• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.249-256
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• 2022

최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.1196-1204
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• 2012

본 논문에서는 다양한 멀티미디어 매체의 제어 및 인터랙션을 위하여 별도의 입력장치 없이 사용자의 경험기반의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어 하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 사용자 경험 기반 멀티미디어 콘텐츠 제어를 위한 휴먼 동작 인식 방법은 먼저, 카메라로부터 입력받은 영상을 조명의 변화에 크게 영향을 받지 않는 YCbCr컬러 영역으로 변환하여 피부색 추출과 모폴로지에 의한 잡음제거, Boundary Energy 및 Depth 영상을 이용하여 손 영역을 검출하였다. 검출된 손 영상에서 PCA 알고리즘을 이용하여 손 모양을 인식하고 차영상 및 모멘트 이론을 이용하여 손의 중심점 검출 및 궤적을 획득한 후, 손의 궤적을 시간을 기준으로 8분할하여 8방향 체인코드를 이용하여 심볼화하였다. 심볼화된 정보로 부터 HMM 알고리즘을 이용하여 손동작을 인식, 사용자의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 실험에 적용한 결과 손 영역 검출은 94.25%, 손 모양 인식은 92.6%, 손 동작 인식은 85.86%, 얼굴 검출은 89.58%의 성능을 나타내었으며 이를 기반으로 컴퓨터 환경에서 생성 구축된 영상, 음성, 동영상, MP3, e-book 등과 같은 다양한 콘텐츠들을 동작인식만으로 제어할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.809-817
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• 2002

본 논문은 온라인 얼굴 인식에서 전처리에 해당하는 얼굴 검출방법을 다룬다. 기존의 얼굴 검출 방법에서 에지 정보만을 이용한 얼굴 검출 방법과 컬러 정보를 이용한 얼굴 검출 방법의 단점을 상호 보완하기 위해 본 연구에서는 에지 정보와 컬러 정보를 결합한 얼굴 검출 방법 및 중심 영역 컬러 샘플링을 이용한 얼굴 검출방법을 개발하였다. 즉, 사람의 얼굴 영역이 비슷한 컬러를 가진 배경 영역과 결합(Merge)되는 것을 막기 위해 먼저 적응형 에지 검출 알고리즘을 수행하여 배경과 얼굴 영역을 각각의 고립 영역으로 분할한다. 제안된 적응형 소벨(Sobel) 에지 검출기는 배경 영역과 얼굴 영역의 경계에서 항상 에지가 발생할 수 있도록 에지가 많이 검출되고 입력 영상의 밝기 변화에 강인하다. 이로 인해 얼굴 영역이 하나의 영역이 아닌 여러 영역으로 분할되어 나타날 수 있으므로, 각 영역들의 컬러 정보를 이용해 병합한 후, 최종 얼굴 영역을 MBR(minimum bounding rectangle) 형태로 검출하였다. 이때 병합된 최종 얼굴 영역 후보가 너무 크거나 혹은 너무 작으면, 중심 영역 샘플링 방법을 이용해 다시 얼굴 영역을 검출한다. 총 2100장의 얼굴 영상 데이터베이스를 통해 실험한 결과 본 연구에서 제안한 방법을 사용해 96.3%의 높은 얼굴 영역 검출 성공률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.482-486
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• 2010

최근 모바일기기에 탑재된 가속도 센서가 제스처기반 모바일 사용자 인터페이스에 활용됨에 따라 동적시간정합(Dynamic Time Warping, DTW)기반 인식기에 대한 연구가 활발하다. DTW는 학습샘플을 매칭 템플릿으로 사용하기 때문에 별도의 학습과정이 없다. 하지만 인식시 입력 데이터를 모든 템플릿과 비교해야하기 때문에 계산복잡도로 인하여 모바일환경에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지역화된 소수의 템플릿을 사용하는 DTW기반 제스쳐 인식기를 제안한다. 지역화된 템플릿은 k-평균 클러스터링(k-means clustering)알고리즘을 사용하여 학습 제스처 셋의 유사한 패턴들을 k개의 그룹으로 묶고, 각 그룹의 중심(centroid)에 가까운 패턴을 DTW인식기의 템플릿으로 선택한다. 이러한 방법으로 템플릿수를 줄여 인식속도를 향상하고, 템플릿의 다양성을 유지하여 인식성능저하를 최소화한다. 실험 결과 제안하는 방법이 학습 템플릿을 전부 사용하는 DTW보다 약 5배 빠른 인식속도를 보였으며, 템플릿을 임의로 선택한 경우보다 안정적인 성능을 보임을 확인했다.

