• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.553-561
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• 2019

본 연구에서는 개인정보 비식별화 데이터의 통계적 유용성에 대한 품질 측정 방안에 대하여 통계 모형화에 따른 예측 정확도 측면에서 고찰하였다. 4차 산업혁명 시대에서 정보통신기술을 통한 혁신에는 반드시 빅데이터의 효과적인 활용이 필수적이지만, 개인정보 이슈는 적극적인 빅데이터 활용에 제약이 되고 있다. 이를 해결하기 위해 비식별화 가이드라인이 제정되었으며 다양한 개인정보 비식별화 방법이 활용되면서 개인정보의 실질적인 재식별 가능성은 매우 낮아졌다. 반면에 강력한 비식별화는 데이터의 유용성을 떨어뜨리는 부작용이 나타날 수 있다. 그 동안은 재식별 불가능한 비식별화 방법이 연구의 주를 이루어 왔다면 본 연구에서는 대표적인 비식별 방법인 KLT 모형에 의한 비식별화 데이터에 대한 통계적 유용성 측면의 품질 측정에 대하여 연구하였다. 비식별화 데이터에 대한 통계적 예측모형의 정확도에 기반하여 비식별화 된 데이터의 통계적 유용성이 어느 정도 훼손되는지에 대하여 사례분석을 수행하였다. 또한, 비식별 자료에 어느 정도의 비식별화 되지 않은 자료가 추가되어야 예측모형의 정확도를 회복하는 지를 살펴봄으로써 비식별화된 자료의 데이터 유용성 정도에 대한 새로운 측정지표를 제안하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권8호
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• pp.105-113
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• 1996

In this paper, a new korean digita speech recognition technique was proposed using muktolayer perceptron (MLP). In spite of its weakness in dynamic signal recognition, MLP was adapted for this model, cecause korean syllable could give static features. It is so simle in its structure and fast in its computing that MLP was used to the suggested system. MLP's input vectors was transformed using karhunen-loeve transformation (KLT), which compress signal successfully without losin gits separateness, but its physical properties is changed. Because the suggested technique could extract static features while it is not affected from the changes of syllable lengths, it is effectively useful for korean numeric recognition system. Without decreasing classification rates, we can save the time and memory size for computation using KLT. The proposed feature extraction technique extracts same size of features form the tow same parts, front and end of a syllable. This technique makes frames, where features are extracted, using unique size of windows. It could be applied for continuous speech recognition that was not easy for the normal neural network recognition system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.586-591
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• 2009

본 논문에서는 Particle filter를 이용한 특징 벡터 기반 이동 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째, RGB 칼라 모델을 이용하여 초기 이동 물체의 움직임 영역(blob)을 추출하고, KLT-알고리즘을 이용하여 입력 영상에 대한 특징 벡터를 구한다. 그 다음, 초기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 이 특징 벡터를 매칭시켜 1차 특징 벡터를 구한다. 두 번째로, RGB와 HSI 칼라모델을 이용하여 이동 물체의 움직임 영역을 추출하고, 앞서 구한 1차 특징 벡터에 Snake 알고리즘을 적용함으로써 새로운 특징 벡터를 구한다. 그 다음, 기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 이 새롭게 구한 특징 벡터를 매칭시켜 2차 특징 벡터를 구한다. 최종적으로, 2차 특징 벡터에 Particle filter를 적용함으로써 본 논문에서 제안한 이동물체를 추적하는 알고리즘을 완성한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 환경에서 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 춘계종합학술대회
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• pp.336-341
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• 2000

Hidden Markov Model(HMM)을 기반으로 한 얼굴 검출과 얼굴 인식에 대한 프레임작업에 대한 것이다. 관찰 벡터는 Karhunen-Loves Transform(KLT)의 상관관계를 이용하여 얻은 HMM의 정역학 특성을 사용하였으며, 본 연구에서 보여준 얼굴인식 방법은 이전의 HMM 기반의 얼굴인식 방법에서 인식률을 약간 개선함으로써 컴퓨터 연산을 훨씬 간단히 할 수 있음을 보여준다

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.160-161
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• 2020

본 논문에서는 비디오 코딩 잔차신호를 보다 효율적으로 변환하기 위하여 오프라인으로 잔차신호를 학습하여 RD(Rate Distortion) Cost를 기반으로 분류된 몇 가지 변환 기저들을 생성하고, 비디오 복호화 과정 중 잔차신호를 역변환을 수행할 때 주변의 복호화가 완료된 신호들을 이용하여 최적의 변환 기저를 선택하여 해당 변환 기저로 역변환을 수행하여 효율적으로 잔차신호를 압축하는 방법에 대해 제안한다. 변환 기저 생성에는 분류된 잔차신호들에 대하여 2 차원 혹은 1 차원 KLT를 계산함으로써 얻어내어진다. 제안하는 방법은 VTM(VVC Test Model) version 10에서 실험하였으며 약 0.5% 정도의 성능향상을 보인다.

