• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.606-609
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• 2015

본 연구에서는 support vector regression (SVR) 및 매개변수 최적화 알고리즘을 이용한 하천수위 예측모델을 구축하고 이를 실제 유역에 적용하여 모델 효율성을 평가하였다. 여기서, SVR은 하천수위를 예측하기 위한 예측모델로서 채택되었으며, 커널함수 (Kernel function)로서는 radial basis function (RBF)을 선택하였다. 최적화 알고리즘은 SVR의 최적 매개변수 (C?, cost parameter or regularization parameter; ${\gamma}$, RBF parameter; ${\epsilon}$, insensitive loss function parameter)를 탐색하기 위하여 적용되었다. 매개변수 최적화 알고리즘으로는 grid search (GS), genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), artificial bee colony (ABC) 알고리즘을 채택하였으며, 비교분석을 통해 최적화 알고리즘의 적용성을 평가하였다. 또한 SVR과 최적화 알고리즘을 결합한 모델 (SVR-GS, SVR-GA, SVR-PSO, SVR-ABC)은 기존에 수자원 분야에서 널리 적용되어온 신경망(Artificial neural network, ANN) 및 뉴로퍼지 (Adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS) 모델과 비교하였다. 그 결과, 모델 효율성 측면에서 SVR-GS, SVR-GA, SVR-PSO 및 SVR-ABC는 ANN보다 우수한 결과를 나타내었으며, ANFIS와는 비슷한 결과를 나타내었다. 또한 SVR-GA, SVR-PSO 및 SVR-ABC는 SVR-GS보다 상대적으로 우수한 결과를 나타내었으며, 모델 효율성 측면에서 SVR-PSO 및 SVR-ABC는 가장 우수한 모델 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 매개변수 최적화 알고리즘은 SVR의 매개변수를 최적화하는데 효과적임을 확인할 수 있었다. SVR과 최적화 알고리즘을 이용한 하천수위 예측모델은 기존의 ANN 및 ANFIS 모델과 더불어 하천수위 예측을 위한 효과적인 도구로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.247-259
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• 2000

본 논문은 움직임 벡터의 높은 시$\cdot$공간 상관도 정보를 이용하여 계산량을 줄이면서 움직임 추정의 정확도를 높일 수 있는 새로운 블럭 정합 움직임 추정 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 고속 움직임 추정 방식들이 이용하는 탐색 영역내의 일관된 첫 번째 탐색 위치에서 움직임 벡터를 찾는 것이 아니라 움직임 벡터의 높은 시$\cdot$공간 상관도 정보를 이용하여 보다 정확한 탐색영역을 찾아 탐색 영역을 보정함으로써 보다 정확한 첫번째 탐색 위치를 중심으로 움직임 벡터를 탐색한다. 즉, 본 논문에서 제안하는 방식의 핵심은 움직임 추정의 정확도를 높이기 위해서 보다 정확한 첫번째 탐색 위치를 찾는 것이다. 따라서 움직임 벡터의 시간적인 상관성을 이용하기 위해서 현재 프레임 블럭과 같은 좌표를 갖는 이전 프레임 블럭의 방향성을 조사한다. 또한 공간적인 상관성을 이용하기 위해서 현재 프레임내의 이웃 블럭들의 방향성을 조사한다. 이러한 블럭들이 갖는 방향성을 바탕으로 움직임 추정을 위한 첫번째 탐색 위치를 결정하게 되고 그 위치를 중심으로 일정한 탐색 패턴에 따라 움직임 벡터를 탐색하는 방식이다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR (Peak-to-Signal Noise Ratio) 값에 있어서 평균적으로 1.7dB 개선되고 영상에 따라 최고 3.6dB 정도 우수한 결과를 나타낸다. 또한 탐색 횟수에서는 기존의 대표적인 고속탐색 알고리즘인 3단계 탐색 알고리즘 (Three-step search algorithm) 보다 평균 50% 이상을 줄일 수 있었고, 정확한 움직임 벡터를 찾는 비교에 있어서도 월등히 우수한 결과를 나타내었다. 또한 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화 후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘 보다 월등히 우수한 화질을 제공한다. 및 상품과율 등이 모두 10:0 양액보다 높게 나타났다. 식물체내의 무기성분은 8:2의 경우 K+ 및 Mg2+는 잎에서 Ca2+은 뿌리에서 많았으며 PO4-은 과실과 줄기에서 많았다. 10:0에서의 무기성분도 8:2에서와 같은 경향을 나타내었으며, 배지간에 무기성분의 차이는 인정되지 않았다. 양액조성에 따른 무기성분 함량의 차이는 K+, Ca2+ 및 Mg2+는 10:0에서, PO4-은 8:2에서 각각 많았다.uage. The major language of calligraphy pattern was Arabic script and often Persian script. Calligraphy pattern was composed of Kufic and Cursive script. The cursive script was developed various forms. The Islamic tenet prohibit depiction of sacred images, the sacred Arabic calligraphy such as ′Alla′ or ′Mohammad′ was substituted of them. And the content of calligraphy pattern was used with Quranic phrases. The aesthetics of Islamic patterns analyzed aesthetic of ′rhythmic lines′, aesthetic of ′unity in multiplicity′, aesthetic of tessellation and aesthetic of harmony. On the textiles of the Islamic culture, the arabesque, floral, geometric and calligraphy patterns were frequently used.의 증가를 나타냈다.". And the

