• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.250-253
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• 2013

최근 카메라 영상을 이용한 제스처 인식 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 카메라 영상을 이용한 제스처 인식에서 많이 사용되는 학습 알고리즘에는 확률 그래프 모델인 HMM과 CRF 등이 있다. 이 학습 알고리즘들은 다차원의 연속된 실수 데이터를 가지고 모델을 학습하면 계산량이 많아진다. 본 논문에서는 팔 관절 위치 데이터를 k-평균 군집화 과정을 거쳐 1차원의 시계열 데이터로 변환 후, 제스처별로 HMM 모델을 학습하는 방법을 제안한다. 키넥트 센서를 통해 얻은 팔 관절 위치 데이터에 k-평균 군집화를 적용하여 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이를 HMM의 학습 및 인식에 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 분석하기 위하여, 다른 시계열 학습 알고리즘인 AP+DTW를 이용한 방법과의 비교 실험을 포함해 다양한 실험들을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.15-17
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• 2018

본 논문에서는 시장규모가 점진적으로 커지고 있는 VR의 콘텐츠 제작에 있어서 전방위 영상 생성을 위해 촬영한 영상들을 스티칭하는 데 소요되는 연산량을 감소시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 널리 사용되는 SIFT의 알고리즘에서 가장 많은 연산을 차지하는 가우시안 피라미드 생성 부분을 파라미터를 조절하여 감소시키고, 이를 통해 얻은 점들을 스티칭하는데 사용하여 영상을 합성하는 방법이다. 영상에 대한 평가는 변환에 의한 점들의 평균오차를 계산하여 유효성을 판단한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1274-1278
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• 2010

우리나라는 국토의 60% 이상이 산지로 구성되어 있다. 현재 국내에서는 홍수유출 해석 시 집중형 모형을 주로 이용하고 있다. 집중형 모형은 대개 유역 최하류 지점의 유출구를 기준으로 홍수유출 해석 모형의 매개변수 추정 및 검증이 이루어지며, 유역의 매개변수를 소유역별로 동일하게 가정하여 입력 자료를 구성한다. 따라서 산지하천 유역의 홍수유출 해석 및 예측 시 경사가 급하고 고도가 높으며 집중시간이 빠른 산지하천의 지형적 요소 및 특징을 적절히 고려하지 못하여 정확한 예측 및 해석을 하는데 어려움이 발생한다. 분포형 모형은 하나의 유출구가 아닌 임의의 지점에서 홍수유출 해석이 가능하며, 강우자료 입력 시 유역 평균강우가 아닌 분포형 강우, 즉 역거리자승법, 크리깅 기법 등을 사용하여 분포형 강우로 변환한 지점강우와 레이더 강우를 사용하여 보다 정확한 홍수유출 해석이 가능하다. 그리고 분포형 모형은 입력하는 모든 매개변수를 지형 자료에서 추출하여 사용하기 때문에 인공적인 해석을 배제할 수 있어 인위적인 오차를 줄일 수 있다. 본 연구에서는 평창강 상류유역을 시험유역으로 선정하여 연구를 수행하였으며, 분포형 모형의 하나인 $Vflo^{TM}$를 사용하여 홍수유출해석을 수행하였다. 지형자료만을 사용하여 특정 지점이 아닌 유역 내 임의 지점의 홍수유출량과 집중시간, 홍수위를 산정할 수 있어 산지하천에서 돌발적으로 발생하는 홍수를 신속하게 예측할 수 있었다. 또한 임의의 지점에서의 설계홍수량을 손쉽게 산정하여 수공구조물 설계 시 이용할 수 있으므로 홍수에 의한 인적 물적 피해를 최소할 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• 제22권2호
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• pp.227-232
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• 2018

In a Hough transform that is a representative algorithm for the straight line detection, a great number of edge pixels generated from noisy or complex images cause enormous amount of computation and pseudo straight lines. This paper proposes a two step straight line detection algorithm to improve the conventional Hough transform. In the first step, the proposed algorithm divides an image into non-overlapping blocks and detects the information related to the straight line of the edge pixels in the block using a principal component analysis (PCA). In the second step, it detects the straight lines by performing the Hough transform limited slope area to the pixels associated with the straight line. Simulation results show that the proposed algorithm reduces average of ${\rho}$ computation by 94.6% and prevents the pseudo straight lines although some additional computation is needed.

