• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권10호
• /
• pp.62-70
• /
• 2013

DIBR(Depth Image Based Rendering)은 참조 영상 및 그와 관련된 깊이지도로부터 자유 시점의 영상을 생성하는 영상 합성 알고리즘이다. DIBR을 통한 영상 합성의 주요 난제 중 하나는 참조영상에서 가려져 있던 영역이 합성 시점에서 드러나게 되어 발생하는 홀의 처리 문제이다. 이를 위해 깊이지도 또는 시차지도의 전처리를 통해 홀의 크기 자체를 줄이기 위한 방안 및 발생된 홀 영역을 주위 신호를 이용하여 채우는 홀 채우기 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 일반적으로 홀의 크기를 줄이기 위한 방안으로는 깊이지도에 평활화를 적용하는 전처리 방식들이 주를 이룬다. 깊이지도를 평활화하면 큰 홀의 발생을 막을 수 있다는 장점을 갖게 되지만, 깊이 정보의 손실과 기하학적 왜곡이 발생한다는 단점 또한 동시에 나타난다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하여 장면 합성 과정에서 발생하는 홀 채우기의 성능을 효과적으로 개선할 수 있는 시차지도 기반의 전처리 알고리즘을 제안한다.

• 한국결정성장학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.34-41
• /
• 2017

본 연구는 아연결정 Willemite($Zn_2SiO_4$)유의 합성에서 소성 전의 전처리 과정이 결정의 결합반응에 미치는 영향을 규명하고자 한다. 시료 전처리 방법으로 원료의 체거름과 초음파분산실험을 통해서 실험 분석하였다. 그 결과, 기본유시료의 체거름과 초음파분산은 물리적 공정만으로 Zn-Si 결합이 용이하도록 Si 본딩에 변화를 가져와 저온($680^{\circ}C$)에서부터 willemite의 생성을 촉진시켰다. 원료의 분산은 체거름 만으로도 willemite의 저온 생성을 촉진시키는 것으로 나타났으며 특히 초음파 분산 실험의 결과는 willemite생성의 저온 반응에 효과가 더욱 극명하게 나타났다. 이러한 비 소성 전 처리 공정에 의한 결정생성은 경제적으로도 큰 가치가 있을 것으로 판단된다.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.207-218
• /
• 2019

The purpose of this study is to develop a model that can systematically study the whole learning process of machine learning. Since the existing model describes the learning process with minimum coding, it can learn the progress of machine learning sequentially through the new model, and can visualize each process using the tensor flow. The new model used all of the existing model algorithms and confirmed the importance of the variables that affect the target variable, survival. The used to classification training data into training and verification, and to evaluate the performance of the model with test data. As a result of the final analysis, the ensemble techniques is the all tutorial model showed high performance, and the maximum performance of the model was improved by maximum 5.2% when compared with the existing model using. In future research, it is necessary to construct an environment in which machine learning can be learned regardless of the data preprocessing method and OS that can learn a model that is better than the existing performance.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
• /
• pp.102.2-102
• /
• 2002

In this paper, the improved Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) model is identified and optimized using HCM (Hard C-Means) clustering method and optimization algorithms. The proposed Multi-FNN is based on FNN and use simplified and linear inference as fuzzy inference method and error back propagation algorithm as learning rules. We use a HCM clustering and genetic algorithms (GAs) to identify both the structure and the parameters of a Multi-FNN model. Here, HCM clustering method, which is carried out for the process data preprocessing of system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNN according to the divisions of input-output space using I/O process data. Also, the parame...

• 산업공학
• /
• 제6권1호
• /
• pp.31-45
• /
• 1993

Setup planning for machining processes is a part of fixture planning which is also a part of process planning. A setup of a part is defined as a group of features which are machined while the part is fixtured in one single fixture. Setup planning includes a number of tasks such as the selection of setup, sequence of setups and datum frame for each setup. Setup planning is an important function in fixture planning which must be able to support and to clamp a workpiece to prevent deflections caused by machining and clamping loads. This paper presents setup planning system using expert system approach(SPES) for prismatic parts which can be machined on vertical milling machine. SPES consists of preprocessing module and main processing module. Preprocessing module executes the conversion of feature data to frame type data and the determination of setups, and main processing module executes the determination of datum frame of each setup and sequance of setups. Preprocessing module is coded by C language and main processing module is a rule-based expert system using EXSYS pro. The performance of SPES is evaluated through case studies and the results show successful work except for operation sequence of machining holes. This is due to the limited rules for machining holes.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제9권5호
• /
• pp.509-520
• /
• 2003

