• 국제학술발표논문집
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• The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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• pp.252-259
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• 2017

Nowadays, the existing manual method for recording actual progress of the construction site has some drawbacks, such as great reliance on the experience of professional engineers, work-intensive, time consuming and error prone. A method integrating computer vision and BIM(Building Information Modeling) is presented for indoor automatic progress monitoring. The developed method can accurately calculate the engineering quantity of target component in the time-lapse images. Firstly, sample images of on-site target are collected for training the classifier. After the construction images are identified by edge detection and classifier, a voting algorithm based on mathematical geometry and vector operation will divide the target contour. Then, according to the camera calibration principle, the image pixel coordinates are conversed into the real world Coordinate and the real coordinates would be corrected with the help of the geometric information in BIM model. Finally, the actual engineering quantity is calculated.

• 방송공학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.498-512
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• 2010

인트라 프레임 부호화 기술은 임의 접근성과 에러 확산 방지에 용이하기 때문에 비디오 부호화 기술의 필수적인 기술로 자리 잡고 있다. 그러나 인터 부호화 기술에 비해 낮은 부호화 효율이 문제점으로 지적되고 있다. H.264/AVC 인트라 부호화 방식은 기존 표준 방법들보다 부호화 효율을 크게 향상시켰지만 부호화 과정이 복잡하여 저 비트율 기반의 양방향 서비스에는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 복호화기 측의 예측을 이용해 인트라 부호화 효율을 보다 향상시키며 부호화 시간을 단축시키는 V-IMBS (Voting-based Intra Mode Bit Skip)를 제안한다. 제안하는 방법은 복호화기가 부호화기에서와 동일하게 최적의 인트라 예측 모드를 결정할 수 있으면 인트라 예측 모드를 전송하지 않는다. 그러나 최적의 인트라 예측 모드를 결정할 수 없을 경우에는 기존의 H.264/AVC 표준과 동일한 방식으로 인트라 예측 모드를 부호화하여 복호화기로 전송한다. V-IMBS는 H.264/AVC보다 시험 시퀀스에 대해 PSNR 값이 평균 약 0.24 dB 정도 향상되었고, 비트율도 평균 약 4.44% 정도 감소되었다. 또한 전체 부호화 시간도 평균 약 42.8% 정도 감소되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.337-345
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• 2009

The dependence of numerous systems on electronic devices is causing rapidly increasing concern over fault tolerance because of safety issues of safety critical system. As an example, a vehicle with electronics-controlled system such as x-by-wire systems, which are replacing rigid mechanical components with dynamically configurable electronic elements, should be fault￢tolerant because a devastating failure could arise without warning. Fault-tolerant systems have been studied in detail, mainly in the field of aeronautics. As an alternative to solve these problems, this paper presents the fuzzy hybrid redundancy system that can remove most erroneous faults with fuzzy fault detection algorithm. In addition, several numerical simulation results are given where the fuzzy hybrid redundancy outperforms with general voting method.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권10호
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• pp.1347-1357
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• 1995

In this paper, we describe a modularized neuroclassifier for enhancing the recognition accuracy of mixed printed and handwritten numerals. This classifier combines four modularized subclassifiers using multi-layer perceptron module. The input of each subclassifier is comprised of a group of specialized feature sets. On applying this method to combining several subclassifiers for unconstrained handwritten numerals, the experimental result shows that the performance of individual subclassifier can be improved. In winner-take-all voting method, the result of subclassifier having the highest RF value is selected as the output. The generality of this classifier is tested with 1,080 printed and 3,000 handwritten numerals that was not shown in training the neural networks. Experimental results show 98.2% recognition rate. The typical recognition test with a threshold value(RF=1.5) has shown 97% recognition, 1% substitution and 2% rejection rates.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.561-567
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• 2010

Multiclassification is typically performed using voting scheme methods based on combining a set of binary classifications. In this paper we use multiclassification method with a hat matrix of least squares support vector machine (LS-SVM), which can be regarded as the revised one-against-all method. To tackle multiclass problems for large data, we use the $Nystr\ddot{o}m$ approximation and the quadratic Renyi entropy with estimation in the primal space such as used in xed size LS-SVM. For the selection of hyperparameters, generalized cross validation techniques are employed. Experimental results are then presented to indicate the performance of the proposed procedure.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.163-166
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• 2003

In conventional patchwork, the difference of the mean values of two groups is compared for watermark detection. We propose two modified patchwork schemes based on order statistics, which achieves significant improvements over conventional patchwork. First, we propose that the mean comparison is replaced by the median comparison, to get PSNR improvement due to informed watermarking. Second, we propose a majority voting scheme of a sequential comparison of pixel pairs in a sorted order, which produces significantly lower BER. The performance improvements are mathematically analyzed and tested. In experimental results, PSNR is about 5㏈～10㏈ higher in the first method and BER is about 1/5～l/2 times lower in the second method than conventional patchwork.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.49-55
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• 2016