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.57-64
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• 2006

움직임 예측은 비디오 신호의 압축에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 효율적으로 움직임 벡터를 찾기 위하여 적응형 임계값과 매크로블록간의 차이값(Sum of Absolute Difference, SAD)의 분포특성을 이용하였다. 일반적으로 SAD분포가 단조로 우면 SAD값이 작고 복잡하면 SAD값이 큰 경향이 있다. 따라서 단조로운 분포에서는 탐색 포인트를 줄이고 복잡한 분포에서는 지역 극소점을 피하기 위해 탐색 포인트를 늘려서 탐색하였다. 검색할 매크로 블록을 9개의 영역으로 나누고, 시공간적 유사성을 이용하여 예측한 영역을 제 1 영역이라 하고 나머지 8개의 영역을 모두 제 2 영역이라 정한다. 이 두 개의 영역 중 어느 한 영역(제 1 영역 또는 제 2 영역)만 탐색할지, 아니면 두 영역 모두 탐색할지를 적응형 임계값을 이용하여 적절하게 탐색하였다. 실험 결과 기존의 대표적인 고속 알고리즘들에 비하여 매크로블록 당 탐색 포인트 수가 평균 16.4% 감소하고, MSE는 평균 32.83 감소한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.1378-1388
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• 2004

본 논문에서는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 저 비트율로 압축된 영상을 복원했을 때 나타나는 화질열화를 개선하는 방법을 제안한다. DCT의 압축에서 화질열화는 블록화 현상(blocking artiiacts)과 잡음(noise) 등이 있었으나 웨이블릿 변환은 블록화 현상이 나타나지 않고 윤곽선(edge) 부근에 링잉현상(ringing artifacts)이 나타나게 되었다. 제안된 방법에서는 윤곽선 부근의 링잉현상이 나타나는 부분과 나타나지 않는 부분을 분류하고 각 영역에 적응적 필터를 적용하여 영상을 개선시켰다. 인간 시각에 거슬리는 윤곽선 영역은 캐니 마스크(Canny mask)를 적용하여 강한 윤곽선 영역을 찾아내고, 또한 주변 영역을 탐색하여 평탄한 영역(fiat region)과 텍스쳐 영역(texture region)으로 분류하고, 각 영역에 맞는 필터 를 적용하게 된다. 실험결과, 링잉현상이 나타나는 저 비트율 압축 영상에서 제안된 방법의 PSNR 값은 0.05db정도 낮아졌지만, 강한 경계 영역과 평탄한 영역의 영상에서는 0.023db정도 높아겼다. 또한 인간 시각의 주관적 관점에서 볼 때 평탄한 영역에서의 링잉현상이 보다 개선된 화질을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권10호
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• pp.3490-3507
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• 2014

