Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.407-407
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2017
홍수 예측을 위한 분포형 수문모형의 유출해석에서 하도추적은 수리학적 하도 추적과 수문학적 하도 추적 방법이 있다. 수리학적 하도 추적은 운동파 방정식, 확산파 방정식 등을 이용하여 수리현상을 시간과 공간으로 편미분하여 홍수량 예측을 한다. 수리적 하도 추적은 시간적, 공간적 안정조건(stability condition)을 만족해야된다. 면적이 큰 유역에서 적용할 때에는 계산에 소요되는 시간이 크다. 그러므로 국지호우로 인한 돌방홍수 예 경보를 위해서는 준실시간 또는 실시간 홍수 감시 및 예측이 필요하므로 계산에 소요되는 시간이 큰 수리학적 하도추적을 이용한 홍수 예측은 한계를 가진다. 본 연구에서는 유역면적이 큰 유역의 준실시간 홍수 감시 및 예측을 위하여 수문학적 하도추적 기법은 하천차수별 저류상수를 적용한 multi-Muskingum방법을 개발하여 모의하였다. multi-Muskingum 적용한 결과 모의시간이 상당히 단축되었으며 자료동화 기법을 통하여 모형의 정확도를 개선하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.6
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pp.89-97
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2011
When examining current process of object tracking and search, objects were tracked by extracting them from image that was inputted through fixed single camera and objects were recognized through Zoom function to know detailed information on objects tracked. This study proposed system that expresses information on area that can seek and recognize object tracked as augmented reality by recognizing and seeking object by using multi camera. The result of experiment on proposed system showed that the number of pixels that was included in calculation was remarkably reduced and recognition rate of object was enhanced and time that took to identify information was shortened. Compared with existing methods, this system has advantage of better accuracy that can detect the motion of object and advantage of shortening time that took to detect motion.
본 논문에서는 도심지 마이크로셀의 전파환경 특성을 예측하기 위한 무선 채널 파라미터 산출 코드를 구현하였다. 이를 위해 광선추적기법을 이용하여 전파가 겪게 되는 회절과 다중반사의 위치를 구한 다음 전장을 계산하였다. 광선추적기법의 구현시 경로 계산에 소요되는 시간의 단축을 위해 건물의 모든 모서리에서 발생되는 회절 이후의 광선추적을 먼저 수행하는 기법을 제안하였으며, 기존 방법의 결과와 동일하면서도 하나의 수신점에 대한 계산시간을 1/70 하로 단축하였다.
Park, Tae-Yang;Moon, Chang-Bum;Chae, Sang-Hoon;Kim, Woo-Young;Chae, Soo-Jho
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2009.06a
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pp.61-64
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2009
본 논문에서는 단축과 2축 회전형추적시스템의 장점을 가진 시간 제어 극축회전형(Chronological Polar axis tracking) 태양광추적발전시스템에 대한 연구결과를 보여주고 있다. 천체 망원경의 별 추적 방식과 같은 시간 제어 극축 회전 방식으로 태양 추적방법의 정밀도를 높이면서 제어를 간소화하였고 계절 변화에 따른 태양 남중고도의 변화를 패널이 동시 추적 가능하도록 하였다. 향후 집광형태양광발전시스템에 적용가능성을 보였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.277-281
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2002
본 논문에서는 '지문 인식의 전처리 과정 단축에 관한 연구'의 알고리즘의 구현에 대한 내용을 언급했으며, 향우 보완에 대한 내용을 다루고 있다[6]. 기존의 알고리즘을 보면 지문 매칭을 하기 전에 이미지 이진화와 세선화, 방향성 추출, 특징점 추출을 거친 후에 지문의 매칭이 이루어지는 단계이다. 이런 단계를 줄이기 위해 논문에서는 세선화 과정에서 기존의 알고리즘을 쓰지 않고 융선을 추적해 나가는 방법으로 세선화를 함과 동시에 방향성 추출과 특징점 추출을 함께 해 나갈 수 있는 방향을 제시하고 있다. 이렇게 됨으로써 인식 시간을 단축 할 수 있다.
