• 대한산업공학회지
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• 제28권2호
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• pp.162-170
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• 2002

Detecting straight lines in an image is frequently required for various machine vision applications such as restoring CAD drawings from scanned images and object recognition. The standard Hough transform has been dominantly used to that purpose. However, massive storage requirement and low precision in estimating line parameters due to the quantization of parameter space are the major drawbacks of the Hough transform technique. In this paper, to overcome the drawbacks, an iterative algorithm based on a self-organizing map is presented. The self-organizing map can be adaptively learned such that image points are clustered by prominent lines. Through the procedure of the algorithm, a set of lines are sequentially detected one at a time. The algorithm can produce highly precised estimates of line parameters using very small amount of storage memory. Computational results for synthetically generated images are given. The promise of the algorithm is also demonstrated with its application to two natural images of inserts.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1116-1126
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• 2016

Image segmentation is widely used in the pre-processing stage of image analysis and, therefore, the accuracy of image segmentation is important for performance of an image-based analysis system. An efficient image segmentation method is proposed, including a filtering process for super-pixels, improved saliency map information, and a merge process. The proposed algorithm removes areas that are not equal or of small size based on comparison of the area of smoothed superpixels in order to maintain generation of a similar size super pixel area. In addition, application of a bilateral filter to an existing saliency map that represents human visual attention allows improvement of separation between objects and background. Finally, a segmented result is obtained based on the suggested merging process without any prior knowledge or information. Performance of the proposed algorithm is verified experimentally.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2797-2799
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• 2002

In this paper, the algorithm is suggested for inserting and extracting the watermark in the digital map of vector form. This kind of algorithm was first anounced by the sakamoto[1]. In order to use watermarking in the digital map, the map is analyzed and experimented to protect the map data. As for the vector watermarking, there are few references and need more research for the theoretical back ground. As for this, in this paper, experiment of the immunity against the noise is conducted for the selection of the proper immunity factor.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권6호
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• pp.709-715
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• 2010

This paper represents a map building and localization system for mobile robot. Map building and navigation is a complex problem because map integrity cannot be sustained by odometry alone due to errors introduced by wheel slippage, distortion and simple linealized odometry equation. For accurate localization, we propose sensor fusion system using encoder sensor and indoor GPS module as relative sensor and absolute sensor, respectively. To build a map, we developed a sensor based navigation algorithm and grid based map building algorithm based on Embedded Linux O.S. A wall following decision engine like an expert system was proposed for map building navigation. We proved this system's validity through field test.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.51-56
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• 2019

In this paper, we propose an algorithm that can quickly generate and synthesize city maps in racing games. Racing games are characterized by moving a wide map rather than a fixed map, but designing and developing a wide map requires a lot of production time. This problem can be mitigated by creating a large map in the preprocessing step, but a fixed map makes the game tedious. It is also inefficient to process all the various maps in the preprocessing step. In order to solve this problem, we propose a technique to create a terrain pattern in the preprocessing process, to generate a map in real time, and to synthesize various maps randomly. In addition, we reduced unnecessary rendering computations by integrating view-dependent techniques into the proposed framework. This study was developed in Unity3D and can be used for various contents as well as racing game.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1303-1313
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• 2015

맵리듀스는 대용량 데이터 처리를 위한 시스템 안정성과 유용성을 제공한다. 맵리듀스 기반 k-최근접점 조인 질의처리 알고리즘은 두 데이터 집합 R과 S를 기반으로 R의 모든 레코드에 대해 S의 데이터 중 가장 인접한 k개의 레코드를 탐색하는 알고리즘으로써, 대용량 데이터 분석을 위한 중요한 질의 처리 알고리즘이다. 그러나 기존 k-최근접점 조인 질의처리 알고리즘은 높은 인덱스 구축비용 문제로 인해 대용량 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점을 지닌다. 따라서, 본 논문에서는 그리드 기반 인덱스 생성 및 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 질의 셀로부터 인접한 데이터만을 찾아 맵리듀스 테스크에 전송함으로써 데이터 전송 및 k-최근접점 연산 오버헤드를 줄인다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 정확 매칭 질의를 제공하는 동시에 기존 기법에 비해 질의 처리 시간 측면에서 최대 7배의 성능을 개선함을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권9A호
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• pp.917-923
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• 2008

