• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.33-42
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• 2011

본 논문에서는 B-spline 곡선의 낫 제거 (knot removal)를 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 낫 제거 전후, 두 곡선의 형상의 차이를 측정하기 위해 하우스도르프 거리 (Hausdorff distance)를 이용한다. 먼저 Eck와 Hadenfeld의 연속 $L_{\infty}$ 근사법[1]을 이용하여 낫이 제거된 곡선을 생성한다. 수치적 최적화 (numerical optimization) 기법을 통해 생성된 곡선의 제어점 위치를 조정하여, 낫 제거 전 곡선과의 하우스도르프 거리가 최소화 되도록 한다. 본 논문에서는 다양한 형태와 차수의 곡선들(space curves)에 대한 낫 제거 실험을 통해 제안된 기법의 효율성과 우수성을 입증한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.474-483
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• 2004

본 논문에서는 3차원 정면 얼굴 영상으로부터 추출된 프로파일(profile) 영상을 깊이 정보가 반영된 가중치 하우스도르프 거리(weighted hausdorff distance-WHD)를 이용하여 두 영상을 비교하는 인식 알고리즘을 제안한다. 3차원 얼굴 영상은 2차원과 달리, 깊이 정보를 가지고 있으므로 사람 얼굴의 프로파일 영상을 보다 정확하게 그리고 다양한 얼굴 위치에서 추출되어 질 수 있다. 코는 얼굴에서 가장 돌출된 형상을 가지고 있으므로, 3차원 데이터의 깊이 값을 평균을 이용한 반복 선택 방법을 사용하여 코의 정점 위치를 찾는다. 이를 기준점으로 수직성분들의 깊이 값을 2차원 평면으로 나타내면 프로파일 영상이 추출된다. 입력 영상과 데이터베이스 영상과의 유사도 비교를 위해, 깊이정보를 가중치로 사용한 WHD방법으로서 두 프로파일 영상의 거리비교는 Ll을 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로, 인식률은 5위 이내가 94.3%의 인식률을 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제6권1호
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• pp.65-72
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• 2000

본 논문에서는 쿼리 영상에 대하여 가장 정확하게 정합되는 영상을 찾기 위한 새로운 이진 영상 정합 방법인 퍼지 기반 하우스도르프 방법을 제안한다, 먼저 하우스도르프 거리를 이용하여 최소거리 분포를 얻은 후 반경에 해당하는 집함의 개수를 이용하여 소속함수로 표현한다. 제안한 방법에서는 소속함수로 정의된 거리 분포에 대하여 퍼지 추론과정을 도입하여 최종적인 정합 후보를 구하게 된다. 제안된 방법을 실제 잡음이 부가된 얼굴 영상과 문자 인식에 적용하여 그 성능을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.526-528
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• 2001

기존의 얼굴표정 인식연구의 대부분은 얼굴영상에서 사전정보 획득과, 인식이 각각 별개로 수행되어, 전자의 결과가 후자를 보장하지 못하거나, 데이터와 계산 양의 과다, 그리고 인지과정이 사람과 다르다는 등의 문제가 있다. 이에 대해 하우스도르프 거리 매칭을 적용, 표정인식을 시도한다. 이는 전체적인 유사도를 측정하는 방법으로서 전체이론(Holistic theory)에 기반하여, '사람의 인지과정'을 따른다. 그러나 축소된 데이터를 사용하므로, 이 방법의 인식결과가 부족할 경우, 영상워핑을 적용하여 Brennan과 Carton이 제안한 캐리커쳐 효과를 이용한다. 이는 영상을 적절히 변형, 표정의 특징을 과장하고 잡영을 제거하여, 인식하기 쉬운, 분명한 표정을 생성하는 방법이다. 위 과정을 통해, 사람의 인지과정을 모사하고, 최소한의 데이터로써 사전정보 획득과정이 생략된, 입력영상으로부터 직접 표정을 인식하는 방법을 제안한다.

• 한국측량학회지
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• 제31권4호
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• pp.285-292
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• 2013

본 연구는 도로 네트워크를 분할한 뒤 네트워크 정합을 수행하는 방법론을 제안한다. 네트워크의 링크에 의해 둘러싸인 공간으로부터 폴리곤 객체를 생성하고 중첩기반 그래프 군집화 기법을 적용하여 이들 폴리곤 객체들의 대응 집합 쌍을 탐색하고, 이로부터 독립적인 정합을 수행하는 하위 네트워크 쌍을 얻었다. 이후 분할된 네트워크 데이터 쌍의 노드 집합에 Iterative Closest Point 알고리즘을 적용하여 기하보정을 수행한 후 하우스도르프 거리를 이용하여 1:N 링크 정합을 수행하였다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 국가교통 DB센터에서 관리하는 KTDB의 네트워크 데이터와 국내 상용 차량 내비게이션 업체의 네트워크 데이터를 대상으로 알고리즘을 적용하고 결과를 평가하였다. 3m에서 18m까지 3m 간격으로 하우스도르프 거리에 임계값을 적용하여 네트워크를 정합한 결과 15m의 임계값에서 F-measure 기준 0.99의 정확도를 얻을 수 있었다.

