• 전자공학회논문지SC
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• 제38권4호
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• pp.31-36
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• 2001

본 논문에서는 근육의 움직임에 의해 유발되는 전기적 선호인 근전도(EMG) 신호를 신경회로망을 통해 분류하여 인체의 움직임을 파악하는 방법을 제안한다. 신호분류를 위한 신경회로망으로 학습에 의해 스스로 출력뉴런을 구성하는 SOM을 사용하였으며， 기존의 방식과 다르게 전처리 과정 없이 신호자세를 SOM의 입력으로 사용하여 패턴을 분류하는 간단한 방식이다. 실험과 시뮬레이션을 통해 제안한 방식의 유용성을 확인하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권1호
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• pp.1-10
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• 2022

China is a big country in animal fur industry. The total production and consumption of fur are increasing year by year. However, the recognition of fur in the fur production process still mainly relies on the visual identification of skilled workers, and the stability and consistency of products cannot be guaranteed. In response to this problem, this paper proposes a feature fusion-based animal fur recognition network on the basis of typical convolutional neural network structure, relying on rapidly developing deep learning techniques. This network superimposes texture feature - the most prominent feature of fur image - into the channel dimension of input image. The output feature map of the first layer convolution is inverted to obtain the inverted feature map and concat it into the original output feature map, then Leaky ReLU is used for activation, which makes full use of the texture information of fur image and the inverted feature information. Experimental results show that the algorithm improves the recognition accuracy by 9.08% on Fur_Recognition dataset and 6.41% on CIFAR-10 dataset. The algorithm in this paper can change the current situation that fur recognition relies on manual visual method to classify, and can lay foundation for improving the efficiency of fur production technology.

• 한국측량학회지
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• 제29권2호
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• pp.141-147
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• 2011

본 연구는 최근 많이 촬영되고 있는 고해상도 디지털 항공영상자료를 가지고 제작된 대축척 수치지도를 이용하여 소축척 수치지도를 제작하는데 있어서의 문제점 및 효용성을 분석하였다. 이를 위하여 수치지도지형 지물들의 상관성 분석을 수행하였고, 이들 자료를 기초로 축소편집 작업 공정에 따라 자료를 입력, 지형 지물항목정리 및 삭제, 자료편집 및 검수 등을 수행하였다. 그 결과 18개의 불필요한 지형지물을 삭제하였고, 1/5,000 수치지도 정확도에 만족하였으며, 자료크기와 지형지물 수는 증가하였으나, 이는 디지털 항공영상의 표현능력이 우수하여 나타난 것으로 분석되었다. 따라서 디지털 항공영상에 의한 대축척 수치지도를 가지고 소축척 수치지도를 제작하는 것은 표현능력이 우수하여 질 좋은 수치지도 정보 제공이 가능한 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1437-1443
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• 2009

본 논문에서는 초음파와 전자나침반, 엔코더, 자이로센서를 복합적으로 구성하여 로봇의 SLAM 방법을 제시하였다. 일반적으로 전자 나침반과 엔코더, 자이로를 이용한 로봇의 위치측정은 작업공간에서의 상대위치만을 알 수 있다. 실제 로봇이 작업공간에서 작업을 하기 위해서는 로봇의 절대위치 정보를 알아야만 하며, 이는 SLAM으로 얻을 수 있다. 본 논문에서는SLAM 구현을 위하여 로봇의 작업공간을 초음파 센서를 이용하여 구조적 맵 생성 기법을 통해 맵을 생성한 후, 이를 특정 맵으로 변환하였다. 생성된 특정 맵과 맵 매핑을 활용하여 맵 상의 절대위치를 구한다. 실험은 직접 설계 및 제작한 로봇을 이용하였고, 실험 방법은 초기 좌표를 모르는 로봇을 임의의 장소에 위치 시키고 제안한 SLAM 알고리즘을 이용하여 로봇의 전역 좌표를 찾도록 하였다. 실험 결과, 제안한 SLAM 알고리즘을 이용하여 맵 상의 절대위치를 모두 찾음을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제27권1호
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• pp.64-75
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• 2010

This study introduces a complete feature map building method of sonar sensors for mobile robots. This method enhances the reality of feature maps by extracting even circle features as well as line and point features from sonar data. Edge features are, moreover, generated by combining line features close to circle features extracted around comer sites. The uncertainties of the specular reflection phenomenon and wide beam width of sonar data can be, therefore, reduced through this map building method. The experimental results demonstrate a practical validity of the proposed method in those environments.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.126-133
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• 2017

