• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권2호
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• pp.273-283
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• 1999

래스터 지도에서 직선 또는 곡선과 중첩되어 있는 경우의 문자는 추출하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 고립되어 있는 문자뿐만 아니라 문자이외의 요소와 중첩되어 있는 문자도 효과적으로 추출할수 있는 분할 정복(divide and conquer) 개념에 기반한 문자 추출방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 이미지의 연결 요소로부터 볼록다각형(convex hull)을 생성한다. 그리고 이 다각형이 충분한게 문자영역만을 포함할때가지 볼록 다각형을 이등분하면서 가장 긴 선분(투사 선분)을 기준으로 두 영역으로 분할한다. 다음으로 문자를 추출하기 위해서 이 선분을 기준으로 연결 요소상의 픽셀의 밀집도를 계산하는 알고리즘(프로파일링)을 적용한다. 또한 지도상에서 추출된 개별적인 문자들을 의미있는 단어들로 묶기(grouping)한 새로운 알고리즘을 소개한다. 특히 지도상에 나타나는 문자의 종류는 매우 다양하고 또한 이 문자들이 놓여있는 방향 역시 일정하지 않기 때문에 이러한 단어를 찾는 kd법은 쉽지 않다. 이를 위해 본 논문에서는 3차원 인접 그래프(3-D neighborhood graph)G를 소개한다. 이 그래프 G에서 각 노드는 하나의 분리된 문자를 나타내며 자신의 크기와 위치에 따라서 3차원 공간상에서 위치하게된다. 따라서, 크기가 큰 (작은)문자들은 보다 큰 (작은) z값을 가지고 되며 이 그래프 G에서 서로 인접한 노드들을 연결함으로써 지도상에 존재하는 서로 다른 종류의 문자 스트링을 추출할수 있다. 실험결과는 서로 다른 지도 이미지에 대해서 약 95% 이상의 단어 추출율을 보여준다.

• 한국측량학회지
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• 제33권3호
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• pp.155-161
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• 2015

Dike lines are important features for describing the detailed shapes of dikes and for detecting topographic changes on dike surfaces. Historically, dike lines have been generated using only the LiDAR data. This paper proposes a new methodology for selecting an appropriate dike line on various dike surfaces using the topographic LiDAR data and multispectral orthoimages taken in the Nakdong River basins. The fi rst baselines were generated from the given LiDAR data using the modified convex hull algorithm and smoothing spline function, and the second baselines were generated from the given orthoimages by the Canny operator. Next, one baseline was selected among the two baselines at 10m intervals by comparing their elevations, and the selected baseline at 10m interval was defined as the dike line segment. Finally, the selected dike line segments were connected to construct the 3D dike lines. The statistical results show that the dike lines generated using both the LiDAR data and multispectral orthoimages had the improved horizontal and vertical accuracies than the dike lines generated only using the LiDAR data on the various dike surfaces.

• 한국환경생태학회지
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• 제27권1호
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• pp.11-21
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• 2013

본 연구는 두루미(Grus japonensis)의 이용분포 내에서 행동권 분석의 기법인 MCP(최소볼록다각형법), KDE(커널밀도측정법), LoCoH(국지근린지점외곽연결)를 이용하여 이용면적과 핵심서식지를 선정하였다. 또한, 각 기법의 차이와 의미를 고찰하도록 하였다. 두루미의 분포자료는 철원지역 2012년 2월 17일 조사자료를 사용하였다. MCP에 의한 두루미류 서식영역은 $140km^2$이었다. KDE 분석에서 띠폭에 해당하는 h값을 1000m, CVh, LSCVh로 달리하여 KDE 등치선을 생성하였을 때, 핵심지역에 해당하는(Kernel 50% 이상) 면적은 $33.3km^2$($KDE_{1000m}$), $25.7km^2$($KDE_{CVh}$), $19.7km^2$($KDE_{LSCVh}$)이었다. 결과적으로 띠폭에 대한 기본값(1000m)-CVh(554.6m)-LSCVh(329.9m) 순으로 변수를 작게 입력할 경우 핵심면적 개수는 늘어나고, 면적은 감소하였으며, 형태의 복잡성은 증가하였다. 두루미류의 KDE 분석에 의한 핵심지역의 선정에서 적합한 띠폭변수는 CVh 값인 것으로 판단되었다. LoCoH분석에서는 서식범위와 핵심지역(50% 등치선 이상의 지역)의 면적이 k값의 증가에 따라 증가하는 모습을 보였으며, 점차 큰 핵심지역으로 합쳐지는 모습을 나타내었다. 핵심지역을 도출하기에 적합한 k 값은 24로 나타났으며, 전체 개체군의 핵심지역은 $18.2km^2$로 전체 서식면적의 16.5%를 차지하였다. 최종적으로, LoCoH 분석은 두 개의 큰 핵심서식지를 제시하였으며, 이것은 KDE에 의한 핵심지역에 비하여 작은 수의 핵심지역을 제시한 것이었다. 국내의 게재논문 및 발표자료를 포함한 연구에서 KDE는 대부분 기본설정으로 분석되었으며, 띠폭에 의한 변수를 고려한 것은 매우 드물었다. 따라서 띠폭변수를 명확히 제시하는 것이 요구되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.1-9
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• 2016