• Journal of Digital Contents Society
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• 제11권1호
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• pp.17-24
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• 2010

The purpose of this study is to design and implement a kernel for the support vector machine(SVM) to improve the performance of face recognition. Local feature analysis(LFA) has been well known for its good performance. SVM kernel plays a limited role of mapping low dimensional face features to high dimensional feature space but the proposed kernel using LFA is designed for face recognition purpose. Because of the novel method that local face information is extracted from training set and combined into the kernel, this method is expected to apply to various object recognition/detection tasks. The experimental results shows its improved performance.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.605-608
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• 2007

The denoising for image restoration based on the Wavelet Packet with absolute average threshold is presented. The Existing method is used standard deviation estimated results in increasing the noise and threshold, and damaging an image quality. In addition that is decreased image restoration PSNR by using the same threshold in spite of changing image because of installing a threshold in proportion of noise size. In contrast, the absolute average threshold with wavelet packet is adapted by changing image to set up threshold by statistic quantity of resolved image and is avoided an extreme impart. The results on the experiment has improved 10% and 5% over than the denoising based on simple wavelet transform and wavelet packet respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.307-307
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• 2011

ARF(Areal Reduction Factor, 면적우량감소계수)는 지점강우량을 면적 평균 강우량으로 변환하는 환산계수로 정의되며, 유역의 지형학적 특성과 강우의 공간적 분포특성을 반영한 유역단위의 ARF의 개발이 요구된다. 하지만 국내의 ARF는 대부분 한강유역을 대상으로 하고 있어 한강유역과 지형학적, 수문 기상학적 특징이 상이한 유역에 대하여 연구 결과를 적용하기는 많은 제약이 따를 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 남강댐 유역의 ARF를 산정하기 위해 7개의 강우관측소(산청, 삼가, 신안, 안의, 운봉, 태수, 함양)로부터 시강우자료(1990년~2010년)를 수집한 후 14개의 재현기간, 6개의 지속시간에 대한 지수형 ARF 회귀식을 산정하였다. 그 결과 남강댐 유역의 지수형 ARF 회귀식의 결정계수는 0.80~0.99로 높은 상관성을 나타내었다. 그리고 남강댐 유역의 ARF와 첨두홍수량의 관계를 분석하기 위해 남강댐 유역내의 산청유역을 대상으로 재현기간 100년, 지속시간 24시간에 대한 홍수량을 모의하였다. 그 결과 ARF의 적용 전 후의 첨두홍수량은 10% 이상 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 남강댐 유역의 기상학적 특성을 고려한 첨두홍수량 산정을 위해서는 본 연구에서 제안한 ARF 회귀식이 유용할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• 제17권11호
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• pp.2636-2644
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• 2013

This paper is proposed a wavelet-based the order statistics MAD(Median Absolute Deviation) method of image fusion of Multi-image contaminated with visible image and infrared image. also The method of compared and defined the threshold the wavelet coefficients using MAD of the wavelet coefficients of the detail subbands was proposed to effectively fusion which of selected the high quality image of the two images. The existed fusion rule may be possible to get the distorted fusion image especially by the distortion in the relation between the pixel and indicator of two images in the existed fusion rules. In order to complement the disadvantage, the threshold of the proposed method sets up the image statistic and excludes the distortion. The hardware design is used FPGA of Xilinx and DSP system for the image fusion and compressed encoding of the proposed algorithm. Therefore the proposed method is totally verified by comparing with the several other multi-image and the proposed image fusion.

• Spatial Information Research
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• 제19권4호
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• pp.81-89
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• 2011

This paper presents a multivariate kriging algorithm that integrates categorical data as secondary data for spatial interpolation of sparsely sampled ground survey data. Instead of using constant mean values in each attribute of categorical data, disaggregated local mean values at target grid points are first estimated by area-to-point kriging and then are used as local mean values in simple kriging with local means. This algorithm is illustrated through a case study of spatial interpolation of a geochemical copper element with geological map data. Cross validation results indicates that the presented algorithm leads to significant respective improvement of 15% and 25% in prediction capability, compared with univariate ordinary kriging and conventional simple kriging with constant mean values. It is expected that the multivariate kriging algorithm applied in this study would be effectively applied for spatial interpolation with categorical data.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제44권1호
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• pp.124-134
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• 2016

The main goal of this study was to investigate biomodification mechanism of lignin by white rot fungus, Abortiporus biennis, and to depolymerize ethanol organosolv lignin for industrial application. In nitrogen-limited culture, A. biennis polymerized mainly lignin showing a rapid increase of molecular weight and structural changes depending on incubation days. At the initial incubation days, cleavage of ether bonds increased phenolic OH content, while the results were contrary in of the later part of the culture. Based on these results, ascorbic acid as a reducing agent was used to induce depolymerization of lignin during cultivation with white rot fungus. As a result, the degree of increase of average molecular weight of lignin was significantly declined when compared with those of the ascorbic acid free-experiment, although the molecular weight of fungus treated sample slightly increased than that of control. Furthermore, lignin derived oligomers in culture medium were depolymerized with the addition of ascorbic acid, showing that the average molecular weight was 381 Da, and phenolic OH content was 38.63%. These depolymerized lignin oligomers were considered to be applicable for industrial utilization of lignin. In conclusion, A. biennis led to the polymerization of lignin during biomodification period. The addition of ascorbic acid had a positive effect on the depolymerization and increase of phenolic OH content of lignin oligomers in medium.