, 러시아와 서남아시아를 거쳐 유럽과 아프리카까지 연결하는 Korea발 $\ulcorner$CDMA 실크로드$\lrcorner$ 건설의 최첨병으로 성장하고 있다. 세계최초의 CDMA 상용국가 Korea가 세계최초 CDMA 2000 1X와 CDMA EVDO 등으로 그려낼 무선인터넷의 다양한 멀티미디어 서비스와 M-Commerce의 무한한 가능성이야말로 21세기의 $\ulcorner$Mobile Korea.를 이끌어 줄 미래를 위한 선택이다. 이를 위해 정보통신부는 2000.6월부터 무선인터넷 활성화 정책을 수립하여 이를 적극 추진 중에 있으며, 이에 따라 국내의 무선인터넷 시장도 1조원을 돌파하는 등 본격적인 활성화를 목전에 두고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1815-1816
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• 2007

본 논문에서는 데이터의 특성을 이용한 정보 입자 기반 퍼지 뉴럴 네트워크의 연속적 최적화를 제안한다. 데이터들간의 거리를 중심으로 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 멤버쉽 함수를 정의하고 각 중심의 후반부 중심값을 이용하여 후반부 학습에 적용한다. 구조/파라미터 동정에 있어서 실수 코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수, 입력 변수의 선택, 멤버쉽함수의 수, 후반부 형태와 같은 시스템의 입력 구조와 전반부 멤버쉽함수의 정점 및 학습율과 모멘텀 계수와 같은 파라미터를 최적으로 동정한다. 또한, 구조 연산과 파라미터 연산의 연속적 동조 방법을 이용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.6
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• pp.842-848
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• 2008

This paper deal with uncertainty problem by using Type-2 fuzzy logic set for nonlinear system modeling. We design Type-2 fuzzy logic system in which the antecedent and the consequent part of rules are given as Type-2 fuzzy set and also analyze the performance of the ensuing nonlinear model with uncertainty. Here, the apexes of the antecedent membership functions of rules are decided by C-means clustering algorithm and the apexes of the consequent membership functions of rules are learned by using back-propagation based on gradient decent method. Also, the parameters related to the fuzzy model are optimized by means of particle swarm optimization. The proposed model is demonstrated with the aid of two representative numerical examples, such as mathematical synthetic data set and Mackey-Glass time series data set and also we discuss the approximation as well as generalization abilities for the model.