• ETRI Journal
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• 제35권6호
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• pp.949-959
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• 2013

Since the recent launch of Microsoft Xbox Kinect, research on 3D human pose estimation has attracted a lot of attention in the computer vision community. Kinect shows impressive estimation accuracy and real-time performance on massive graphics processing unit hardware. In this paper, we focus on further reducing the computation complexity of the existing state-of-the-art method to make the real-time 3D human pose estimation functionality applicable to devices with lower computing power. As a result, we propose two simple approaches to speed up the random-forest-based human pose estimation method. In the original algorithm, the random forest classifier is applied to all pixels of the segmented human depth image. We first use a multi-scale approach to reduce the number of such calculations. Second, the complexity of the random forest classification itself is decreased by the proposed cascade approach. Experiment results for real data show that our method is effective and works in real time (30 fps) without any parallelization efforts.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.120-124
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• 2008

본 연구에서는 대기대순환모형(GCM) 모의결과를 활용하여 한반도 지역의 강수량과, 온도에 대하여 분위사상법(Quantile mapping)과 상세화기법(downscaling)을 적용하였다. GCM 모의자료는 캐나다기후센터(CCCma; Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)의 CGCM2 A2, B2시나리오의 $2001{\sim}2100$년 자료를 사용하였으며, GCM 모의결과값과 국내관측값과의 계통적오차(systematic bias)를 보정하기 위하여 분위사상법을 적용하였다. 강수자료의 경우 한반도의 강수특성을 반영하기 위하여 홍수기, 비홍수기로 구분지어 감마분포를 이용하였고, 온도자료의 경우 계절적 특성을 반영하기 위하여 봄/가을, 여름, 겨울로 구분지어 표준정규분포를 이용하여 분위사상법을 적용하였다. 강수자료의 경우 과거($1965{\sim}1989$:25개년)의 31개소의 일평균강우 자료를, 온도자료의 경우 과거($1965{\sim}1989$)의 11개소의 일평균온도 자료를 사용하였다. 이러한 분위사상법의 적용으로 GCM 모의결과값과 관측값사이의 계통적오차를 보정하였으며, 그 결과 강수자료의 홍수기의 경우 모의결과값과 관측값의 차이가 3.79mm/day에서 0.62mm/day로, 비홍수기의 경우 0.24mm/day에서 0.02mm/day로 각각 83%, 92% 보정된것을 확인하였으며, 각각의 확률분포 매개변수를 추출하였다. Random Cascade 모형의 자기유사성 및 무작위 변동성계수를 추정하기 위하여 2002년 8월 6일 00:10부터 8월 9일 24:00까지 432장의 레이더 스캔을 사용하여 스케일분석을 실시하였으며, 모형적용결과 연평균 강우량의 변화는 A2의 경우 797.89mm에서 1297.09mm로 B2의 경우 815.02mm에서 1383.93mm로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.371-371
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• 2011

본 연구에서는 한강유역 내 관측기간이 충분한 기상청 지상관측소 10개소를 선정하고 CCCma(Canadian Century for Climate modeling and analysis)에서 제공하는 자료에 대한 인공신경망기법 상세화 적용을 실시하였다. 인공신경망의 학습을 위해 CGCM3.1/T63 20C3M시나리오(reference scenario)의 22개 2D변수 중 물리적으로 민감도가 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 선정하였으며 인공신경망 학습기간은 1991년~1995년, 검증기간은 1996년~2000년, 예측기간은 2011년~2100년으로 A1B, A2 B1 시나리오 등 다양한 기후변화 시나리오를 통해 예측band를 제시하고자 하였다. 하지만 공간상관을 고려하기 위하여 각 관측소에 대하여 인공신경망 학습을 하는 경우 관측소간 spatial correlation 및 spatial cluster구현이 어렵기 때문에 Spatial Rectangular Pulse모형을 이용하고자 하였으나, 강수면적에 대한 scale의 결정이 어렵다는 단점을 확인 하고 본 연구에서는 Random Cascade 모형을 이용하여 ${\beta}$를 통한 강수면적 scale(rainy area fraction)을 결정하고자 하였다. Random Cascade모형의 기법은 격자단위의 downscaling기법으로 강수대의 공간적 형상을 재현하며 스케일에 비종속적인(scale-invariant)프랙탈 특성을 이용하여 매개변수를 최소화 할 수 있는 장점을 가진 기법으로 한강유역 1Km내외 강우장을 만들어 topographic effect를 첨가하고자 한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제58권5호
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• pp.91-99
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• 2016

High resolution rainfall data at 1-hour or a finer scale are essential for reliable flood analysis and forecasting; nevertheless, many observations, forecasts, and climate projections are still given at coarse temporal resolutions. This study aims to evaluate a chaotic method for disaggregation of 6-hour rainfall data sets so as to apply operational 6-hour rainfall forecasts of the Korean Meteorological Association to flood models. We computed parameters of a state-of-the-art multiplicative random cascade model with two combinations of cascades, namely uniform splitting and diversion, using rainfall observations at Seoul station, and compared statistical performance. We additionally disaggregated 6-hour rainfall time series at 58 stations with the uniform splitting and evaluated temporal transferability of the parameters and changes in multifractal properties. Results showed that the uniform splitting outperformed the diversion in reproduction of observed statistics, and hence is better to be used for disaggregation of 6-hour rainfall forecasts. We also found that multifractal properties of rainfall observations has adequate temporal consistency with an indication of gradually increasing rainfall intensity across South Korea.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.119-125
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• 2008