D-STTD 시스템은 Alamouti Code로 알려진 STTD기법을 적용하여 다이버시티 효과를 획득하면서 STTD기법을 병렬로 한번 더 사용함으로써 멀티플렉싱 효과도 얻을 수 있는 기법이다. 이러한 서로 다른 정보를 보내는 멀티플렉싱 효과로 인해 D-STTD는 기존 STTD 기법의 Combining 기법을 적용하는데 어려움을 가져온다. 그래서 본 논문에서는 MMSE 기법을 바탕으로 멀티플렉싱 검출 기법으로 잘 알려진 Linear 알고리즘, SIC 알고리즘, OSIC 알고리즘을 D-STTD 시스템에 적용하고 그 성능을 비교한다. 그리고 새롭게 MAP 알고리즘을 D-STTD 시스템에 적용하여 성능을 분석하고자 한다. 모의 실험 결과, Linear MMSE Detector보다 반복 알고리즘을 적용한 Detector가 최대 3.7dB의 성능향상을 보였다. 특히, 반복 Detector 중 MAP 알고리즘을 적용한 경우에는 약 4.4dB의 성능차까지 나타냈다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.123-132
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• 2017

경로 탐색 알고리즘은 이동 가능한 에이전트가 게임 내의 가상 월드에서 현재 위치로부터 목적지까지 가는 경로를 탐색하는 알고리즘을 뜻한다. 기존의 경로 탐색 알고리즘은 A*, Dijkstra와 같이 비용기반으로 그래프 탐색을 수행한다. A*와 Dijkstra는 월드 맵에서 이동 가능한 노드와 에지 정보들을 필요로 해서 맵의 정보가 다양하고 많은 온라인 게임에 적용하기 힘들다. 본 논문에서는 가변환경이나 맵의 데이터가 방대한 게임에서 적용 가능한 경로 탐색 알고리즘을 개발하기 위해 맵의 정보 없이 교배, 교차, 돌연변이, 진화 연산을 통해 해를 찾는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 활용한 Heuristic-based Genetic Algorithm Path-finding(HGAP)를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Binary-Coded Genetic Algorithm을 기반으로 하며 목적지에 더 빨리 도달하기 위해 목적지로 가는 경로를 추정하는 휴리스틱 연산을 수행하여 경로를 탐색한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.954-964
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• 2020

실감형 미디어에서 현실감을 느끼게 하는 가장 중요한 요소는 깊이 정보이다. 따라서 고품질의 실감형 미디어를 제작하기 위해서는 고품질의 깊이 정보를 획득하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 고품질의 깊이 정보를 획득하기 위하여 다중 시점 환경에서 깊이 지도를 개선하기 위하여 깊이 지도를 여러 개의 세그먼트로 분할 및 다중 시점간의 관계를 고려하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 슈퍼픽셀 세그먼테이션 기법을 사용하여 기준 시점의 깊이 지도를 여러 세그먼트로 나누고, 각 세그먼트를 인접 시점으로 투영한다. 이후 투영된 세그먼트의 정보를 이용하여 인접 시점의 깊이 지도를 평면 추정을 이용하여 개선한 후, 기준 시점으로 역투영된다. 여러 개의 인접 시점에 대해 이 과정을 반복하여 개선된 인접 시점들의 값들과 기준 시점의 초기 깊이 지도를 가중치 합으로 갱신하여 깊이 지도를 개선한다. 기존 다중 시점 스테레오 비전 알고리즘에 제안된 알고리즘을 적용한 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 결과가 주관적 및 객관적으로 기존 알고리즘을 능가하는 것을 보인다.

• 통합자연과학논문집
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• 제7권1호
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• pp.57-61
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• 2014

This study measured the stream data from the several sensors, and stores the database in MapReduce framework environment, and it aims to design system with the small performance and cluster analysis error rate through the KMSVM algorithm. Through the KM-SVM algorithm, the cluster analysis effective data was used for U-health system. In the results of experiment by using 2003 data sets obtained from 52 test subjects, the k-NN algorithm showed 79.29% cluster analysis accuracy, K-means algorithm showed 87.15 cluster analysis accuracy, and SVM algorithm showed 83.72%, KM-SVM showed 90.72%. As a result, the process speed and cluster analysis effective ratio of KM-SVM algorithm was better.