• 전자공학회논문지SC
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• 제43권3호
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• pp.67-77
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• 2006

본 논문에서는 웨이브렛 변환과 SVM 분류기를 이용하여 3차원 초음파 볼륨으로부터 전립선 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 웨이브렛 변환의 수평 수직 방향의 상세 영상들의 평균치들로부터 웨이브렛 변환 모듈러스 영상을 구함으로써 잡음전력 대비 전립선 윤곽에 대한 국부 최대치들의 첨예도가 큰 모듈러스 영상을 얻을 수 있다. 또한 전립선의 밝기 변이 특성 및 전립선 내외부의 질감 차이 등을 특징으로 한 SVM 분류기를 이용함으로써 전립선 윤곽 추출의 정확도를 크게 향상시킬 수 있다. 실험 결과, 제안한 방법을 이용하여 전립선 윤곽을 찾을 경우 전문가에 의하여 추출된 윤곽과 비교하여 절대 평균 거리가 1.89로 나타났다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제7권3호
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• pp.149-158
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• 2006

현행 공동주택 신축공사 발주 시 건설기술관리법에 의해 발주자는 공사예정가격에 환경관리비를 별도로 계상해야 한다. 그러나 환경관리비 산출항목과 세부산출기준이 명확하지 못하다. 또한 환경관리비는 공사현장의 특성이 고려되어 계상되어야 함에도 불구하고 품셈에 의해 산출 가능한 항목만을 계상하거나, 요율로써 획일적으로 적용하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 건설기술관리법의 환경관리비 정의를 바탕으로 산출기준을 재정립하여 환경관리비 항목도출과 산출방법을 개발하였다. 본 환경관리비는 공동주택 신축공사를 대상으로 하였으며, 산출방법과 데이터의 신뢰성 및 객관성을 확보하기 위하여 공공기관인 OOOO공사의 실적데이터를 기반으로 자료의 수집 및 분석을 실시하였다. 그리고 공사현장의 특성을 고려하여 공동주택 신축공사 환경관리비를 쉽고 간편한 매트릭스에 의해 산출할 수 있도록 하였다. 또한 사례를 통하여 본 연구에서 개발한 환경관리비 산출 매트릭스의 타당성을 검증하였다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.3106-3106
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• 2001

Imaging spectrometry or hyperspectral imaging is a recent development that makes possible quantitative and qualitative measurement for food quality and safety. This paper presents the research results that a hyperspectral imaging system can be used effectively for detecting fecal (from duodenum, cecum, and colon) and ingesta contamination on poultry carcasses from the different feed meals (wheat, mile, and corn with soybean) for poultry safety inspection. A hyperspectral imaging system has been developed and tested for the identification of fecal and ingesta surface contamination on poultry carcasses. Hypercube image data including both spectral and spatial domains between 430 and 900 nm were acquired from poultry carcasses with fecal and ingesta contamination. A transportable hyperspectral imaging system including fiber optically fabricated line lights, motorized lens control for line scans, and hypercube image data from contaminated carcasses with different feeds are presented. Calibration method of a hyperspectral imaging system is demonstrated using different lighting sources and reflectance panels. Principal Component and Minimum Noise Fraction transformations will be discussed to characterize hyperspectral images and further image processing algorithms such as image band ratio of dual-wavelength images and its histogram stretching with thresholding process will be demonstrated to identify fecal and ingesta materials on poultry carcasses. This algorithm could be further applied for real-time classification of fecal and ingesta contamination on poultry carcasses in the poultry processing line.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.38-46
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• 1999

