• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.7
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• pp.811-814
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• 2003

In this paper, we propose a fast block-matching motion estimation method using the cross pattern and the hexagonal pattern. For the block-matching motion estimation method, full search finds the best motion estimation, but it requires huge search time because it has to check every search point within the search window. The proposed method makes use of the fact that most of motion vectors lie near the center of block. The proposed method first uses the cross pattern to search near the center of block, and then uses the hexagonal pattern to search larger motion vectors. Experimental results show that our method is better than recently proposed search algorithms in terms of mean-square error performance and required search time.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.301-306
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• 2006

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저..갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 선행 유출량의 지속성을 갖는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 도입하여 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 이는 기존의 인공신경망 모형이 하나의 모형을 구성하여 유출량의 전 범위에 해당하는 자료를 예측하는 방법을 개선한 것으로 SOM에 의해 패턴이 분류된 강우-유출관계의 각 패턴별 예측모형을 통해 분류된 자료들의 예측을 수행하는 방법이다. 이와 같이 SOM을 강우-유출예측모형의 전처리과정으로 이용함으로서 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 현상들을 해결할 수 있었고, 예측력 또한 기존의 인공신경망 모형의 결과에 비해 우수하였다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.11 no.1
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• pp.55-57
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• 2016

In this paper, we present an algorithm to determine the abnormal behavior through a CCTV-based behavioral recognition and a pattern of hand using ConvexHull. In the existing way that using CCTV for crime prevention, facial recognition is mainly used. Facial recognition is the way that compares the faces that are seen on the screen and faces of criminals for determining how dangerous targets are, however, this way is hard to predict future criminal behavior. Therefore, to predict more various situations, abnormal behaviours are determined with targets' incline of arms, legs and bodys and patterns of hand movements. it can forecast crimes when an acting has been getting within common normality out, comparing whose acting patterns with the crime patterns.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.759-764
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• 2004

본 연구는 Deng(1989)이 제시한 Grey 모형을 이용하여 성진강댐의 월유입량을 예측하였고 그 방법을 제시하였다. Grey 모형은 시계열모형이나 다른 모형에 비해 비교적 적은 수의 자료를 이용하고, 간단할 수식으로 구성되어 있는 장점이 있으나, 적은 수의 자료로 인해 입력자료가 가지는 증감의 경향(trend)으로 오차가 발생하기 쉽다. 그러므로 예측오차를 극복하기 위해서 Fuzzy 시스템을 결합한 Fuzzy-Grey 모형을 구성하였고 Fuzzy 시스템에 필요한 매개변수를 추정하기 위해 최적화기법인 유전자 알고리즘(GA; Genetic Algorithm)을 이용하였다. Grey 모형과 결합된 Fuzzy 시스템은 현재의 입력자료가 가지는 패턴과 가장 유사한 패턴의 과거자료를 이용하여 현재의 입력자료의 예측오차를 추론해내는 기능을 가진다. 오차를 추론하기 위해서 과거 월유입량 자료중 현재 입력 자료와 유사한 패턴을 Grey 상관도를 이용하여 검색하고, 보다 높은 유사성을 가지는 패턴을 선별하고자 노름(norm)을 사용하였고, 유전자 알고리즘의 탐색공간을 제한하였다. 이렇게 구성한 Fuzzy-Grey 모형을 이용하여 전국적인 가뭄년도였던 1992년, 1988년, 2001년에 대해 섬진강댐의 월유입량을 예측하였다. 오차는 1982년, 2001년, 1988년 순으로 비슷한 크기의 오차가 발생하였는데 결과를 분석하여 보면, 급격한 월유입량의 변화가 있었던 경우에 오차가 크게 발생하였으나 가뭄년도에 대해 월유입량의 불확실성이 큼에도 불구하고 비교적 월유입량의 추세를 잘 예측한 것으로 판단된다. 본 연구에서 적용한 Fuzzy-Grey 모형은 적은 수의 자료를 이용하여 예측하고 예측결과를 다시 입력자료로 사용하는 업데이트 방식을 사용하기 때문에 예측결과의 오차가 완전하게 보정되지 않으면 다음 결과에 역시 오차를 주게 되어 오차보정이 상당히 중요하다는 것을 알 수 있었다. 오차를 보다 효과적으로 보정하기 위해서는 퍼지제어에 사용되는 퍼지규칙의 수를 늘리고, 유입량에 직접적인 영향을 주는 강우량과 연계한 2변수의 Fuzzy-Grey 모형을 이용한다면 보다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.309-310
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• 2010

