• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.91-95
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• 2010

검색엔진을 사용하는 이용자의 정보 즉 선호도에 따른 지속적인 피드백으로 검색 결과의 랭킹을 향상시켜 유연한 검색이 가능하게 하는 방법에는 학습된 인공 신경망을 이용한다. 인공 신경망 학습은 신경망이 여러 다른 검색어로 학습된 후 다른 사용자들이 과거에 실제 검색했던 결과를 좀 더 반영하기 위한 것이다. 가중치의 지속적인 변경을 위해서는 네트워크에서 역방향으로 움직이면서 가중치를 변경하는 역전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 그러나 이러한 학습은 초기에는 훈련데이터에 적합한 성능을 보이나 학습의 횟수가 증가할수록 점점 과대적합되는 것을 알 수 있다. 따라서 본 논문에서는 최적화해야 할 개체가 많을 때 강한 장점을 가지고 있는 유전자 알고리즘을 적용하여 검색어에 관련성이 높은 페이지들 유연하게 랭킹하기 위해 URL리스트를 개체로 랜덤으로 선택하여 학습하는 기법을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.145-152
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• 2010

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 센서 및 RFID에 관련한 정보 인식, 위치 측위와 같은 다양한 유비쿼터스 영역에 대한 관심과 연구가 증대되고 있다. 특히, 시공간 데이터를 다루는 실시간 위치 추적 서비스 기술이 대두되고 있다. 이에, ISO/IEC에서는 실시간 위치 추적 서비스의 데이타 호환성과 상호 운용성을 위해 RTLS 표준 명세를 제시하였다. 본 논문에서는 이동 객체의 시공간 데이타 스트림에 대한 효율적인 관리와 검색을 지원하는 시공간 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. 시공간 질의 처리 시스템의 시공간 미들웨어는 끊임없이 연속으로 들어오는 시공간 데이타 스트림을 실시간으로 처리하고 시공간 DBMS간의 양방향 동기화를 지원한다. 웹 서버는 서버와 클라이언트간의 상호 운용성을 위하여 SOAP(Simple Object Access Protocol) 메시지를 사용하며, 클라이언트의 SOAP 메시지를 분석하여 시공간 미들웨어의 CQL(Continuous Query Language)로 변환하는 기능을 지원한다. 마지막으로, 본 논문에서는 실시간 위치 추적 서비스에 적용해 봄으로써 시공간 질의 처리 시스템의 효용성을 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권5호
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• pp.25-34
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• 2008

동일한 위치에서 같은 장면을 담고 있지만 서로 다른 시간에 획득된 두 장의 영상을 서로 비교하여 움직이는 자동차등에 의한 겹침과 같은 이상점의 집합을 검출할 수 있다. 영상들의 서로 다른 밝기 특성에 의한 영향을 줄이기 위하여 다항식 회귀 모델에 근거한 밝기 보정을 하였다. 이상점 집합으로 인한 영향을 약화시키면서 정확한 이상점 검출을 위하여 회귀분석을 단순히 반복하는 알고리듬을 도입하였다. 본 논문에서는 회귀분석을 반복하는 알고리듬의 성능을 잡음분산의 추정의 수렴 특성을 관찰하므로 분석하였으며, 교정 상수를 잡음분산 추정에 사용하여 강인한 검출이 가능하도록 하였다. 합성 영상과 실제 영상에 검출 알고리듬을 실험하여 그 강인성을 보였다.

• 천문학회보
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• 제41권1호
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• pp.56.2-56.2
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• 2016

We present a multi-aperture photometry pipeline for DEEP-South (Deep Ecliptic Patrol of the Southern Sky) time-series data, written in C. The pipeline is designed to do robust high-precision photometry and calibration of non-crowded fields with a varying point-spread function, allowing for the wholesale search and characterization of both temporal and spatial variabilities. Our time-series photometry method consists of three parts: (i) extracting all point sources with several pixel/blind parameters, (ii) determining the optimized aperture for each source where we consider whether the measured flux within the aperture is contaminated by unwanted artifacts, and (iii) correcting position-dependent variations in the PSF shape across the mosaic CCD. In order to provide faster access to the resultant catalogs, we also utilize an efficient indexing technique using compressed bitmap indices (FastBit). Lastly, we focus on the development and application of catalog-based searches that aid the identification of high-probable single events from the indexed database. This catalog-based approach is still useful to identify new point-sources or moving objects in non-crowded fields. The performance of the pipeline is being tested on various sets of time-series data available in several archives: DEEP-South asteroid survey and HAT-South/MMT exoplanet survey data sets.

• 정보교육학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.427-435
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• 2010

교육기관들은 e-Learning이 지속적으로 교육에서 중요한 역할을 하고 있으며 오프라인 교육에 대한 대안으로 증가되었기 때문에 e-Learning 품질관리를 위한 가이드라인을 제시하고 있다. 또한 e-Learning이 전통적인 교수-학습 모델과 항상 일치하지는 않으며, 서비스 설계와 구현에서 더 많은 주의가 필요하기 때문에 현재까지 다양한 e-Learning 품질관리 기법들이 개발되고 있다. 그러나 현재의 학습 객체 중심의 e-Learning 품질관리는 부분적이고 정적인 관리를 사용하기 때문에 많은 문제점을 가진다. 본 논문에서는 인과지도(CLD: Causal Loop Diagram)를 이용한 동태적인 e-Learning 품질관리를 제안하였다. 제안 방법은 기존 방법보다 더 효율적이며 e-Learning에서 관리적인 문제들에 대해서도 중요한 전략을 제공한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권5호
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• pp.126-134
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• 2009

