• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.651-659
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• 2005

본 논문에서는 무제약 필기체 한글 분할을 위하여 기존 방법들에서 제시된 적이 없는 문자간 여백에서 가상 네트워크 탐색 시스템을 이용하는 새로운 방법을 설계하고 구현하였다 제안된 방법은 다양한 필기자들이 제한 없이 쓰여진 모든 문자들에 대하여 적용이 가능하도록 설계되었고, 또한 문자간 여백에서 생성되는 가상 네트워크의 경로를 이용함으로서 꺾은선 형태의 다양한 분할경로를 얻을 수 있도록 설계되었다. 또한 탐색 시스템을 구현하는 과정에서 분할대상 블록의 길이에 따른 탐색 윈도우를 달리 적용함으로서 원하지 않는 영역에서 분할경로가 생성되는 것을 방지하였다 본 논문에서 제안하는 가상 네트워크 탐색 시스템에 대해 임의의 필기자들로 부터 자체적으로 수집한 800여개의 데이터를 대상으로 실험을 수행한 결과, 중첩되거나 접촉된 문자들을 포함하여 전체적으로 $91.4\%$ 정도의 분할 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.45-47
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• 2011

파노라믹 영상에슨 정적 파노라믹 영상과 동적 파노라믹 영상이 있다. 동적 파노라믹 영상을 생성하기 위해서는 먼저 카메라의 움직임을 계산한 후에 객체의 움직임을 식별해야 한다. 본 논문에서는 동적 객체를 추출하기 위하여 우선 어파인 파라미터로 카메라의 움직임을 추출하고, 지역적 탐색으로 객체의 움직임을 탐지한다. 영상에 동적 객체가 있는 경우 동적 객체 판별을 위하여 영역 분할 방법을 이용하여 계산한다. 이러한 동적 객체의 궤도를 나타내기 위하여 먼저 동적 객체를 추출하는데, 4분할 탐색 기법을 이용하여 추출하게 된다. 최종적으로 구축되어진 배경 파노라믹 영상위에 동적 객체의 궤도를 표현한다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제2권1호
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• pp.130-139
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• 1995

본 논문에서는 복원 영상의 화질을 최대한 유지시키면서 신속한 부호화가 가능하도록 에지 추출법 및 부영상 분할 방법을 도입하여 탐색 영역을 줄이는 방법을 제안하였다. 즉 원영상을 부영상으로 분할하므로써 탐색영역인 Domain영역을 1/64까지 줄였으며 에지 추출법으로 에지인 부분과 아닌 부분으로 나누어 같은 클레스에 있는 영역에서만 탐색하도록 하고 그외의 경우는 탐색 영역에서 제외시킴으로서 계산량을 줄였다. 분할된 부영상중 화질이 저하되는 부분은 부영상에 포함된 에지의 임계치에 따라 검색 방법을 달리함으로써 화질 개선을 시도하였다. 또한 부호화시 Range 블록의 크기를 $4{\times}4$와 $8{\times}8$로 했을 때의 압축율과 화질을 비교하여 보았다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권10호
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• pp.102-108
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• 2012

본 논문은 명암 영상에서 최단 경로 알고리즘을 이용해 인쇄체 접합 문자를 비선형으로 분리하는 방법을 제안한다. 기존의 최단 경로 알고리즘은 특정한 형태의 접합문자를 분할하지 못하는 단점을 가지고 있다. 우리는 기존 알고리즘이 실패하는 상황을 분석하고, 분석 결과를 활용하여 기존 알고리즘이 사용하는 규칙의 문제점을 파악하였다. 그런 후 기존 알고리즘을 두 가지 방향에서 개선하였다. 첫째, 새로운 벌칙항을 추가하여 보다 정교한 경로를 추정하였다. 둘째, 경로 탐색 시 상향 탐색과 하향 탐색을 병행하고 보다 좋은 해를 선택하였다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 분할 성공률 면에서 3~4%정도 우수함을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.835-838
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• 2008

계층 경로 탐색 알고리즘의 탐색 기법에 대한 연구는 많은 논문에서 제시되어 왔다. 그러나 효과적인 영역의 분할에 대한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 계층 경로 탐색 알고리즘의 주 영역과 부 영역을 효과적으로 나눌 수 있는 다음과 같은 기법을 제안하고 평가한다: (1) 보로노이 알고리즘 이용하여 하나의 주 노드를 중심으로 영역을 분할하는 방법, (2)고정 그리드를 기반으로 주 영역과 부 영역을 설정하는 방법 제안한 기법의 성능평가를 위해 전통적인 Dijkstra 알고리즘을 주 노드에서 탐색하여 가장 인접한 주 노드 4개를 통해 주 영역을 지정하는 방법과 비교하였다. 실험 평가 항목은 탐색된 경로의 정확도와 연산시간이며, 실험 결과 연산 속도 측면에서는 보로노이 기반 기법이 좋은 성능을 보였으며, 그리드 기반 기법이 정확도 측면에서 가장 좋은 성능을 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권1호
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• pp.75-90
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• 1997

본 연구는 범주형자료의 오분류에 관한 연구로, 2$\times$2분할표의 자료에 오분류가 있다고 생각되는 조사와 반복조사를 통해 정확하게 분류한 새로운 범주형자료를 시간이라는 새변수의 결합을 통해 오분류 여부를 탐색하는 방법에 대한 연구이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.143-156
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• 2023

