• 인지과학
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• 제13권2호
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• pp.25-36
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• 2002

표적속성과 추론과제에 따라 속성추론의 양상이 달라지는지 알아보기 위해 두 개의 실험을 실시하였다. 근거대상이 주어지는 수동적 추론과제에서 표적속성이 해부적인 속성일 때에는 근거대상과 목표대상 간의 전반적 유사성이 중요한 것으로 드러났으나. 표적속성이 능력일 때에는 특별한 경향이 없었다 근거대상을 선정하는 능동적 추론과제에서도 표적속성이 해부적 속성일 때에는 수동적 추론에서와 마찬가지로 목표대상과 전반적 유사성이 높은 대상이 선정되었으나. 표적속성이 능력에 관한 속성일 때에는 표적속성에 대해 연상이 높은 동물이 근거대상으로 선정되는 경향을 보였다. 이 결과는 사람들이 속성의 종류에 따라 정보의 유관성이 다른 것은 알지만 구체적으로 유관 정보를 찾아내지는 않는다는 것을 시사하는 것으로 해석되었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권1호
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• pp.56-65
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• 2006

최근 서비스 로봇에 대한 연구가 여러분야에서 활발해지며, 노인 보조와 같은 실내 서비스를 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 이 때 로봇이 효과적이고 정확한 서비스를 하기 위해서 물체와 상황을 적절하게 인식하는 것은 중요하다. 전통적인 물체 인식 방법은 미리 정의된 기하학적 모델에 기반하였으나 이런 접근 방법은 대상 물체가 다른 물체에 가려져 보이지 않는 상황 둥 불확실성을 포함하는 실내환경에서는 한계가 있다 본 논문에서는 로봇의 효과적인 물체 탐색을 위해 대상이 되는 물체의 존재 가능성을 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델을 제안한다. 이를 위해 활동별로 물체간의 관계를 모델링하여 고정되어 있지 않은 환경에 보다 유연하게 적용될 수 있게 하였다. 전체적인 구조는 공통-원인 구조를 물체간의 관계를 나타내는 단위로 사용하여 이를 결합해가며 구성되는데 이러한 방법은 베이지안 네트워크 설계를 효과적이게 한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델을 검증하기 위해 두 개의 베이지안 네트워크의 성능을 실험을 통해 검사하였는데 각각 $86.5\%$와 $89.6\%$의 정확도를 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제6권1호
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• pp.33-43
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• 2006

본 논문에서는 차세대 패킷 네트워크에서의 성능 품질을 개선시키기 위한 하나의 접근 방안으로 패킷 지연에 대한 절대적 차별화 기능을 제공하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 임의 시간 구간에 도착될 입력 트래픽을 예측하고 이를 기반으로 지연 제어 기능을 수행한 후 실제로 입력된 트래픽을 측정하여 예측 오차를 도출하고 이를 다음 시간 구간에서 보상하는 것을 특징으로 한다. 제안된 방식은 매 시간 구간마다 지속적으로 예측 오차를 보상함으로서 예측편차가 높은 버스트 트래픽에 대하여 특히 우수한 성능을 제공한다. 모의 실험을 통해 제안된 방식은 절대적 성능 지표를 충족하고 기존 방식에 비해 버스트 트래픽에 대하여 우수한 적응성을 제공하는 것을 확인한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.17-24
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• 2003

In this paper, we propose a model that simulates the reflective waveform from underwater objects by means of Doppler effect, highlight and elongation phenomenon. Also, this paper presents a hardware Implementation of simulation model with the input and output parameters. The underwater target simulator consists of transducer, receiver, transmitter and control parts. According to the experimental results of the simulator, it carried out the performances of real target in response to transmission signal.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.327-332
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• 2002

The main problems of computational complexity in object tracking are definition of objects, segmentations and identifications in non-structured environments with erratic movements and collisions of objects. The object's information as a region that corresponds to objects without discriminating among objects are considered. This paper describes the algorithm that, automatically and efficiently, recognizes and keeps tracks of interest-regions selected by users in video or camera image sequences. The block-based feature matching method is used for the region tracking. This matching process considers only dominant feature points such as corners and curved-edges without requiring a pre-defined model of objects. Experimental results show that the proposed method provides above 96% precision for correct region matching and real-time process even when the objects undergo scaling and 3-dimen-sional movements In successive image sequences.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1826-1834
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• 2021