• 지능정보연구
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• 제14권4호
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• pp.201-216
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• 2008

현재 다양한 신상품의 잦은 출시로 인해 고객들은 자신이 원하는 신상품을 찾는데 어려움을 겪고 있다. 또한 기업들은 신상품을 구매할 가능성이 높은 고객을 찾는데 많은 노력을 기울이고 있는 상황에서 고객의 선호에 부합하는 신상품을 찾도록 도와주는 추천시스템에 대한 요구가 대두되고 있다. 본 연구는 신상품 추천을 위해 상품 특성을 추출하여 다차원 속성 공간에 표현하고 이를 바탕으로 선호영역(Preference Boundary)를 제시하였다. 다시 말해 고객들이 과거 구매한 상품의 속성을 바탕으로 고객의 선호 영역을 형성하고, 신상품의 속성이 선호 영역 내에 위치하면 추천이 이루어지는 방법을 제시하였다. 선호 영역을 형성하는 과정은 크게 선호영역의 중심점을 구하는 단계와 선호 영역의 범위를 구하는 단계로 구성되는데, 이 연구에서는 선호영역의 범위를 구하는 단계로 t-분포를 이용하는 방법, 중심점과 구매 상품과의 가장 먼 거리와 가까운 거리를 이용하는 방법, 그리고 중심점과 구매 상품들 간의 평균 거리를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법들의 성능을 평가하기 위해 신상품 출시와 구매가 잦은 모바일 이미지 거래 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다. 이 논문에서 제시한 각 방법들의 성능을 비교해본 결과 목표 고객의 중심점과 구매 상품과의 가장 먼 거리와 가까운 거리를 이용하는 방법으로 각 상품별 선호영역의 적정한 범위를 구하였을 때, 신상품 추천의 정확도가 향상되는 것으로 분석되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.665-670
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• 2014

SVM은 학습 데이터를 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면을 찾는 이진 분류기로서 우수한 성능 때문에 다양한 분야에서 귀납 추론, 이진 분류, 예측 등을 목적으로 사용되는 알고리즘이다. 또한 대표적인 블랙박스 모델 중 하나이기 때문에 학습 후 생성되는 SVM의 해석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 SVM 알고리즘을 이용하여 기상 레이더의 데이터 내에 비교적 높은 빈도로 발생하여 기상 예보의 정확도를 감소시키는 비강수에코 중 하나인 선에코를 자동으로 탐지하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 학습 데이터로는 평균 반사도, 크기, 발생 형태, 중심 고도 등과 같은 특성을 활용하였는데, 이는 기상 레이더 데이터에 저장된 다양한 데이터 중 반사도 값을 선택한 후 클러스터링 기법을 통해 추출한 것이다. 이와 같이 학습된 SVM 분류기를 실제 사례를 바탕으로 하여 검증하였으며, Decision Tree 알고리즘을 적용하여 생성한 분류기의 해석을 수행하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.95-101
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• 2012

