• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.971-975
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• 2009

본 연구에서는 격자강우량과 GIS와 연계한 격자기반의 공간수문자료들을 모형의 입력매개변수로 활용하고, 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파(kinematic wave)이론에 의해 유출량을 물리적으로 추적해 나가는 격자기반의 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM(Kwater Distributed RUnoff Model)을 개발하였고, 지표유출량에 가장 큰 영향을 주지만 실제 관측 및 적용이 용이하지 않은 유역의 초기토양함수상태에 대한 자동보정기법을 개발하였다. 개발된 자동보정기법을 이용하여 남강댐유역을 대상으로 적용가능성을 평가하였다. 연구에서 사용한 강우사상은 남강댐 유역에 큰 영향을 준 태풍 루사 (2002년 8월 31일 01시$^{\sim}$9월1일 23시), 태풍 매미 (2003년 9월 12일 01시$^{\sim}$9월13일 23시), 2004년의 대류성강우 (2004년 7월14일 01시$^{\sim}$7월 16일 10시) 및 태풍 에위니아 (2006년 7월 8일 18시$^{\sim}$7월11일 12시)의 총 4개의 사상을 대상으로 하였다. 개발한 유역의 초기토양함수상태 자동보정기법에 의한 유출모의의 적용성을 검토하기 위하여 모의에 사용된 매개변수 중 토지피복도에 의해 결정되는 조도계수와 토양도에 의해 결정되는 유효토심, 흡인수두계수, 공극률 및 투수계수는 4개의 강우사상에서 모두 동일한 조건으로 설정하였고, 유역내 토양 내부 수분함유량 산정을 위한 초기 기저유출량은 검토대상 기간 시점부에서 관측된 유출량으로 설정하였다. 초기토양함수상태 자동보정기법 적용을 통한 유출해석의 정확도는 체적오차 백분율(VER)과 첨두 유량 오차 백분율(QER)을 이용하여 평가하였으며, 이를 통해 본 모형이 유출량에 대한 정확성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서 개발된 자동보정 기법을 적용한 결과, 초기토양조건을 설정하는데 있어서 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 유역내 토양 특성과 지형형상을 고려하지 않는 설정으로 인해 발생될 수 있는 문제점을 해결할 수 있었으며, 유출계산 결과도 유량의 크기와 첨두시간 모두 관측값과 비교적 잘 맞는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.343-345
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• 2003

본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용시 문제점가운데 하나인 초기값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.148-150
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• 2016

영상 신호에 대해 인공지능적인 프로세스를 수행하는 방법들 중에 우수한 성능을 나타내면서 주목을 끌고 있는 방법으로 Convolution Neural Network(CNN)이 있다. 이를 구성할 때 전반부는 convolution network로 구현되고, 후반부는 Neural Network(NN)로 구현된다. 이때, 전반부에서 convolution 과정을 수행하기 위해 다양한 필터가 사용되는데, 이 필터들의 초기값에 따라 CNN의 성능이 달라지게 된다. 본 논문에서는 CNN의 성능을 향상시키기 위해 convolution network의 초기값을 설정하는 방법에 대해 제안하며, 이를 컴퓨터 실험을 통해 증명하기 위해 필기체 인식이라는 응용 알고리즘을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.886-888
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• 2005

본 논문에서는 복부 CT 영상에서 폐 부위를 빠르게 분할하기 위하여 그래픽 하드웨어를 사용한 레벨 셋 기법을 제안한다. 제안방법은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫째, 레벨 셋 기법을 그래픽 하드웨어로 효율적으로 구현하기 위하여 초기 레벨 셋 값 설정과 설정된 레벨 셋 값을 텍스처메모리에 저장한다. 둘째, 레벨 셋 기법의 가장 중요한 부분인 속도함수를 그래픽 하드웨어의 빠른 연산을 이용하여 계산하고, 레벨 셋 값을 갱신한다. 셋째, 갱신된 레벨 셋 값을 통하여 제로-레벨 셋을 찾는다. 본 논문에서는 제안 방법을 평가하기 위하여 일련의 복부 CT 영상을 사용하며, 육안평가 및 수행시간 면에서 기존 소프트웨어 기반 레벨 셋 기법과 비교분석한다. 실험결과 본 제안방법은 소프트웨어 기반 레벨 셋 기법과 분할결과를 동일하게 유지하면서 평균 9배 빠르게 폐 부위를 분할하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.6
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• pp.1169-1174
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• 2001