본 논문에서는 지상의 광학 관측 시스템에서 미지 우주물체를 짧은 주기로 촬영할 때의 연속 추적 가능성을 확인해 본다. 저궤도영역으로 한정된 대상 표적에 대해 모의 관측 데이터를 생성하였고, 표적특성을 고려하여 예측 오차의 성능지수를 설정하였다. 칼만 필터를 이용하여 표적의 다음 위치를 예측하였고, 등속도/등가속도 표적 기동 모델이 미지 우주물체의 방위각/고도각 두 축에 적용되었다. 몬테카를로 시뮬레이션을 수행한 결과, 최대 비선형구간의 최대 오차 비율이 2% 미만으로 나타나 연속적인 추적을 보장할 수 있다고 판단할 수 있었다. 등가속도 모델이 케이스별 예측 오차값의 변화가 적어서, 미지 우주물체의 추적에 더 적합하였다. 이러한 분석은 광학 관측을 이용한 미지 우주물체 궤도 결정의 기초를 제공할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권3호
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• pp.12-19
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• 2007

본 논문에서는 피사체 인식 및 자동 선택이 가능한 모바일 폰 용 자동초점 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 피사체 인식 단계와 목적물 자동 선택 단계로 구성된다. 피사체 인식 단계에서는 화면 전체에 배치된 다중 소형 측거점과 초점값 연산자를 사용하여 복수개의 피사체를 모바일 폰에 내장된 이미지 센서만을 사용하여 인식함으로써 기존의 적외선이나 초음파와 같은 외부 장치를 사용하는 방식과 달리 모바일 폰에서의 피사체 인식을 가능케 하고자 하였다 목적물 자동 선택 단계에서는 퍼지 멤버십 변수와 퍼지 추론을 통해 사용자가 촬영하고자 하는 목적물을 자동 선택하는데 이는 사진 기술이 없는 사용자라도 선명한 화질의 디지털 이미지를 획득할 수 있도록 하기 위함이다. 제안된 알고리즘은 프로그램 언어로 구현되었으며, 초점 거리 제어가 가능한 CCD 카메라와 PC를 사용하여 실시간으로 이미지를 분석, 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.982-990
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• 2010

In a target tracking system using image information from a CCD (Charged Couple Device) or an IIR (Imaging Infra-red) sensor, occluded targets can result in track losses. If the target is occlued by background objects such as buildings or trees, probability of track existence will be reduced sharply and track will be terminated due to track maintenance algorithms. This paper proposes data association algorithm based on target existence for the robust tracking performance. we suggest the HPDA (Highest Probability Data Association) algorithm based on target existence and the tracking performance is compared with the established method based on target perceivability. Image tracking simulation that utilizes virtual 3D images and real IR images is employed to evaluate the robustness of the proposed tracking algorithm.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.63.5-63
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• 2001

In this paper, moving objects tracking and dynamic characteristic analysis are studied. Kohonen´s self-organizing neural network models are used for moving objects tracking and time delay neural networks are used for dynamic characteristic analysis. Instead of objects brightness, neuron projections by Kohonen Networks are used. The motion of target objects can be analyzed by using the differential neuron image between the two projections. The differential neuron image which is made by two consecutive neuron projections is used for center detection and moving objects tracking. The two differential neuron images which are made by three consecutive neuron projections are used for the moving trajectory estimation.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.2693-2706
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• 1999

Reengineering to object-oriented system is needed to maintain the system and satisfy requirements of structure change. Target systems which should be reengineered to object-oriented system are difficult to change because these systems have no design document or their design document is inconsistent of source code. Using design document to identifying objects for these systems is improper. There are several researches which identify objects through procedural source code analysis. In this paper, we propose automatic object identification method based on clustering of VTFG(Variable-Type-Function Graph) which represents relations among variables, types, and functions. VTFG includes relations among variables, types, and functions that may be basis of objects, and weights of these relations. By clustering related variables, types, and functions using their weights, our method overcomes limit of existing researches which identify too big objects or objects excluding many functions. The method proposed in this paper minimizes user's interaction through automatic object identification and make it easy to reenginner procedural system to object-oriented system.