• 제목/요약/키워드: 제안 방향

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ART1 기반 RBF 네트워크를 이용한 콘크리트 균열 인식 (Recognition of Concrete Surface Cracks using ART1-based RBF Network)

  • 김경란;허주용;김광백;안상호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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    • pp.360-365
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    • 2005
  • 본 논문에서는 콘크리트 표면 균열 영상에서 균열을 효율적으로 추출하기 위한 화상처리 기법과 ART1 기반 RBF 네트워크를 제안하여 균열의 방향성을 인식한다. 본 논문에서 사용된 화상처리 기법으로는 균열 영상의 빛을 보정하기 위한 모폴로지 기법인 채움(Closing)연산을 적용하고 Sobel 마스크를 적용하여 균열 영상의 에지를 추출한 후 반복 이진화를 적용하여 균열 영상을 이진화한다. 이진화 된 영상에 두 차례에 걸쳐 잡음제거를 수행하여 콘크리트 표면 균열 영상으로부터 균열을 추출한다. 본 논문에서는 추출된 균열을 ART1 기반 RBF 네트워크에 적용하여 균열의 방향성(횡방향, 종방향, $-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향)을 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 ART1 기반 RBF 네트워크는 입력층과 중간층으로의 학습은 ART1을 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습은 Delta 학습 방법을 적용한다. 실제 콘크리트 균열 영상을 적용하여 실험한 결과, 콘크리트 표면 균열 영상에서 효율적으로 균열을 추출할 수 있었고 제안된 ART1 기반 RBF 네트워크가 추출된 균열의 방향성 인식에 효율적인 것을 확인하였다.

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전 방향 안전성을 제공하는 효율적인 RFID 보안 프로토콜 (Efficient RFID Secure Protocol with Forward Secrecy)

  • 김성윤;김호원
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.139-147
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    • 2011
  • 본 논문에서는 일 방향 해쉬 함수 기반의 저 비용 상호 인증 RFID 프로토콜(OHLCAP) 기반의 안전하고 효율적인 수동형 RFID 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜의 기반이 되는 OHLCAP 프로토콜과 지금까지 알려진 OHLCAP의 보안 취약성을 소개하고 분석을 통해 취약성을 제거할 수 있는 방안을 제시한다. 이를 기반으로 제안하는 수동형 RFID 프로토콜을 제안하며, 프로토콜의 계산적 성능과 보안성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 프로토콜은 도청 공격, 리더 또는 태그의 위장 공격, 비동기화 공격, 재전송 공격에 안전하며, 태그 추적이 불가능하고 전 방향 안전성 특성을 가진다.

임의 형태 영상 영역 부호화를 변환 계수의 삭제 및 복원 (Truncation and Recovery of Transform Coefficients for Coding Arbitrarily-Shaped Image Segments)

  • 김지홍
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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    • pp.237-242
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    • 1998
  • 본 논문에서는 임의 형태 영상 영역에 대한 새로운 변환 부호화 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상 영역을 구성하는 각 열의 화소들을 변환 블록의 상단으로 이동시킨 후, 비어 있는 부분을 각 열의 화소 평균값으로 외삽한다. 그리고 수직 방향 1차원 변환을 실행한 후 외삽된 부분의 변환 계수들을 삭제한다. 수평 방향 1차원 변환은 각 행의 변환 계수들을 변환 블록의 좌측단으로 이동시킨 후, 수직 방향 1차원 변환에서와 동일한 과정을 실행함으로써 이루어진다. 복호화를 위해서는 먼저 삭제된 변환계수들을 복원한 후에 수평 방향 1차원 역변환 과정을 수행하며, 역변환 계수들 중 복원된 부분의 계수들을 삭제한다. 그리고 수평방향의 1차원 역변환 과정은 수직 방향 1차원 역변환 과정과 동일한 방식으로 수행한다. 역변환으로 만들어진 재생 영상은 변환 계수와 함께 전송된 형태 정보를 이용하여 원 위치로 이동된다. 모의 실험 결과는 제안된 방법의 압축 성능이 낮은 비트율에서 특히 우수함을 보여준다.

