• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권2호
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• pp.157-168
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• 2007

온라인 분석 처리(On-Line Analytical Processing)에서는 다양한 분석을 효과적으로 처리하기 위해, 다차원 구조의 데이터를 연(column)에 에트리뷰트 값이 표시되는 넓은 형태의 수평 테이블로 표현한다. 관계형 테이블들은 보통 에트리뷰트의 개수에 제한이 있으므로(MS SQLServer와 Oracle은 1,024개 컬럼으로 제한), 이러한 수평 테이블을 직접 저장하기 어렵다. 본 연구에서는 상용 RDBMS에서 제공하는 PIVOT 연산을 이용하여 수평 테이블에 대한 질의를 저장된 수직 테이블에 대한 질의로 변환하는 효율적인 최적화 실행 전략을 제시한다. 우선, 관계 데이터베이스에서 수평 테이블을 차원의 이름을 열로 갖는 수직 테이블로 저장하고, 수평 테이블에 대한 질의를 수직 테이블에 대한 질의로 변환하는 다양한 최적화 전략을 제시한다. 특히, 관계 연산(셀렉션, 프로젝션, 조인 등)에 대한 여러 변환 방법을 제안한다. 이때, 변환된 질의는 여러 가지 방법으로 수행할 수 있으며, 각 방법에 따라 수행 시간이 서로 다르다. 그러므로 PIVOT 연산을 사용하여 변환된 질의를 수행하는 최적화 전략을 제시한다. 마지막으로, 다양한 실험을 통해 여러 질의 트리의 방법에 따라 수행 시간을 측정하여 비교 평가한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권7호
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• pp.731-741
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• 2000

본 논문은 얼굴 인식 또는 표정 인식 분야에 있어서 중요한 특징인 얼굴과 얼굴의 주요소인 눈과 입, 눈썹의 영역 추출 및 그의 윤곽선 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴요소의 영역 추출은 엣지정보와 이진화 영상을 병합하여 이용한 프로젝션 분석을 통하여, 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 최소포함사각형(MER: Minimum Enclosing Rectangle)을 추출한다. 윤곽선 추출은 얼굴요소 모양의 개인차가 반영되고 빠른 수렴을 할 수 있는 스네이크 모델을 정의하여 수행한다. 스네이크는 초기 윤곽선의 설정이 윤곽선 추출 결과에 큰 영향을 미치므로, 초기 윤곽선의 설정 과정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 각각의 최소포함사각형(MER)을 추출하고, 추출된 MER 내에서 얼굴 및 각 얼굴요소의 일반적인 모양을 초기 윤곽선으로 설정하는 방법을 사용한다. 실험결과 눈, 입, 얼굴의 MER 추출은 성능이 모두 우수하고, 눈썹이 흐린 사람들의 경우에만 눈썹의 MER 추출 결과가 좋지 않았다. 추출된 MER을 기반으로 하여 스네이크 모델을 적용한 결과, 눈, 입, 눈썹, 얼굴의 다양한 모양을 반영한 윤곽선 추출 결과를 보였다. 특히 눈의 경우는 1차 유도 엣지 연산자에 의한 엣지와 2차 유도 연산자를 이용한 영점 교차점(Zero Crossing)과 병합한 에너지 함수를 설정하여 보다 더 나은 윤곽선 추출 결과를 얻었다. 얼굴의 윤곽선의 경우도 엣지값과 밝기값을 병합한 에너지 함수에 의해 비교적 정확한 결과를 얻을수 있었다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제28권1_2호
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• pp.13-30
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• 2010

