• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.141-148
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• 2011

기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.103-112
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• 2009

제품 디자인 기술의 발달로 다양한 컨셉의 제품들이 개발되고 있고 사용자 맞춤형 디자인 컨셉에 따른 제품이 활발하게 출시되고 있다. 성공적인 개발을 위해서는 컨셉을 제품 개발 프로세스에 정확히 전달하여야 목표하는 디자인을 개발할 수 있다. 제품 개발 목적에 맞는 디자인 컨셉을 찾기 위해서 붐박스를 겸한 모바일 폰에 대한 디자인 컨셉을 감성적 어휘 표현으로 찾아내고 해당 목표에 맞는 시각적 이미지를 이용하여 컨셉 목표를 구체화했다. 컨셉 목표를 구체화하기 위하여 개발에 참여하는 이해당사자가 서로 합의할 수 있는 이미지를 선정을 목표로 참여자 간의 의견 조율을 위한 테스트를 실시하였다. 본 연구에서는 합리적인 선택을 위하여 테스트 결과를 클러스트링 기법을 이용하여 컨셉과 이미지 선정을 위한 방법을 제안하고자 하였다. 이러한 방법은 디자인 컨셉을 설계하고 목표에 맞은 GUI 구현에 기여할 것으로 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.346-348
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• 2004

In this rarer, we introduce a new Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNNs)-like structure whose neuron is based on the Fuzzy Set-based Fuzzy Inference System (FS-FIS) and is different from that of FPNNs based on the Fuzzy relation-based Fuzzy Inference System (FR-FIS) and discuss the ability of the new FPNNs-like structurenamed Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The premise parts of their fuzzy rules are not identical, while the consequent parts of the both Networks (such as FPNN and FSPNN) are identical. This difference results from the angle of a viewpoint of partition of input space of system. In other word, from a point of view of FS-FIS, the input variables are mutually independent under input space of system, while from a viewpoint of FR-FIS they are related each other. In considering the structures of FPNN-like networks such as FPNN and FSPNN, they are almost similar. Therefore they have the same shortcomings as well as the same virtues on structural side. The proposed design procedure for networks' architecture involves the selection of appropriate nodes with specific local characteristics such as the number of input variables, the order of the polynomial that is constant, linear, quadratic, or modified quadratic functions being viewed as the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables. On the parameter optimization phase, we adopt Information Granulation (IG) based on HCM clustering algorithm and a standard least square method-based learning. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized FSPNN (gFSPNN), the model is experimented with using gas furnace process dataset.

• 한국전산응용수학회:학술대회논문집
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• 한국전산응용수학회 2003년도 KSCAM 학술발표회 프로그램 및 초록집
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• pp.1-1
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• 2003

In this talk, a reduced-order modeling methodology based on centroidal Voronoi tessellations (CVT's)is introduced. CVT's are special Voronoi tessellations for which the generators of the Voronoi diagram are also the centers of mass (means) of the corresponding Voronoi cells. The discrete data sets, CVT's are closely related to the h-means clustering techniques. Even with the use of good mesh generators, discretization schemes, and solution algorithms, the computational simulation of complex, turbulent, or chaotic systems still remains a formidable endeavor. For example, typical finite element codes may require many thousands of degrees of freedom for the accurate simulation of fluid flows. The situation is even worse for optimization problems for which multiple solutions of the complex state system are usually required or in feedback control problems for which real-time solutions of the complex state system are needed. There hava been many studies devoted to the development, testing, and use of reduced-order models for complex systems such as unsteady fluid flows. The types of reduced-ordered models that we study are those attempt to determine accurate approximate solutions of a complex system using very few degrees of freedom. To do so, such models have to use basis functions that are in some way intimately connected to the problem being approximated. Once a very low-dimensional reduced basis has been determined, one can employ it to solve the complex system by applying, e.g., a Galerkin method. In general, reduced bases are globally supported so that the discrete systems are dense; however, if the reduced basis is of very low dimension, one does not care about the lack of sparsity in the discrete system. A discussion of reduced-ordering modeling for complex systems such as fluid flows is given to provide a context for the application of reduced-order bases. Then, detailed descriptions of CVT-based reduced-order bases and how they can be constructed of complex systems are given. Subsequently, some concrete incompressible flow examples are used to illustrate the construction and use of CVT-based reduced-order bases. The CVT-based reduced-order modeling methodology is shown to be effective for these examples and is also shown to be inexpensive to apply compared to other reduced-order methods.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.151-157
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• 2014