• 대한수학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.409-417
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• 2006

자연현상의 복잡한 대상의 연구에서 출발한 프랙탈의 연구는 물리학에서 특히 열역학에서의 기법을 활용한 다중프랙탈의 연구로까지 그 영역이 확대되었다. 이 논문에서는 프랙탈과 다중프랙탈의 여러 가지 성질과 그 응용에 대한 최근 결과를 소개한다

• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.367-375
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• 2023

본 연구에서는 국내 연안 해역 환경에서의 해상교통관제 서비스에 기여할 수 있는 항적 간 거리 척도를 개발하였다. 새로운 항적간 거리 척도는 전통적으로 위치 시계열 간의 유사도를 측정하는 데 활용되는 하우스도르프 거리(hausdorff distance)와 두 항적 간의 대지속력(Speed Over Ground, SOG)의 평균 간의 차이, 그리고 대지침로(Course Over Ground)의 분산 간의 차이를 가중합하여 설계되었다. 새로운 척도의 유효성을 검증하기 위하여 실제 AIS 항적 데이터와 병합 군집화 알고리즘을 활용한 기존 항적 간 거리 척도와의 비교 분석이 수행되었으며, 새로운 거리 척도를 활용한 항적 군집화 결과가 하우스도르프 거리(hausdorff distance), 그리고 다이내믹 타임 워핑 거리(Dynamic Time Warping distance) 등 기존 척도에 비해 항적 간 지리적 거리나 대지속도 및 대지침로 등 선박 거동 특성의 분포를 비슷하거나 그 이상의 수준으로 정교하게 반영하고 있음을 데이터 시각화로써 확인하였다. 정량적으로는 Davies-Bouldin 지표를 기준으로, 군집화 결과가 더욱 우수하거나 약간 낮은 수준을 기록한 한편, 거리 계산 효율성에서는 특히 우수함을 실증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.181-191
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• 2005

한글 문자 인식에 있어서 ' ㅁ '과 ' ㅇ '의 오인식은 전반적인 인석성능의 저하를 가져오는 요소가 되고 있으나 이에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 'ㅁ'과 'ㅇ'을 효과적으로 인식하기 위한 새로운 특징 추출 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 변형된 하우스도르프 거리를 이용한 최적의 이웃 반경을 설정하고, 이 반경에 의해 이웃 픽셀과의 각도를 추출하여 두 자소를 구분하는 특징으로 사용하였다 실험을 통하여 분석한 결과 제안하는 특징 추출 방법은 기존의 방법들보다 적은 특징 개수를 사용하여 효율적으로 패턴을 인식할 수 있었으며 우수한 일반성 및 안정성을 나타내었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.93-103
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• 2019

3차원상의 자유곡면에 대한 효율적인 기하 연산을 지원하기 위한 새로운 공간자료구조로서 토러스 패치 기반 정밀 근사를 이용한 자유곡면의 기하학적 처리 기법을 소개한다. 토러스는 곡률이 양이나 음인 경우뿐만 아니라, 0인 부분도 있으므로 자유곡면의 볼록, 오목 여부에 상관없이 곡면을 정밀하게 근사할 수 있다. 전통적인 기법과 달리 토러스 패치는 자유곡면의 법벡터 방향까지 쉽게 모델링할 수 있고, 토러스의 오프셋은 다시 토러스가 되므로 다양한 기하 연산의 가속화를 지원할 수 있다. 자유곡면과 이를 근사하는 토러스 패치 집합 사이의 양방향 하우스도르프 거 리의 상한을 계산하여 토러스 패치를 이용하여 자유곡면을 높은 정밀도로 근사할 수 있음을 보였다. 이 기법을 이용하여 두 자유곡면의 교차곡선 계산과 자유곡면의 오프셋 곡면 생성을 쉽게 처리할 수 있음을 보였다.

• 한국수학사학회지
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• 제17권2호
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• pp.73-84
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• 2004

스톤은 스톤 쌍대성에 의하여 완비 불 대수는 극단적으로 비연결인 콤팩트 하우스도르프 공간에 대응되어 불 대수의 범주 Bool에서 단사 대상은 완비 불 대수인 사실에 의하여 0차원 콤팩트 공간의 범주 ZComp의 사영 대상은 극단적으로 비연결인 콤팩트 공간임을 증명하였고, 완전 정규 공간 X가 극단적인 비연결 공간이기 위한 필요충분조건은 X에서 실직선로의 연속함수의 순서집합 C(X, )이 데데킨트 완비인 사실[6]이 드모르간 틀에서도 성립함을 증명하였다[2]. 이 논문에서는 드 모르간의 역사를 조사하고, 드모르간 틀을 도입하여 극단적인 비연결 공간과의 관계와 드 모르간 틀과 불 대수 사이의 관계를 연구한다.