항만 내에서 선박 체류 시간을 단축시켜 선박의 운항 회전율 극대화 및 컨테이너 처리 현황 정보를 실시간으로 제공하는 동의 선사에 대한 서비스 제공은 항만 간의 경쟁에서 우위를 정하기 위해 매우 중요해지고 있다. 이러한 변화에 대응한 u-Port(또는 smart-Port)는 항만을 통하는 모든 수출입 물류에 대해 u-IT 기술을 기반으로 실시간 경로 추적 등이 가능한 항이다. RFID, RTLS 및 USN 기술을 통한 u-Port 구축 노력과 최근에는 스마트폰, GPS, WiFi, Wibro, 3G, 유무선 통합 등의 기술을 활용한 smart-Port 구축에 대해 논의되고 있다. 이들 첨단항만들은 물류 프로세스의 리드타임단축, 실시간 컨테이너 추적, 무인자동화 등을 가능하게 하여 항만의 시간적 경제적 효율성을 대폭 향상시킬 것이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.862-863
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2024
기존의 딥러닝 모델을 활용한 얼굴 탐지 시스템은 영상을 처리할 때 이미지의 양이 과도하여 추론 속도가 영상 재생 속도보다 느려지게 되고, 이로 인해 지연 현상이 발생한다. 본 논문은 이미지 크기 조정 및 광학 흐름을 활용하여 얼굴 탐지에 필요한 추론량을 줄이는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 세 단계의 처리 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 프레임의 크기를 줄여 프레임 처리 속도를 효과적으로 향상시킨다. 두 번째 단계에서는 비탐지 구간이 아닌 프레임만을 배치 처리하여 딥러닝 모델로 추론하여 처리 시간을 단축시킨다. 세 번째 단계에서는 광학 흐름 알고리즘을 이용하여 비탐지 구간에서 얼굴 추적을 함으로써 정확도는 유지하면서 탐지 시간을 단축한다. 본 논문에서 제안하는 이미지 크기 조정 및 광학 흐름 알고리즘 기반 얼굴 탐지 시스템은 처리 시간을 수십 배 이상 단축하여 영상에서의 얼굴 탐지에 있어서 우수한 성능을 입증하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.389-392
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2002
광선 추적 기법은 컴퓨터를 활용하여 사진과 같은 고해상도의 영상을 얻어내기 위한 렌더링 기법 중 하나이다. 그러나 이 기법은 이미지를 생성할 때 각 접마다 시뮬레이션을 하여 계산해 내므로 접의 수에 따른 계산량이 증가되고 그에 따른 계산 시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 이러한 많은 계산량을 처리하기 위해 병렬처리 기법을 활용할 수 있다. 본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface)를 이용한 병렬 광선 추적 기법을 제시하고 그러한 기법을 여러대의 PC를 이용한 PC Clustering 기법에 적용시켜봄으로써 복잡한 계산에 소요되는 시간을 단축시키고자 하였다. 또한 작업의 크기의 변화에 따른 작업 시간과 노드 수의 증가에 따른 속도 향상률을 알아보았다. 이러한 실험을 위해 병렬 프로그래밍 도구로는 Windows NT 기반의 MPICH를 사용하였고 노드의 수는 3대에서 30대까지 증가시켰다. 노드의 수가 증가함에 따라 렌더링에 소요되는 시간이 선형적으로 감소함을 알 수 있었다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.3
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pp.568-576
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2003
This paper proposes a moving object tracking algorithm by using hierarchical search method in dynamic scenes. Proposed algorithm is based on two main steps: generation step of initial model from different pictures, and tracking step of moving object under the time-yawing scenes. With a series of this procedure, tracking process is not only stable under far distance circumstance with respect to the previous frame but also reliable under shape variation from the 3-dimensional(3D) motion and camera sway, and consequently, by correcting position of moving object, tracking time is relatively reduced. Partial Hausdorff distance is also utilized as an estimation function to determine the similarity between model and moving object. In order to testify the performance of proposed method, the extraction and tracking performance have tested using some kinds of moving car in dynamic scenes. Experimental results showed that the proposed algorithm provides higher performance. Namely, matching order is 28.21 times on average, and considering the processing time per frame, it is 53.21ms/frame. Computation result between the tracking position and that of currently real with respect to the root-mean-square(rms) is 1.148. In the occasion of different vehicle in terms of size, color and shape, tracking performance is 98.66%. In such case as background-dependence due to the analogy to road is 95.33%, and total average is 97%.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.3
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pp.79-87
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2000
In this paper, we propose a model based moving object tracking algorithm In dynamic scenes To adapt shape change of the moving object, the Hausdorff distance is applied as the measurement of similarity between model and image To reduce processing time, 2D logarithmic search method is applied for locate the position of moving object Experiments on a running vehicle and motorcycle, the result showed that the mean square error of real position and tracking result is 1150 and 1845; matching times are reduced average 1125times and 523 times than existing algorithm for vehicle image and motorcycle image, respectively It showed that the proposed algorithm could track the moving object accurately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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