This paper presents the polygon-based Q-leaning and Cascade Support Vector Machine algorithm for object search with multiple robots. We organized an experimental environment with ten mobile robots, twenty five obstacles, and an object, and then we sent the robots to a hallway, where some obstacles were lying about, to search for a hidden object. In experiment, we used four different control methods: a random search, a fusion model with Distance-based action making (DBAM) and Area-based action making (ABAM) process to determine the next action of the robots, and hexagon-based Q-learning and dodecagon-based Q-learning and Cascade SVM to enhance the fusion model with DBAM and ABAM process.

• 대한전자공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.24-28
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• 1985

본 논문에서는 random 및 burst 에러를 동시에 정정할 수 있는 순환 곱셈 로드를 실현하였다. 우선 두 코드의 곱을 실현하는 방법을 제시하였고, (7, 4)순환 Hamming 코드와 (3,1)순환 꼬드를 이용하여 실제로 하드웨어를 구현하였다. 시스템은 인코더와 디코더 그리고 인터줴이스 회로로 구성하였고 마이크로 컴퓨터를 이용하여 실험을 하였다. 인코더는 각 부 코드의 인로더에 지연 소자만 넣어 실현하였고, 디로더는 가장 간단한 디로딩 방식인 에러 trapping 디코더를 cascade 연결하여 실현하였다. 본 연구의 결과로서 이 순환 곱셈 코드는 디로딩이 쉽고, 4개의 random 에러와 burst 길이 8인 에러를 정정할 수 있으며, 성능은 일반 순환 코드보다 102∼103 정도 좋음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.598-604
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• 2012

영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음을 제거하기 위한 캐스케이드 필터 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 잡음검출과 잡음제거 등 두 과정으로 구성되었으며, 잡음검출을 위하여 마스크의 분산과 중앙화소에 의한 분산을 이용하였다. 또한, 잡음신호에 대해서 스위칭 self adaptive weighted median 필터로 처리한 후, 변형된 가중치 알고리즘을 적용하여 제거하였다. 제안한 알고리즘은 잡음신호만을 제거하고 비잡음신호는 그대로 보존하여, 우수한 에지 보존특성 및 잡음제거 능력을 나타내었다.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제54권11호
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• pp.547-552
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• 2005

This paper describes a pseudo-random carrier PW technique for the power converters. The proposed method generates a new pseudo-random carrier by randomly composing a carrier with fixed frequency and a carrier with opposition phase. To confirm the validity of the proposed method, a single-phase multi-level inverter was implemented and tested. The experimental results show that the output voltage and current harmonics spectra of an inverter have broadening effect of harmonics, as only simple composition of fixed frequency carries.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 춘계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.150-154
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• 2004

본 연구에서는 멀티 레벨 인버터의 파워 스펙트럼을 광대역으로 분산시키기 위한 멀티 캐리어 Random PWM기법을 제안하였다. PD(phase disposition)방식 및 H(hybrid)방식의 멀티 캐리어 Random PWM을 단상 cascade H-브리지 멀티 레벨 인버터와 3상 hybrid 멀티 레벨 인버터에 적용하였다. 각 방식에 따른 출력 전압/전류 파형 및 고조파 스펙트럼을 PSIM에 의하여 확인 하였으며, 제안된 방식의 타당성을 입증할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.52-55
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• 2013

본 논문은 Boosted Random Ferns 기반의 회전 불변 얼굴 검출 방법을 제안한다. 기존 Random Ferns 의 경우 특징값을 추출할 때 임의로 선택한 두 픽셀의 밝기값 비교를 통하여 이진 특징값을 추출한다. 이 경우 해당 픽셀의 밝기값에 잡음이 포함되면 특징값이 부정확하게 추출되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 임의로 두 블록을 선택하고 해당 블록내 밝기값의 평균을 비교하여 이진 특징값을 추출하였다. 또한 픽셀 위치를 임의로 선택하여 ferns 를 구성하였던 기존의 방법 대신 최고의 분류 성능을 가지는 fern 들을 이용하여 분류기를 구성하기 위해, AdaBoost 의 방법을 Random Ferns 에 맞게 변경하였다. Boosted Random Ferns 를 트리 구조의 cascade 노드에 방향과 각도에 따라 배치하여 연산 속도를 향상시키고 false-positive를 줄이는 효과를 보았다. CMU Rotated Face Database 를 사용하여 평가하였을 때, 기존 Random Ferns 는 false-positive 의 수가 57 개 일 때 66%의 검출률을 보인 반면, Boosted Random Ferns 는 false-positive 의 수가 45 개 일 때 88%의 검출률을 보였다.