• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.47 no.1
• /
• pp.35-43
• /
• 2010

1D PCA utilized in the face appearance-based face recognition methods such as eigenface-based face recognition method may lead to less face representative power and more computational cost due to the resulting 1D face appearance data vector of high dimensionality. To resolve such problems of 1D PCA, 2D PCA-based face recognition methods had been developed. However, the face representation model obtained by direct application of 2D PCA to a face image set includes both face common features and face distinctive identity features. Face common features not only prevent face recognizability but also cause more computational cost. In this paper, we first develope a model of a face distinctive identity feature subspace separated from the effects of face common features in the face feature space obtained by application of 2D PCA analysis. Then, a novel robust face recognition based on the face distinctive identity feature subspace model is proposed. The proposed face recognition method based on the face distinctive identity feature subspace shows better performance than the conventional PCA-based methods (1D PCA-based one and 2D PCA-based one) with respect to recognition rate and processing time since it depends only on the face distinctive identity features. This is verified through various experiments using Yale A and IMM face database consisting of face images with various face poses under various illumination conditions.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.6 no.12
• /
• pp.147-154
• /
• 2006

The final purpose of this study is to explore morphological change of Shenyang in the period of the rising Chung Dynasty. For that purpose we have tried to build the historical GIS DB of site and analysis of the structure and shape pattern of the city by using the functions of GIS. From the view of spatial structure and cultural context, main characteristics, which is derived from the analysis of ancient map of Shenyang, can be summarized into five things as follows ; transformation of open spatial structure into closed structure, combination of horizontal spatial structure with vertical structure, transformation of practical spatial structure into symbolic structure, transformation of natural spatial structure into institutional form of ancient Chinese capital city, conservation of traditional Manchurian culture.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.43 no.2 s.308
• /
• pp.72-80
• /
• 2006

In this paper, we propose a new descriptor for 3D model retrieval based on shape information. The proposed method consists of two steps including ray casting method and spherical harmonic function, considering geometric properties of model. In the ray casting method, an adaptive sampling is performed for external shape information. By increasing shape information included in the descriptor, we improve the discriminating power of the proposed descriptor. The coefficients of spherical harmonic function are adaptively calculated, considering geometric frequency characteristics. This makes the descriptor more compact and concise without decreasing the retrieval performance. By combining two methods, we achieve more improved retrieval results.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.813-816
• /
• 2018

X-ray 진단에서 그리드 하드웨어의 사용은 산란선에 의한 영상의 왜곡을 보정할 수 있는 장점이 있는 반면, 반복되는 라인 형태의 그리드 아티팩트를 발생시키는 부작용을 수반한다. 본 논문에서는 이러한 그리드 라인을 제거하는 방법론으로서 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform)을 사용 하는 기법을 제안한다. X-ray 영상에서 그리드 라인의 특성은 피사체의 형태와 영상의 영역에 따라 서로 다른 특성을 갖는다. 이에 본 연구에서는 동적으로 재구성되는 분할 구조를 기반으로 DCT 변환을 적용하고 개별 영역별로 필터전달함수를 최적화하는 방법을 채택하였다. 추출된 주파수 영역 데이터에 대하여 그리드 라인의 대역을 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 필터전달함수로 Kaiser윈도우와 Butterworth 필터를 조합한 형태의 밴드스톱필러(BSF: band stop filter)를 구현하였다. 또한 블로킹 현상을 개선하기 위하여 다중 영상으로부터 경계선 부분의 픽셀값을 결정하는 방법론을 제안하였다. 제안된 이론에 대하여 실제 영상을 사용한 실험결과로부터 그 타당성을 평가하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.07a
• /
• pp.1899_1900
• /
• 2009

본 논문에서는 주어진 데이터의 입자화 특성을 효과적으로 모델 구축에 반영하고자 재구성 평가 기준을 통한 새로운 형태의 입자화 기반 RBF 뉴럴 네트워크를 개발한다. 주어진 데이터들의 입자화 특성을 파악하기 위해서 새로운 형태의 FCM 클러스터링(-Context-based fuzzy clustering)을 이용한다. 즉, 출력 공간의 입자화 특성은 K-means clustering 방법을 사용한 것에 반해, 입력 공간에서의 정보들은 Context-based fuzzy clustering 방법을 이용하여 효율적으로 데이터의 특성을 파악하여 모델의 구축에 반영하였으며, 또한 모델의 최적화를 위하여 RBF 뉴럴 네트워크의 은닉층의 수를 재구성 평가 기준을 통하여 모델의 최적화를 꾀하였다. 제안된 모델의 효율적인 특성을 보여주기 위해 저차원 합성 데이터를 이용하여 모델을 평가한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.43 no.3 s.309
• /
• pp.61-67
• /
• 2006

