• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.5
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• pp.573-580
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• 2001

The large amounts of high dimensional data contains a significant amount of noises by it own sparsity, which adds difficulties in high dimensional clustering. The CLIP is developed as a clustering algorithm to support characteristics of the high dimensional data. The CLIP is based on the incremental one dimensional projection on each axis and find product sets of the dimensional clusters. These product sets contain not only all high dimensional clusters but also they may contain noises. In this paper, we propose extended CLIP algorithm which refines the product sets that contain cluster. We remove high dimensional noises by applying two dimensional projections iteratively on the already found product sets by CLIP. To evaluate the performance of extended algorithm, we demonstrate its effectiveness through a series of experiments on synthetic data sets.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.4
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• pp.38-45
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• 2001

In this paper, we propose an algorithm for moving object tracking from moving camera using histogram back program intersection(HI) and XY-projection The proposed method segments objects using histogram back projection, matches tracing objects using histogram intersection and extracts them using XY- projection. Through the simulation this paper shows that the proposed method segments. matches and tracks objects without significant error image sequences obtained by moving camera.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.16-18
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• 2001

데이터마이닝 기법 중의 하나인 플러스터링은 대용량 데이터베이스에서 유사한 특징을 가진 객체들을 집단화하는데 사용되는 매우 유용한 분석방법이다. 그러나 대부분의 클러스터링 알고리즘들은 고차원 데이터에서는 성능이 급격히 저하된다. 이것은 고차원 데이터 집합이 상당한 양의 잡음을 포함하고 있기 때문이며 고차원 데이터 고유의 희소성에 기인한다. 이에 따라 고차원 데이터의 구조와 특성을 지원하는데 적합한 클러스터링 기법이 개발되고 있다. 본 논문에서는 고차원 클러스터링에서 잡음 데이터를 효과적으로 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하는데, 이 일고리즘은 고차원 데이터의 저차원으로의 변환에 기초한다. 저 차원으로 변환을 위해 2차원 프로젝션을 이용하며, 반복적으로 2차원 프로젝션을 적용하여 잡음을 단계적으로 최소화한다. 이와 같은 2차원 프로젝션은 잡음을 점차적으로 줄여줄 뿐 아니라, 데이터 분포에 대한 시각화 작업에도 용이하다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.245-248
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• 2001

본 논문은 히스토그램 백 프로젝션, 히스토그램 인터 섹션 그리고 XY-프로젝션을 이용하여 물체를 분할하고 정합하여 물체 추적 시스템에 적용하고자 한다. 물체 추적 시스템에서 실시간 처리를 위하여 물체정합 모델은 계산량이 적고, 물체의 변화에도 일관성이 있어야 한다. 본 논문에서 제안한 물체정합 모델은 이러한 물체 추적 시스템에 적합하다. 본 논문에서는 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 물체를 정합하는 것을 보였으며, 물체를 큰 오차 없이 추적함을 보였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.4
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• pp.568-576
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• 2001

Most of clustering algorithms data to degenerate rapidly on high dimensional spaces. Moreover, high dimensional data often contain a significant a significant of noise. which causes additional ineffectiveness of algorithms. Therefore it is necessary to develop algorithms adapted to the structure and characteristics of the high dimensional data. In this paper, we propose a clustering algorithms CLIP using the projection The CLIP is designed to overcome efficiency and/or effectiveness problems on high dimensional clustering and it is the is based on clustering on each one dimensional subspace but we use the incremental projection to recover high dimensional cluster and to reduce the computational cost significantly at time To evaluate the performance of CLIP we demonstrate is efficiency and effectiveness through a series of experiments on synthetic data sets.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.8 no.4
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• pp.69-88
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• 2003

In high dimensional data, most of clustering algorithms tend to degrade the performance rapidly because of nature of sparsity and amount of noise. Recently, partial dimensional clustering algorithms have been studied, which have good performance in clustering. These algorithms select the dimensional data closely related to clustering but discard the dimensional data which are not directly related to clustering in entire dimensional data. However, the traditional algorithms have some problems. At first, the algorithms employ grid based techniques but the large amount of grids make worse the performance of algorithm in terms of computational time and memory space. Secondly, the algorithms explore dimensions related to clustering using k-medoid but it is very difficult to determine the best quality of k-medoids in large amount of high dimensional data. In this paper, we propose an efficient partial dimensional clustering algorithm which is called CLIP. CLIP explores dense regions for cluster on a certain dimension. Then, the algorithm probes dense regions on a next dimension. dependent on the dense regions of the explored dimension using incremental projection. CLIP repeats these probing work in all dimensions. Clustering by Incremental projection can prune the search space largely and reduce the computational time considerably. We evaluate the performance(efficiency, effectiveness and accuracy, etc.) of the proposed algorithm compared with other algorithms using common synthetic data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.189-191
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• 2000