볼륨 가시화의 샘플링 단계에서는 보통 선형 보간이 사용된다. 선형 보간은 일반적으로 좋은 화질의 영상을 생성하지만 의료영상 소프트웨어는 높은 화질의 영상이 필요하기 때문에 경우에 따라 높은 기대에 미치지 못한다. 본 연구는 샘플링 단계에서 B 스플라인을 기반으로 하는 삼차 보간을 수행한다. 기존의 B 스플라인은 제어점을 지나지 않는 근사 함수이므로, 본 연구는 제어점을 이동하여 생성된 곡선이 원래의 제어점을 지나도록 하였다. 가시화 단계에서는 속도를 향상하기 위해 빈공간 도약을 적용 가능하다. 빈공간을 파악하기 위해서는 각 블록에 대한 최대값과 최소값을 계산해야 한다. B 스플라인은 볼록포 성질이 있어서, 제어점의 값을 최대값과 최소값으로 사용할 수 있다. 그 결과로 삼차 보간 기반의 볼륨 가시화가 대화적 속도로 가능하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.51-57
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• 2015

본 논문은 비규칙 종속성을 가진 내포된 루프의 수행 속도를 향상시키기 위해서 Extended Three Region Partitioning Method 라는 효과적인 루프 분할 방법에 대해서 연구하였다. 본 논문에서 제안된 루프 분할 방법은 변수 재명명에 의해서 역종속성을 가진 내포된 루프를 제거한 후 네 개의 선중에 하나 혹은 그 이상의 적절한 선을 선택하는 알고리즘을 개발한다. 한 개의 선이 선택되면 선택된 선에 의해서 전체 영역은 두 개의 병렬지역으로 분할된다. 한 개 이상의 선이 선택되면 그 선들에 의해서 하나의 순차지역과 두 개의 병렬지역으로 분할한다. 제안된 분할 방법은 기존의 분할 방법보다 성능이 우수함을 성능 분석에서 보여준다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.85-86
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• 2012

국제해사기구 IMO에서 추진하는 e-Navigation 전략에는 육상 사용자와 해상 사용자간에 다양한 해사안전정보의 데이터 커뮤니케이션을 위한 네트워크의 중요성에 대해 정의되어 있으며 이러한 네트워크를 통해 앞으로도 대용량, 다종류의 해양공간정보 서비스 제공이 증가할 것으로 예상된다. 그러나 현재 해양안전공간정보로 사용되고 있는 전자해도의 경우 측량 후 최종사용자에게 도달하기 까지 1년의 시간이 걸리기 때문에 보다 신속히 사용자의 요구사항을 만족시키기 위해 데이터베이스의 공간정보를 활용할 수 있도록 본 연구에서는 S-100 범용표준에서 사용하고 있는 SD 공간정보 간소화를 실시하였다. 간소화를 위해 지도 일반화 기법인 Douglas-Peucker 알고리즘을 사용하였으며 하였으며, 컨벡스 헐과 트리 노드를 이용하여 정확도를 높이고 결과물을 범용으로 사용될 수 있는 XML 형태로 저장함에 따라 나타날 수 있는 효율성 및 효과에 대해 정리하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권7호
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• pp.435-442
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• 2007

