• 한국동물학회:학술대회논문집
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• 한국동물학회 1994년도 한국생물과학협회 학술발표대회
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• pp.237.1-237
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• 1994

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.210-218
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• 2011

일반적으로 GIS 디지털 법의 표현 및 저장 방식에는 아스키(ASCII)와 바이너리(binary) 형식이 있다. 이들 중 대부분 GIS 응용 분야에서는 대용량의 맵 데이터 전송을 위하여 바이너리 형식의 벡터 맵 데이터를 주로 사용한다. 본 논문에서는 다양한 정밀도를 갖는 바이너리 형식의 벡터 맵 데이터의 효율적인 전송 및 저장을 위하여 벡터 맵 데이터의 주요 레이어를 표현하는 폴리라인 및 폴리곤 성분에 대한 계층적 압축 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 정밀 벡터 맵 데이터의 무손실 압축을 위하여 공간 영역 상에서 에너지 집중(energy compaction)을 수행하며, 64bit 부동소수점 좌표에 대하여 정수부와 소수부를 독립적으로 압축 부호화를 수행한다. 실험 결과로부터 제안한 압축 기법이 최소 200% 이상, 최대 900% 이상의 압축 효율을 나타냄을 확인하였으며, 기존의 데이터 압축 기법인 7z, zip, rar 및 gz에 비히여 우수한 압축률을 가지는 것을 확인하였다.

• KSBB Journal
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• 제7권3호
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• pp.191-200
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• 1992

토양 시료로부터A. tumefaciens를 분리 동정하고 이를 옥수수의 형질전환에 이용하기 위하여 binary vector를 이용하여 형질전환시킨 후 옥수수의 중배축 조직과 공존배양을 실시하였다. Schroth의 선택배지에서 선별된 colony들은 단일 형태를 나타내었다. 분리 균주는 해바라기 유식물의 잎조직에 종양을 형성하였으며, 거대 plasmid를 가지고 있었는데 이는 대조균주인 C58이나 Ach5의 plasmid와는 다른 종류였다. 분리균주들에 의해 형성된 tumor의 형태 및 균주의 생리, 생화학적 특성들에 의하여 공시균주를 A. tumefaciens biovar 1으로 동정하였으며 nopaline 형으로 추정하였다. 분리 균주중 AK204를 사용하여 옥수수 조직을 형질전환시키기 위하여 선택maker를 가지고 있는 binary vector(pGA642)를 균주내로 전이 시켰다. 이로 인하여 형질전환된 AK204를 옥수수 중배축 조직과 공존배양하므로서 옥수수 조직세포를 형질전환 시킨 결과, 1차적으로 Km에 저항성을 띠는 형질전환체를 선발할 수 있었으며, 그들의 가용성 단백질의 PAGE pattern이 변화되었음을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-11
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• 2021

위성영상을 활용한 하천, 습지, 호수 등 지표수 객체의 탐지는 해당 지역의 수자원 관리 및 조사 업무에 효율적으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 원격탐사 분야에서 물을 탐지하기 위해 제공하는 수분지수(Water Index)와 영상으로부터 객체를 인식하는 데 폭넓게 활용되는 기계학습(Machine learning) 기법을 대구광역시를 촬영한 Landsat-8 위성영상에 개별적으로 적용하여 하천, 호수 등 다양한 지표수 객체를 탐지하고 그 결과를 비교하였다. 우선 Landsat-8 위성영상의 다중분광 밴드로부터 NDWI(Normalized Difference Water Index), MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index) 영상을 생성하였고, 임계치를 적용하여 개별 영상으로부터 물과 그 외 지역을 구분할 수 있는 이진 영상(Binary image)을 제작하였다. 그리고 기계학습 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 동일 위성영상에 적용하여 토지 피복 영상을 제작하고 이로부터 이진 영상을 제작하였다. 최종적으로 100개의 검사점(Checkpoints)을 사용하여 세 이진 영상으로부터 지표수 탐지를 위한 정확도를 오차 행렬을 활용하여 계산하였다. 그 결과, MNDWI 영상으로부터 제작된 이진 영상의 정확도(84%)가 NDWI 영상으로부터 제작된 이진 영상의 정확도(94%)와 SVM에 의해 제작된 이진 영상의 정확도(96%)에 비해 낮았으며, 모든 이진 영상에서 그림자 등의 원인으로 인해 일부 육지 분류 결과가 지표수 객체로 오분류되었다.

• KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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• 제5B권1호
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• pp.70-77
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• 2005

This paper presents sensorless speed control of a cylindrical permanent magnet synchronous motor (PMSM) using the adaptive integral binary observer. In view of the composition with a main loop regulator and an auxiliary loop regulator, the normal binary observer has the feature of chattering alleviation in the constant boundary layer. However, the steady state estimation accuracy and robustness are dependent upon the thickness of the constant boundary layer. In order to improve the steady state performance of the binary observer, a new binary observer is formed by the addition of extra integral dynamics to the existing switching hyperplane equation. Also, because the parameters of the dynamic equations such as machine inertia or viscosity friction coefficient are not well known and these values can be changed during normal operations, there are many restrictions in the actual implementation. The proposed adaptive integral binary observer applies an adaptive scheme so that the observer may overcome the problems caused by using dynamic equations. The rotor speed is constructed by using the Lyapunov function. The observer structure and its design method are described. The experimental results of the proposed algorithm are presented to prove the effectiveness of the approach.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권3호
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• pp.468-488
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• 2016

The paper proposes a novel framework for 3D face verification using dimensionality reduction based on highly distinctive local features in the presence of illumination and expression variations. The histograms of efficient local descriptors are used to represent distinctively the facial images. For this purpose, different local descriptors are evaluated, Local Binary Patterns (LBP), Three-Patch Local Binary Patterns (TPLBP), Four-Patch Local Binary Patterns (FPLBP), Binarized Statistical Image Features (BSIF) and Local Phase Quantization (LPQ). Furthermore, experiments on the combinations of the four local descriptors at feature level using simply histograms concatenation are provided. The performance of the proposed approach is evaluated with different dimensionality reduction algorithms: Principal Component Analysis (PCA), Orthogonal Locality Preserving Projection (OLPP) and the combined PCA+EFM (Enhanced Fisher linear discriminate Model). Finally, multi-class Support Vector Machine (SVM) is used as a classifier to carry out the verification between imposters and customers. The proposed method has been tested on CASIA-3D face database and the experimental results show that our method achieves a high verification performance.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권3호
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• pp.7-11
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• 2020

Enormous methods have been proposed for the detection and segmentation of blur and non-blur regions of the images. Due to the limited available information about the blur type, scenario and the level of blurriness, detection and segmentation is a challenging task. Hence, the performance of the blur measure operators is an essential factor and needs improvement to attain perfection. In this paper, we propose an effective blur measure based on the local binary pattern (LBP) with the adaptive threshold for blur detection. The sharpness metric developed based on LBP uses a fixed threshold irrespective of the blur type and level which may not be suitable for images with large variations in imaging conditions and blur type and level. Contradictory, the proposed measure uses an adaptive threshold for each image based on the image and the blur properties to generate an improved sharpness metric. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the support vector machine (SVM). The performance of the proposed method is evaluated using a well-known dataset and compared with five state-of-the-art methods. The comparative analysis reveals that the proposed method performs significantly better qualitatively and quantitatively against all the methods.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권5호
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• pp.2142-2148
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• 2015

This paper proposes novel real-time footstep planning and following methods for the navigation of humanoid robots. A footstep command is defined by a walking direction and step lengths for footstep planning. The walking direction is determined by a uni-vector field navigation method, and the allowable yawing range caused by hardware limitation is considered. The lateral step length is determined to avoid collisions between the two legs while walking. The sagittal step length is modified by a binary search algorithm when collision occurs between the robot body and obstacles in a narrow space. If the robot body still collides with obstacles despite the modification of the sagittal step length, the lateral step length is shifted at the next footstep. For footstep following, a walking pattern generator based on a 3-D linear inverted pendulum model is utilized, which can generate modifiable walking patterns using the zero-moment point variation scheme. Therefore, it enables a humanoid robot to follow the footstep command planned for each footstep. The effectiveness of the proposed method is verified through simulation and experiment.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제18권3호
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• pp.375-399
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• 2009

In this study, we propose a integrated model of logistic regression, artificial neural networks, support vector machines(SVM), with case-based reasoning(CBR). To predict respondents in the direct marketing is the binary classification problem as like bankruptcy prediction, IDS, churn management and so on. To solve the binary problems, we employed logistic regression, artificial neural networks, SVM. and CBR. CBR is a problem-solving technique and shows significant promise for improving the effectiveness of complex and unstructured decision making, and we can obtain excellent results through CBR in this study. Experimental results show that the classification accuracy of integration model using CBR is superior to logistic regression, artificial neural networks and SVM. When we apply the customer response model to predict respondents in the direct marketing, we have to consider from the view point of profit/cost about the misclassification.

• 센서학회지
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• 제20권6호
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• pp.388-392
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• 2011

In this paper, a face detection method for interactive TV control system using a new feature, edge histogram feature, with a support vector machine(SVM) in the near-infrared(NIR) images is proposed. The edge histogram feature is extracted using 16-directional edge intensity and a histogram. Compared to the previous method using local binary pattern(LBP) feature, the proposed method using edge histogram feature has better performance in both smaller feature size and lower equal error rate(EER) for face detection experiments in NIR databases.