The conventional hand-crafted features used to track objects have limitations in object representation. Convolutional neural networks, which show good performance results in various areas of computer vision, are emerging as new ways to break through the limitations of feature extraction. CNN extracts the features of the image through layers of multiple layers, and learns the kernel used for feature extraction by itself. In this paper, we use the feature map extracted from the convolution layer of the convolution neural network to create an outline model of the object and use it for tracking. We propose a method to adaptively update the outline model to cope with various environment change factors affecting the tracking performance. The proposed algorithm evaluated the validity test based on the 11 environmental change attributes of the CVPR2013 tracking benchmark and showed excellent results in six attributes.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.71-78
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• 2009

최근 ITS, 텔레매틱스, 유비쿼터스 등의 도입으로 공간 데이터는 다양한 환경에 응용되거나 활용 분야가 점차 증가하고 있고, 수치지도를 일반인들에게 제공함으로써 공간 데이터에 대한 수요가 급증하고 있다. 기존의 수치지도 관리 시스템은 도엽이라는 일정한 단위로 구분하여 공간 데이터를 관리하고 있기 때문에 데이터의 구축은 용이하지만 객체 단위의 데이터 구축, 관리 및 갱신을 효율적으로 지원하기 어렵다. 따라서 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 객체기반의 연속적인 지형지물 표현, 공간 데이터의 객체별 이력관리 및 수시갱신이 가능한 객체기반의 데이터 모델을 제안하였다. 제안 모델에서 객체기반 공간 데이터는 각 지형지물에 UFID를 부여하고 도엽 단위로 구축된 수치지도 데이터의 조인 연산을 통해 연속적인 지형지물을 표현하였다. 아울러 갱신으로 인한 변경 데이터를 이력 DB에 시간간격 단위로 저장, 관리하였으며, 제안된 모델의 효율성을 검증하기 위하여 타당성을 분석하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.416-423
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• 2000

기존 Kohonen의 자기조직화 지도(self-organizing feature map)는 학습시 많은 입력 패턴이 필요하며 이에 따른 학습 시간 역시 증가하는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 B. Bavarian은 위상학적 위치에 따라 각기 다른 학습률(learning rate)을 갖도록 하였으나 자기조직화가 정밀하게 되지 않는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 자기조직화 지도의 학습시 계산량이 많은 가우시안 함수를 근사곡선(approximate curve)으로 변형하여 수렴속도를 향상시켰고 학습 횟수에 따라 근사곡선의 폭을 동적으로 변화시킴으로써 자기조직화지도의 수렴도를 개선하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.358-366
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• 2002

특징정보를 기반으로 한 유사 이미지 검색은 이미지 데이타베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 이미지 데이타의 특징정보는 각 이미지를 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기 조직화 맵 기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기 조직화 맵은 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑하여 위상특징 맵을 생성한다. 위상특징 맵은 입력 데이타의 특징공간과 상호관계(유사성)를 가지고 있으며, 인접노드에 서로 유사한 특징벡터가 클러스터링된다. 그러므로 위상특징 맵상의 각 노드에는 노드 벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사 이미지가 분류된다. 이러한 자기 조직화 맵에 의한 유사 이미지 분류결과에 대하여 k-NV 탐색을 구현하기 위하여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제 이미지로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사 이미지 검색에 유효한 견과를 얻을 수 있었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권2호
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• pp.176-183
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• 2003

The paper presents a feature recognition and segmentation method for surface approximation in reverse engineering. Efficient digitizing plays an important role in constructing a computational surface model from a physical part-surface without its CAD model on hand. Depending on its measuring source (e.g., touch probe or structured light), each digitizing method has its own strengths and weaknesses in terms of speed and accuracy. The final goal of the research focuses on an integration of two different digitizing methods: measuring by the structured light and that by the touch probe. Gathering bulk of digitized points (j.e., cloud-of-points) by use of a laser scanning system, we construct a coarse surface model directly from the cloud-of-points, followed by the segmentation process where we utilize the z-map filleting & differencing to trace out feature boundary curves. The feature boundary curves and the approximate surface model could be inputs to further digitizing by a scanning touch probe. Finally, more accurate measuring points within the boundary curves can be obtained to construct a finer surface model.