• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.177-180
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• 2000

Recently, a feature extraction method based on decision boundary has been proposed for neural networks. The method is based on the fact that all the features necessary to achieve the same classification accuracy as in the original space can be obtained from the vectors normal to decision boundaries. However, the normal vector was estimated numerically. resulting in inaccurate estimation and a long computational time. In this paper. we propose a new method to calculate the normal vector analytically. Experiments show that the proposed method provides a better performance.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6D호
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• pp.923-929
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• 2008

3차원 공간데이터에 대한 요구가 증가하면서 지형뿐만 아니라 건물에 대한 모형화는 아주 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 연구에서는 라이다자료만을 이용하여 계산량과 사용자의 개입을 최소화한 건물의 경계를 추출하는 방법론을 제시하였다. 그 특징은 점기반처리와 영상기반처리의 장점을 융합하여 1차 건물의 경계를 개략적으로 검색한 후 다시 원 라이다 자료를 분석하여 제약조건이 부가된 불규칙삼각망을 형성하여 건물의 경계를 정하였다. 그 후 건물의 면적과 한 변의 길이 등을 고려하여 건물의 형상을 갖도록 처리하였다. 제안한 방법론은 실제 라이다자료를 이용하여 검증하였으며 수치지도와 비교를 통해서 효용성을 입증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권3호
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• pp.44-52
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• 2002

본 논문에서는 결정경계(decision boundary)를 이용한 신경망의 특징추출을 해석적으로 구현할 수 있는 방법을 제안한다. 최근 발표된 신경망의 결정경계 기반의 특징추출 방법은 기존의 특징추출 방법보다 우수한 성능을 보여 주었다. 이러한 결정경계 특징추출 방법은 패턴 분류기(pattern classifier)의 결정경계에 수직한 벡터가 패턴 클래스(class)간을 분류하는데 유용한 정보를 포함한다는 사실을 기반으로 원래의 데이터로부터 분류에 필요한 정보들만을 추출하게 된다. 그러나 기존의 결정경계 특징추출 알고리즘은 신경망 결정경계의 수직벡터를 구하기 위해 결정경계의 변화율(gradient) 근사 방법을 사용하였다. 그 결과 결정경계 수직벡터가 부정확하게 계산될 가능성이 있고 계산 시간이 길어지는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 수직벡터를 하나의 방정식으로부터 해석적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 원격탐사 데이터의 패턴분류에 적용하여 그 성능을 확인한 결과 특징추출에 필요한 연산 시간을 대폭 줄일 수 있고 또한 더 향상된 특징추출 성능을 얻음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권6호
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• pp.1-8
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• 2000

이 논문은 동영상에서 의미 있는 객체를 추적하기 위해, 첫 번째 프레임에서 사용자가 관심 대상인 객체를 정의하고, 그 다음 프레임부터 자동으로 그 객체를 추적하는 반자동 기법을 제안한다. 제안한 객체 추적 알고리즘은 객체 경계 투영, 불확실 영역 추출, 경계 재조정 단계 등 모두 세 단계로 구성되며, 첫 단계에서는 움직임 추정을 통해 이전 프레임에서 현재 프레임으로 객체를 투영하고, 두 번째 단계는 투영한 결과를 이용하여 윤곽선 부근에서 투영이 불확실한 영역을 MC 오류 및 색채 유사성 검사를 거쳐 추출하며, 마지막으로 투영이 불확실한 영역을 재조정함으로써 정확한 객체의 경계를 찾는다. 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 반자동 알고리즘에 비해 다양한 영상에 대해 만족할 만한 결과를 보임을 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• 제15권1호
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• pp.53-65
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• 2007

지상라이다는 고정도의 3차원 영상을 제공하고 레이저빔을 현장이나 대상물에 발사하여 짧은 시간에 수백만점의 3차원좌표를 기록할 수 있는 최신 측량장비로서 다양한 응용분야에서 두각을 나타내고 있다 본 연구에서는 지상라이다를 이용한 아파트 건축물의 3차원 경계 추출을 다루었다. 실험측량결과 지상라이다로 아파트건축물의 3차원 경계를 신속하게 추출할 수 있었지만 지상기반시스템이므로 건축물 지붕 그리고 나무, 전주 때문에 건축물 저층부에서는 이것이 쉽지 않았다. 향후 토탈스테이션, 지상라이다, 항공라이다와 항공사진측량과의 결합을 통해 효율적인 3차원공간정보 획득이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권1호
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• pp.49-60
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• 2002

