• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.4 no.4
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• pp.79-87
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• 2004

In this paper, we propose a probability map based genetic algorithm to detect lips from portrait image. The existing genetic algorithm used to get an optimal solution is modified in order to get multiple optimal solutions for lips detection. Each individual consists of two chromosomes to represent coordinates x, y in space. Also the algorithm introduce a preserving zone in the population, a modified uniform crossover, a selection without individual duplication. Using probability map of H, 5 components, the proposed algorithm has adaptability in the segmentation of objects with similar colors. In experiments, we analyzed relationships of primary parameters and found that the algorithm can apply to the detection of other ROIs easily

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.618-620
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• 2022

게임은 수많은 NPC 와 규칙에 의해 작동되는 가상 공간을 의미한다. 이런 가상 공간에서는 규칙을 엄격히 지키면서 수행되는 AI 를 필수로 요구하게 된다. 하지만 강화 학습 기반의 AI 는 복잡한 게임의 규칙을 온전히 지키지 못하고 예상 밖의 행동을 돌출하면서 이를 해결하기 위한 많은 연구도 수행되고 있다. 본 논문에서는 규칙 기반으로 획득한 오목판의 확률 맵과 학습을 통해 획득한 확률맵 데이터를 병합하여 가장 높은 Value 를 가지는 위치를 다음 수로 반환하는 방법을 사용하였다. 향후 연구에서는 ANN(Approximate Nearest Neighbor)알고리즘을 적극 활용하여, 커널의 State 와 보드의 State 비교를 확률적으로 개선할 예정이다. 본 논문에서 제안된 프레임 워크는 게임 AI 연구에 기여할 수 있길 바란다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.4
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• pp.487-491
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• 2010

In this paper we propose a new single-query path planning algorithm for working well in high-dimensional configuration space. With the notice of the similarity between single-query algorithms with exploration algorithms, we propose a new path planning algorithm, which applies the Remembering Exploration method, which is one of exploration algorithms, to a path-planning problem by selecting a node from a roadmap, finding out the neighbor nodes from the node, and then inserting the neighbor nodes into the roadmap, recursively. For the performance comparison, we had experiments in 2D and 3D environments and compared the time to find out the path. In the results our algorithm shows the superior performance than other path planning algorithms.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.8
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• pp.3028-3035
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• 2010

This paper propose a genetic method based on probability map to detect region of the lips on a natural image with the faces. The method has many solutions in order to detect regions such as the lips instead of one optimal solution of existing methods. To do this, it represents a pair of spatial coordinates as a chromosome, and introduces genetic operations like conservation interval, the number of generations and non-overlapping selection. By using the probability map of the HS in HSV color space, it increases adaptability to similar color that is a property of genetic algorithm. In our experiments, the optimal value of the important parameter $\beta$ was analyzed, which was used as the condition of an ending function and affected performance of the proposed algorithm. Also the algorithm was analyzed on what performance it has when its mating methods are different. The results of the experiment showed that our algorithm could be flexibly adapted for detecting other ROIs.

• Smart Media Journal
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• v.1 no.3
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• pp.22-28
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• 2012

As the smart media becomes more popular, the demand for high-quality 3D images and depth maps is increasing. However, performance of the current technologies to acquire depth maps is not sufficient. The depth maps from stereo matching methods have low accuracy in homogeneous regions. The depth maps from depth cameras are noisy and have low-resolution due to technical limitations. In this paper, we introduce the state-of-the-art algorithms for depth map enhancement and up-sampling from conventional methods using only depth maps to the latest algorithms referring to both depth maps and their corresponding color images. We also present depth map enhancement algorithms for hybrid camera systems in detail.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.24 no.6
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• pp.471-478
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• 2020

In this paper, we develop the ground risk model of unmanned aerial vehicle (UAV) operation to quantify the ground risk when the UAV falls to the ground during the intended operation in case of UAV failure. The ground risk is computed by using the UAV failure probability, the probability of impact a person when UAV falls to the ground, the probability of fatality when UAV strikes the person. We mathematically derive each probability to evaluate the ground risk of UAV operation. Also, the population density map, building to land ratio map, car traffic database is used to estimate the number of people exposed to collision with UAV. Finally, we assumed the operations of a UAV with two paths in Daejeon city and evaluate the ground risk of each UAV operations.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.144-145
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• 2020