최근 무인항공기는 군사용뿐만 아니라 민간용으로도 많이 사용되고 있다. 무인항공기는 미리 입력된 좌표에 따라 GPS 정보를 이용하여 자동비행한다. 그러나 재밍이나 외부 교란에 의해 GPS 신호를 수신할 수 없으면 자동비행이 불가능 해진다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 연구에서는 무인기에 탑재된 카메라로부터 촬영된 영상으로부터 실시간으로 특정 영역을 검출하고 인식하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 분류와 기계 학습에 사용할 특징을 추출하기 위한 전처리 과정으로 군집화 알고리즘인 그래프 기반 분할 알고리즘을 사용하여 슈퍼 픽셀화 하였다. 다양한 컬러모델 및 혼합 컬러 모델을 비교 분석하여 가장 이상적인 혼합 모델을 선정하고, 분류 알고리즘으로는 적은 트레이닝 데이터로도 뛰어난 분류 성능을 낼 수 있는 서포트 벡터 머신을 사용하였다. 무인항공 영상으로부터 18개의 컬러와 텍스처 특징 벡터를 추출하고 학습 및 예측과정을 통해 하천, 비닐하우스, 논 등 3 종류의 영역을 실시간으로 분류하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권12호
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• pp.665-682
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• 2007

라인 드로잉은 적은 표현으로 물체에 대찬 많은 정보를 줄 수 있다는 점 때문에 비사실적 렌더링 분야에서 중요시되고 있다. 하지만 라인 드로잉에 대한 연구는 이차원 영상에 비해 물체에 대한 정보가 충분한 삼차원 모델을 대상으로 주로 이루어졌다. 본 논문에서는 이차원 영상을 라인 드로잉 형태로 표현하는 효과적인 방법을 제시한다. 이를 위한 알고리즘은 크게 필터링, 선 연결, 스타일화 세 단계로 나뉜다. 필터링 단계에서는 영상의 어느 부분에 선이 그려질지를 우도 함수를 이용하여 예상한다. 선 연결 단계에서 필터링 결과를 클러스터링 및 그래프 검색을 이용하여 연결, 라인 스트로크들을 찾아낸다. 마지막 스타일화 단계에서는 찾아낸 라인 스트로크들을 곡선 근사, 텍스쳐 매핑 등을 이용하여 여러 비사실적 렌더링 형태로 표현한다. 이러한 방법을 이용하여 실제 이차원 영상에서 라인 스트로크를 얻고, 디테일 제어를 적용하여 여러 가지 원하는 스타일의 라인 드로잉을 만들 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.433-444
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• 2000

본 논문은 개선된 퍼지 ART알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식에 대한 연구이다. 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하기 위해 수평·수직 에지의 형태학적 정보를 이용하고, 추출된 번호판에서 문자를 포함하는 특징 영역을 추출하기 위해 SOFM을 적용한 윤곽선(Contour)추적 알고리즘을 이용한다. 추출된 특징 영역의 인식은 개선된 퍼지 ART알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 ART알고리즘은 클러스터링 하는데 있어서 임의의 패턴과 저장된 패턴사이의 불일치 허용도를 나타내는 유사도(vigilance threshold)를 동적으로 설정함으로써 기존의 퍼지 ART 알고리즘을 개선한다. 추출 실험 결과, 수평·수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 추출 방법이 RGB와 HSI 컬러 정보를 이용한 추출 방법보다 추출율이 개선되었다. 인식 결과에서도 개선된 퍼지 ART알고리즘이 기존의 퍼지 ART 알고리즘과 SOFM 알고리즘보다 인식율이 향상되었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.1-10
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• 2018

