• 전자공학회논문지S
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• 제35S권4호
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• pp.105-117
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• 1998

In this paper, the general formula of disparity estimation based on Bayesian Maximum A Posteriori (MAP) algorithm is derived and implemented with simplified probabilistic models. The probabilistic models are independence and similarity among the neighboring disparities in the configuration.The formula is the generalized probabilistic diffusion equation based on Bayesian model, and can be implemented into the some different forms corresponding to the probabilistic models in the disparity neighborhood system or configuration. And, we proposed new probabilistic models in order to simplify the joint probability distribution of disparities in the configuration. According to the experimental results, the proposed algorithm outperformed the other ones, such as sum of swuared difference(SSD) based algorithm and Scharstein's method. We canconclude that the derived formular generalizes the probabilistic diffusion based on Bayesian MAP algorithm for disparity estimation, and the propsoed probabilistic models are reasonable and approximate the pure joint probability distribution very well with decreasing the computations to 0.01% of the generalized formula.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1177-1180
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• 1993

In this paper, a fuzzy-neural interpolating network is proposed to efficiently approximate a nonlinear function. Specifically, basis functions are first constructed by Fuzzy Membership Function based Neural Networks (FMFNN). And the fuzzy similarity, which is defined as the degree of matching between actual output value and the output of each basis function, is employed to determine initial weighting of the proposed network. Then the weightings are updated in such a way that square of the error is minimized. To show the capability of function approximation of the proposed fuzzy-neural interpolating network, a numerical example is illustrated.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권11호
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• pp.123-132
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• 1998

본 논문은 위성 탑재 합성개구 레이더 영상에서 중요한 지리적 특징점인 도로를 검출하는 기법을 제시한다. 도로에 대한 모델로서 snake를 사용하였고, 이 snake의 외부 에너지를 도로의 특성에 맞도록 새롭게 정의 하였다. 레이더 영상만을 사용할 경우 도로를 검출하는 것이 매우 어려우므로 다른 정보가 필요하다. 우리는 디지털 지도를 이용하여 snake의 위치와 형태를 초기화하는데 사용하였다. 레이더 영상에 나타나는 도로의 지리적 위치는 지형부호화(geocoding)를 통해서 대략적으로만 알 수 있고, 보통의 디지털 지도는 정확도가 낮아서 두 데이터 사이에는 큰 오차가 존재한다. 초기 매칭(matching) 과정을 통하여 이 오차를 매우 줄이고, 디지털 지도에서 추출한 도로를 이용하여 snake의 형태를 초기화한 후 에너지를 최소화함으로써 도로를 검출한다. 도로 검출시에 나타나는 대표적이 두 가지 문제점을 제시하고 이 문제점을 완화시키는 방법을 제안하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권5호
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• pp.499-505
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• 2015

압전 진동 에너지 수확 장치의 설계 및 성능 평가 시 에너지 변환 효율을 고려하는 것은 매우 당연하다. 본 연구에서 고려하는 에너지 변환 효율은 부하 저항이 부착된 압전 진동 에너지 수확 장치에 입력되는 가진 진동 파워 대비 전기 출력 값으로 정의된다. 기존의 연구에서는 근사적으로 임피던스 정합된 부하 저항에서의 전기 출력을 고려한 반면, 본 연구에서는 최적의 임피던스 정합 값을 사용하여 새롭게 에너지 변환 효율 식을 유도하였다. 유도된 식의 타당성을 검증하기 위해 3 개의 서로 다른 전기-역학 연성 계수 값을 갖는 진동 에너지 수확 장치에 대한 유한 요소 해석 결과를 이용하였다. 또한, 부하 저항의 임피던스 정합 방법의 차이에 따른 에너지 변환 및 변환 효율 특성을 살펴보았다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.99-104
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• 2002

기존의 물체추적기법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 수행되었다. 그러나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하고, 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있으며, 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 초기 객체추출은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 선택된 객체를 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 객체의 개략적인 평행이동 벡터를 추정한다. 추정된 변위를 기준으로 하여 객체의 가능한 회전 및 스케일에 대한 템플릿을 구성하고, 이들에 대하여 개선된 히스토그램 인터섹션을 사용하여 물체 추적을 수행한다. 제안한 알고리즘의 강건한 물체추적 성능을 실험에 의하여 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.41-50
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• 2005