A new approach for determining global threshold value of binary image is proposed in this paper. In the proposed algorithm, bit-plane information which involve the shapes of original image is used for dividing image into two parts; object and background. Optimal threshold value are selected based on difference values of average between two regions, which is considered in global binary thresholding. Proposed method is no need to set a initial value, and consequently, it is relatively simple as well as robust. Experimental results showed a good performance in preserving edge not only continuous tone images but also document image.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.6 no.4
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• pp.1-5
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• 2001

A new approach for determining global threshold value for image binarization is proposed in this paper. In the proposed algorithm, bit-plane information which involve the shapes of original image is used for dividing image into two parts object and background, and then compared each average values. Optimal threshold value are selected in center of two averages. Proposed method is relatively simple but robust and achieved good results in continuous tone images and document image.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.4 no.4
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• pp.77-85
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• 1999

In this paper. improved the formula of Kass. First of all, improved initial guess inside and outside of an object. So, prevent the of shrink, find more easily and faster the contour of object. Secondly, proposed the algorithm which moved to local minimum with the improvement of formula of the internal energy and $3{times}3$ matrix. Process the noise of local minimum with use of medial filtering. In third, process the phenomenon which edge points gather one point with imposing energy to the energy term. Improve the algorithm to find the contour precisely with the use of threshold. The result of these improvements, make an initial guess easily and find the contour of objects which have higher curvature. Improve the speed of process by reducing the repetition of feedback system.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.40 no.5
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• pp.280-288
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• 2003

In this paper, we propose a design method of the LVQ network using the SOM. The proposed method determines subclasses and initial reference vectors of the LVQ network using the SOM. The efficacy of the proposed method is verified by means of simulations on iris data of Fisher and character recognition. The results show that the proposed method improves considerably on the performance of the conventional LVQ network.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.387-389
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• 2015

IEEE 802.11e EDCA(Enhanced Distributed Channel Access)는 4개의 AC(Access Category)를 이용하여 트래픽에 따른 우선순위를 부여하고 QoS(Quality of Service)를 제공하기 위해 표준화되었다. EDCA는 이진 백오프 알고리즘을 갖는 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) 방법을 이용한다. EDCA에서 패킷 전송에 실패할 경우 경쟁 윈도우 값은 두 배씩 증가 되고, 성공할 경우에는 최소 경쟁 윈도우 값으로 초기화된다. 따라서 경쟁 윈도우 값이 최적의 값을 유지하지 못해 많은 패킷 충돌을 야기하여 네트워크 성능을 감소시킨다. 이 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 논문에서는 패킷 전송 성공 후 경쟁 윈도우 값을 최소 경쟁 윈도우 값이 아닌 채널 혼잡 정도에 따라 계산된 값으로 설정한다. 그러나 이 방법은 트래픽 종류와 상관없이 같은 방법으로 동작하기 때문에 트래픽 종류에 따른 차별적 QoS를 보장하지 않는다. 또한 계산된 경쟁 윈도우 값은 현재 값에 비해 상대적으로 낮은 값을 갖기 때문에 여전히 높은 충돌율을 갖는다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 새로운 프로토콜을 제안한다. 제안된 방법에서는 네트워크의 혼잡 정도를 잘 반영하기 위한 새로운 경쟁 윈도우 계산 알고리즘을 제시한다. 또한 제안된 알고리즘은 트래픽 종류에 따른 QoS 보장을 위해 트래픽 종류에 따른 차별화 파라미터를 이용한다.

• Journal of Korean Association for Spatial Structures
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• v.11 no.1
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• pp.77-85
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• 2011

In this study, micro genetic algorithm is used to find an optimum cross section of grid structures with pretension. Design optimization of trusses consists of arriving at optimum sizes of cross-section and prestressing force parameters, when weight of the truss is minimum, satisfying a set of specified constraints. The present approach is verified by ten-bar truss example showing good agreements with previous results. Features of the proposed method, which help in modeling and application to optimal design of pretensioned truss structures, are demonstrated by solving a problem of seventy two bar truss structures. The minimum weight design of seventy two bar truss is performed for various magnitudes of pretension and optimal prestressing forces are also found for various configurations of pretensioned truss structures.