데이터 마이닝의 방법론 중 클러스터링은 데이터베이스 객체들의 에트리뷰트 값에 근거하여 유사한 그룹으로 식별하는 기술적인 작업이다. 그러나 대부분 알고리즘들은 데이터의 차원이 증가할수록 형성된 전체 데이터 공간은 매우 방대하므로 의미있는 클러스터의 탐색이 더욱 어렵다. 따라서 효과적인 클러스터링을 위해서는 클러스터가 포함될 데이터 공간의 예측이 필요하다. 본 논문에서는 고차원 데이터에서 각 차원에 대한 점진적 프로젝션을 이용한 클러스터링 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 클러스터가 포함될 가능성이 있는 데이터공간의 후보영역을 결정하여, 이 영역에서 점들의 평균값을 중심으로 클러스터를 탐색한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1915_1916
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• 2009

스테레오 X-선 영상시스템 개발을 위하여 수치적 프로젝션을 획득하는 방법론 및 수치적 팬텀 영상을 고안하고 시험하였다. 오픈소스인 TAKE21을 사용하여 수치적 팬텀을 설계하고 그로부터 프로젝션 이미지를 획득하였다. 스테레오 영상을 위한 평행 원근 투영(Parallel-Perspective) 기하구조에 대한 스테레오 프로젝션 영상을 얻기 위해서 계측기의 계와 선원의 위치에 대해 동차 좌표계(Homogeneous coordinate)에서의 선형변환(Linear Transform)을 적용되는 방식을 이용하였다. 이러한 시뮬레이션은 스테레오 X-선 검색 장치의 설계 및 알고리즘 개발에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.5
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• pp.339-345
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• 2016

In general, mosaic blocks are used to hide some specified areas, such as human faces and disgusting objects, in an input image when images are uploaded on a web-site or blog. This paper proposes a new algorithm for robustly detecting grid mosaic areas in an image based on the edge projection. The proposed algorithm first extracts the Canny edges from an input image. The algorithm then detects the candidate mosaic blocks based on horizontal and vertical edge projection. Subsequently, the algorithm obtains real mosaic areas from the candidate areas by eliminating the non-mosaic candidate regions through geometric features, such as size and compactness. The experimental results showed that the suggested algorithm detects mosaic areas in images more accurately than other existing methods. The suggested mosaic detection approach is expected to be utilized usefully in a variety of multimedia-related real application areas.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1319-1324
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• 2006

최근 다양한 분야(건축, 디자인, 영화관)에서 활용되는 디스플레이 기술들은 대체로 평면에 투영하는 프로젝션 기술을 사용하고 있다. 예외적으로 평면이 아닌 곡면에 투영하는 경우도 있었으나, 기술적인 제약으로 왜곡된 영상을 보정하여 사용하는 경우는 드문 상태이다. 그리고 상호작용의 경우는 기계적 장치에 의존한 초보적 형태가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 프로젝션 기술 중에서 원통형 곡면상으로의 투영 기법과 모션인식을 반영한 상호작용 기법에 대해서 논하고자 한다. 3D 영상을 곡면에 왜곡 없이 투영하기 위하여, 본 논문에서는 '2-pass 렌더링' 기법을 이용하였다. 이 기법에서는 현재 렌더링 된 영상을 텍스쳐로 저장한 다음 원통형 물체에 매핑시켜 곡면에 적합한 영상으로 보정한다. 그리고 기계적 장치에 의존하지 않는 상호작용을 위해, 카메라를 통하여 실시간으로 사용자 정보(위치, 방향 값)를 입력 받아 원통형 스크린과 매칭되는 좌표 값을 계산한다. 위와 같은 기법들을 구현하기 위한 실험으로 미디어 아트 작품을 제작하였으며, 투영과 상호작용에 관한 알고리즘을 작품에 적용하였다. 이 작품은 하나의 프로젝터를 사용하여 1/4 원통형 곡면으로의 투영과 상호작용을 수행하였다. 본 연구의 결과는 미디어 아트 작품의 프로젝션 모듈로 사용 될 수 있으며, 공연장 건축, 실내디자인, 체감형 인터랙티브 게임, 가상현실 영화관 등 다양한 분야에 적용 될 수 있다.