• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.95-104
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• 1999

자동차가 증가함에 따라 교통 안전화를 목적으로 한, 자동차 전반에 관한 연구들이 주요한 과제로 대두되고 있다. 무인화 주행을 위한 시각 시스템은 미리 알려져 있지 않은, 일반적인 도로에서 주행하기 위해서는 연속적으로 입력되는 도로정보로부터 도로정보의 모델을 생성하여 주행에 필요한 도로정보를 추출한다. 본 논문에서는 자동 항법 시스템 중에서 자동 조종에 필요한 도로정보 표지판의 추출 방법을 하프변환과 유전자 알고리즘을 이용하여 제안하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권1호
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• pp.27-34
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• 2013

배경제거는 동영상의 내용을 자동으로 분석하기 위한 매우 중요한 기술의 하나로 움직이는 객체를 검출하고 추적하기 위한 핵심 기술이다. 본 논문에서는 배경 모델과 함께 배경 영상을 제공하는 새로운 샘플링 기반의 배경제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 움직임이 빠른 객체와 느린 객체를 동시에 처리하기 위해 다중 구간 샘플링 기법을 이용하여 배경 모델을 생성한다. 이러한 다중 구간 배경 모델들로부터 최선의 배경 모델을 만들기 위해 "신뢰도"를 사용한 것이 본 논문의 특징이다. 배경 제거 분야에서 다양한 모델을 병합하여 하나의 모델을 만들기 위해 신뢰도를 정의하여 사용한 경우는 현재까지 보고되지 않았다. 실험을 통해 제안된 방법이 다양한 속도의 객체가 존재하고 시간에 따른 그림자의 이동과 같은 환경 변화가 있는 응용에서도 안정적인 결과를 나타내는 것을 알 수 있었다.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제1권4호
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• pp.223-232
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• 2014

This paper describes a variant of the extended Gaussian image based registration algorithm for point clouds with surface color information. The method correlates the distributions of surface normals for rotational alignment and grid occupancy for translational alignment with hue filters applied during the construction of surface normal histograms and occupancy grids. In this method, the size of the point cloud is reduced with a hue-based down sampling that is independent of the point sample density or local geometry. Experimental results show that use of the hue filters increases the registration speed and improves the registration accuracy. Coarse rigid transformations determined in this step enable fine alignment with dense, unfiltered point clouds or using Iterative Common Point (ICP) alignment techniques.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권2호
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• pp.94-104
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• 2002

과학적 시각화인 한 분야인 등치선도 자동생성 알고리즘은 주로 규칙적인 삭가형 격자 위에서 정의된 자료에 대해서 연구를 진행되어 왔다. 하지만 기상자료 관측과 같은 실제 자료 추출 상황에서 모든 격자에서 자료를 얻는 것이 불가능하다. 자료 추출장비, 방법의 특성상 모든 격자에서 자료 값을 얻을수없다. 자료가 추출되지 않는 모든 격자에서 필요한 자료 값을 구하기 위하여 추출된 자료에 적당한 보간 법을 적용하여 근사값을 할당한다. 본 논문에서는격자형 자료를 사용하지 않고 비격자형 자료를 사용해서 등치선도를 자동으로 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 거리가 중보간법을 이용하여 전처리된 사각형 격자형 자룔를 사용하는대신 비격자형 자료를 직접사용하여 삼각형 자료 연결으로 정의하였다. 제안된 알고리즘은 격자형 자료 연결에 근거한 등치선도를 작성한다. 이 알고리즘은 숙련된 기상도 제작자가 기상도를 작성하는 원칙에 근거를 두고 있다. 새롭게 제안된 알고리즘은 전통적이 알고리즘에 비해서 다음과 같은 장점을 갖고 있다.제안된 알고리즘은 전처리 과정에서 추출된 자료를 보간 할 필요 없이 추출된 자료만으로 등치선도를 작성한다. 그리고 격자에 보간법이 적용되었을때 발생하는 자료의 왜곡이 없다.

