• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.21 no.6
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• pp.572-578
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• 2017

As the demand of high accuracy positioning for dynamic users increases, Network RTK is actively researched for dynamic users. Network RTK is a system which provides precise positioning in the range of about 50 to 70km radius using carrier phase measurements from several reference stations. By configuring multiple clusters, which provide Network RTK corrections independently, as a single system, it could provide precise positioning for a wider area. In this paper, we have studied how to efficiently operate multiple clusters in the Korean Peninsula. We analyzed the computational load according to the configuration of a multi-cluster system and proposed a method of selecting the main reference station and system infrastructure configuration for efficient operation. In order to analyze the effects of each proposed method, 71 clusters were constructed using the reference stations of the National Geographic Information Institute and simulations were conducted. As a result of the simulation, system computation amount was reduced by 66 % and system configuration cost was reduced by 90 %.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.44 no.2
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• pp.32-40
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• 2007

In this paper, the crease extraction method is proposed to improve the accuracy of feature extraction within the fingerprint image. First of all, for each pixel in fingerprint image, it calculates the average grey level and variance to determine if the current pixel composes the crease, and estimates the direction of crease. Secondly, once the direction of every pixel in crease candidate area is estimated, it is decomposed into 8 different images, depending on their direction. The properties of crease consists of the length of the crease candidate area, the correspondence between the crease direction and the pixel distribution direction, the difference between the ridge direction and the pixel distribution direction, and finally the grey level of the candidate pixels. The proposed method finally extracts the crease from the crease clusters estimated from directional images. In conclusion, applying the proposed method improved the accuracy of overall feature extraction by 91.4% by accurately and precisely extracting the crease from fingerprint image.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.46 no.6
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• pp.1-8
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• 2009

Detecting entry and exit zones in a view covered by multiple cameras is an essential step to determine the topology of the camera setup, which is critical for achieving and sustaining the accuracy and efficiency of multi-camera surveillance system. In this paper, a graph theoretic clustering method is proposed to detect zones using data points which correspond to entry and exit events of objects in the camera view. The minimum spanning tree (MST) is constructed by associating the data points. Then a set of well-formed clusters is sought by removing inconsistent edges of the MST, based on the concepts of the cluster balance and the cluster density defined in the paper. Experimental results suggest that the proposed method is effective, even for sparsely elongated clusters which could be problematic for expectation-maximization (EM). In addition, comparing to the EM-based approaches, the number of data required to obtain stable outcome is relatively small, hence shorter learning period.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.12
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• pp.3718-3726
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• 1999

Color image is more effective than gray one in human visual perception. Therefore, color image processing becomes important area. Color images are often corrupted by noises due to the input sensor, channel transmission errors and so on. Some filtering techniques such as vector median, mean filter, and vector $\alpha-trimmed$ mean filter have been used for color noise removal. Among them, vector $\alpha-trimmed$ mean filter gave the best performance in the mixed color noise. But, there are edge shift and blurring effect because vector $\alpha-trimmed$ mean filter is uniformly processed across the image. So, we proposed a conditional fuzzy cluster filter to improve this problems. Simulation results showed that the proposed scheme improves the NCD measure and visual quality over the conventional vector $\alpha-trimmed$ mean filter in the mixed color noise.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.7 no.4
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• pp.733-739
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• 2012

In this paper, a smoke detection algorithm robust to brightness and color variations depending on time and weather is proposed. The proposed smoke detection algorithm specifies the candidate region using difference images of input and background images, determines smoke by comparing feature coefficients of Gaussian mixture model of difference images. Thresholds for specifying candidate region is divided by four levels according to average brightness and chrominance of input images. Clusters of Gaussian mixture models of difference images are aligned according to average brightness. Smoke is determined by comparing distance of Gaussian mixture model parameters. The proposed algorithm is implemented by media dedicated DSP. As results of experiments, it is shown that the proposed algorithm is effective to detect smoke with camera installed outdoor.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.45 no.6
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• pp.77-86
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• 2008

Traditional cluster-based routing method is a representative method for increasing the energy efficiencies. In these cluster-based routing methods, the selected cluster head collect/aggregate the information and send the aggregated information to the base station. But they have to solve the unnecessary energy dissipation of frequent information exchange between the cluster head and whole member nodes in cluster. In this paper, we minimize the frequency of the information exchange for reducing the unnecessary transmit/receive frequencies as calculate the overlapped area or number of overlapped member nodes between the selected cluster head and previous cluster head in the setup phase. And besides, we consider the direction of super cluster head for optimal cluster formation. So, we propose the modified cluster selection scheme that optimizes the energy dissipation in the setup phase and reuses the saved energy in the steady phase efficiently that prolongs the whole wireless sensor network lifetime by uniformly selecting the cluster head.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1529-1532
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• 2003