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딥러닝 기반의 눈 랜드마크 위치 검출이 통합된 시선 방향 벡터 추정 네트워크 (Deep Learning-based Gaze Direction Vector Estimation Network Integrated with Eye Landmark Localization)

  • 주희영;고민수;송혁
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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    • pp.180-182
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    • 2021
  • 본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network[1]를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하고 이를 통해 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes[2] 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze[3] 데이터 셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 0.0396 MSE(Mean Square Error)의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame Per Second)를 나타내었다.

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철근콘크리트 기둥의 축방향 변형률 평가 (Evaluation of Axial Strains of Reinforced Concrete Columns)

  • 이정윤;김민옥;김형범
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제25권1호
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    • pp.19-28
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    • 2013
  • 소성힌지 구역의 축방향변형률의 예측은 지진하중을 받는 철근콘크리트 기둥의 합리적인 연성 평가를 위하여 필요한 항목이다. 축방향변형률은 콘크리트의 유효압축강도를 저하시키고 층간 변위를 크게 할 수 있다. 기존 연구는 주로 소성힌지가 발생하는 보의 축방향변형률 예측에 국한되었지만 횡력을 받는 구조물에서는 저층부 기둥도 소성힌지가 발생한다. 이 논문에서는 기둥 부재에 작용하는 축력의 크기에 따라 변화하는 축방향변형률을 예측할 수 있는 모델과 평가식이 제안되었다. 단면 해석법을 이용하여 하중이력에 따른 축방향변형률의 변화와 철근의 변형률 변화를 고찰한 후, 해석과 실험 결과를 근거로 축방향변형률 예측 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 부재 축방향변형률을 3가지 경로(재하, 재하 후 반대하중이 하중이 가해지는 구간, 동일한 부재 회전각에서 반복하중을 받을 구간)로 구분하였다. 이 연구에서 제안된 기둥 부재의 축방향변형률의 계산식은 축력비가 다른 철근콘크리트 기둥의 실제 축방향변형률을 추적하였고, 축력비의 영향을 반영하였다.

분리된 컬러 필터 배열을 이용한 에지 방향 컬러 보간 방법 (Edge-Directed Color Interpolation on Disjointed Color Filter Array)

  • 오현묵;유두식;강문기
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권1호
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    • pp.53-61
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    • 2010
  • 본 논문은 새로운 에지 방향 추정 방법과 영상의 영역 세분화에 기반을 둔 컬러 보간 알고리즘을 제안한다. 제안하는 에지 방향 추정은 컬러 필터 배열(color filter array: CFA)의 채널 별 분리와 표본 줄임(down-sampling)을 통해 획득한 영상 사이에 존재하는 에지 방향성 상관관계를 바탕으로 이루어진다. 에지 방향성 상관관계는 영상 간의 샘플링 위치와 각 영상의 국부위치에서의 에지 방향성 사이에 존재하는 방향의 유사성을 바탕으로 정의한다. 영상의 영역을 분류함에 있어서 평탄, 에지 영역뿐만 아니라 반복되는 에지가 나타나는 패턴 에지 영역을 구분함으로써 영역을 세분화 한다. 이렇게 구분한 영역 각각에 대해 수직 혹은 수평 방향 에지를 검출하여 에지 방향에 따라 보간함으로써 오류를 최소화 하는 에지 방향성 컬러 보간이 이루어진다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있으며, 제안하는 영역 세분화와 에지 방향 추정을 통해 영상의 고주파 영역에서 성능이 향상됨을 확인할 수 있다.

에지 기반의 하이브리드 디인터레이싱 방법 (A Design of a Novel Edge Based Hybrid De-interlacing Scheme)