• 한국항만경제학회지
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• 제31권1호
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• pp.37-49
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• 2015

국내외 유명 해운경제학자들의 주장에 의하면 해운기업의 대형화, 선박의 대형화가 고정비용을 절감하고 규모의 경제실현에 도움이 된다고 일관되게 주장한다. 하지만 최근 우리나라에서 유동성 위기를 겪는 한진해운, 대한해운, STX팬오션 등은 대형기업에 속하며, 우리나라에서 유동성위기는 대형기업에 집중되어 있다. 본 연구에서는 우리나라 외항해운기업의 규모경제 혹은 비경제 여부를 파악하고, 향후 해운기업이 대형화 혹은 집중화 전문화해야하는지에 대한 의사결정을 검토하는데 기여하고자 하였다. 이를 위해 SBM-DEA 모형을 연구모형으로 적용하였으며, 2013년 매출액 상위 기업 중 보유 선박 증가량을 보인 기업을 최종 DMU로 선정하였다. 분석 결과, CRS 기준, 한진해운, 고려해운, 코리아LNG트레이딩, 유코카캐리어스, 시노코탱커가 우수한 효율성을 보였고, VRS기준, 한진해운, 고려해운, 코리아LNG트레이딩, 대림코퍼레이션, 중앙상선, 시노코탱커, 유코카캐리어스가 우수한 효율성 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 외항해운기업의 향후 경영전략을 대형화 혹은 집중화 전문화해야하는지에 대한 귀중한 좌표로 활용할 수 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.353-358
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• 2022

Due to the limited field of view of the pinhole camera, there is a lack of stability and accuracy in camera pose estimation applications such as visual SLAM. Nowadays, multiple-camera setups and large field of cameras are used to solve such issues. However, a multiple-camera system increases the computation complexity of the algorithm. Therefore, in multiple camera-assisted visual simultaneous localization and mapping (vSLAM) the multi-view tracking algorithm is proposed that can be used to balance the budget of the features in tracking and local mapping. The proposed algorithm is based on PanoSLAM architecture with a panoramic camera model. To avoid the scale issue 3D LiDAR is fused with omnidirectional camera setup. The depth is directly estimated from 3D LiDAR and the remaining features are triangulated from pose information. To validate the method, we collected a dataset from the outdoor environment and performed extensive experiments. The accuracy was measured by the absolute trajectory error which shows comparable robustness in various environments.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.421-436
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• 2023

This paper presents a vibration displacement measurement and damage identification method for a space truss structure from its vibration videos. Features from Accelerated Segment Test (FAST) algorithm is combined with adaptive threshold strategy to detect the feature points of high quality within the Region of Interest (ROI), around each node of the truss structure. Then these points are tracked by Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm along the video frame sequences to obtain the vibration displacement time histories. For some cases with the image plane not parallel to the truss structural plane, the scale factors cannot be applied directly. Therefore, these videos are processed with homography transformation. After scale factor adaptation, tracking results are expressed in physical units and compared with ground truth data. The main operational frequencies and the corresponding mode shapes are identified by using Subspace Stochastic Identification (SSI) from the obtained vibration displacement responses and compared with ground truth data. Structural damages are quantified by elemental stiffness reductions. A Bayesian inference-based objective function is constructed based on natural frequencies to identify the damage by model updating. The Success-History based Adaptive Differential Evolution with Linear Population Size Reduction (L-SHADE) is applied to minimise the objective function by tuning the damage parameter of each element. The locations and severities of damage in each case are then identified. The accuracy and effectiveness are verified by comparison of the identified results with the ground truth data.

• 한국HCI학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.53-61
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• 2006

본 논문에서는 다시점 카메라를 이용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라로 여러 방향에서 획득된 3D 점군을 이용한 실내환경 복원 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상평면으로 투영하고 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 주변화소와의 상관관계를 이용함으로써 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경에 대한 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 가상 환경 생성 및 Mediated Reality (MR) 응용 분야에 활용될 수 있다.