본 논문에서는 정밀한 3차원 복원 및 시점 합성을 위해 매칭 비용을 반복적으로 업데이트하는 Generalized Soft 3D Reconstruction (GenSoft3D) 알고리즘을 제안한다. 먼저 다시점 영상들과 카메라 자세정보가 주어지면 GenSoft3D는 볼륨 기반의 다시점 스테레오 매칭 알고리즘으로 시점별 초기 매칭 비용 볼륨 및 시차 맵을 계산한다. 그 후 정제 과정에서 각 시점은 모든 시차 맵을 이용하여 표면 확률 및 가시 확률을 계산한다. 표면 확률은 초기 매칭 비용 업데이트에 사용하며, 가시 확률은 폐색 영역의 정확한 시차를 계산하기 위해 사용된다. 해당 정제 과정을 일정 횟수 반복할 경우 시점별 고정밀의 시차 맵 획득이 가능하다. 또한 시차 맵의 정확도가 향상됨에 따라 정확한 시점 합성이 가능하다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.5
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• pp.608-617
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• 2017

Methods of contrast enhancement have problem such as side effect of over-enhancement with non-gaussian histogram distribution, tradeoff enhancement efficiency against brightness preserving. In order to enhance contrast at various histogram distribution, segmentation to region with gaussian distribution and then enhance contrast each region. First, we segment an image into several regions using GMM(Gaussian Mixture Model)fitting by that k-mean clustering and EM(Expectation-Maximization) in $L^*a^*b^*$ color space. As a result region segmentation, we get the region map and probability map. Then we apply local contrast enhancement algorithm that mean shift to minimum overlapping of each region and preserve brightness histogram equalization. Experiment result show that proposed region based contrast enhancement method compare to the conventional method as AMBE(AbsoluteMean Brightness Error) and AE(Average Entropy), brightness is maintained and represented detail information.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.116-118
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• 2010

본 논문에서는 영역 분할과 영상의 움직임 정보를 이용한 깊이맵 생성에 관한 기법을 제안하였다. 2D/3D 변환 알고리즘에서 2차원 영상에서 얻은 깊이 정보는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환 가능하게 하는 핵심 기술이 된다. 영역을 분할하고 계산되어진 움직임 값 (intensity)을 분할된 각 영역에 부여함으로서 깊이맵을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 초기 단계에서 영역을 분할한 뒤, 입력 영상을 그룹화 하여 양방향 탐색을 통한 움직임 추정 연산을 수행토록 하여 보다 정확한 깊이 정보를 획득하고, 최종적으로 얻은 결과에 각 화소에 해당 되는 확률적 통계에 의한 후처리 기법을 사용하였다. 보다 정확한 깊이정보를 영역별로 지정하고, 후처리 기법을 사용함에 따라 보다 신뢰도 높은 깊이맵 영상을 생성할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.29-30
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• 2012

본 논문은 고해상도의 깊이맵을 얻기 위해서 대응되는 색상 영상의 최대 변화도를 이용한 깊이맵 업샘플링 기술을 제안한다. 기존 알고리즘들이 인접한 화소의 깊이 값을 참조할 때 거리에 따른 가중치를 부여하는 것과 달리, 제안한 방법은 현재 화소와 참조 화소 사이의 최대 색차 변화도를 이용하여 가중치를 부여한다. 이런 접근 방법은 비슷한 색상의 물체가 서로 붙어 있거나 큰 크기의 객체가 존재할 경우에도 모두 올바른 가중치를 부여할 수 있다는 장점을 갖는다. 먼저, 색상 영상의 색차 성분에 대한 변화도 영상을 계산하고, 업샘플링하고자 하는 화소와 참조 화소 사이의 최단 경로 위에서 가장 큰 변화도를 취한다. 변화도가 클수록 다른 객체에 존재할 확률이 높기 때문에 변화도가 큰 참조 화소에는 작은 가중치를 부여하고, 이들의 가중합을 통해 최종 깊이 값을 계산한다. 제안한 방법을 이용하여 깊이맵을 업샘플링한 결과가 기존 알고리즘들에 비해 우수한 결과를 보였다.