• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.752-757
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• 2003

Recently, 3D structure recovery through self-calibration of camera has been actively researched. Traditional calibration algorithm requires known 3D coordinates of the control points while self-calibration only requires the corresponding points of images, thus it has more flexibility in real application. In general, self-calibration algorithm results in the nonlinear optimization problem using constraints from the intrinsic parameters of the camera. Thus, it requires initial value for the nonlinear minimization. Traditional approaches get the initial values assuming they have the same intrinsic parameters while they are dealing with the situation where the intrinsic parameters of the camera may change. In this paper, we propose new initialization method using the minimum 2 images. Proposed method is based on the assumption that the least violation of the camera’s intrinsic parameter gives more stable initial value. Synthetic and real experiment shows this result.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.19-27
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• 2000

본 논문에서는 볼륨 데이터로부터 관심대상 객체의 3차원 경계면을 추출하고 이에 대한 기하학적 모델을 생성하기 위하여 자체교차방지 기능을 가진 다해상도 변형 모델을 제시한다. 변형 모델은 경계면 추출에 우수한 성능을 가진 것으로 알려져 있지만, 기존 변형 모델은 초기화 의존성, 오목한 경계면 추출의 취약성, 모델 요소간 자체교차 발생의 세가지 문제점을 가지고 있다. 제안하는 변형 모델은 다해상도의 볼륨 데이터를 기반으로하여 모델을 저해상도에서 고해상도로 세분화해가면서 객체의 경계면을 추출함으로서 초기화에의 의존성을 극복할 뿐 아니라 빠른 속도로 경계면에 수렴할 수 있다. 또한, 삼각형 메쉬 크기를 볼륨 데이터의 복셀 크기에 맞추어 항상 균일하게 유지함으로써 모델이 내부 힘의 제약없이 오목한 경계면을 성공적으로 추출할 수 있게 하였고, 모델이 변형될 때마다 자체교차방지 힘을 적용하여 모델내 삼각형 메쉬간의 자체교차를 사전에 방지할 수 있도록 하였다. 제안 모델을 컴퓨터 합성 볼륨 데이터 및 뇌 MR 볼륨 영상 데이터에 적용한 결과 오목한 함몰 부위를 가진 구와 뇌피질의 경계면을 자체교차없이 빠른 속도로 추출할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권5호
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• pp.1817-1827
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• 2014

As a new type of wireless network, Ad hoc network does not depend on any pre-founded infrastructure, and it has no centralized control unit. The computation and transmission capability of each node are limited. In this paper, a self-updating one-time password mutual authentication protocol for Ad hoc network is proposed. The most significant feature is that a hash chain can update by itself smoothly and securely through capturing the secure bit of the tip. The updating process does not need any additional protocol or re-initialization process and can be continued indefinitely to give rise to an infinite length hash chain, that is, the times of authentication is unlimited without reconstructing a new hash chain. Besides, two random variable are added into the messages interacted during the mutual authentication, enabling the protocol to resist man-in-the-middle attack. Also, the user's identity information is introduced into the seed of hash chain, so the scheme achieves anonymity and traceability at the same time.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.17-22
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• 2016

고차 QAM 시스템에 대한 자기적응 등화에서 눈 모형이 완전히 닫힌 등화 초기에 적용하여 눈 모형을 빠르게 열뿐만 아니라 정상상태 오차 레벨을 크게 낮추는 새로운 SDD 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 M-QAM 응용에서, 관찰에 가장 인접한 두 심볼을 추정의 기반으로 함으로써 기존 SDD의 계산 복잡성을 최소화하고, QAM 차수에 무관하게 연판정을 크게 단순화하였다. 아울러 심볼 추정에 임계 함수에 비해 오판정 회피가 우수한 시그모이드 함수를 적용, 추정의 신뢰도를 높였다. 또한 등화기 갱신을 위한 오차 발생 시 임계 함수에 의한 심볼 판정 값을 오차에 가중하여 오차 변동 범위를 확장함으로써 제안한 자기적응 등화기의 초기화 성능을 개선하였다. 결과적으로 제안 방법은 기존 SDD의 계산 복잡성과 초기화 및 수렴 특성을 현저히 개선하였다. 부가 잡음이 존재하는 다중경로 채널 조건에서 64-QAM 및 256-QAM에 대한 모의실험을 통해 CMA와 제안한 2-SDD 및 가중된 2-SDD의 두 가지 형태의 성능을 비교하고 제안 방법의 유용성을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.384-389
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• 2009

일반적으로 사용자의 동작 정보는 human-computer interaction 에 유용하게 사용되는데, 이때 사용자의 의도 파악은 주로 움직임의 가속도 정보를 통해 분석된다. 그러나 일반적인 사람의 움직임은 등속 운동 및 미미한 가속도를 수반하는 경우가 많아 기존의 접근 방식으로는 사용자의 모든 움직임을 검출하기 어려운 단점이 있으며, 경우에 따라서는 부자연스러운 움직임을 유발시키기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 자연스러운 interaction 을 위한 새로운 인터페이스 방식을 제안하고 이의 활용방안에 대해 논의한다. 제안된 시스템은 중력을 기구부의 복원력으로 활용하여, 초기화와 같은 가속도계 기반의 IMU 의 공통적인 문제를 해결하고 또한 비교적 간단한 움직임으로도 다양한 신호 패턴을 생성시킬 수 있도록 하는 것에 그 목적을 둔다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.89-93
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• 2000