License plate detection (LPD) is one of the most important aspects of an automatic license plate recognition system. Although there have been some successful license plate recognition (LPR) methods in past decades, it is still a challenging problem because of the diversity of plate formats and outdoor illumination conditions in image acquisition. Because the accurate detection of license plates under different conditions directly affects overall recognition system accuracy, different methods have been developed for LPD systems. In this paper, we propose a license plate detection method that is rapid and robust against variation, especially variations in illumination conditions. Taking the aspects of accuracy and speed into consideration, the proposed system consists of two stages. For each stage, Haar-like features are used to compute and select features from license plate images and a cascade classifier based on the concatenation of classifiers where each classifier is trained by an AdaBoost algorithm is used to classify parts of an image within a search window as either license plate or non-license plate. And it is followed by connected component analysis (CCA) for eliminating false positives. The two stages use different image preprocessing blocks: image preprocessing without adaptive thresholding for the first stage and image preprocessing with adaptive thresholding for the second stage. The method is faster and more accurate than most existing methods used in LPD. Experimental results demonstrate that the LPD rate is 98.38% and the average computational time is 54.64 ms.

• 대한지리학회지
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• 제42권5호
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• pp.761-768
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• 2007

풍수지리의 기본 개념인 생기가 '연중 일정한 온도가 유지되며 상대 습도의 큰 변동 없이 통풍이 잘되고 일조량이 상당한 조건을 갖춘 곳의 쾌적성'이라고 한다면 이는 생리적으로 comfort한 기후조건을 갖춘 곳이 된다. Terjung은 신체적으로 comfort한 기후조건에 영향을 주는 요소로서 온도와 상대습도, 그리고 바람의 세기에 대하여 언급하고 comfort index, wind effect index를 개발하여 인간의 체감조건에 적용하였다. 따라서 풍수지리가 추구하는 '생기가 넘치는 곳'이 '보다 편안한 장소(more comfortable place)'가 되면 풍수지리는 과학적인 분야로 자리매김할 수 있게 된다. 미국 코넥티컷주에서도 풍수의 기본형에 부합되는 장소로서 Hampton 시의 North Cemetry가 발견되어 한국 뿐 아니라 세계의 다른 어떤 지역에도 풍수가 적용될 수 있다. 한국이건 미국이건 풍수지리적으로 선정된 이른바 쾌적한 곳의 온도, 상대습도, 바람의 세기와 방향 등의 기후 자료가 있다면 Terjung의 견해와 더불어 특정 장소의 편안함이 밝혀질 수 있다. 이것은 같은 기후 지역 내에서 두 장소에 대한 서로 비교하는 자료가 요청되며 풍수지리는 특정 기후 조건 아래에서 보다 comfort한 곳을 찾는 인간의 적응 전략으로 자리매김하기에 충분하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권5C호
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• pp.683-691
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• 2004

에러가 존재하는 전송환경을 통해 MPEG-2 비디오를 전송하기 위해서는 다양한 에러 제어 기법이 필요하다. 특히, 수신 단에서 독립적으로 구현할 수 있는 에러 은닉 기법은 양질의 영상을 얻기 위해 중요한 기술이다. 본 논문에서는 매크로블록이 움직임 벡터와 함께 손상이 되었을 때 움직임 벡터 추정 및 적응적인 BMA 방법을 이용하는 시간적 에러 은닉 방법에 대해 제안한다. 복잡도가 높은 BMA를 사용하기에 앞서 주변 움직임 벡터를 이용한 움직임 벡터 추정을 통해 에러 은닉을 수행한다. 그 결과가 만족스럽지 못할 때에는 주변 매크로블록의 움직임 활동도와 움직임 리터에 따라 탐색 범위를 줄이고 신뢰도가 높은 경계화소들을 추출하는 적응적 BMA을 적용함으로써 에러 블록을 좀더 효과적으로 복원할 수 있다. 이러한 에러 은닉 방법은 기존의 BMA와 비교하여 복잡도는 줄이면서 PSNR 측면에서 0.3∼0.7㏈ 정도의 성능향상을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권1호
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• pp.33-40
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• 2008