위성 영상에서 건물형태를 발생하기위한 새로운 접근방식이 본 논문에서 제안되었다. 제안된 알고리즘은 낮은 수준의 선소들을 연결하고 유사한 개체들을 군집화하기 위해 선소 측정함수가 적용된 신경망이다. 제안된 신경망은 윤곽선 영상에서 추출된 윤곽선들을 군집화 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 3차원 선소의 오류에 의한 군집화 결과의 비현실적 건물모델의 발생을 근원적으로 차단하기 위하여, 높이 정보를 이용한 계층적 군집화를 제안하였다. 제안된 새로운 거리척도의 신경망과 군집화를 통해 성공적인 건물모델의 재구성을 실험으로 보여주었다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2000년도 추계학술대회 E-Business와 정보보안
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• pp.227-238
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• 2000

Firewall은 다양한 부정Access의 방지책으로서 확실히 유효한 수단이지만 이 Firewall은 사용자로부터 지시된 설정을 충실히 실행하는 것으로 설정 오류, 소프트웨어의 정지, 허가된 룰을 악용한 침입 등 반드시 사용자가 바라는 작용을 무조건적 상태에서 보증해 주는 것은 아니다. 따라서 사용자는 도입 후 에도 운용시에 Access log를 감시하고 본래의 Security Policy에 반하는 행위를 매일 매일 체크하지 않으면 안될 상황에 처해 있다. 본 연구는 이러한 부정Access에 대한 이와 같은 Firewall의 현상에 대한 과제 중에서 "부정Access를 어떻게 하면 일찍, 정확히 체크할 수 있는가\ulcorner"라는 주제를 선택하여 Firewall의 한계와 그 대응책을 실제로 부정Access를 시험해 보는 것으로 검증하기로 하였다. 실험결과에서 (1)Port Scan이나 전자메일 폭탄(서비스정지공격)등은 Firewall로 방지하는 것은 불가능하거나 혹은 Checking이 곤란하다. (2)공격마다 로그 수집을 했음에도 관계없이 Firewall의 로그는 번잡하므로 단시간에 사태의 발견이 대단히 곤란하다고 하는 Firewall의 한계를 인식하였다. 그리고 그 대책으로서 우리는 체크 툴의 유효성에 착안하여 조사한 결과, 결국 무엇이 부정Access인가에 대해서는 어디까지나 이용하는 측이 판단하여 Firewall 상에 설정하지 않으면 안되지만 체크 툴은 이 부정Access 정보를 데이터베이스로서 갖고 있음으로써 '무엇이 부정Access인가'를 이용자 대신에 판단하고 툴에 따라서는 설정을 자동적으로 변경하여 부정 Access의 저지율을 향상시킨다. 이처럼 체크 툴은 Firewall의 수비능력을 보강하는 위치에 있다고 생각할 수 있다.다. 4 장에서는 3장에서 제기한 각각의 문제점에 대해 RAD 의 관점에 비추어 e-business 시스템의 단기개발을 실현하기 위한 고려사항이나 조건 해결책을 제안한다. 본 논문이 지금부터 e-business 를 시작하려고 하는 분, e-business 시스템의 개발을 시작하려고 하는 분께 단기간의 e-business 실현을 위한 하나의 지침이 된다면 다행이겠다.formable template is used to optimize the matching. Then, clustering the similar shapes by the distance between each centroid, papaya can be completely detected from the background.uage ("Association of research for algorithm of calculating machine (1992)"). As a result, conventional NN and CNN were available for interpolation of sampling data. Moreover, when nonlinear intensity is not so large under the field condition of small slope, interpolation performance of CNN was a little not so better than NN. However, when nonlinear intensity is large under the field condition of large slope, interpolation performance of CNN was relatively better than NN.콩과 자연 콩이 성분 분석에서 차이를

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.859-868
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• 2004