대리 인증은 제 3자에게 자신의 인증 정보를 제공하여 본인 대신 인증을 받도록 하는 것으로, 패스워드와 같이 내가 기억하는 것에 기반을 둔 인증 방법은 이러한 공격에 취약하다. 바이오메트릭 인증은 사람마다 고유한 바이오메트릭 데이터를 이용하기 때문에 대리 인증의 위험을 최소화할 수 있다. 그룹 인증은 그룹 멤버들이 해당 그룹에 속해 있음을 증명하는 것이다. 전자투표, 모바일 회의와 같이 멤버의 수가 동적으로 변하는 응용에서는 그룹 상태의 변화를 실시간으로 반영하는 새로운 인증 기법이 필요하다. 본 논문에서는 바이오메트릭 인증 기반의 동적 그룹 서명 기법을 제안한다. 제안한 기법은 바이오메트릭 키 생성, 그룹 공통키 생성, 그룹 서명 생성, 그룹 서명 검증 그리고 멤버 업데이트 프로토콜로 구성된다. 제안한 멤버 업데이트 프로토콜은 기존 멤버의 공모 공격으로부터 안전하고 그룹 상태를 실시간으로 반영한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1113-1125
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• 2013

기업의 부도를 예측하는 것은 회계나 재무 분야에서 중요한 연구주제이다. 지금까지 기업 부도예측을 위해 여러 가지 데이터마이닝 기법들이 적용되었으나 주로 단일 모형을 사용함으로서 복잡한 분류 문제에의 적용에 한계를 갖고 있었다. 본 논문에서는 최근에 각광받고 있는 SVM (support vector machine) 모형들을 결합한 앙상블 SVM 모형 (ensemble SVM model)을 부도예측에 사용하고자 한다. 제안된 앙상블 모형은 v-조각 교차 타당성 (v-fold cross-validation)에 의해 얻어진 여러 가지 모형 중에서 성능이 좋은 상위 k개의 단일 모형으로 구성하고 과반수 투표 방식 (majority voting)을 사용하여 미지의 클래스를 분류한다. 본 논문에서 제안된 앙상블 SVM 모형의 성능을 평가하기 위해 실제 기업의 재무비율 자료와 모의실험자료를 가지고 실험하였고, 실험결과 제안된 앙상블 모형이 여러 가지 평가척도 하에서 단일 SVM 모형들보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.27-32
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• 2019

인간이 가진 뛰어난 능력 중의 하나인 곡 분류 과정을 딥러닝 알고리즘을 통해 구현하는 연구는 단일데이터를 이용한 유니모달 모델, 멀티모달 모델, 뮤직비디오를 이용한 멀티모달 방식 등이 있다. 이 연구에서는 곡의 스펙트로그램을 짧은 샘플들로 분할하여 각각을 CNN으로 분석한 뒤 그 결과를 투표하는 시스템을 제안하여 더 좋은 결과를 얻었다. 딥러닝 알고리즘 중 CNN이 RNN에 비해 음악 장르 구분에 있어 우수한 성능을 보였으며 CNN과 RNN을 같이 적용했을 때 성능이 좋아짐을 알 수 있었다. 음악샘플을 나누어 각각의 CNN 결과를 투표하는 시스템이 이전 모델에 비해 좋은 결과를 나타내었고 이 모델에 Softmax 레이어를 추가한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 디지털 미디어의 폭발적인 성장과 수많은 스트리밍 서비스 속에서 음악장르의 자동분류에 대한 필요는 점점 증가하고 있는 추세이다. 향후 연구에서는 미분류 곡의 비율을 낮추고 최종적으로 미분류된 곡들의 장르구분에 대한 알고리즘을 개발할 필요가 있을 것이다.

• 의정연구
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• 제27권1호
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• pp.117-155
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• 2021

이 연구의 목적은 포퓰리즘 수요측면에서 대중의 이념 정향과 포퓰리즘 성향의 관련성을 규명하는 것이다. 구체적으로 주관적 이념평가와 정당지지가 포퓰리즘 성향, 즉 반엘리트주의, 인민 중심주의, 반다원주의에 미친 영향을 분석하였다. 이를 위해 사회경제적 요인과 민주주의 인식 및 정치참여 방식 등을 통제변수로 설정하고, 독립변수 중 이념은 극보수·보수·중도·진보·극진보로 세분화하였다. 자료는 전국 단위의 온라인 설문조사를 통해 수집하였다. 분석결과, 첫째, 이념 정향과 포퓰리즘 성향 간의 강력한 친화성을 확인하였다. 보수 이념(특히 극보수)과 보수정당 지지는 반엘리트주의와 반다원주의에, 그리고 극진보 이념과 진보정당 지지는 인민 중심주의와 반다원주의를 추동하였다. 그리고 세 가지 성향을 종합한 결과에서는 보수(특히 극보수)와 극진보 이념이 포퓰리즘 성향을 결정하는 요인이었다. 둘째, 성별(여성)과 연령을 제외한 사회경제적 변수의 영향력은 나타나지 않았다. 셋째, 포퓰리즘 성향은 민주주의 만족도, 정부 신뢰, 외적 효능감, 투표 및 비투표 활동에 의해서 결정되는 다차원적 성격을 가졌다.