본 논문은 움직이는 차 안에서 교통 표지판을 추적하는 영상 기반 시스템을 기술한다. 제안된 시스템은 복잡한 환경에서 강인한 추적의 성능을 위해 파티클 필터를 기반으로 하는 기본 구조를 가진다. 실제 환경에서 표지판을 실시간으로 추적하는 경우, 장애물에 의한 겹침 현상과 빠르게 변하는 도로 상황 때문에 시계열 데이터인 상태 정보를 예측하는 것은 많은 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 어파인 변환의 파라미터를 상태 정보로 사용한 자기 회귀 모델을 파티클 필터의 상태 전이 모델로써 사용하고, 강인 통계를 사용하여 장애물에 의한 겹침 현상을 판단하여 추적 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험 결과에서는 본 논문에서 제안된 방법이 주행 중 실시간 추적을 위하여 효과적이며, 장애물에 의해 표지판이 겹치는 경우에도 추적이 잘 수행됨을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.190-200
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• 2014

전 세계적으로 방송사 및 영상 관련 기관들의 비디오 기반 시스템이 디지털로 전환되고 있다. 이송 과정에서 발생하는 디지털 드롭아웃은 콘텐츠의 질을 낮추게 만든다. 게다가 디지털 드롭아웃에 초점이 맞춰진 연구가 매우 미미하며 기존 방법들로 해결하기에는 한계점이 존재한다. 상기 이유로, 우리는 디지털 드롭아웃 블록이 가지는 독특한 패턴들의 주파수 특성을 강조할 수 있도록 이산 코사인 변환 (Discrete Cosine Transform) 계수를 기반으로 하는 새로운 특징표현 방법을 제안한다. 또한, 분류를 위해 특징 벡터를 효율적으로 활용할 수 있는 SVM 기반의 오류블록 분류방법을 활용한다. 더 나아가 이 방법은 기존 방법들의 프레임 간 연속성을 이용해 발생하는 문제점들을 극복하였다. 단독 프레임의 정보만을 이용함으로써 빠른 물체의 존재하에서도 동작이 가능하고, 특정 모델이나 추정이 필요하지 않아 최소의 복잡도 하에 오류 검출이 가능하다.

• 천문학회지
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• 제51권5호
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• pp.129-142
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• 2018

The DEEP-South (the Deep Ecliptic Patrol of the Southern Sky) photometric census of small Solar System bodies produces massive time-series data of variable, transient or moving objects as a by-product. To fully investigate unexplored variable phenomena, we present an application of multi-aperture photometry and FastBit indexing techniques for faster access to a portion of the DEEP-South year-one data. Our new pipeline is designed to perform automated point source detection, robust high-precision photometry and calibration of non-crowded fields which have overlap with previously surveyed areas. In this paper, we show some examples of catalog-based variability searches to find new variable stars and to recover targeted asteroids. We discover 21 new periodic variables with period ranging between 0.1 and 31 days, including four eclipsing binary systems (detached, over-contact, and ellipsoidal variables), one white dwarf/M dwarf pair candidate, and rotating variable stars. We also recover astrometry (< ${\pm}1-2$ arcsec level accuracy) and photometry of two targeted near-earth asteroids, 2006 DZ169 and 1996 SK, along with the small- (~0.12 mag) and relatively large-amplitude (~0.5 mag) variations of their dominant rotational signals in R-band.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.209-214
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• 2018

도시철도인 지하철은 대중교통 수단 중의 핵심이라고 할 수 있다. 도시 철도는 항상 많은 승객들이 이용하다 보니 도난, 범죄, 테러 등의 심각한 문제에 늘 노출되어 있다. 특히 도시철도 환경 특성상 감시 범위가 넓게 분산되어 있고 감시 대상 범위가 급증하고 있어 기존 CCTV와 같은 수동적인 감시만으로는 종합적인 관리가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 도시철도내 지능형 객체인식 시스템을 구성, 설계 방법 및 객체 인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 객체 인식시스템은 역사내 카메라 영상을 분석하여 승강장 및 대합실에서 제한구역내 접근이나, 방치 혹은 일정 시간 이상 움직이지 않는 물체가 있는 경우를 위험 상황으로 인지하고 신속하게 대응 할 수 있도록 하고자 하였다. 제안된 알고리즘은 기존 Kalman 필터를 이용한 객체 인식율 84.62%에 비해 지정지역 감지에 대해서는 100%, 방치된 물체 감지는 최소 82% 이상, 움직임이 없는 물체 감지에서는 94% 이상의 감지율을 나타내어 실효성을 입증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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• pp.83-88
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• 2006

Many applications in the area of location-based services and personal navigation require nowadays the location determination of a user not only in outdoor environment but also indoor. To locate a person or object in a building, systems that use either infrared, ultrasonic or radio signals, and visible light for optical tracking have been developed. The use of WiFi for location determination has the advantage that no transmitters or receivers have to be installed in the building like in the case of infrared and ultrasonic based location systems. WiFi positioning technology adopts IEEE802.11x standard, by observing the radio signals from access points installed inside a building. These access points can be found nowadays in our daily environment, e.g. in many office buildings, public spaces and in urban areas. The principle of operation of location determination using WiFi signals is based on the measurement of the signal strengths to the surrounding available access points at a mobile terminal (e.g. PDA, notebook PC). An estimate of the location of the terminal is then obtained on the basis of these measurements and a signal propagation model inside the building. The signal propagation model can be obtained using simulations or with prior calibration measurements at known locations in an offline phase. The most common location determination approach is based on signal propagation patterns, namely WiFi fingerprinting. In this paper the underlying technology is briefly reviewed followed by an investigation of two WiFi positioning systems. Testing of the system is performed in two localization test beds, one at the Vienna University of Technology and the second at the Hong Kong Polytechnic University. First test showed that the trajectory of a moving user could be obtained with a standard deviation of about ${\pm}$ 3 m.