본 논문에서는 3D 메쉬 모델의 텍스쳐 매핑, 단순화, 모핑, 압축, 형상정합 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 메쉬분할 문제를 다룬다. 메쉬 분할은 주어진 메쉬를 서로 떨어진 집합(disjoint sets)으로 나누는 과정으로서, 본 논문에서는 메쉬의 전역적 및 국부적 기하 특성을 동시에 반영하여 메쉬를 분할하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 주어진 메쉬의 국부적 기하 특성인 곡률 정보와 전역적 기하 특성인 볼록성을 이용하여 메쉬 정점들 중 첨예정점(sharp vertex)을 추출하고, 모든 첨예정점들 간의 유클리디언 거리에 기반한 $\kappa$-평균군집화 기법[26]을 적용하여 첨예 정점들을 분할한다. 분할된 첨예정점에 속하지 않는 나머지 정점들에 대해서는 유클리디언 거리상 가까운 군집으로 병합하여 최종적인 메쉬분할이 이루어진다. 또한 본 논문에서 제안한 메쉬분할 방법을 구현하여 여러 메쉬 모델에 대해 실험 결과를 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.155-164
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• 2004

최근 지능형 로봇에 대한 관심이 모아지고 있다. 지능형 로봇의 가장 큰 특징은 사용자를 추적, 인식하고 그 결과를 기반으로 상호활동적인 대응을 할 수 있다는 점이다. 얼굴인식이 다른 생채인식과의 비교에서 장점을 가질 수 있는 점은 비 강제성과 비 접촉성을 들 수 있다. 그러나 얼굴인식은 얼굴 취득단계부터 차원의 감소가 발생하고 인식하고자 하는 얼굴 및 주변 환경 변화가 매우 심하기 때문에 다른 생체인식에 비하여 인식률이 낮다. 얼굴인식의 성능을 저하시키는 요인들로는 조명변화, 포즈변화, 표정변화, 카메라와의 거리 등을 들 수 있다. 본 논문에서는 실제 환경에서 얼굴 인식 성능에 가장 많은 영향을 미치는 포즈변화에 대응하기 위하여 새로운 선형이동 능동형 카메라를 개발하여, 정면 얼굴에 근접한 영상을 취득하고 주성분 분석 및 Hidden Markov Model 알고리듬을 이용하여 인식률을 개선하고자 한다. 제한된 방법은 지능형 보안시스템 및 모바일 로봇에 적용하는 것을 목표로 개발 되었지만, 높은 정확도의 얼굴인식을 요구하는 응용분야에 널리 적용할 수가 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권5호
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• pp.939-955
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• 2010

With the progress of IT and mobile positioning technologies, various types of location-based services (LBS) have been proposed and implemented. Finding a shortest path between two nodes is one of the most fundamental tasks in many LBS related applications. So far, there have been many research efforts on the shortest path finding problem. For instance, $A^*$ algorithm estimates neighboring nodes using a heuristic function and selects minimum cost node as the closest one to the destination. Pruning method, which is known to outperform the A* algorithm, improves its routing performance by avoiding unnecessary exploration in the search space. For pruning, shortest paths for all node pairs in a map need to be pre-computed, from which a shortest path container is generated for each edge. The container for an edge consists of all the destination nodes whose shortest path passes through the edge and possibly some unnecessary nodes. These containers are used during routing to prune unnecessary node visits. However, this method shows poor performance as the number of unnecessary nodes included in the container increases. In this paper, we focus on this problem and propose a new border line-based pruning scheme for path routing which can reduce the number of unnecessary node visits significantly. Through extensive experiments on randomly-generated, various complexity of maps, we empirically find out optimal number of border lines for clipping containers and compare its performance with other methods.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.67-76
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• 2012

트래픽 분류는 트래픽 관리하는데 중요한 역할을 차지하고 있다. 전통적인 방법은 P2P와 암호화 트래픽을 제대로 분류할 수 없는 문제가 있다. 서포트 벡터 머신은 기존의 문제를 해결할 수 있고 병목 현상을 극복할 수 있는 유용한 분류 도구이다. 하지만 서포트 벡터 머신의 주요 장점은 이차 프로그래밍(QP)문제 때문에 큰 데이터 집단을 훈련하는데 시간을 소모한다. 그러나 유용한 서포트 벡터는 전체 데이터에서 극히 일부분이다. 만약 우리가 훈련전에 쓸모없는 벡터들을 삭제할 수 있다면, 시간을 절약하고 정확도를 유지할 수 있다. 이 논문에서 우리는 대규모 데이터를 다룰 때 훈련 속도를 빠르게 하기위해 순차적인 방법을 통해 쓸모없는 벡터들을 제거하기 위한 가능성을 논의하였다.