본 논문에서는 MPEG-4 비디오 부호화와 복호화 시스템의 실용성과 고효율의 압축을 위한 새로운 알고리즘을 개발하였다. MPEG-4 비디오 그룹에서는 실험과 경험을 통하여 비디오 검증 모델인 VM(Verification Model)을 개발하였다 또한 MPEG-4 표준화 과정을 통하여 ISO/IEC 14496-2 표준 문서와 VM에 기반하여 다양한 참조 소프트웨어가 개발되었다. MS-FDAM은 MPEG-4 참조 소프트웨어로서 표준 부호화와 복호화로 개발되었으나 고효율의 압축과 실용성에 제한이 있다. 이에 본 논문은 기본 MS-FDAM모델에 내용 기반 비디오 코딩의 핵심인 VOP 추출 알고리즘, 실시간 입력 시스템, 압축율을 높일 수 있는 움직임 감지 알고리즘을 추가하여 최대 180:1의 압축율을 보여주는 실시간 고압축 MPEG-4 시스템을 개발하였다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제9권3호
• /
• pp.435-460
• /
• 2013

Recommender systems are popular applications that help users to identify items that they could be interested in. A recent research area on recommender systems focuses on detecting several kinds of inconsistencies associated with the user preferences. However, the majority of previous works in this direction just process anomalies that are intentionally introduced by users. In contrast, this paper is centered on finding the way to remove non-malicious anomalies, specifically in collaborative filtering systems. A review of the state-of-the-art in this field shows that no previous work has been carried out for recommendation systems and general data mining scenarios, to exactly perform this preprocessing task. More specifically, in this paper we propose a method that is based on the extraction of knowledge from the dataset in the form of rating regularities (similar to frequent patterns), and their use in order to remove anomalous preferences provided by users. Experiments show that the application of the procedure as a preprocessing step improves the performance of a data-mining task associated with the recommendation and also effectively detects the anomalous preferences.

• 한방안이비인후피부과학회지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.43-50
• /
• 2013

Objectives : This study aims to suggest preliminary standard procedure for face lift and correction of nasolabial folds using thread-embedding (Maeseon) of Korean medicine(KM). Methods : Three KM practitioners of facial correction and rejuvenation who have over hundred case of practice participated in establishment of standard procedure. Standard procedure contains preprocessing, main procedure for correction, and solution of side effects. Results : Standard procedure is comprised of twelve processes with preprocessing and postprocessing. Preprocessing has position, disinfection, and anesthesia. Main process consists of overall structure correction, face lifting, nasolabial folds correction, and mesh making on cheek. Postprocess covers disinfection, edema prevention. Conclusions : To our knowledge, this is the first work to suggest standard procedure of facial rejuvenation using Maeseon. It would contribute to standardized practice in clinical fields and future study of revealing Maeseon's effectiveness.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.617-619
• /
• 2021

만주 문자는 세로로 씌여지며 한 단어 안에서는 띄어쓰기 없이 이어져 있기 때문에 문자를 인식하기 전에 글자영역 분리와 글자를 이루는 단위를 분리해 내는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 글자영역을 추출하고 글자의 단위를 끊어내는 전처리 방법을 기술한다. 기존 연구가 단어별 또는 문자단위로 인식하는 방법을 전제로 하거나, 이어져 있는 글자의 줄기를 없앤 후 남는 부분으로 인식하는 것과 달리, 본 방법은 인식 가능한 단위별로 글자를 끊어낸 다음 그 단위의 합성으로 글자를 인식하는 방법에 적용할 수 있다. 실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.561-566
• /
• 2023

딥러닝의 발전으로 다양한 컴퓨터 비전 연구를 수행할 수 있게 됐다. 딥러닝은 컴퓨터 비전 연구 중 이미지 처리에서 높은 정확도와 성능을 보여줬다. 하지만 대부분의 이미지 처리 방식은 이미지의 시각 정보만을 이용해 이미지를 처리하는 경우가 대부분이다. 이미지-텍스트 쌍을 활용할 경우 이미지와 관련된 설명, 주석 등의 텍스트 데이터가 이미지 자체에서는 얻기 힘든 추가적인 맥락과 시각 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이미지-텍스트 쌍을 활용하여 이미지와 텍스트를 분석하는 딥러닝 모델 제안한다. 제안 모델은 이미지 정보만을 사용한 딥러닝 모델보다 약 11% 향상된 분류 정확도 결과를 보였다.