인간은 다른 사람과 대화할 때, 시행착오 과정을 거치면서 상대방에 관한 학습이 일어난다. 본 논문에서는 이런 과정의 강화학습법(Reinforcement Learning)을 이용하여 대화시스템에 적응형 능력의 부여 방법을 제안한다. 적응형 대화 전략이란 대화시스템이 사용자의 대화 처리 습성을 학습하고, 사용자 만족도와 효율성을 높이는 것을 말한다. 강화 학습법을 효율적으로 대화처리 시스템에 적용하기 위하여 대화를 주 대화와 부대화로 나누어 정의하고 사용하였다. 주 대화에서는 전체적인 만족도를, 부 대화에서는 완료 여부, 완료시간, 에러 횟수를 이용해서 시스템의 효율성을 측정하였다. 또한 학습 과정에서의 사용자 편의성을 위하여 시스템 사용 역량에 따라 사용자를 두 그룹으로 분류한 후 해당 그룹의 강화 학습 훈련 정책을 적용하였다. 실험에서는 개인별, 그룹별 강화 학습에 따라 제안한 방법의 성능을 평가하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권8C호
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• pp.712-719
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• 2007

본 논문에서는 $4{\times}4$ 단위의 하다마드 변환을 이용한 새롭고 효과적인 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 하다마드 변환은 덧셈과 뺄셈으로만 이루어져 있기 때문에 고속 알고리즘에 적합하다는 장점이 있다. 제안하는 알고리즘은 세 단계로 이루어져 있다. 먼저 하다마드 DC(Direct Current) 계수를 이용하여 움직임 추정의 조기종결여부를 블록의 특성에 적응적으로 적용하고 이전 프레임의 움직임 벡터를 이용할지를 결정한 다음, 하다마드 AC(Alternating Current) 계수를 이용하여 영상의 복잡도를 구하여 정합 스캔 순서를 적응적으로 결정한다. 마지막으로 제안하는 알고리즘을 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 적용했다. 모의 실험 결과 제안하는 알고리즘은 계산 속도와 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 면에서 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 비해 매우 효율적임을 나타냈다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권7호통권361호
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• pp.45-53
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• 2007

본 논문에서는 실시간 HD급 영상($1920{\times}1080@30fps$) 처리를 위한 효율적인 CAVLC (Context-based Adaptive Variable Length Code) 부호화기의 하드웨어 구조를 제안한다. 기존에 제안되었던 CAVLC 하드웨어 구조들은 CAVLC 부호화를 위해 필요한 $4{\times}4$ 블록내의 정보들을 구하기 위해서 16개의 계수들을 모두 탐색하면서 zigzag scanning을 하였다. 그러나 zigzag 방향으로 정렬 된 계수들 중 '0'이 아닌 마지막 계수 이후에 존재하는 '0'의 열은 CAVLC 부호화를 하는데 있어 불필요한 계수들이다. 본 논문에서는 이러한 불필요한 연산을 줄이기 위해서 계수 위치 탐색 기법과 레벨 순차 정렬 기법을 제안한다. 제안된 구조를 적용하여 실험한 결과, 하나의 매크로블록을 처리하는 평균 클럭 수(Cycles/MB)는 기존 방식보다 약 23%가 줄었다. 제안된 CAVLC 하드웨어 구조는 Verilog HDL을 사용하여 하드웨어로 설계 및 검증되었다. 0.18um 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 16.3k 게이트를 가졌고, HD급($1920{\times}1080@30fps$) 영상을 기준으로 했을 경우 81MHz에서 동작할 수 있음을 확인하였다.