• 전기학회논문지
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• 제63권4호
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• pp.526-533
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• 2014

In this study, we introduce design methodology to develop a guidance for issuing heavy rainfall warning by using both RBFNNs(Radial basis function neural networks) and SVR(Support vector regression) model, and then carry out the comparative studies between two pattern classifiers. Individual classifiers are designed as architecture realized with the aid of optimization and pre-processing algorithm. Because the predictive performance of the existing heavy rainfall forecast system is commonly affected from diverse processing techniques of meteorological data, under-sampling method as the pre-processing method of input data is used, and also data discretization and feature extraction method for SVR and FCM clustering and PSO method for RBFNNs are exploited respectively. The observed data, AWS(Automatic weather wtation), supplied from KMA(korea meteorological administration), is used for training and testing of the proposed classifiers. The proposed classifiers offer the related information to issue a heavy rain warning in advance before 1 to 3 hours by using the selected meteorological data and the cumulated precipitation amount accumulated for 1 to 12 hours from AWS data. For performance evaluation of each classifier, ETS(Equitable Threat Score) method is used as standard verification method for predictive ability. Through the comparative studies of two classifiers, neuro-fuzzy method is effectively used for improved performance and to show stable predictive result of guidance to issue heavy rainfall warning.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권7B호
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• pp.1351-1360
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• 1999

기존의 PN 부호 초기동기 장치는 AWGN 채널에 이상적으로 설계되었으므로 주파수 선택적 레일리 페이딩 채널에서는 이상적인 구조가 아니다. 따라서 본 논문에서는 자동 임계치 제어(Automatic Threshold Control: ATC) 알고리즘을 적용한 디지틀 정합 필터링(DMF)을 기반으로 하여 직접 시퀀스 대역확산(DSSS) 방식에서의 PN 부호 초기동기 장치를 제안하고, 검출확률(PD)과 오류 경보확률(PFA)에 대한 성능을 분석하였다. 초기동기를 위한 탐색 기법은 직렬탐색기법을 고려하였으며, 성능평가를 위한 두 가지 확률은 도플러 주파수, 샘플링 주기, 평균 초기동기 시간 및 PN 칩율 등을 고려하여 주파수 선택적 레일리 페이딩 채널환경에서 유도하고 분석하였다. DMF를 기반으로 한 초기동기 시스템 모델은 시뮬레이션을 결과로부터 ATC 알고리즘을 채택한 모델이 기존의 일정 임계치 시스템보다 성능이 우수하다는 결론을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.727-743
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• 2003

본 논문에서는 축구 동영상에서 스포츠 중계방송의 구조적 특성을 이용하여 자동적으로 하이라이트(Highlight)를 추출하는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명한다. 일반적으로 스포츠 중계 방송에서는 중요한 이벤트(골, 반칙)가 발생하면, 그 장면을 다시 느린 속도의 리플레이(Replay) 화면으로 보여주고, 리플레이가 시작되고 끝날 때 Wipe와 같은 점진적인 화면 전환 기법을 사용하는 구조적 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 스포츠 중계방송의 구조적 특징을 이용하여 축구동 상의 중요한 이벤트만을 추출하여 하이라이트를 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오의 슬라이스 이미지(Slice Image)를 이용하여 Wipe효과 장면과 줌인/아웃 장면을 검출하고, 검출된 Wipe 효과 지점을 기준으로 하여 리플레이 장면을 검출한다. 이때 이런 기본 알고리즘에 새로이 Sub-Sampling방법과 Two-Pass 방법을 더하여 보다 빠르고 정확한 Wipe검출을 하였고, 비디오의 모션 정보 및 Wipe지점의 시간간격을 이용하여 보다 정화한 리플레이 장면을 검출하였으며, 샷의 녹색영역 비율을 측정하여 보다 정화한 줌인/아웃 장면을 검출하였다. 이렇게 최종적으로 검출된 리플레이 장면과 줌인/아웃 장면을 토대로 이벤트 샷(Shot)과 선수 샷으로 구성된 하이라이트 장면을 추출하게 된다. 이러한 방법은 자동적으로 축구 중계방송을 요약해줌으로써 축구와 관련된 웹서비스나 방송용 하이라이트 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제40권4호
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• pp.307-327
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• 2023