본 논문에서는 패턴 분석 기반의 비접촉 사용자 인터페이스 제어 기법을 제안한다. 본 기법은 카메라가 장착된 기기에서 입력 받은 실시간 영상을 사용하여 패턴의 정보를 분석한다. 정의된 패턴을 기반으로 최초의 패턴 위치를 예측하고, 특징점 추출 기반 추적 기법을 통해 패턴의 위치를 갱신한다. 휴대용 기기의 다양한 사용 환경에 적합하도록, 정규 상관 계수와 특징점 추출 정보를 사용하여 패턴의 예측, 추적을 수행함으로써 밝기 변화에 강인한 사용자 인터페이스 기법을 제안한다. 실험을 통하여 본 논문이 제안하는 알고리즘이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.19-22
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• 2008

최근 서구화된 식생활 패턴과 흡연, 비만 등의 원인으로 인해 심근경색, 협심증과 같은 심근허혈(myocardial ischemia) 질환이 급증하고 있다. 이 논문에서는 심전도 신호로부터 허혈성 심장 질환 진단을 위해 출현 패턴 마이닝을 이용하여 심근경색 및 협심증의 진단 신호인 ischemia beat를 분류 하였다. 또한 기존의 출현 패턴 마이닝에 빠른 패턴 탐사와 저장 공간의 효율성을 고려하여 Apriori-T 빈발 패턴 탐사 알고리즘을 출현 패턴 생성이 가능하도록 확장하였다. PhysioNet의 ST-T 데이터베이스로부터 138개의 대조군(정상)과 ischemia beat 데이터에 제안된 분류 알고리즘을 실험한 결과 최소 75% 및 최대 95%의 예측 정확도를 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.421-422
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• 2007

움직임을 예측하는 방법은 동영상 압축에서 중요한 부분 중 하나이다. 동영상은 움직임이 빠르거나 혹은 느린 것으로 나누어 볼 수 있고 이에 마라 움직임을 예측하는 방법을 달리 할 수 있다. 이 논문에서는 동영상의 움직임 벡터의 분포를 예상해보고 그에 따른 영역 대하여 다른 탐색 패턴을 적용하여 움직임 벡터를 예측하는 방법을 제안하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.5
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• pp.390-395
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• 2001

In this paper, we propose a fast warping prediction using bit-pattern for motion estimation. Because of the spatial dependency between motion vectors of neighboring node points carrying motion information, the optimization of motion search requires an iterative search. The computational load stemming from the iterative search is one of the major obstacles for practical usage of warping prediction. The motion estimation in the proposed algorithm measures whether the motion content of the area is or not, using bit-pattern. Warping prediction using the motion content of the area make the procedure of motion estimation efficient by eliminating an unnecessary searching. Experimental results show that the proposed algorithm can reduce more 75% iterative search while maintaining performances as close as the conventional warping prediction.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.15 no.2
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• pp.38-48
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• 2001

Kalman Filter model of demand for residental water and consumption pattern wore tested for their ability to explain the hourly residental demand for water in metro-politan distribution system. The daily residental demand can be obtained from Kalman Filter model which is optimized by statistical analysis of input variables. The hourly residental demand for water is calculated from the daily residental demand and consumption pattern. The consumption pattern which has 24 time rates is characterized by data granulization in accordance with season kind, weather and holiday. The proposed approach is applied to water distribution system of metropolitan areas in Korea and its effectiveness is checked.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1987.11a
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• pp.39-39
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• 1987

자동차에서 발생되는 소음은 여러 가지 발생원으로부터의 복합적인 것으로서 차량의 속도가 고속화하면서 타이어 소음의 기여도가 매우 커지는 것으로 알려져 있다. 타이어 소음은 근본적으로 노면과 타이어의 상호작용에 의하여 발생되는 데 타이어/노면의 상호작용에 영향을 미치는 인자로는 마모상태, 차량속도, 하중, 공기압, carcass 구조, 타이어 온도등 여러 가지가 있으나 tread 모양과 노면의 상태에 가장 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 승용차용 155SR13 radial 타이어를 대상으로 하여 실내에 설치된 dynamometer를 이용하여 groove 의 개수, groove 길이, groove 폭, groove 깊이, groove 방향 등 트레드 패턴 인자가 발생소음에 미치는 기여도를 실험적으로 측정하고 트레드 패턴형상에 따른 소음도를 예측할 수 있는 실험식을 구했다. 또한 단일 groove 내에서 발생되는 소음의 시간신호를 측정하여 모델화하고 차량속도와 groove 사이의 간격에 따른 시간신호를 합성하고 이 신호로부터 FFT 알고리듬을 통해 소음 spectrum을 구하는 소음 예측 프로그램을 개발하였다. 비교적 단순한 tread 패턴에 대해 이를 적용한 결과 실험적으로 구한 spectrum과 상당히 유사함을 볼 수 있었다.