도심지 풍경을 3 차원 가시화 하는데 적합한 새로운 모자이크 방법을 제안하였다. 도심지에서 도로를 따라 촬영한 일련의 영상들을 2 차원 모자이크하면 입체감이 느껴지지 않는다. 제안한 방법은 도심지의 도로를 따라 나타나는 물체들을 연속 촬영하여, 이 영상들을 대표하는 복수의 투영평면들을 구한 후, 도로를 따라 촬영한 영상들을 이 복수의 평면들에 투영함으로써 입체감을 얻게 하는 것이다. 이를 위해서 연속 촬영한 영상들 간의 특징 점들을 정합함으로써 3 차원으로 표현된 복수의 투영면을 우선 얻는다. 이 복수의 평면들은 인접 평면 간에 상호 연결하여 물체들의 개략적 윤곽 면을 구성하는데, 이 복수 평면에 2 차원 영상들을 투영함으로써 영상에 대한 입체감을 부여하는 기술이다. 이 논문에서 실제 도심지 영상을 3 차원 가시화 시키는 알고리즘에 대한 데모를 보였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권5호
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• pp.575-580
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• 2010

Eye gaze as a form of input was primarily developed for users who are unable to use usual interaction devices such as keyboard and the mouse; however, with the increasing accuracy in eye gaze detection with decreasing cost of development, it tends to be a practical interaction method for able-bodied users in soon future as well. This paper explores a low-cost, robust, rotation and illumination independent eye gaze system for gaze enhanced user interfaces. We introduce two brand-new algorithms for fast and sub-pixel precise pupil center detection and 2D Eye Gaze estimation by means of deformable template matching methodology. In this paper, we propose a new algorithm based on the deformable angular integral search algorithm based on minimum intensity value to localize eyeball (iris outer boundary) in gray scale eye region images. Basically, it finds the center of the pupil in order to use it in our second proposed algorithm which is about 2D eye gaze tracking. First, we detect the eye regions by means of Intel OpenCV AdaBoost Haar cascade classifiers and assign the approximate size of eyeball depending on the eye region size. Secondly, using DAISMI (Deformable Angular Integral Search by Minimum Intensity) algorithm, pupil center is detected. Then, by using the percentage of black pixels over eyeball circle area, we convert the image into binary (Black and white color) for being used in the next part: DTBGE (Deformable Template based 2D Gaze Estimation) algorithm. Finally, using DTBGE algorithm, initial pupil center coordinates are assigned and DTBGE creates new pupil center coordinates and estimates the final gaze directions and eyeball size. We have performed extensive experiments and achieved very encouraging results. Finally, we discuss the effectiveness of the proposed method through several experimental results.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.418-427
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• 2016

A smart parking management requires to track a vehicle in a indoor parking lot and to detect the place where the vehicle is parked. An advanced parking system watches all space of the parking lot with CCTV cameras. We can use these cameras for vehicles tracking and detection. In order to cover a wide area with a camera, a fisheye lens is used. In this case the shape and size of an moving vehicle vary much with distance and angle to the camera. This makes vehicle detection and tracking difficult. In addition to the fisheye lens, the vehicle headlights also makes vehicle detection and tracking difficult. This paper describes a method of realtime vehicle detection and tracking robust to the harsh situation described above. In each image frame, we update the region of a vehicle and estimate the vehicle movement. First we approximate the shape of a car with a quadrangle and estimate the four sides of the car using multiple histograms of oriented gradient. Second we create a template by applying a distance transform to the car region and estimate the motion of the car with a template matching method.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권4호
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• pp.229-236
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• 2017

This paper presents an efficient object-based color image-retrieval algorithm that is suitable for the classification and retrieval of images from small to mid-scale datasets, such as images in PCs, tablets, phones, and cameras. The proposed method first finds salient regions by using regional feature vectors, and also finds several dominant colors in each region. Then, each salient region is partitioned into small sub-blocks, which are assigned 1 or 0 with respect to the number of pixels corresponding to a dominant color in the sub-block. This gives a binary map for the dominant color, and this process is repeated for the predefined number of dominant colors. Finally, we have several binary maps, each of which corresponds to a dominant color in a salient region. Hence, the binary maps represent the spatial distribution of the dominant colors in the salient region, and the union (OR operation) of the maps can describe the approximate shapes of salient objects. Also proposed in this paper is a matching method that uses these binary maps and which needs very few computations, because most operations are binary. Experiments on widely used color image databases show that the proposed method performs better than state-of-the-art and previous color-based methods.

• ETRI Journal
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• 제38권3호
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• pp.518-528
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• 2016

The searching of an extensive document database for documents that are locally similar to a given query document, and the subsequent detection of similar regions between such documents, is considered as an essential task in the fields of information retrieval and data management. In this paper, we present a framework for such a task. The proposed framework employs the method of short-read mapping, which is used in bioinformatics to reveal similarities between genomic sequences. In this paper, documents are considered biological objects; consequently, edit operations between locally similar documents are viewed as an evolutionary process. Accordingly, we are able to apply the method of evolution tracing in the detection of similar regions between documents. In addition, we propose heuristic methods to address issues associated with the different stages of the proposed framework, for example, a frequency-based fragment ordering method and a locality-aware interval aggregation method. Extensive experiments covering various scenarios related to the search of an extensive document database for documents that are locally similar to a given query document are considered, and the results indicate that the proposed framework outperforms existing methods.