Let C be a nonempty closed convex subset of a real Hilbert space H. Consider the following iterative algorithm given by $x_0\;{\in}\;C$ arbitrarily chosen, $x_{n+1}\;=\;{\alpha}_n{\gamma}f(W_nx_n)+{\beta}_nx_n+((1-{\beta}_n)I-{\alpha}_nA)W_nP_C(I-s_nB)x_n$, ${\forall}_n\;{\geq}\;0$, where $\gamma$ > 0, B : C $\rightarrow$ H is a $\beta$-inverse-strongly monotone mapping, f is a contraction of H into itself with a coefficient $\alpha$ (0 < $\alpha$ < 1), $P_C$ is a projection of H onto C, A is a strongly positive linear bounded operator on H and $W_n$ is the W-mapping generated by a finite family of nonexpansive mappings $T_1$, $T_2$, ${\ldots}$, $T_N$ and {$\lambda_{n,1}$}, {$\lambda_{n,2}$}, ${\ldots}$, {$\lambda_{n,N}$}. Nonexpansivity of each $T_i$ ensures the nonexpansivity of $W_n$. We prove that the sequence {$x_n$} generated by the above iterative algorithm converges strongly to a common fixed point $q\;{\in}\;F$ := $\bigcap^N_{i=1}F(T_i)\;\bigcap\;VI(C,\;B)$ which solves the variational inequality $\langle({\gamma}f\;-\;A)q,\;p\;-\;q{\rangle}\;{\leq}\;0$ for all $p\;{\in}\;F$. Using this result, we consider the problem of finding a common fixed point of a finite family of nonexpansive mappings and a strictly pseudocontractive mapping and the problem of finding a common element of the set of common fixed points of a finite family of nonexpansive mappings and the set of zeros of an inverse-strongly monotone mapping. The results obtained in this paper extend and improve the several recent results in this area.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권11호
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• pp.5476-5496
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• 2016

Energy efficiency of resource-constrained wireless sensor networks is critical in applications such as real-time monitoring/surveillance. To improve the energy efficiency and reduce the energy consumption, the time series data can be compressed before transmission. However, most of the compression algorithms for time series data were developed only for single variate scenarios, while in practice there are often multiple sensor nodes in one application and the collected data is actually multivariate time series. In this paper, we propose to compress the time series data by the Lasso (least absolute shrinkage and selection operator) approximation. We show that, our approach can be naturally extended for compressing the multivariate time series data. Our extension is novel since it constructs an optimal projection of the original multivariates where the best energy efficiency can be realized. The two algorithms are named by ULasso (Univariate Lasso) and MLasso (Multivariate Lasso), for which we also provide practical guidance for parameter selection. Finally, empirically evaluation is implemented with several publicly available real-world data sets from different application domains. We quantify the algorithm performance by measuring the approximation error, compression ratio, and computation complexity. The results show that ULasso and MLasso are superior to or at least equivalent to compression performance of LTC and PLAMlis. Particularly, MLasso can significantly reduce the smooth multivariate time series data, without breaking the major trends and important changes of the sensor network system.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.441-448
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• 2016

본 논문에서는 문자열과 배경이 혼합된 장면에서 영상을 분할하여 기울기를 추출하고 보정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모폴로지를 이용하여 전처리를 하고 캐니 연산자를 이용하여 경계선을 검출한다. 그리고 경계선이 검출된 영상을 분할하여 경계선이 포함되어 있지 않는 영역은 배제하고 경계선이 포함되어 있는 영역만을 이용하여 여러 방향의 기울기에 따른 투영 히스토그램을 생성한다. 이를 이용하여 각 영역의 최대 경계선 집중도를 갖는 기울기를 구하고 장면의 기울기를 보정한다. 문자열과 배경이 혼합된 장면의 기울기 검출에서 제안된 방법은 경계선이 없는 무의미한 부분을 배제하기 때문에 기존의 방법보다 0.7% 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권12호
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• pp.947-954
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• 2001

본 논문에서는 인식된 얼굴의 포즈 상태 열에 오토마타 기법을 적용하여 다양한 헤드 제스처 를 인식하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역의 추출에는 Yl7외 I성분인 최적의 얼굴색 정보와 적응적인 차영상 정보를 이용하며. 눈 영역 추출에는 소벨 연산자와 투영 기법. 그리고 눈의 기하학적 위치 정보를 이용 한다 얼굴의 상태 인식에는 계층적인 특징분석 방법을 사용하며, 인식된 얼굴 상태 열에 오토마타 기법을 적용하여 13가지 제스처; 준비, 상측, 하측, 좌측, 우측, 전진, 후퇴, 좌 윙크, 우 윙크, 좌 더블 윙크 우 더블 윙크, 긍정, 부정제스처를 인식한다. 총 8명으로부터 1,488 프레임의 영상을 취득하여 실험한 결과, 99.3%의 얼굴 영역 추출률 95.3%, 의 눈 영역 추출률, 94.1% 의 얼굴 상태 인식률. 그리고 93.3%의 헤드제 스처 인식률을 얻었다