본 논문에서는 복원시 사용될 정의역을 최소화하는 정의역 최소화 기법올 이용한 프랙탈 영상 압축방볍을 제안한디 기존의 프랙탈 영상복원은 복원하고자 하는 영상의 전체 치역블럭에 대해 반복축소변환올 적용함 으로써, 복원시 많은 계산량이 요구되었다 이를 개선하기 위해 각 치역블릭마다 정의역으로 참조된 횟수를 이용하여, 반복변환이 필요한 영역과 필요하지 않은 영역으로 구분하는 방법이 제시된 바 있다. 반복변환이 펼요한 영역이 감소할수록 복원시 계산량은 감소한다. 제안한 방법은 반복변환이 필요한 영역이 최소가 되는 최소정의역을정의하고,부호화시 정의역이 최소가되도록부호화하는알고리듬이다.즉,정의역의 탐색영역 을 치역과 비슷한 영역으로 제한하여, 정의역이 더 많이 중복되거나 중첩되도록 하였다 그 결과 프랙탈 영상 복원시 화질이나 압축율에 거의 영향을 미치지 않고, 반복변환에 필요한 계산량이 감소함으로써 고속 복원이 가능하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권10호
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• pp.823-832
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• 2018

일반적으로 항공기 운동 모델의 충실도는 대상 항공기의 비행시험 결과와 비교하여 검증한다. 따라서 성능 비교를 위한 기준 비행 데이터를 추출하는데, 각종 잡음이 포함된 방대한 양의 비행데이터를 처리하는 것은 많은 인력과 시간이 소요된다. 특히 회전익항공기는 축간 커플링 효과와 후류 간섭 효과 등으로 비선형성이 큰 특성을 가지고 있으며, 제자리 비행, 후진 비행 등의 다양한 기동을 수행하므로 비행 데이터를 처리하는 것이 복잡하다. 본 연구에서는 회전익항공기의 비행 데이터 처리 기준을 정의하고, 데이터마이닝 기법을 이용한 정적 및 동적 비행 데이터 자동 처리를 위한 절차와 방법을 제시한다. 최종적으로 비행데이터를 사용하여 제시한 방법을 검증한다.

• 한국측량학회지
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• 제34권3호
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• pp.243-251
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• 2016

일반적으로 라이다 데이터 처리 과정은 노이즈 제거, 지표면/비지표면 분리를 위한 필터링, 데이터 분류, 객체분할, 형태인식, 객체 모델링, 성과물에 대한 정확도 검증 등이다. 본 논문은 점군집 라이다 데이터를 이용한 3차원 곡면객체의 모델링과 정확도 검증에 중점을 두고 있다. 기존의 구형 및 원통형 객체 모델링 방법은 함수의 선형화, 미지계수의 초기 근사값 및 반복 계산이 요구되지만, 제안한 방법은 모델링 함수의 미지계수를 직접 결정하는 방법이다. 이를 위하여 객체를 형성하는 단위 객체면 형태를 분석하여 적합한 함수를 결정하고, 함수를 구성하는 미지변수를 추정한 후 정확도를 분석하여 타당성을 검증하였다. 제안한 방법을 반구형 및 반원통의 시뮬레이션 및 실제 건물 데이터에 적용하여 모델링 함수의 계수와 정확도를 산정하였으며, 다양한 형태의 객체 모델링의 자동화에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권9호
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• pp.804-816
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• 2007

기계 학습 과정에서 수집된 많은 정보들 중에는 학습하고자 하는 개념과 관련이 없거나 중복된 정보를 가진 경우가 많다. 또한 자료 자체에 오류가 있기도 하다. 이와 같이 학습 모델 생성을 위해 수집된 정보를 신뢰할 수 없다면, 학습 과정에서도 정확한 지식 습득이 어렵다. 그래서 기계 학습은 학습 과정에서 정확한 지식 습득을 위해 특징 선택 방법을 사용한다. 특징 선택은 학습할 클래스와 관련이 없거나 중복된 정보를 학습 모델 생성 이전에 제거함으로써 학습 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 기존의 특징선택 방법들은 적절한 특징을 선택하기 위하여 문서가 균등하게 분포되어 있다고 가정한다. 하지만, 실제로는 그렇지 않으며, 문서의 수 또는 문서의 길이가 모두 동일한 학습 예제를 준비하는 것도 매우 어렵다. 본 논문에서는 보다 효율적으로 특징을 선택하기 위해 클래스 별 단어의 불순도와 문서의 불균등 분포를 고려한 특징 선택 방법을 제안한다. 클래스를 대표할 수 있는 특징 후보들을 단어의 불순도 측정을 통해 얻고, 문서의 불균등 분포를 고려하여 특징을 선택한다. 실험을 통해 보다 좋은 성능을 보임을 입증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.451-459
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• 2016

