• 한국지리정보학회지
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• 제10권4호
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• pp.1-13
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• 2007

GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 질감 특징 정보 여섯 종류를 이용해서 위성영상을 변환한 후 두개의 주성분을 누적한 영상을 만들어 전 처리 과정을 거쳐서 모서리 검출과 영역 검출을 수행하였다. 실험 결과 두개의 주성분 변환 누적 영상의 고유 값은 94.6%로 여섯 종류 질감에 대한 대부분의 정보를 가지고 있으며, 이를 해색 한 가지 만을 이용한 적조영역 및 주성분을 모두 가지고 있는 영상의 적조영역과 비교했을 때 가장 우수한 결과를 나타내었다. 또한 적조영역과 맑은 해역에 대한 유클리디언 거리 측정으로 유클리디언 공간을 생성하고 이를 이용하여 자동으로 입력되는 원격탐사 영상의 임의 해역에 대해 적조영역을 식별하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권8호
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• pp.639-651
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• 2018

본 논문은 인공위성의 자세명령을 해석적으로 생성하는 기법을 제안한다. 실제 위성에서는 1) 구동기 성능, 2) 위성체 유연구조, 3) 원격명령 데이터크기 등과 같은 제한조건들이 존재하고, 이로 인해 해석적인 자세명령 해를 구하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 고유축 회전, 프로파일 형상화를 통해 문제를 단순화하는 방법을 제안하고, 최종적으로 해석적 해를 유도하였다. 생성된 자세명령은 온-보드 자세제어기의 피드포워드 입력 형태로 사용되어 위성의 기동성을 높일 수 있다. 각속도 경계조건에 따라 rest-to-rest 기동과 spin-to-spin 기동으로 나누어 자세명령 해를 유도하였다. 시뮬레이션 예제를 통해 제안된 자세명령생성 기법이 구동기 제한조건을 지키면서 초기/최종 시간에서의 경계조건도 잘 만족하는 것을 확인하였다. 제안된 해석 해는 자세명령을 비교적 적은 수의 파라미터로 구현할 수 있어 원격명령 데이터크기 측면에서 경쟁력이 있다. 또한, 해석 해로 반복계산이 필요없어 온-보드 자세명령생성 자동화에도 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8455-8461
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• 2015

본 논문에서는 라만 스펙트럼의 고속 탐색을 위해 특이값 분해(SVD, Singular Value Decomposition)를 이용한 새로운 탐색 알고리즘들을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 SVD를 통해 얻은 특이벡터를 중요도에 따라 선별하여 실험에 사용함으로써 계산량 단축을 도모한다. 파일럿 테스트(Pilot test)를 수행하여 일부 데이터들을 미리 탐색 대상에서 제외시키고 부분탐색법(PDS, Partial Distance Search)을 적용하여 탐색을 수행함으로써 큰 폭으로 계산량을 감소시킨다. 실험에 사용한 데이터베이스는 총 14,032종의 화학 물질 라만 스펙트럼으로 구성하였으며, 기존의 탐색 방법인 전체탐색법(Full Search), PDS와 평균피라미드탐색법(MPS, Mean Pyramid Search)를 1차원공간상의 신호에 적용하기 적절하게 변형한 1DMPS에 PDS를 적용한 실험(1DMPS+PDS), 데이터의 분산을 내림차순 정렬하여 !DMPS와 PDS를 적용한 실험(1DMPS Sort with Variance+PDS), 데이터의 250차원 성분만 SVD 변환하여 PDS를 적용한 실험(250SVD+PDS), 그리고 제안 알고리즘 PSP(Partial SVD with PDS)와 PSSP(Partial SVD with Sorted Pilot test)을 적용한 실험을 비교 분석하였다. 각 알고리즘의 성능은 곱셈 및 덧셈의 연산량 비교를 통해 이루어졌는데, 실험 결과에 따르면 250SVD+PDS에 비해 제안알고리즘 PSP는 15.7%, PSSP에서는 64.8%의 계산량 감소를 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제3권4호
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• pp.95-107
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• 1983

기존(旣存) 범용 구조해석용(構造解析用) 프로그램들은 선택(選擇)된 역학적(力學的) 이론(理論), 계산(計算) algorithm등이 고정(固定)되어 있으므로 이용자(利用者)는 프로그램을 원하는 대로 control하기 어렵고 프로그램에 정의(定義)된 대로 data input만 준비(準備)한다. 이용자(利用者)가 계산과정(計算過程)을 control 할 수 있으며 원하는 역학적(力學的) 이론(理論) 및 계산(計算) algorithm등을 보완(補完)하여 이용(利用)할 수 있도록 한 구조해석용(構造解析用) 프로그램인 Symbolic Manipulation Program들이 개발(開發)되었으나 이들은 single domain 문제(問題) 해석용(解析用)이므로 대형(大型)콤퓨터가 필요(必要)하다. 본(本) 연구(硏究)에서는 substructure technique을 도입(導入)하여 구조물(構造物)을 multi domain으로 하여 중(中), 소형(小型)콤퓨터로도 해석(解析)할 수 있으며, matrix analysis 및 finite element analysis를 할 수 있도록 finite element characteristic arrays(Stiffness, Mass matrix)등을 계산(計算)하는 Element Subroutine 중 3D Beam element, Plate bending element 및 동력학계산(動力學計算)을 위한 Eigenvalue routine을 포함(包含)한 Symbolic Manipulation Program 개발(開發)이다. 이 프로그램의 구조(構造)는 module화(化)된 독립적(獨立的) 기능(機能)을 가진 processor 들로 구성(構成)되어 프로그램의 수정(修正), 첨가(添加), 삭제(削除)가 용이(容易)하며, Integrated Program Network(IPN) 개념중(槪念中) data base 방법(方法)으로 matrix form으로 된 data의 취급이 효율적(效率的)이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.25-36
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• 2008

본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.