• 한국항행학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1032-1037
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• 2012

증강현실이란 실제 환경에 가상으로 생성된 정보를 실시간으로 증강하고 사용자가 그 정보들과 상호작용할 수 있도록 함으로써, 정보의 활용을 극대화하는 차세대 정보처리 기술이다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 증강현실 시스템을 구현하기 위한 물체 추적 방안으로 마커를 사용하지 않는 마커리스 추적 알고리즘을 연구하였다. 마커리스 방식의 증강현실은 마커를 따로 부착하지 않아도 되고 위치의 제약이 없어서 사용자가 증강현실 기술을 사용하기 편리하다는 장점이 있다. 본 논문에서는 마커리스 추적을 위해 특징점 추출 기반의 SURF 알고리즘을 사용하였다. SURF 알고리즘은 다른 특징점 추출 기반 알고리즘보다 연산량이 적어 PC 환경보다 비교적 낮은 하드웨어 성능을 가지고 있어 모바일 기기에도 사용할 수 있다. 그러나 SURF 알고리즘은 모바일 기기에 적합한 최적화 작업이 되어있지 않다. 그러므로 본 논문에서는 모바일 기기에 적합한 추적을 위해 SURF 알고리즘을 여러 환경에서 실험하여 성능을 비교하고, 최적화 방안을 연구하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.685-691
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• 2008

퍼지 규칙기반 분류 시스템에서 위한 퍼지 분할 경계들의 선택은 중요하고 어려운 문제이다. 그래서 이들을 효과적으로 결정하기 위해서 신경망, 유전자알고리즘 등과 같은 학습과정에 기반을 둔 다양한 방법들이 제안되었고, 이전 연구에서는 이들 방법에 대한 문제점을 지적하고 이를 개선하기 위하여 중첩 형태에서 퍼지 분할을 결정할 수 있는 방법에 대해서 논의하였다. 본 논문에서는 이전 연구의 방법을 3가지 형태의 분류 경계들, 즉 비중첩, 중첩, 1점 인접 형태로 확장하였다. 또한 이들을 학습에 의존하지 않고 주어진 데이터로부터 얻어진 통계적 정보만을 사용하여 결정하는 방법을 제안하고, 이를 패턴 분류 문제에 적용하여 제안된 방법의 효용성을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제7권1호
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• pp.113-118
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• 1996

주성분 분석은 자료압축, 특징추출, 통신이론, 패턴인식 그리고 화상처리등의 컴퓨터 공학분야에서 중요하게 사용되고 있다. Oja(1982,1989,1992)는 확률적 경사 강하법(SGA:Stochastic Gradient Ascent)을 이용한 제한된 헵규칙을 제안하여 주성분 분석에 사용하였다. 그러나, 이 규칙은 이상치에 민감하므로 이상치의 영향을 줄이기 위해, Xu & Yuille(1995)는 통계물리 방법을 이용한 로버스트 에너지함수를 생성하여 로버스트 주성분 분석방법을 제안하였다. 또한 Devlin et.al(1981)은 M-추정량을 이용하여 주성분 분석을 하였다. 본 논문에서는 Oja(1992)의 규칙과 Xu & Yuille(1995)의 로버스트 에너지함수를 이용하여 신경망을 구성하였다. 그리고, Devlin et.al(1981)이 제안한 시뮬레이션조건하에서 실험을 하였다. 실험한 결과와 Devlin et.al(1981)의 결과를 비교, 분석함으로써, 신경망의 성능을 확인하고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제31권2호
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• pp.165-172
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• 2013

본 연구에서는 대표적인 영상 정합기법 중 하나인 SIFT 기법을 이용하여, 고해상도의 초분광 스트립 영상에 대하여 높은 품질의 모자이크 영상을 생성하고자 하였다. 이를 위해, 항공사진 촬영당시의 GPS/INS 정보를 이용하여 초기 기하보정된 AISA Eagle 초분광 영상에 대하여 실험을 진행하였다. 세 개의 스트립으로 구성된 초분광 영상 간의 정합쌍을 추출하여 변환모델식을 구성하였고, 모자이크 영상을 생성하였다. 특히, 고품질의 초분광 모자이크 영상을 생성하기 위하여, 초분광 영상 내의 대표 밴드를 선정하고, 이를 이용한 영상 정합기법의 결과들을 분석하여 최적의 대표 밴드를 결정하고자 하였다. 본 연구를 통해 생성된 모자이크 영상의 위치 정확도를 비교 평가하기 위해서, GPS/INS 시스템으로 기하보정된 AISA Eagle 초분광 영상을 이용하여 생성한 모자이크 영상과의 시각적 비교 평가를 수행하였으며, 본 연구에서 수행한 방법들의 효용성을 분석하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제7권2호
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• pp.99-111
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• 2013

Approximating a divergence between two probability distributions from their samples is a fundamental challenge in statistics, information theory, and machine learning. A divergence approximator can be used for various purposes, such as two-sample homogeneity testing, change-point detection, and class-balance estimation. Furthermore, an approximator of a divergence between the joint distribution and the product of marginals can be used for independence testing, which has a wide range of applications, including feature selection and extraction, clustering, object matching, independent component analysis, and causal direction estimation. In this paper, we review recent advances in divergence approximation. Our emphasis is that directly approximating the divergence without estimating probability distributions is more sensible than a naive two-step approach of first estimating probability distributions and then approximating the divergence. Furthermore, despite the overwhelming popularity of the Kullback-Leibler divergence as a divergence measure, we argue that alternatives such as the Pearson divergence, the relative Pearson divergence, and the $L^2$-distance are more useful in practice because of their computationally efficient approximability, high numerical stability, and superior robustness against outliers.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.438-449
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• 2004