객체 검출은 다양한 컴퓨터 비전 응용 분야의 핵심 기술이지만 조명 변화와 기하학적 왜곡에 강인성을 갖기 위해서는 막대한 계산이 필요한 기술이다. 최근에 이 문제를 분류기의 토대로 체계화함으로써 효과적으로 해결하기 위한 접근법들이 소개되고 있다. 그 중 무작위 fern 알고리즘은 단순한 구조와 높은 인식 성능으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 무작위 fern 알고리즘은 화소간의 밝기 차이만으로 특징을 추출하고 있어 대조, 조명 변화와 같은 밝기 변화나 잡음에 대해 취약점을 갖는다. 본 논문에서는 기존의 무작위 fern의 단점을 개선하기 위해 패치의 기하학적 구조를 반영할 수 있는 깊이 정보를 결합시킨 결합형 무작위 fern을 새로이 제안하고 이를 이용한 객체 검출기의 성능 개선 방안을 제시한다. 모의실험을 통해 결합형 무작위 fern이 기존 방식보다 조명의 영향이나 잡음에 강인함을 보인다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.649-656
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• 2012

GPS(Global Positioning System)는 사용자 및 물체의 위치를 추정하기 위해 군사용과 상용으로 광범위하게 사용되고 있다. GPS는 다양한 고의적 또는 비고의적 간섭들로부터 영향을 받게 되는데, 이러한 간섭들을 제거하고 효율적인 데이터 수신을 위해 GPS의 정확한 도래각(AOA; angle-of-arrival) 추정이 필요하다. GPS의 신호전력은 잡음이나 간섭에 비해 매우 낮으므로, 역확산(despreading) 이전에 GPS 신호의 AOA를 추정하기는 매우 어려워 일반적으로 역확산 이후에 GPS의 AOA를 추정한다. 하지만, 고 출력의 간섭 존재 시 역확산 이후의 AOA 추정결과는 간섭신호의 AOA 들도 포함하고 있어, 어떤 추정 값이 GPS의 AOA 인지를 결정하여야 한다. 본 논문에서는 추정된 AOA 값들로부터 효과적으로 GPS 신호의 AOA를 선택하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 역확산 이전과 이후의 AOA 들을 비교하여 정확한 GPS 신호의 AOA를 선택한다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 GPS AOA 선택 알고리즘의 성능을 확인한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권4호
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• pp.357-368
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• 2003

3차원 모델의 형상 유사성 평가는 의학, 기계 공학, 분자 생물학 등의 많은 분야에서 매우 중요하다. 더욱이 3차원 모델이 웹 상에 보편화됨에 따라 3차원 모델들의 분류와 검색에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 3차원 형상 표현 방법들과 유사성 평가에 대한 주요 개념들을 기술하고, 최근의 형상 비교에 관한 연구들을 다해상도, 위상 기하학, 2차원 영상, 통계학 기반 방법들로 분류하여 그 특징들을 분석하였다. 또한 논문에서 채택한 유일성, 강인성, 불변성, 다해상도, 효율성, 비교범위와 같은 기준을 사용하여 그 성능을 비교 평가하였다. 다해상도 기반 방법은 비교를 위한 계산 시간은 감소시킨 반면 전처리 시간은 증가시켰다. 기하 및 위상 정보를 이용한 방법은 보다 다양한 형태의 모델들을 비교할 수 있었고 부분적인 형상 비교에도 강인하였다. 2차원 영상을 이용한 방법들은 시간 및 공간 복잡도가 높게 나타났다. 통계학 기반 방법들은 포즈 정규화 작업 없이 형상 비교가 가능하였고, 어파인 변환 및 잡음에도 강인한 결과를 보였다.