• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.23-29
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• 2009

Blob detection is an essential ingredient process in some computer applications such as intelligent visual surveillance. However, previous blob detection algorithms are still computationally heavy so that supporting real-time multi-channel intelligent visual surveillance in a workstation or even one-channel real-time visual surveillance in a embedded system using them turns out prohibitively difficult. In this paper, we propose a fast and precise blob detection algorithm for visual surveillance. Blob detection in visual surveillance goes through several processing steps: foreground mask extraction, foreground mask correction, and connected component labeling. Foreground mask correction necessary for a precise detection is usually accomplished using morphological operations like opening and closing. Morphological operations are computationally expensive and moreover, they are difficult to run in parallel with connected component labeling routine since they need much different processing from what connected component labeling does. In this paper, we first develop a fast and precise foreground mask correction method utilizing on neighbor pixel checking which is also employed in connected component labeling so that the developed foreground mask correction method can be incorporated into connected component labeling routine. Through experiments, it is verified that our proposed blob detection algorithm based on the foreground mask correction method developed in this paper shows better processing speed and more precise blob detection.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 1999년도 추계학술대회논문집
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• pp.153-161
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• 1999

For composing the structure model of national maritime power system by system structural modelling, in this study, the 50 basic factors are selected by survey of the extensive and thorough literatures on maritime, sea, maritime power and sea power. And the basic factors are classified into 36 component factors by cluster method. The 9 attributes are extracted by the application of the principle component analysis method, one of the factor analysis method in system engineering, to component factors. We defined the attributes composing the national maritime power system by integration the result of this study and existed our studies relate to this topic. Which are showed in table 8. and we showed the structure model of national maritime power system in figure 3. In table 8, the 9 attributes are as follows: the fundamental power of maritime, shipping and port power, naval power, fishing power, shipbuilding power, the power of ocean research and development, dependency on seaborne trade, the protection power of ocean environment and the will and inclination of government.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권2호
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• pp.173-180
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• 2015

We propose a selection procedure of principal components in principal component regression. Our method selects principal components using variable selection procedures instead of a small subset of major principal components in principal component regression. Our procedure consists of two steps to improve estimation and prediction. First, we reduce the number of principal components using the conventional principal component regression to yield the set of candidate principal components and then select principal components among the candidate set using sparse regression techniques. The performance of our proposals is demonstrated numerically and compared with the typical dimension reduction approaches (including principal component regression and partial least square regression) using synthetic and real datasets.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권1호
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• pp.32-43
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• 2006

Enterprise JavaBeans (EJB)는 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발 (Component-based Development, CBD)을 위해 보급된 환경이다. 컴포넌트는 재사용 단위의 복합 객체이지만, EJB는 객체단위의 작은 컴포넌트이므로 다수의 엔터프라이즈 빈을 복합하여 큰 단위 재사용을 지원해야 한다. 따라서 EJB를 이용하여 컴포넌트를 상세 설계 및 구현하기 위한 구체적이고 실용적인 기법이 필요하다. 본 논문에서는 CBD의 구성요소를 EJB를 이용하여 어떻게 설계하는지의 지침과 기법을 제시한다. 단일, 복합, 화이트, 블랙 박스, 다중 인터페이스, 가변성을 지원하는 EJB 환경의 컴포넌트 설계 및 구현 기법을 제시한다. 사례 연구를 이용하여 제시한 설계 기법을 보이고, CBD 컴포넌트의 특징과 본 논문의 기법을 비교하여 검증한다. 결론적으로 EJB 환경에서 컴포넌트의 재사용성, 활용성, 이식성을 더욱 증가 시킬 것이다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권3호
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• pp.367-379
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• 2012

야구경기에서 순위를 예측하는 것은 야구팬들에게 관심의 대상이 된다. 이러한 순위를 예측하기 위해서 2011년 한국프로야구 기록 자료를 바탕으로 산술평균방법, 가중평균방법, 주성분분석방법, 주성분회귀분석 방법을 제시한다. 표준화를 통한 산술평균, 상관계수를 이용한 가중평균과 주성분 분석을 이용해서 순위를 예측하고, 최종모형으로 주성분회귀분석 모형이 선택되었다. 주성분 분석으로 축약된 변수를 이용해서 회귀분석을 실시하여, 투수부분, 타자부분, 투수와 타자부분의 순위예측 모형을 제안한다. 예측된 회귀모형을 통해서 2012년도 순위 예측이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.947-952
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• 2009