본 논문에서는 물체의 모양에 대한 개략적인 정보가 주어질 때, 그 물체의 윤곽선을 획득하는 알고리즘을 제안한다. 이 기법은 주어진 모델을 확률적으로 이용하여, 결과 윤곽선의 모양이 모델의 모양과 비슷하도록 유도하며, 윤곽선 분할 과정에서 밝기의 변화량 뿐만 아니라 밝기 변화의 방향까지 고려하여 저화질 영상에도 적용될 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘은 다음 두 단계의 영역 분할 기법으로 구성된다. 첫 번째 근사적 영역 분할 단계에서는 밝기 변화의 방향을 고려하여 에지와, 모델들을 근거로 확률적 모델링에 의해 산출된 윤곽선이 될 확률을 이용하여 물체의 근사적인 윤곽선을 획득한다. 두 번째 세부적 영역 분할 과정에서는 제안한 씨앗점 추출 및 에지 연결(seed-point extraction and edge linking) 알고리즘을 이용하여, 근사적 윤곽선을 중심으로 윤곽 후보점을 검출하고 이들을 물체의 윤곽선을 따르도록 적절히 연결하여 최종적으로 세밀한 물체 윤곽선을 획득한다. 실험 결과에서는 제안한 기법이 영상의 배경 혹은 물체 내부의 복잡함과 잡음에 강인하며, 적외선 영상과 같은 저화질의 영상에도 적용될 수 있음을 보인다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.64-68
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• 2005

본 논문에서는 방범 및 보안설비로 설치된 CCD카메라로 화재가 발생한 지역의 영상을 획득하였을 때, 빠른시간 안에 화재 발생위치를 인식하고 경보를 발령할 수 있는 시스템을 연구하였다. 화재발생 지역 중 불꽃부위만을 효과적으로 추출할 수 있는 방법으로 RED Filtering법을 제안하였고, 불꽃부위 경계를 추출하기 위하여 2치 영상기법을 적용하였으며, Mask추출과 정합을 이용하여 화재가 발생한 위치 및 지역을 인식할 수 있도록 하였다. 실험결과, 불꽃과 복잡한 경계부분도 효과적으로 추출되었으며 원영상과의 정합을 통해 화재 발생위치를 효과적으로 인식하여 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하였다

• 한국해양공학회지
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• 제28권5호
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• pp.474-483
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• 2014

The majority of existing WECs (wave energy converters) are designed to achieve maximum power at a resonance condition. In the case of a single WEC, its size must be large enough for tuning, and it has high efficiency only within a limited frequency band. Recently, wave power extraction by deploying many small buoys in a compact array has been studied under the assumption that the buoy's size and separation distance are much smaller than the water depth, wave length, and size of the array. A boundary value problem involving the macro-scale boundary condition on the mean surface covered by an infinite strip of buoys is solved using the eigenfunction expansion method. The energy extraction efficiency (${\varepsilon}=1-R^2_f-T^2_r$), where $R_f$ and $T_r$ are the reflection and transmission coefficients for a strip array of buoys, is assessed for various combinations of packing ratio, strip width, and PTO damping coefficient.

• 대한한의학원전학회지
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• 제32권3호
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• pp.47-57
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• 2019

Objectives : We aim to assist in choosing an appropriate method for word extraction when analyzing East Asian Traditional Medical texts based on unsupervised learning. Methods : In order to assign ranks to substrings, we conducted a test using one method(BE:Branching Entropy) for exterior boundary value, three methods(CS:cohesion score, TS:t-score, SL:simple-ll) for interior boundary value, and six methods(BExSL, BExTS, BExCS, CSxTS, CSxSL, TSxSL) from combining them. Results : When Miss Rate(MR) was used as the criterion, the error was minimal when the TS and SL were used together, while the error was maximum when CS was used alone. When number of segmented texts was applied as weight value, the results were the best in the case of SL, and the worst in the case of BE alone. Conclusions : Unsupervised-Learning-Based Word Extraction is a method that can be used to analyze texts without a prepared set of vocabulary data. When using this method, SL or the combination of SL and TS could be considered primarily.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.1067-1087
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• 2018

기존의 LiDAR 자료 기반의 건물 외곽선 추출 연구에서는 고정밀 포인트클라우드를 사용하여 자동으로 건물 지붕 영역을 분류하고 이를 입력자료로 하여 건물 외곽선을 추출했다. 반면에 스테레오 영상 정합을 통해 생성된 DSM은 고정밀 포인트클라우드 자료와 달리 원시 자료인 포인트클라우드에 잡음과 비어있는 격자가 존재하기 때문에 완전한 자동으로 건물 지붕 영역을 분류하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 스테레오 영상 정합을 통해 생성된 DSM에 사용자 입력을 통한 watershed segmentation 기법을 적용하여 반자동으로 건물의 3차원 외곽선을 추출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 DSM 내 건물 영역을 표시하는 단순한 마커 정보만을 입력하기 때문에 사용자 입력을 최소화한 방식으로 건물의 3차원 외곽선을 생성할 수 있다.