최근 인터넷과 모바일 시스템이 급속히 발달함에 따라 이를 통하여 지리정보와 같은 공간데이터를 제공하는 서비스가 증가하였다. 이는 대용량 데이터에 대한 관리 및 빠른 처리와 급증하는 사용자에 대한 높은 동시처리량 및 높은 안정성을 요구하였고, 이를 해결하기 위하여 비공유 공간 데이터베이스 클러스터가 개발되었다. 비공유 공간 데이터베이스 클러스터는 고가용성을 위한 구조로서 문제가 발생할 경우 다른 백업노드가 대신하여 서비스를 지속시킨다. 그러나 기존의 비공유 공간 데이터베이스 클러스터는 클러스터 구성에 대한 회복을 위하여 로그를 계속 유지하므로 로그를 남기기 위해 보통의 질의처리 성능이 저하되었으며 로그 유지를 위한 비용이 증가하였다. 또한 노드단위의 로그를 갖기 때문에 클러스터 구성에 대한 회복이 직렬적으로 이루어져 고가용성을 위한 빠른 회복이 불가능 하였다. 따라서 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위한 병렬 회복 기법을 제안한다. 이를 위해 클러스터 구성에 대한 회복을 위한 클러스터 로그를 정의한다. 정의된 클러스터 로그는 마스터 테이블이 존재하는 노드에서 그룹내 다른 노드가 정지된 것을 감지할 때 남기기 시작한다. 정지된 노드는 자체회복을 마친 후 클러스터 구성에 대한 회복을 하는 단계에서 존재하는 복제본 테이블 각각에 대한 클러스터 로그를 병렬적으로 받아 회복을 한다. 따라서 정지된 노드가 발생할 경우에만 클러스터 로그를 남기므로 보통의 질의처리의 성능 저하가 없고 클러스터 로그 유지 비용이 적으며, 클러스터 구성에 대한 회복시 테이블단위의 병렬적인 회복으로 대용량 데이터인 공간데이터에 대해 빠르게 회복할 수 있어 가용성을 향상시킨다.들을 문법으로 작성하였으며, PGS를 통해 생성된 어휘 정보를 가지고 스캐너를 구성하였으며, 파싱테이블을 가지고 파서를 설계하였다. 파서의 출력으로 AST가 생성되면 번역기는 AST를 탐색하면서 의미적으로 동등한 MSIL 코드를 생성하도록 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다.적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.2
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• pp.132-140
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• 2001

최근에는 대부분의 우편물 봉투가 창이나 색깔을 포함하고 있다. 본 논문에서는 창이 있는 봉투와 색깔이 있는 우편 봉투 영상에서 구조적 방법을 분석하여 수취인 주소 영역을 자동적으로 추출하는 시스템을 제안하였다. 제안된 방법은 이치화전 에지 검출을 이용하여 문자열 추출 후 검출된 블록에 대해 적응 이치화를 적용함으로써 이치화 후 우편 번호를 검출할 때보다 우편 봉투의 숫자 패턴이 밝기 및 주변 환경에 의한 영향을 적게 받는다는 점에서 더 효율적이다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.3
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• pp.425-435
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• 2016

In this paper, we propose a classification model by analyzing raw material images recorded using a color CCD camera to automatically classify good and defective agricultural products such as rice, coffee, and green tea, and raw materials. The current classifying agricultural products mainly depends on visual selection by skilled laborers. However, classification ability may drop owing to repeated labor for a long period of time. To resolve the problems of existing human dependant commercial products, we propose a vision based automatic raw material classification combining mean shift clustering and stepwise region merging algorithm. In this paper, the image is divided into N cluster regions by applying the mean-shift clustering algorithm to the foreground map image. Second, the representative regions among the N cluster regions are selected and stepwise region-merging method is applied to integrate similar cluster regions by comparing both color and positional proximity to neighboring regions. The merged raw material objects thereby are expressed in a 2D color distribution of RG, GB, and BR. Third, a threshold is used to detect good and defective products based on color distribution ellipse for merged material objects. From the results of carrying out an experiment with diverse raw material images using the proposed method, less artificial manipulation by the user is required compared to existing clustering and commercial methods, and classification accuracy on raw materials is improved.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1042-1044
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• 2005

고화질 입체 영상의 효과적인 재생을 위해 PC 클러스터를 활용한 여러 형태의 병렬화 기법이 제안되었지만, 영상을 구성하는 객체의 분포가 균일하지 않은 경우 충분한 성능을 발휘하지 못하였다. 본 연구에서는 Maya 렌더러를 채택한 PC 클러스터 기반의 병렬 렌더링 시스템을 구축하고, 병렬화 성능을 높이기 위한 효과적인 부하 균형 기법을 개발하였다. 특히 애니메이션을 구성하는 연속 프레임 작업에서 프레임 간의 연관성(coherence)이 높다는 사실에 근거하여, 임의 프레임의 각 분할 영역에 소요된 계산량을 바탕으로 다음 프레임의 부하 분포를 예측하고 이에 맞게 각 프로세서의 작업 영역을 재조정하는 기법을 제안하였다.