• 한국자기학회지
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• 제21권6호
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• pp.208-213
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• 2011

Mori-Kawabata의 사영 연산자 방법을 $^{55}Mn$이 첨가된 $SrTiO^3$ 단 결정에 직접 적용하여, 이를 운동 방정식의 형태로 만드는 이론 체계를 사용하여 선모양 함수를 계산하였다. 외부 진동수 ${\nu}_0$ = 9.6 GHz에서 서로 다른 농도 [Mn] = 0.5 wt%와 2 wt%에 대한 온도 의존성으로 선폭을 조사하였다. 온도가 증가함에 따라 선폭은 감소하는 경향으로 확인되었고, 이는 선모양의 운동 좁아짐으로 보이며 고온영역 에서는 실험값과 비교적 일치함을 알 수 있었다. 이와 같이 계를 기술하는 스핀 해밀토니안에 연산자 방법을 이용한 선모양 함수는 실제 계의 적용에 편리한 급수전개로 하였으며, 다른 방법들에 비해 비교적 쉽게 계산할 수 있었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제45권4호
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• pp.313-320
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• 2022

Both angiography and interventional procedures accompanied by angiography provide many diagnostic and therapeutic benefits to patients and are rapidly increasing. However, unlike general radiography or computed tomography using the same X-ray, the amount of radiation is quite high, but the dose range can vary considerably for each patient and operator. The high sensitivity of the lens to radiation during cerebral angiography and neurointervention is already well known, and although there are many related studies, it is insufficient to easily reduce radiation in diagnosis and treatment. In this situation, in particular, by adding three-dimensional rotational angiography (3D-RA) to the existing two-dimensional (2D) angiography, it is now possible to make an accurate diagnosis. However, since this 3D-RA acquires images through projection of more radiation than before, the exposure dose of the lens may be higher. Therefore, we tried to analyze whether the radiation dose of the lens can be reduced by moving the lens out of the field range by adjusting the table height and magnification ratio during the examination using 3D-RA. The surface dose was measured using a rando phantom and a radiophotoluminescent glass dosimeter (PLD) and the radiation dose was compared by adjusting the table height and magnification ratio based on the central point. As a result, it was found that the radiation dose of the lens decreased as the table height increased from the central point, that is, as the lens was out of the field of view. In conclusion, in 3D-RA, moving the table position of about 2 cm in height will make a significant contribution to the dose reduction of the lens, and it was confirmed that adjusting the magnification ratio can also reduce the surface dose of the lens.

• 한국측량학회지
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• 제32권4_1호
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• pp.319-326
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• 2014

고해상도 위성영상을 성공적으로 활용하기 위해서는 지상기준점 등을 활용한 좌표등록 및 보정 과정이 필수적이다. 작업자의 수작업을 통한 기준점 획득의 경우 작업 시간이 오래 걸리므로, 자동화된 좌표 등록 방법에 대한 요구가 증대하고 있다. 보정하고자 하는 위성 영상을 정확한 좌표를 가진 참조 데이터에 영상 매칭을 수행하는 기법이 많이 소개 되었는데, 참조 데이터 중 라이다 데이터의 경우 공간 해상도 및 정확도가 높고 무엇보다 3차원 데이터이기 때문에 기복 변위 등을 내포하고 있지 않는 등의 장점을 보인다. 최근 라이다 데이터와 고해상도 위성영상간의 매칭을 위한 기법이 연구, 발표되었으나, 라이다 데이터의 특성상 대용량이기 때문에 처리에 많은 시간이 소요되는 등의 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 일부의 공간만을 라이다 칩으로 추출 및 저장하여 위성영상의 좌표 등록에 활용하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 전체 라이다 포인트 데이터를 반사강도 정사영상 및 수치표고모델의 두 가지 형태로 변환하고 에지 추출을 통해 의미 있는 양의 에지 정보만을 포함하는 지역을 영상형태의 라이다 칩으로 추출, 저장하였으며, 용량이 현저히 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 라이다 칩을 아리랑2호 및 아리랑3호 영상의 자동 좌표등록에 활용 해본 결과 평균 한 픽셀가량의 정확도 또한 확보할 수 있었다.