• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.1166-1174
• /
• 2019

이 논문에서는 사람 재식별 모델인 PersonNet의 성능을 개선하는 방법을 제안하고 실험한다. 특징점 추출을 위해 인셉션 레이어를 접목하여, 기존 32개의 특징점을 154개로 증가시켜 강화하였다. 또한, PersonNet에서 사용하는 CND 방식을 수정하여 비대칭성을 완화하였고, 보행자 이미지의 특징점을 3부분으로 나누어 가중치를 적용한 방법을 적용하여 특징을 더 뚜렷하게 파악하도록 하였다. 성능 평가를 위해 CUHK01, CUHK03 그리고 Market-1501 3가지의 데이터베이스를 사용하였고 실험 결과 27~31% 성능이 개선되었다.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.309-317
• /
• 2022

In this paper, we propose a machine learning-based copy-move forgery detection network with dual branches. Because the rotation or scaling operation is frequently involved in copy-move forger, the conventional convolutional neural network is not effectively applied in detecting copy-move tampering. Therefore, we divide the input into rotation-invariant and scaling-invariant features based on the wavelet coefficients. Each of the features is input to different branches having the same structure, and is fused in the combination module. Each branch comprises feature extraction, correlation, and mask decoder modules. In the proposed network, VGG16 is used for the feature extraction module. To check similarity of features generated by the feature extraction module, the conventional correlation module used. Finally, the mask decoder model is applied to develop a pixel-level localization map. We perform experiments on test dataset and compare the proposed method with state-of-the-art tampering localization methods. The results demonstrate that the proposed scheme outperforms the existing approaches.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.79-89
• /
• 2008

Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or sensing environmental condition. There is also a high likelihood that during the data acquisition periods the target site corresponding to any given pixel may be covered by fog or cloud, thereby resulting in bad or missing observation. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. A feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system to reconstruct the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather. This study provides fundamental information on the elements of the proposed system for right usage in application.

• 한국산업융합학회 논문집
• /
• 제22권4호
• /
• pp.427-433
• /
• 2019

This paper propose a fuzzy inference model for map building and navigation for a mobile robot with an active camera, which is intelligently navigating to the goal location in unknown environments using sensor fusion, based on situational command using an active camera sensor. Active cameras provide a mobile robot with the capability to estimate and track feature images over a hallway field of view. In this paper, instead of using "physical sensor fusion" method which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data. Command fusion method is used to govern the robot navigation. The navigation strategy is based on the combination of fuzzy rules tuned for both goal-approach and obstacle-avoidance. To identify the environments, a command fusion technique is introduced, where the sensory data of active camera sensor for navigation experiments are fused into the identification process. Navigation performance improves on that achieved using fuzzy inference alone and shows significant advantages over command fusion techniques. Experimental evidences are provided, demonstrating that the proposed method can be reliably used over a wide range of relative positions between the active camera and the feature images.

• 한국CDE학회논문집
• /
• 제17권1호
• /
• pp.7-16
• /
• 2012

One distinguishing feature of BIM(Building Information Modeling) is the objectification of spatial elements independently, which makes it easy to represent spatial network. From this perspective, this study aimed to develop the spatial network analysis tool based on open BIM technologies. From the literature review, an object model of spatial network with nodes and links and a process model from construction to visualization were established. A prototype system implementing the proposed models, named SNAT(Spatial Network Analysis Tool), was developed in Java platform with using its open source packages. SNAT can create a spatial network from IFC-BIM model, calculate the indices of spatial network analysis, and visualize it with the representing types(map, graph, matrix and table).

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1990년도 하계학술대회 논문집
• /
• pp.535-538
• /
• 1990

The main problem in speech recognition is the enormous variability in acoustic signals due to complex but predictable contextual effects. Especially in plosive consonants it is very difficult to find invariant cue due to various contextual effects, but humans use these contextual effects as helpful information in plosive consonant recognition. In this paper we experimented on three artificial neural net models for the recognition of plosive consonants. Neural Net Model I used "Multi-layer Perceptron ". Model II used a variation of the "Self-organizing Feature Map Model". And Model III used "Interactive and Competitive Model" to experiment contextual effects. The recognition experiment was performed on 9 Korean plosive consonants. We used VCV speech chains for the experiment on contextual effects. The speech chain consists of Korean plosive consonants /g, d, b, K, T, P, k, t, p/ (/ㄱ, ㄷ, ㅂ, ㄲ, ㄸ, ㅃ, ㅋ, ㅌ, ㅍ/) and eight Korean monothongs. The inputs to Neural Net Models were several temporal cues - duration of the silence, transition and vot -, and the extent of the VC formant transitions to the presence of voicing energy during closure, burst intensity, presence of asperation, amount of low frequency energy present at voicing onset, and CV formant transition extent from the acoustic signals. Model I showed about 55 - 67 %, Model II showed about 60%, and Model III showed about 67% recognition rate.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.212-227
• /
• 2008