본 논문은 지상무인전투체계 중의 하나인 무인경전투차량이 RGB 영상정보를 기초로 스스로 전차를 탐지하고 조준점을 산출하는 지능형 표적획득/처리기술의 기초연구이다. 무인 경전투 차량이 전장에서 적 전차와 조우 시, 적 전차를 자율적으로 탐지하고 스스로 조준하는 방법을 개발하기 위해, 영상정보로부터 전차의 주요특징을 식별 및 추출하고, Maximally stable extremal regions, 중간값 필터, k평균 클러스터링 그리고 Morphological filtering의 영상처리기법 및 인공지능 알고리즘을 통해 전차의 외형정보를 추출 및 분석하였으며, 식별된 전차 외형정보를 벡터화하여 전차의 중앙을 지향하는 조준점을 산출하였다. 또한, 본 연구의 성능을 측정하기 위해 선진국들의 주력전차의 영상정보를 수집 및 분석하였고, 제안한 방법의 객관적인 전차탐지 성능은 정확도 91.6%, 정밀도 90.4%, 재현율 85.8% 그리고 F-measure 88.1%의 결과를 보여주었다. 본 연구가 무인전투체계의 지능형 표적획득/처리기술 연구개발에 도움이 되기를 기대한다.

• Safety and Health at Work
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• 제7권3호
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• pp.201-207
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• 2016

Background: Korean Working Conditions Surveys (KWCS), referencing European Working Conditions Surveys, have been conducted three times in order to survey working condition and develop work-related policies. However, we found three limitations for managing the collected KWCS data: (1) there was no computerized system for managing data; (2) statistical KWCS data were provided by limited one-way communication; and (3) the concept of a one-time provision of information was pursued. We suggest a web-based public service system that enables ordinary people to make greater use of the KWCS data, which can be managed constantly in the future. Methods: After considering data characteristics, we designed a database, which was able to have the result of all pairwise combinations with two extracted data to construct an analysis system. Using the data of the social network for each user, the tailored analysis system was developed. This system was developed with three methods: clustering and classification for building a social network, and an infographic method for improving readability through a friendly user interface. Results: We developed a database including one input entity consisting of the sociodemographic characteristics and one output entity consisting of working condition characteristics, such as working pattern and work satisfaction. A web-based public service system to provide tailored contents was completed. Conclusion: This study aimed to present a customized analysis system to use the KWCS data efficiently, provide a large amount of data in a form that can give users a better understanding, and lay the ground for helping researchers and policy makers understand the characteristics.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.148-155
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• 2014

본 논문에서는 파형 신호에서 패치를 추출하고 이를 패치 그래프로 구성한 다음, 이로부터 대표적인 다양체 임베딩 방식인 컴뮤트 타임 임베딩 기법을 구현하고, 이의 특성을 분석한다. 특히 음성 신호나 악기 음 등, 시간에 따라 스펙트럼이 가변적인 신호를 임베딩하면 스펙트럼의 변화에도 불구하고 그 신호 고유의 기하 구조를 생섬함을 실험으로 확인한다. 다양체 임베딩은 비선형 공간에 놓여 있는 고차원 데이터를 저차원 공간으로의 효율적인 맵을 가능하게 하지만 그래프 구성에 이용된 데이터에 대한 정보만 알 수 있고 그렇지 않은 데이터(out-of-sample data)에 대해서는 정보를 얻기 어렵다. 따라서 다양체 임베딩은 데이터 클러스터링에 적절히 적용 가능하지만, 훈련 과정을 통해 얻은 정보를 기초로 유추 기능이 요구되는 인식 등에는 응용하기 어려운 제약이 따른다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 다양체 임베딩이 인식 분야에도 적용 가능하도록 새로운 알고리즘을 제안하고 악기 음 분류 실험을 통하여 그 특성을 분석한다.