  • 김정영;오세훈;심동규;오승준
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
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    • pp.127-130
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    • 2008
  • 본 논문에서는 아날로그 TV에서 사용되는 인터레이스 영상을 디지털 디바이스에서 보다 우수하게 출력하기 위해 새로운 디인터레이싱 알고리듬을 제안 한다. 기존의 에지 기반의 라인 평균 방법의 경우 제한된 방향의 화소단위 상관도를 이용하기 때문에 잡음과 계조도 변화에 취약하였다. 또한 공간적 방향 벡터를 사용한 DOI방법은 영상 내 수평 에지가 강한 영역을 보간하는데 우수하지만 좌우 넓은 검색 영역으로 인한 잡음에 취약한 단점이 있었다. ED4D는 에지기반 라인 평균 방법과 공간적 방향 벡터를 적절히 사용하여 규칙적 에지 특성을 갖는 영역에 대한 에지 방향의 정확도를 높였다. 하지만, 참조 방향 및 화소 보간의 판별 기준이 $3{\times}2$ 윈도우로 고정되어 있기 때문에 초기 방향성 판단 기준과 수평 방향 에지 검출에 있어 정밀도가 떨어지는 문제점을 안고 있다. 제안하는 방법은 기존에 사용하던 $3{\times}2$ 윈도우에 $5{\times}2$ 윈도우를 추가적으로 적용하여 초기 방향성 판단 기준을 더 섬세하게 하였으며, 변형된 공간적 방향 벡터를 사용하여 넓은 검색영역으로 인한 잡음의 간섭을 줄였다. 실험결과를 통하여 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 주관적 화질뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.

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수직 방향과 오버행을 고려한 3D 프린팅 방향 최적화 (3D Printing Orientation Optimization Based on Upright Orientation and Overhang)

  • 박지영;신화선
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1776-1777
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    • 2015
  • 본 연구에서는 3D 객체의 수직 방향(upright orientation)과 오버행(overhang) 면적을 고려하는 3D 프린팅 방향 최적화 방법을 제안한다. 모든 메시 법선들을 세 그룹으로 분류함으로써 객체의 수직방향을 계산한 후, 객체의 무게 중심과 3D convex hull을 사용하여 세 개의 후보 방향을 결정한다. 각 후보 방향에 대하여 오버행 메시 면적을 계산하고 최소 면적을 갖는 후보를 최종 프린팅 방향으로 결정한다. 후보 방향들을 적용하여 회전시킨 모델을 Cura에서 로드하여 프린팅 시간을 가측정한 결과, 제안 방법에 의해 최적화된 방향이 가장 짧은 시간이 소모되는 것으로 나타났다.

디인터레이싱을 위한 방향지향 보간법의 개선 (Improvement of Direction-Oriented Interpolation for Deinterlacing)

  • 박도영;이연경;유훈
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권9호
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    • pp.2209-2215
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    • 2014
  • 본 논문은 DOI방법을 개선한 디인터레이싱 방법을 제안한다. DOI방법은 강력한 인트라필드 기반의 디인터레이싱 기술이지만 긴 연산시간과 주기적인 패턴에서 방향을 잘못 찾는 문제를 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 기존의 전역검색 대신하여 2단계 검색을 하여 연산속도를 향상시키고 두 가지 과정을 추가하여 영상의 화질을 개선하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계로 잘못된 방향으로 찾은 공간벡터를 삭제하며 두 번째 단계로 찾지 못한 방향에 대한 공간 방향벡터를 삽입함으로써 제안된 방법에서 잘못 찾은 공간 방향벡터를 정확한 결과인지 재확인하여 픽셀의 보간에 사용할지 검사한다. ISO 실험 이미지를 이용하여 제안된 방법과 line evarage, edge-based line averaging, DOI, selective deinterlacing algorithm 등의 기존의 방법을 비교한 결과 제안된 방법이 객관적으로나 주관적으로 우 수하다는 것을 보였다.

방향성이 높은 사운드 빔 형성 알고리즘 (High Directivity Sound Beamforming Algorithm)

  • 김성우;허유미;박영철;윤대희
    • 한국음향학회지
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    • 제29권1호
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    • pp.24-33
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    • 2010
  • 본 논문에서는 스피커 어레이를 사용하여 높은 방향성을 가진 사운드 빔을 형성하는 알고리즘을 제안하고, 제안된 알고리즘을 멀티 채널 3D사운드 시스템에 적용하는 방법을 설명한다. 제안된 알고리즘은 두 과정을 거친다. 첫 번째 과정에서는 표적 지점과 제어 영역간의 음향 파워 비를 최대화 하는 최적 빔 형성 계수를 구하고, 다음 과정에서는 상관행렬을 조절해 가면서 사운드 빔의 방향성을 반복적으로 향상시킨다. 여러 가지 상황에서 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 방법들에 비해 더 높은 방향성을 갖는 사운드 빔을 제공함을 보였다.