인터넷 사용 증가와 함께 질의 메일의 사용이 증가함에 따라 인터넷 사이트 운영자는 이용자가 질문을 하기 전에 먼저 FAQ나 Q&A를 먼저 확인하기를 바라고 있으나 사용자는 간단히 질의 메일을 보냄으로써 답을 손쉽게 얻으려고 한다. 이에 따라 질의 메일 증가는 상담자에게 많은 시간과 비용을 투자하도록 하고 있다. 본 연구는 질의 메일을 자동으로 분류함으로써 담당자가 메일을 효과적으로 처리하도록 하기 위한 방법에 관한 연구이다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위하여 현재 한국통신(주) 코넷에서 받은 질의 메일을 실험 데이터로 사용하였다. 14개의 질의 메일 부류에 대해 210개의 학습 데이터와 280개의 테스트 데이터 등 모두 490개의 데이터를 이용하여 실험을 수행한 결과 신속한 답장을 바라는 사용자의 요구에 부응함을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.134-142
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• 2006

본 논문에서는 영상의 유사성을 측정하는데 많이 이용되는 Hausdorff거리 기법이 텍스트 영상을 검색하는 분야에도 효과적임을 입증하고자 한다. 즉, 시차를 두고 스캔된 임의의 텍스트 영상들의 동일성 여부를 판단할 수 있는 영상기반 텍스트 매칭 기법을 제안하고 이를 위해 지역 밀집도와 Hausdorff 거리를 이용한다. Hausdorff 거리 방법은 처리시간이 오래 걸리는 단점이 존재하는데, 본 논문에서는 지역 밀집도 알고리즘을 이용한 특징점 추출을 수행하여 이를 보완하였다. 우편 봉투에서 얻은 텍스트 영상으로 190개의 동일 영상 190개의 비등일 영상을 만들어 실험을 수행하였다. 기존에 영상 간의 유사도 매칭에 가장 일반적으로 이용되는 이진 상관도 및 Hausdorff 거리 방법과 본 논문에서 제안한 수정된 Hausdorff 방법의 실험 결과를 비교한 결과, 유사한 영역을 찾고 일치하는 정도를 얻는데 있어 다른 방법에 비해 약 2.7%에서 9.0%의 높은 정확률을 얻어 성능의 우수성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.93-100
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• 2011

애니메이션 캐릭터의 감정과 성격을 가장 잘 표출해 낼 수 있는 부분이 캐릭터의 얼굴이므로 애니메이션 캐릭터의 얼굴과 얼굴의 구성요소를 효과적으로 분석하여 필요한 정보를 추출하는 연구의 필요성이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 애니메이션 캐릭터 얼굴의 특성에 맞게 수정한 메쉬모델을 정의하고, 주색상 정보를 이용하여 애니메이션 캐릭터의 얼굴과 얼굴의 구성요소를 효과적으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 애니메이션 캐릭터 얼굴에 맞는 메쉬모델을 생성하고, 이 메쉬모델을 처음 입력되는 애니메이션 캐릭터의 얼굴에 정합시켜 얼굴과 얼굴의구성요소에 대한 주색상 값을 추출한다. 그리고 추출된 주색상 값을 이용하여 새롭게 입력되는 영상으로부터 캐릭터의 얼굴과 얼굴 구성요소의 후보 영역을 선정한 후, 모델로부터 추출한 주색상 정보와 후보 영역들의 주색상 사이의 유사도를 측정하여 최종적인 애니메이션 캐릭터의 얼굴과 얼굴의 구성요소를 검출한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 애니메이션 캐릭터 얼굴과 구성요소 검출 방법의 성능을 평가하기 위한 실험결과를 보인다.

• Advances in Computational Design
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• 제5권2호
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• pp.127-146
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• 2020

Building Information Modeling (BIM) is increasingly used throughout the facility's life cycle for various applications, such as design, construction, facility management, and maintenance. For existing buildings, the geometry of as-built BIM is often constructed using dense, three dimensional (3D) point clouds data obtained with laser scanners. Traditionally, as-built BIM systems do not contain the material and textural information of the buildings' elements. This paper presents a semi-automatic method for generation of material and texture rich as-built BIM. The method captures and integrates material and textural information of building elements into as-built BIM using thermal infrared sensing (TIS). The proposed method uses TIS to capture thermal images of the interior walls of an existing building. These images are then processed to extract the interior walls using a segmentation algorithm. The digital numbers in the resulted images are then transformed into radiance values that represent the emitted thermal infrared radiation. Machine learning techniques are then applied to build a correlation between the radiance values and the material type in each image. The radiance values were used to extract textural information from the images. The extracted textural and material information are then robustly integrated into the as-built BIM providing the data needed for the assessment of building conditions in general including energy efficiency, among others.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권11호
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• pp.1035-1045
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• 2017

얼굴 모양 및 목소리를 이용하는 방법을 포함하여 연령 및 성별을 분류하는 다양한 방법이 연구되고 있다. 그러나 얼굴 기반 방법은 원거리에서 인식률이 급격히 감소하고, 오디오 기반 방법은 잡음이 많은 환경에서는 적용하기 어렵다. 대조적으로 보행 기반 방법은 대상자가 카메라에 촬영만 되면 인식이 가능하다. 기존 연구에서 카메라의 시점은 측면에서만 볼 수 있어서 실제 환경에서 일반 보행과는 현실적으로 차이가 발생했다. 본 연구에서는 일반 보행 데이터를 이용하여 연령과 성별을 분류할 수 있도록 RGB-D 센서로부터 획득된 골격 모델을 이용한 특징 추출 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 실제 환경에서 효율적임을 보여준다.