인공위성이 촬영한 영상의 내용을 정확하게 분석하기 위해서는 영상에 존재하는 구름 영역을 정확하게 인지하는 것이 필요하다. 최근 다양한 분야에서 딥러닝(deep learning) 모델이 뛰어난 성능을 보여줌에 따라 구름 영역 검출을 위해 딥러닝 모델을 적용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 하지만 현재 구름 영역 검출 방법들은 의미 영역 분할 방법의 네트워크 구조를 그대로 사용하여 구름 검출 성능을 향상하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 구름 검출 데이터 세트에 다중 브랜치 네트워크 구조 탐색을 적용하여 구름 영역 검출에 최적화된 네트워크 모델을 생성함으로써 구름 검출 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 또한 구름 검출 성능을 향상하기 위하여 의미 영역 분할 모델의 학습 단계와 평가 단계의 평가 기준 불일치를 해소하기 위해 제안된 soft intersection over union (IoU) 손실 함수를 사용하고, 다양한 데이터 증강 방법을 적용하여 학습 데이터를 증가시켰다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 아리랑위성 3/3A호에서 촬영한 영상으로 구성된 구름 검출 데이터 세트를 사용하였다. 먼저 제안 방법과 의미 영역 분할 데이터 세트에서 탐색된 기존 네트워크 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법의 mean IoU는 68.5%이며, 기존 모델보다 mIoU 측면에서 4%의 높은 성능을 보여주었다. 또한 soft IoU 손실 함수를 포함한 다섯 개의 손실 함수를 적용하여 손실 함수에 따른 구름 검출 성능을 분석하였으며, 실험 결과 본 연구에서 사용한 soft IoU 함수가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 마지막으로 의미 영역 분할 분야에서 활용되는 최신 네트워크 모델과 제안 방법의 구름 검출 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 모델이 의미 영역 분할 분야의 최신 모델들보다 mIoU와 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1-8
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• 2010

하드웨어-소프트웨어 통합설계에서 다양한 설계제약 조건을 만족하는 임베디드 시스템 개발을 효율적으로 완료하기 위하여 하드웨어와 소프트웨어의 최적분할을 빠른 시간 안에 탐색하는 핵심기술이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 하드웨어-소프트웨어 분할에 따른 매핑 조합 중 최적분할에 해당할 수 없는 조합들은 미리 선별하여 탐색대상에서 제외하는 것을 가능하게 하는 맞춤형 매핑 휴리스틱, CHARMS을 제시한다. CHARMS은 응용프로그램의 여러 태스크를 하드웨어 또는 소프트웨어로 매핑하면서, 단위시간 안에 처리되는 태스크의 수인 Parallelism과 일의 양인 Workload 로 Throughput을 예측하고 최적의 분할대상을 선별하는 기존의 휴리스틱보다 향상된 방법으로, 태스크들의 계산 복잡도를 고려하였으며, 설계제약 조건의 중요도를 다양하게 표현할 수 있는 weighted combo-metric을 활용한다. H.263 인코더 설계에서 CHARMS을 이용할 경우 매핑조합의 95.17%를 탐색 대상에서 제외할 수 있었음을 실험을 통하여 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권6A호
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• pp.1107-1116
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• 2001

고속 IP 주소 룩업(lookup)은 고속 인터넷 라우터의 성능을 좌우하는 주요 요소이다. LPM(longest prefix matching) 탐색은 IP 주소 룩업에서 가장 시간이 많이 걸리는 부분이다. PICAM은 고속 LPM 탐색을 위한 파이프라인 CAM 구조로서, 기존 CAM(content addressable memory, 내용 주수화 메모리)을 이용한 방법보다 룩업 테이블의 갱신속도가 빠르면서도 LPM 탐색율이 높은 CAM 구조이다. PICAM은 3단계의 파이프라인으로 구성된다. 단계 1 및 단계 2의 키필드분할수 및 매칭점의 분포에 따라 파이프라인의 성능이 좌우되며, LPM 탐색율이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 PICAM의 파이프라인 성능모델을 제시하고, 이산사건 시뮬레이션(discrete event simulation)을 수행하여, 최적의 PICAM 구조를 도출하였다. IP version 4인 경우 키필드분할수를 8로 하고, 부하가 많이 걸리는 키필드블록을 중복 설치하는 것이 최적구조이며, IP version 6인 경우 키필드블록의 개수를 16으로 하는 것이 최적구조다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.149-151
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• 2011

동적 모자이크 영상 생성을 위해서는 카메라의 움직임을 계산한 후에 객체의 움직임을 인지해야 한다. 본 논문에서는 어파인 파라미터로 카메라의 움직임을 추출 하였고 지역적 탐색으로 객체의 움직임을 탐지한다. 동적 객체가 존재하는 경우엔 동적 객체 판별을 위하여 영역 분할 방법을 통하여 계산한다. 그리고 동적 객체의 궤도를 표현하기 위하여 우선적으로 동적 객체를 추출하는데 추출 방법은 4분할 탐색 기법을 이용하여 추출하게 된다. 마지막으로 구축되어진 배경 모자이크 영상위에 동적 객체의 궤도르 표현한다.