• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.124-129
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• 2013

본 논문은 SVM 알고리즘 기반의 실시간 사물 인식을 위한 고성능 벡터 내적 연산 회로를 제안한다. SVM 알고리즘은 다른 사물 인식 알고리즘에 비해 인식률이 높지만 연산량이 많다. 벡터 내적 연산은 SVM 알고리즘 연산의 주요 연산으로 사용되므로 실시간 사물 인식을 위해서는 고성능 벡터 내적 연산 회로의 구현이 필수적이다. 제안하는 회로는 연산 속도를 높이기 위해 6단 파이프라인 구조를 적용하였으며 SVM 기반 실시간 사물 인식을 가능하게 한다. 제안하는 회로는 Verilog HDL을 사용하여 RTL로 구현하였으며 실리콘 검증을 위해 TSMC 180nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 MPW 칩으로 제작하였다. 테스트 보드와 검증 애플리케이션 소프트웨어를 개발하고 이를 사용하여 MPW 칩의 동작을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.641-644
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• 2008

본 저자가 제안한 카메라 외부표정에서 광속조정법에 기반한 카메라 자세계산 방법을 보완하기위해 (전재춘과 Shankar, 2007, 2008), 본 논문은 카메라 자세를 벡터내적으로 결정하는 방법을 소개한다. 카메라 위치를 기준으로 각 지상기준점의 방향벡터와 카메라 광축 단위벡터간의 사잇각을 통하여 이 단위벡터를 계산하는 것이다. 카메라 위치는 벡터내적에 의해 계산된다. 카메라의 수평/수직 단위벡터는 Yakimovsky 와 Cunningham(1978)의 카메라 모델(CAHV)을 이용 하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권2호
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• pp.129-137
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• 2001

Matching Pursuit Algorithm은 저 전송 채널에서의 비디오 부호화에 뛰어난 효과를 나타내고 있지만, 주어진 입력 영상을 가장 유사하게 표현 하는데 필요한 구성 신호들을 찾아내기 위한 연산량이 많다는 현실적 문제점을 갖고 있다. 본 논문은 영상에 열화를 주지 않고 연산량을 크게 줄일 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 전체적인 Matching Pursuit Algorithm중에서 가장 많은 연산을 요구하는, 영상을 구성하는 기본 신호들을 찾아내는데 필요한 내적 연산을 줄이는데 기초한다. 이를 위해 첫번째 과정으로 기존의 고속 방법인 분리성(Separable property)을 이용한 방법을 사용하여 주어진 입력영상과 수직성분의 1차원 기본 신호를 내적 하여 생성되는 결과값들을 저장한다. 두 번째 단계에서는 수평성분의 1차원 신호와의 내적 연산에 적용되는 부분들로 이루어진 1차원 신호들을 위치벡터의 개념을 도입하여 벡터길이를 측정한 후, 그 길이 값과 현재까지의 최대 내적 절대값을 서로 비교한 후 수평성분과의 내적 연산을 수행할지 하지 않을지를 판단한다. 대부분의 신호들은 다음단계의 내적 연산을 필요로 하지 않기 때문에 내적 연산랑을 크게 줄일 수 있다. 실험결과에 나타난 바와 같이, 대부분의 영상에서 화질에 전혀 열화를 수반하지 않고 기존 Neff의 고속방법보다 약 70%정도의 내적 연산량이 줄어듦을 알 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.579-583
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• 2001

In the area of data clustering in high dimensional space, one of the difficulties is the time-consuming process for computing vector similarities. It becomes worse in the case of the agglomerative algorithm with the group-average link and mean centroid method, because the cluster similarity must be recomputed whenever the cluster center moves after the merging step. As a solution of this problem, we present an incremental method of similarity computation, which substitutes the scalar calculation for the time-consuming calculation of vector similarity with several measures such as the squared distance, inner product, cosine, and minimum variance. Experimental results show that it makes clustering speed significantly fast for very high dimensional data.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1337-1344
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• 2016

As the visual effect frequently used in movies or animations, special effects are well suited for the creation of buildings or materials' destruction and collapse scenes. With the relevant programs developing technologically, the adoption of a real-time physically based-system makes it possible to realistically express dynamic simulations. In the large scale, the visual expression of such effects of destroying is satisfying enough, but most common programs of those effects fail to maximize visual effect generated with the cutting of small materials. Besides, to perform a heavy simulation process needs high-performance hardware and programs, where high costs would become a serious issue. For this reason, this paper suggests a solution optimized for the effect of small materials-cutting. The progress of each step shows technologies which trace movement with the state of the completion of the character's motions and then cut the material in real-time, finally led to the very realistic visual effect. Besides, using vector inner calculation to follow the motions of object and to realize cutting effect, this study provides an experiment that constructs visual effect for visualization from the basis of mathematical algorithm and it would be certainly as an educational material used for further researches.