• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.16 no.11
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• pp.1132-1142
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• 1991

This paper proposed a method of feature parameter extraction for shape information analysis of moving object. In the 2-D plane, moving object are extracted by the difference method. Feature parameters of moving object are chosen area, perimeter, a/p ratio, vertex, x/y ratio. We changed brightness variation from the range of 600Lux to the 1400Lux and then determined Permissible Error range of feature parameter due to the brightness variation. So as to verify the validity of proposed method, experiment are performed with a toy car and it's results showed that decision error was less than 6%.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.71-74
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• 1998

본 연구는 최소비용문제에 적용할 수 있는 사전처리 기법의 이론과 그 구현에 대해서 다룬다. 일반적으로 해법을 적용하여 문제를 풀기 이전에 최적해에서 유통량을 알 수 있는 호나 중복적인 호와 점을 제거하여 문제 크기를 줄이는 과정을 사전처리(preprocessing)라 한다. 또한 문제의 비가능성이나 입력된 문제의 정확성 등을 검사하는 과정도 사전처리에 포함하기도 한다 따라서 사전처리는 문제 축소와 입력된 문제의 정확성 검사 등을 통해 해법의 수행도와 안정성을 높이는 효과를 가져다준다. 본 연구에서는 최소비용문제의 사전처리로 비가능성 판정, 중개지에 대한 사전처리, 병렬호에 대한 사전처리, 호의 유통상한과 유통하한을 이용한 유통량고정에 대한 사전처리, 우회경로에 대한 사전처리 등을 연구하였다. 본 연구에서는 네트워크 단체법 프로그램에 최소비용문제에서의 사전처리기법을 각각 구현하여 이러한 사전처리를 하지 않았을 때와 비교하여 문제의 크기를 줄일 수 있었고 수행시간을 16%정도 줄일 수 있다는 것을 실험적으로 보였다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.126-135
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• 1998

도로보수는 매우 고가의 사업으로서 정확한 분석이 필수적이라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수많은 대상구간의 도로파손에 대한 보수방법 및 보수우선순위를 정확하고 신속하게 결정하기 위해서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 이용한 도로보수방법론을 개발하였다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘의 주 분석기법인 교배연산, 돌연변이연산, 복제연산, 룰렛휠기법, 적합도함수등을 이용하였으며, 균열, 바퀴자국, 부스러짐, 플러쉬등의 4개 파손상태와 실코트, 덧씌우기, 팻칭, 재포장등의 4개 보수방법만을 분석대상으로 하였다. 또한 적합도의 판정을 위해서 각 구간의 보수효과, 자원요구량, 자원제약량을 이용하였으며, 이를 통해서 적절한 보수방법 및 보수우선순위를 결정하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.244-246
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• 2001

이동 컴퓨팅은 주로 서버에서 클라이언트로의 대역폭이 상대적으로 큰 비대칭적 환경에서 이루어진다. 비대칭적 판정에서 정보 전달은 브로드개스팅이 효과적이다. 기존의 많은 논문들이 서버가 전달하는 데이터의 크기가 같다고 가정하고 스케줄링 알고리즘을 제안하였지만 실제 데이터의 크기는 매우 다양하다 인기도가 비슷하더라도 데이터 크기가 다를 때 큰 데이터 대신 작은 데이터 여러 개를 전송하면 클라이언트의 평균 대기시간이 감소하여 성능이 향상될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대기시간을 최소화하기위해 인기도뿐만 아니라 데이터 크기도 함께 고려하는 스케줄링 기법을 제안하고 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.373-376
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• 2022