본 논문에서는 능동적 학습이 보다 적은 수의 훈련예제로도 높은 학습성능을 달성할 수 있도록 군집화기법을 이용하여 초기훈련집합을 선정하는 방안을 제안한다. 본 제안 방안은 유사한 예제들보다는 다양한 예제들로 그리고 특수한 예제들보다는 보편적인 예제들로 구성한 집합이 학습에 유리할 것이라는 가정을 바탕으로, 먼저 k-means 군집화 기법으로 예제들을 군집화한 후, 각 군집을 가장 잘 표현하는 대표예제로 개별 군집의 중심점과 가장 가까운 예제를 선정하여 초기훈련집합을 구성한다. 또한 개별 군집의 중심점을 가상의 예제로 가정하여, 이와 연관된 대표예제의 카테고리를 부여함으로써 추가의 훈련예제로 활용하는 방안을 함께 제안한다. 여러 문서 분류 문제를 대상으로 실험한 결과, 본 제안 방안으로 선정한 초기훈련집합에서 출발한 능동적 학습이 임의로 선정한 초기훈련집합에서 출발한 경우에 비해 보다 적은 수의 훈련예제로도 동등한 성능을 달성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국연초학회:학술대회논문집
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• 한국연초학회 2001년도 제45회 학술발표회 및 심포지움:담배산업의 환경변화와 최근의 연구동향
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• pp.72-78
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• 2001

농업 유전공학 기술은 생산성 향상, 환경보전, 식품의 안정성 및 품질향상에 기여함은 물론 농업의 경쟁력을 높일 수 있는 유일한 대안으로 인식되고 있다. 전 세계적으로 유전자 재조합 작물의 경작지는 2000년 한해동안 지난해 같은 기간에 비해 11% 증가하였으며 이는 1996년 대비 25배 증가하였고, 선진국과 개발도상국은 각각 2%, 51% 1999년 대비 증가하였다. 1983년 유전자 재조합에 의한 식물의 형질전환이 성공한 뒤 종묘업계는 형질전환 종자개발과 보급에 열중하고 있으며 종자시장에 형질전화 품종이 차지하는 비율은 2000년 30억 달러에서 2010년이면 전체의 60%인 200억 달러에 이를 것으로 전망된다. 1995년 제초제 저항성 콩(라운드업레디콩)이 농가에 보급된 이후 2000년 형질전환품종 재배면적이 3990만 ha에 이르렀고 1997년 미국과 캐나다는 옥수수, 대두, 면화, 감자, 유채 등의 형질전환 품종 재배로 각각 3억1400만 달러, 5300만 달러를 벌어들였음. 형질전환 품종의 보급 증가속도는 소비자들의 GMO에 대한 거부반응으로 다소 주춤한 상태이다. 그러나 최근 종자회사들은 생태계 위해성 논란을 피해갈 수 있는 연구로 이러한 상황을 돌파하려 하고 있다. 우리나라에서도 유전자변형 생물체에 관한 법률이 제정되었으며 많은 대학과 연구소에서 형질전환 연구가 꾸준히 이루어지고 있고 최근 제초제 저항성 벼와 바이러스 저항성 감자가 개발돼 GMO 안정성 점검에 들어가 있고, 살충성 배추, 혈압강하 토마토, 지방산 강화 들깨, 병저항성 고추 등도 실험실과 포장에서 재배되고 있다. 이르면 4-5년 뒤 형질전환 작물들이 농가에 보급될 전망이다. 이처럼 체크 툴은 Firewall의 수비능력을 보강하는 위치에 있다고 생각할 수 있다.다. 4 장에서는 3장에서 제기한 각각의 문제점에 대해 RAD 의 관점에 비추어 e-business 시스템의 단기개발을 실현하기 위한 고려사항이나 조건 해결책을 제안한다. 본 논문이 지금부터 e-business 를 시작하려고 하는 분, e-business 시스템의 개발을 시작하려고 하는 분께 단기간의 e-business 실현을 위한 하나의 지침이 된다면 다행이겠다.formable template is used to optimize the matching. Then, clustering the similar shapes by the distance between each centroid, papaya can be completely detected from the background.uage ("Association of research for algorithm of calculating machine (1992)"). As a result, conventional NN and CNN were available for interpolation of sampling data. Moreover, when nonlinear intensity is not so large under the field condition of small slope, interpolation performance of CNN was a little not so better than NN. However, when nonlinear intensity is large under the field condition of