이 연구는 짧은 텍스트인 서명에 단어 임베딩이 미치는 영향을 분석하기 위해 Word2vec, GloVe, fastText 모형을 이용하여 단행본 서명을 임베딩 벡터로 생성하고, 이를 분류자질로 활용하여 자동분류에 적용하였다. 분류기는 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 사용하였고 자동분류의 범주는 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 기준으로 하였다. 서명에 대한 단어 임베딩을 적용한 자동분류 실험 결과, Word2vec와 fastText의 Skip-gram 모형이 TF-IDF 자질보다 kNN 분류기의 자동분류 성능에서 더 우수한 결과를 보였다. 세 모형의 다양한 하이퍼파라미터 최적화 실험에서는 fastText의 Skip-gram 모형이 전반적으로 우수한 성능을 나타냈다. 특히, 이 모형의 하이퍼파라미터로는 계층적 소프트맥스와 더 큰 임베딩 차원을 사용할수록 성능이 향상되었다. 성능 측면에서 fastText는 n-gram 방식을 사용하여 하부문자열 또는 하위단어에 대한 임베딩을 생성할 수 있어 재현율을 높이는 것으로 나타났다. 반면에 Word2vec의 Skip-gram 모형은 주로 낮은 차원(크기 300)과 작은 네거티브 샘플링 크기(3이나 5)에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.12-17
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• 2003

데이터의 군집화를 수행할 때 최적 군집수 결정은 군집 결과의 성능에 많은 영향을 미친다. 특히 K-means 방법에서는 초기 군집수 K에 따라 군집결과의 성능 차이가 많이 나타난다. 하지만 대다수의 군집분석에서 초기 군집수의 결정은 경험을 바탕으로 하여 주관적으로 결정된다. 이때 개체수와 속성수가 증가하면 이러한 결정은 더욱 어려워지며 이때 결정된 군집수가 최적이 된다는 보장도 없다. 본 논문에서는 군집의 수를 자동으로 결정하고 그 결과의 유효성을 보장하기 위해 유전자 알고리즘에 기반한 최적 군집수 결정 방안을 제안한다. 데이터의 속성에 근거한 초기 해 집단이 생성되고, 해 집단 내에서 최적화된 군집수를 찾기 위해 교차 연산이 이루어진다. 적합도 값은 전체 군집화의 비 유사성의 합의 역으로 결정되어 전체적인 군집화 성능이 향상되는 방향으로 수렴된다. 또한 지역 국소값을 해결하기 위해 돌연변이 연산이 사용된다. 그리고 유전자 알고리즘의 학습 시간의 비용을 줄이기 위해 붓스트랩 기법이 적용된다

• 자원환경지질
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• 제41권6호
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• pp.747-761
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• 2008

다중빔 음향 탐사 시스템의 후방산란 자료를 대상으로 한 해저면 분류의 가능성을 평가하기 위하여, KONGSBERG SIMRAD EM3000(300kHz) 후방산란 신호를 분석하고 처리하는 소프트웨어를 구현하였다. 강원도 속초항 부근에서 취득한 음압 자료를 이용하여 모자익 영상을 제작하였다. 원격 분류 결과의 검증을 위해 영상 내에서 이질적인 음압 강도로 나타나는 지역에 대하여 잠수사에 의한 직접적인 표층 퇴적물 채취와 비디오 광학 영상을 취득한 후, 후방산란 음압과의 비교를 실시하였다. 연구 대상 지역의 수심은 5m에서 22.7m까지였으며, 모자이크 영상 내의 후방산란 강도 분포는 -15dB에서 -36dB까지 나타났다. 그리고 표층퇴적물 입도 분석 결과, 평균 입도 크기는 최대 $2.86{\phi}$에서 최대 $0.88{\phi}$까지 나타났다. 시료의 입도 분석 자료와 영상의 강도 변화 사이의 상관성을 비교해 본 결과, R값은 0.56으로 나왔다. 입도 분석 자료와 후방산란 음압 자료와의 상관성을 기반으로 구현한 해저면 자동분류 시스템의 인식정도를 정량화하기 위하여, GIS시스템으로 각 대상 자료를 통합하고, 면적비교 기능을 사용하여 평가를 수행하였다. 암반 지역을 사질지역으로, 사질 지역을 암반지역으로 교차 인식하는 오인식율은 약 8.95%로, 평균 입도가 낮은 지역의 인식 면적 차이는 사용자 분류를 기준으로 약 2.06%로 나타났다. 이러한 결과는 평균 입도 변화가 해저면 후방산란에 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 지시하고 있다. 따라서 이러한 후방산란 음압을 평가하여 평균 입도 변화를 추적하는 알고리즘을 구현할 수 있었으며, 최종 모자이크 영상을 두 개의 퇴적체로 자동 분류하는 시스템을 구현하게 되었다.