본 논문에서는 삼각형 메쉬 기반에서 옷감 시뮬레이션(Cloth simulation)에서 계산양이 큰 자기충돌(Self-collision) 처리를 GPU기반으로 가속화시킬 수 있는 방법에 대해 소개한다. CUDA기반으로 병렬 최적화하기 위해 본 논문에서는 1)재귀적으로 계산하여 충돌판정을 하는 BVH(Bounding volume hierarchy) 트리를 GPU기반에서 효율적으로 빌드, 업데이트, 트리 순회하는 방법을 제안하고, 2)삼각형 메쉬 기반에서는 중복되는 프리미티브(Primitive) 충돌검사를 최소화하기 위해 R-Triangle기법을 GPU에서 최적화 시키는 방법을 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 GPU 환경에서 옷감 시뮬레이션의 자기충돌과 객체충돌 처리를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 하였고, 다양한 장면에서 실험한 결과 모든 결과에서 빠른 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.43 no.5 s.311
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• pp.30-36
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• 2006

In this paper, a new type of written image segmentation based on relative comparison of region areas is proposed. The original image is composed of two distinctive regions; information and background. Compared with this binary original image, the observed one is the gray scale which is represented with complex regions with speckles and noise due to degradation or contamination. For applying threshold or statistical approach, there occurs the region-deformation problem in the process of binarization. At first step, the efficient iterated conditional mode (ICM) which takes the lozenge type block is used for regions formation into the binary image. Secondly the information region is estimated through selecting action and restored its primary state. Not only decision of the attachment to a region but also the calculation of the magnitude of its area are carried on at each current pixel iteratively. All region areas are sorted into a set and selected through the decision parameter which is obtained statistically. Our experiments show that these approaches are effective on ink-rubbed copy image (拓本 'Takbon') and efficient at shape restoration. Experiments on gray scale image show promising shape extraction results, comparing with the threshold-segmentation and conventional ICM method.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.24 no.2 s.88
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• pp.127-137
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• 2006

This Paper Presents a novel incident detection method for using the speed-density difference between detectors. When a incident is happened the downstream traffic condition is mostly lower speed and higher density and the upstream is higher speed and lower density In respect of such characteristics, we can suggest a method for detecting an incident based on the speed-density information provided from detectors. The incident detection method is tested by using the accident data collected from the Cheonan-Nonsan Highway. The results show that suck an incident detection method can analyze the position of accident by comparing the speed-density difference between detectors. The work described in this paper is only at on early stage, in the sense that there are several areas to be further investigated in application of this method. such as setting a critical value for judging the incident. a level of accident wave, a varying Pattern between the incident locations and detectors, etc.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.6
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• pp.759-767
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• 2020

This paper proposes a new Recurrent neural network (RNN) based spectrum sensing technique for cognitive radio communications. The proposed technique determines the existence of primary user's signal without any prior information of the primary users. The method performs high-speed sampling by considering the whole sensing bandwidth and then converts the signal into frequency spectrum via fast Fourier transform (FFT). This spectrum signal is cut in sensing channel bandwidth and entered into the RNN to determine the channel vacancy. The performance of the proposed technique is verified through computer simulations. According to the results, the proposed one is superior to more than 2 [dB] than the existing threshold-based technique and has similar performance to that of the existing Convolutional neural network (CNN) based method. In addition, experiments are carried out in indoor environments and the results show that the proposed technique performs more than 4 [dB] better than both the conventional threshold-based and the CNN based methods.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.17 no.2
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• pp.73-80
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• 2012

It has been highly required to develope an automatic metal surface inspection system, specifically using image processing techniques, which can replace the visual inspection method in the steel industry. In this paper, we propose a precisional surface measurement system using the moving average image processing technique. When the surface patterns which are generated in the rolling process of metal plates are recognized as defects, the proposed system can measure the actual number of defects. It has been proved that our system shows better results than the conventional FFT method.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.17 no.2 s.52
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• pp.197-204
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• 2007

Tunnel deformation happens by excavation. After installation of support, tunnel is gradually stabilized over time. Effect of excavation on tunnel behavior decreases as increase of distance from face. If the time that the displacement converges by tunnel stabilization is estimated, processes after stabilization can be advanced and economic loss can be reduced. In this study, the distance of displacement convergent point from face in the tunnel constructed on sedimentary rock is estimated using control chart method. As the results of analysis using a control of chart, displacements in a sedimentary rock tunnel are converged within 100 m from each tunnel face.