• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.35-43
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• 2010

고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법과 같은 얼굴 형태 기반 얼굴 인식 방법에 사용되는 1차원 PCA는 고차원의 얼굴 형태 데이터 벡터들의 처리로 인하여 부정확한 얼굴 표현과 과도한 계산량을 초래할 수 있다. 이에 개선 방안의 하나로 2차원 PCA 기반 얼굴 인식 방법이 개발되었다. 그러나 단순한 2차원 PCA 적용으로 얻어진 얼굴 표현 모델에는 얼굴 공통 특성 성분과 개인 식별 특성 성분이 모두 포함된다. 얼굴 공통 특성 성분은 오히려 개인 식별 능력을 방해할 수가 있고 또한 인식 처리 시간의 증가를 초래한다. 본 논문에서는 2차원 PCA 적용으로 얻어진 얼굴 특성 공간에서 얼굴 공통 특성 영향이 분리된 얼굴 고유 식별 특성 부분공간 모델을 개발하고 개발된 모델에 기반한 새로운 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안한 얼굴 고유식별 특성 부분공간 모델 기반 얼굴 인식 방법은 얼굴 고유 식별 특성에만 주로 의존하기 때문에 기존 1차원 PCA 및 2차원 PCA 기반 얼굴 인식 방법보다 얼굴 인식 성능 및 인식 속도에 대해서 더 우수한 성능을 보인다. 이는 다양한 조명 조건하에 다양한 얼굴 자세를 갖는 얼굴 이미지들로 구성된 Yale A 및 IMM 얼굴 데이터베이스를 이용한 실험을 통해 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.147-154
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• 2006

본 연구는 심양성의 도시평면에 대한 형태학적 분석을 토대로 심양 도성형태의 형성 변화과정에서 표출되는 형태적 특성을 도출하는 한편, 이를 정치 사회 문화적 여건변화와 문화적 상호작용 측면에서 해석해보고자 하는데 목적이었다. 이를 위해 심양의 도시구조를 시계열 적으로 고찰하고, 이를 표현할 수 있는 지도정보와 도면정보를 GIS DB로 구축하여 시계열별로 중첩비교하여 역사적인 관점에서 해석해보고자 하는 것이다. 연구를 통해 도출된 심양의 도시 형태적 특성은 첫째 개방적인 도성구조에서 폐쇄적인 도성구조로의 변화과정, 둘째 횡축기반의 수평적 공간구조의 종축기반의 수직적 공간구조의 결합, 셋째 실용적인 도성 구조로부터 축과 중심성에 기초한 상징적인 도성구조로의 변화, 넷째, 자연에 순응한 도성구조로부터 중국고대도성제에 기초한 도성구조로의 변화, 다섯째 만족 고유의 문화적 전통의 보존 등의 다섯 가지 측면으로 파악되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권2호
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• pp.72-80
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• 2006

본 논문에서는 3차원 모델을 검색하기 위한 형태 기반 기술자를 추출하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 형태 기반 기술자는 모델의 기하학적인 특성을 고려하여 레이 캐스팅 샘플링과 구면조화함수를 이용하는 방법이다. 레이 캐스팅 기법은 모델의 외형을 고려한 적응적인 방법으로 샘플링한다. 이 기법을 통해 기술자에 포함되는 형태 정보를 증가시켜 기술자의 식별성을 높인다. 구면조화함수 계수 추출에서는 기하학적인 주파수 특성을 고려하여 적응적인 계수를 추출한다. 이 방법은 검색 성능에 영향을 미치지 않고 기술자를 조밀하고 간결하게 만든다. 최종적으로 두 방법을 결합함으로서 검색 엔진에서 이용가능하고, 식별성이 향상되며 간결해진 기술자를 생성한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.813-816
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• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1899_1900
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• 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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.61-67
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• 2006

ES 시스템에서 레이더 신호의 PRI 변조특성 분석은 고밀도 전자전 신호 환경에서의 레이더 식별 모호성 문제로 인해 그 중요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 ES를 위한 레이더 펄스 신호의 PRI 변조형태를 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 제안한 기법은 PRI 시퀀스의 선형 자기상관관계에 나타나는 각 변조형태별 특징을 기반으로 정의한 형태 구분자들을 이용하여 PRI 변조형태를 인식한다. 또한 제안된 기법은 주기적인 변조특성을 갖는 PRI 변조형태에 대해서 변조주기를 추정한다. 제안한 기법의 성능을 입증하기 위해 다양한 모의신호에 대한 실험결과를 제시하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.101-109
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• 2018

최근 가상 현실 및 증강 현실 기술의 발달로 다양한 형태의 기술이 제안되고 발전되고 있다. 특히 가상의 학습공간이나 가상의 건축 공간들을 위한 기술로서 원하는 형태의 그림을 그릴 수 있는 가상 드로잉 툴은 필수적인 요소 중 하나로 볼 수 있다. 기존의 래스터 기반 드로잉 알고리즘은 공간 이동이 잦은 가상 현실에서는 부적합 할 수 있는데, 가상 현실의 특성상 근접하거나 멀어지는 경우가 많기 때문이다. 본 논문에서는 연필 및 에어브러시의 물리적인 특성을 고려하여 실제 결과와 흡사하면서도 확대 및 축소에 강건한 가상의 드로잉 툴 렌더링 알고리즘을 제안한다. 캔버스로부터의 거리, 분사되는 잉크의 양, 움직이는 속도, 마찰력, 압력 등을 고려한다. 드로잉의 기본 단위는 정사각형 패치이며 각 패치는 슈도 랜덤값을 기반으로 하는 입자 형태의 이미지를 가진다. 이러한 입자 패치는 슈도 랜덤 식을 사용하고 매 프레임 마다 재 생성되기 때문에 확대 축소 시 깨짐 현상이 발생하지 않는다. 제안된 알고리즘은 2차원 환경 및 가상 현실 환경에 구현되었다. 2차원 환경은 안드로이드 기반 스마트폰에서 구현하였으며 가상 현실 환경은 언리얼 엔진 4를 사용하여 구현하였다. 구현 결과 확대 축소 시에도 이질감 없이 원래의 질감을 유지하는 렌더링 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1887-1888
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• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.88-90
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• 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
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• 한국IT서비스학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.163-169
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• 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.