구조 적응형 자기구성 지도는 일반적으로 자기구성 지도의 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날 때까지 변하지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 중요한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도 알고리즘보다 빠르게 학습되었고, 인식률 면에서도 기존의 방법보다 높은 값을 나타내었으며, 자기구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어졌다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.223-230
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• 2001

자기구성 지도는 주어진 입력에 대해 올바른 출력 값이 제공되지 않는 비교사 방식으로 학습된다. 또한, 반응하는 순서나 위치를 통해 위상이 보존(topology preserving)되는 특성을 가지고 있어 많은 분야에 응용되고 있다. 그러나, 자기 구성지도는 학습이 되기 전에 위상을 미리 고정시켜야 하기 때문에 실제 문제에 적용하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 구조 적응형 자기구성 지도는 자기구성 지도의 고정된 구조 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 또한 중요한 문제이다. 이 논문에서는 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도보다 다소 높은 인식률을 보였고, 숫자 별 인식률 편차를 줄일 수 있었다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권11호
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• pp.2577-2596
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• 2013

In this paper, we present an Energy-Aware Self-Stabilizing Distributed Clustering protocol based on message-passing model for Ad Hoc networks. The latter does not require any initialization. Starting from an arbitrary configuration, the network converges to a stable state in a finite time. Our contribution is twofold. We firstly give the formal proof that the stabilization is reached after at most n+2 transitions and requires at most $n{\times}log(2n+{\kappa}+3)$ memory space, where n is the number of network nodes and ${\kappa}$ represents the maximum hops number in the clusters. Furthermore, using the OMNeT++ simulator, we perform an evaluation of our approach. Secondly, we propose an adaptation of our solution in the context of Wireless Sensor Networks (WSNs) with energy constraint. We notably show that our protocol can be easily used for constructing clusters according to multiple criteria in the election of cluster-heads, such as nodes' identity, residual energy or degree. We give a comparison under the different election metrics by evaluating their communication cost and energy consumption. Simulation results show that in terms of number of exchanged messages and energy consumption, it is better to use the Highest-ID metric for electing CHs.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.355-362
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• 2010

얼굴추적은 3차원 공간상에서 머리(head)와 안면(face)의 움직임을 추정하는 기술로, 얼굴 표정 감정인식과 같은 상위 분석단계의 중요한 기반기술이다. 본 논문에서는 AAM 기반의 얼굴추적 알고리즘을 제안한다. AAM은 변형되는 대상을 분할하고 추적하는데 광범위하게 적용되고 있다. 그러나 여전히 여러 가지 해결해야할 제약사항들이 있다. 특히 자체중첩(self-occlusion)과 부분적인 중첩, 그리고 일시적으로 완전히 가려지는 완전중첩 상황에서 보통 국부해에 수렴(local convergence)하거나 발산하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 중첩상황에 대한 AAM의 강인성을 향상시키기 위해서 SIFT 특징을 이용하고 있다. SIFT는 일부 영상의 특징점으로 안정적인 추적이 가능하기 때문에 자체와 부분중첩에 효과적이며, 완전중첩의 상황에도 SIFT의 전역적인 매칭성능으로 별도의 재초기화 없이 연속적인 추적이 가능하다. 또한 추적과정에서 큰 자세변화에 따른 움직임을 효과적으로 추정하기 위해서 다시점(multi-view) 얼굴영상의 SIFT 특징을 온라인으로 등록하여 활용하고 있다. 제안한 알고리즘의 이러한 강인성은 위 세 가지 중첩상황에 대해서 기존 알고리즘들과의 비교실험을 통해서 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제31권8호
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• pp.542-550
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• 2012

본 논문에서는 수중센서 네트워크에서 자기 조직화 기법을 활용하여 네트워크 토폴로지를 적응적으로 제어하고 노드 간 통신에 소요되는 에너지를 최소화하는 해법을 제안한다. 제안 기법은 네트워크 전체의 중앙제어 기능 없이 국지적으로 노드들 간의 시그널링을 통해 각 노드의 배터리 잔여량 정보를 공유하고 이를 바탕으로 클러스터의 헤더를 선출하거나 필요한 경우 네트워크 토폴로지를 지역적으로 조정함으로써 네트워크 전체의 수명을 연장할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 수중센서 네트워크에서의 대표적 토폴로지 구성법인 LEACH 기법과 제안 기법을 비교 분석한다. 이를 위한 성능 파라미터로서 네트워크 구성 일정 시간 후 배터리를 모두 소진하지 않은 생존 노드 개수, 배터리 잔여량 편차, 네트워크 구성을 위한 초기화 단계 및 구조 조정 단계에서의 에너지 소모량을 사용한다.