3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제16권11호
• /
• pp.245-253
• /
• 2011

화석 연료의 무분별한 사용으로 환경이 심각하게 오염되고, 화석 연료의 고갈에 대한 문제가 대두됨에 따라서 화석 연료에 대한 문제를 해결 할 수 있는 대체 에너지원에 대해 관심이 집중되기 시작하였다. 현재 신재생 에너지 중에서 가장 각광을 받고 있는 에너지는 중에 하나가 풍력에너지이다. 풍력에너지 발전단지와 기존의 전력 발전소는 소비되는 전력에 대한 생산의 균형을 맞춰야하며, 풍력에너지단지에서 균형적인 생산을 하기 위해서는 풍력에너지에 대한 분석 및 예측이 필요하다. 이를 위해서 데이터마이닝 분야의 예측 기법이 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 풍력 데이터를 이용하여 발전 패턴을 예측하기 위해 SOM(Self-Organizing Feature Map) Clustering 기법과 의사결정나무(decision tree)를 이용한 연구를 진행하였다. 즉, 1) 풍력 데이터의 누락된 데이터와 이상치 데이터를 처리하기 위하여, 전처리 과정을 수행하였고, 이 과정에서 특징 벡터를 추출하였다. 2) 전처리 단계를 거쳐 정제되고 정규화된 데이터 집합을 MIA(Mean Index Adequacy) 척도와 SOM Clustering 기법에 적용하여 대표 발전 패턴을 찾아내고 각각의 데이터에 해당하는 대표 패턴을 클래스 레이블로 할당하도록 하였다. 3) 의사결정나무 기반의 분류 기법에 데이터 집합을 적용시켜 새로운 풍력에너지에 대한 분석 및 예측 모델을 생성하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 통한 풍력에너지 발전 패턴을 예측하기 위한 모델을 구축하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.139-147
• /
• 1998

국토에 대한 공간정보의 기본도로서 다양한 사용자의 요구사항을 충족시킬 수 있는 수치지도를 효율적으로 제작 및 유지관리하기 위해서는 수치지도의 데이터 모델과 구조 등 수치지도 데이터 구축에 대한 연구가 중점적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 단순 지도제작을 목적으로 구축된 기존 수치지도의 데이터 모델에 대한 문제점을 파악하여, 개선된 수치지도 데이터 모델의 개념적ㆍ논리적 모델을 제시하였다. 제시된 수치지도 데이터 모델은 기존에 제작된 수치지도 데이터의 사용을 전제로 설계되었으며, 다양한 사용자의 요구사항을 반영하기 위해서 데이터 모델의 유연성에 중점을 두었고, 필요에 따라서 수정이 용이하도록 단계별 접근방법에 의해 설계되었다. 또한 제시된 수치지도 데이터 모델은 향후 객체 지향형 모델로 나아가기 위한 중간 단계의 데이터 모델이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권2호
• /
• pp.769-786
• /
• 2016

Object recognition and object location have always drawn much interest. Also, recently various computational models have been designed. One of the big issues in this domain is the lack of an appropriate model for extracting important part of the picture and estimating the object place in the same environments that caused low accuracy. To solve this problem, a new Salient Based Bag of Visual Word (SBBoVW) model for object recognition and object location estimation is presented. Contributions lied in the present study are two-fold. One is to introduce a new approach, which is a Salient Based Bag of Visual Word model (SBBoVW) to recognize difficult objects that have had low accuracy in previous methods. This method integrates SIFT features of the original and salient parts of pictures and fuses them together to generate better codebooks using bag of visual word method. The second contribution is to introduce a new algorithm for finding object place based on the salient map automatically. The performance evaluation on several data sets proves that the new approach outperforms other state-of-the-arts.