In electronic support systems, the analysis of PRI modulation characteristics for radar signals has attracted much interest because of the problem of the identification ambiguity in dense electronic warfare signal environments. A new method of recognizing the PRI modulation types of radar pulse signals is proposed for electronic support. The proposed method recognizes the PRI modulation types using the classifiers which are based on the property of the linear autocorrelation of the PRI sequences for each PRI modulation type. In addition, the proposed method estimates the PRI modulation period for the PRI modulation types with the periodicity. Simulation results are presented to show the performance of the proposed method.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
• /
• v.24 no.3
• /
• pp.101-109
• /
• 2018

Recently, the improvement of virtual reality and augmented reality technologies leverages many new technologies like the virtual study room, virtual architecture room. Such virtual worlds require free handed drawing technology such as writing descriptions of formula or drawing blue print of buildings. In nature, lots of view point modifications occur when we walk around inside the virtual world. Especially, we often look some objects from near to far distance in the virtual world. Traditional drawing methods like using fixed size image for drawing unit is not produce acceptable result because they generate blurred and jaggy result as view distance varying. We propose a novel method which robust to the environment that produce lots of magnifications and minimizations like the virtual reality world. We implemented our algorithm both two dimensional and three dimensional devices. Our algorithm does not produce any artifacts, jaggy or blurred result regardless of scaling factor.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.07a
• /
• pp.1887-1888
• /
• 2008

본 논문에서는 퍼지 추론 기반의 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Polynomial Radial Basis Function Neural Network; pRBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델은 "IF-THEN" 형식으로 기술되는 퍼지 규칙에 의해 조건부, 결론부, 추론부의 기능적 모듈로 표현된다. 조건부의 입력공간 분할에는 HCM 클러스터링에 기반을 두어 구조가 결정되며, 기존에 주로 사용된 가우시안 함수를 RBF로 이용하고, 원뿔형태의 선형 함수를 제안한다. 또한 입력공간 분할시 데이터 집합의 특성을 반영하기 위해 분포상수를 각 입력마다 고려하여 설계함으로서 공간 분할의 정밀성을 높인다. 결론부에서는 기존 상수항의 연결가중치를 다항식 형태로 표현하는 pRBFNN을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Box와 Jenkins가 사용한 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 기존 모델과의 근사화와 일반화 능력에 대하여 토의한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07a
• /
• pp.88-90
• /
• 2005

컴퓨터 개별적응 검사(CAT: Computerized Adaptive Testing)란 각 학습자 수준에 적절한 형태의 검사를 개별적으로 실시함으로써 짧은 시간 안에 적은 수의 문항으로도 측정하고자 하는 제 특성을 보다 정확하고 효율적으로 측정할 수 있게 하는 기법이다. 이는 학습자 중심의 수준별 교육을 위한 학습 도구로서 이용될 수 있다. 본 연구에서는 문항반응이론 기반의 CAT를 학습에 적용시킴으로써 학습자의 평가결과에 따라 즉각적인 피드백을 통한 개별학습을 할 수 있고 일정수준의 성취단계에 이를 때까지 스스로 부족한 부분에 대한 평가를 계속 실시하여 완전학습에 도달할 수 있는 새로운 형태의 CAT 기반 학습시스템을 제시한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
• /
• 2006.11a
• /
• pp.163-169
• /
• 2006

비즈니스 환경의 실시간 변화에 대응하기 위해서 최근에 기업은 특정 업무에 대해서 업무 규칙을 비즈니스 룰로 구현하고 이를 처리하는 비즈니스 룰 엔진 기반의 어플리케이션을 구현하고 있다. 비즈니스 룰은 기업이 보유한 업무 규칙을 컴퓨터와 업무 담당자가 동시에 이해할 수 있는 형태로 구성되어야 하는 양면적인 특성을 가지고 있다. 비즈니스 용어 중심으로 되어 있는 업무 규칙과 컴퓨터가 이해할 수 있는 비즈니스 룰은 그 형태가 상이하나 의미적으로 연관관계를 가지고 있기 때문에 체계적인 도출과정이 필요하다. 본 논문에서는 비즈니스 룰 클래스 개념을 적용하여 업무 규칙으로부터 비즈니스 룰을 도출하는 기법에 대해서 알아보고 이를 기반으로 구성한 비즈니스 룰 구축 방법론을 소개하고자 한다.