본 논문에서는 DIP 연산자를 이용한 컬러 스케치 영상 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 입력 RGB 컬러 영상을 HSV 컬러 영상으로 변환한 다음 밝기 성분인 V 성분 영상에 DIP 연산자를 적용하여 V 성분 스케치 영상을 추출한다. 추출된 V 성분 스케치 영상은 시각적 편의를 위하여 반전과 대비 신장 과정을 거친다. S 성분 영상은 출력 컬러 스케치 영상의 컬러가 입력 영상의 컬러와 같으면서 약간 진하게 나타나도록 향상 과정을 거친다. 이들 S 성분 및 V 성분 영상들은 원래의 H 성분 영상과 함께 RGB 컬러 영상으로 변환되어 출력 컬러 스케치 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법은 시험 영상에 대하여 원 영상의 컬러를 잘 살리면서 손으로 그린 스케치화와 유사한 컬러 스케치 영상을 생성함을 보여준다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.11-20
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• 2016

최근 국방 분야의 모델링 및 시뮬레이션(M&S)에서는 무기체계의 개발비용을 절감하고 재사용성을 높이기 위해 컴포넌트 기반 개발(Component Based Development) 기술을 사용한다. 이와 관련해서 무기체계를 컴포넌트로 표준화하여 신속히 재구성 및 시뮬레이션하기 위한 연구가 수행되고 있다. 복잡하고 다양한 기능의 컴포넌트 정보를 검색하여 신 무기체계로 신속히 재구성하기 위해서는 기존의 키워드 검색방식과는 차별화된 검색 기법이 요구된다. 이를 보완하기 위해 방대한 정보 사이에서 의미적으로 연관된 정보를 제공하는 시맨틱 검색 시스템(Semantic Search System) 구축이 필요하다. 본 연구에서는 무기체계 컴포넌트 메타데이터와 이들의 대표적인 기능속성을 표현하는 용어들을 온톨로지(Ontology)로 구축하고 이를 활용한 시맨틱 검색 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.69-76
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• 2008

본 논문에서는 컴포넌트의 단위인 클래스의 일관된 생성과정 및 정형화된 형식을 기반으로 클래스 코드생성을 위한 프로토타입을 구현하였다. 특히 컴포넌트의 기반이 되는 클래스간 연결관계와 집합관계 등을 객체지향언어로는 표현하기 어려운 문제들을 해결하기 위하여 관련성 규칙을 제안하였으며, 이를 통해서 일관성 있는 코드생성의 정형화가 가능하도록 하였다. 또한 코드 생성기를 이용해서 생성된 소스코드는 컴포넌트 모델 구축에 적용되며, 이후에 어플리케이션 개발 시 재사용 대상인 비즈니스 컴포넌트의 조립과 분배의 기반이 되도록 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.1004-1019
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• 2021

To solve the problems of the low image contrast, fuzzy edge details and edge details missing in noisy image fusion, this study proposes a noisy infrared and visible light image fusion algorithm based on non-subsample contourlet transform (NSCT) and an improved bilateral filter, which uses NSCT to decompose an image into a low-frequency component and high-frequency component. High-frequency noise and edge information are mainly distributed in the high-frequency component, and the improved bilateral filtering method is used to process the high-frequency component of two images, filtering the noise of the images and calculating the image detail of the infrared image's high-frequency component. It can extract the edge details of the infrared image and visible image as much as possible by superimposing the high-frequency component of infrared image and visible image. At the same time, edge information is enhanced and the visual effect is clearer. For the fusion rule of low-frequency coefficient, the local area standard variance coefficient method is adopted. At last, we decompose the high- and low-frequency coefficient to obtain the fusion image according to the inverse transformation of NSCT. The fusion results show that the edge, contour, texture and other details are maintained and enhanced while the noise is filtered, and the fusion image with a clear edge is obtained. The algorithm could better filter noise and obtain clear fused images in noisy infrared and visible light image fusion.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제44권2호
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• pp.179-196
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• 2012

An eigenspace projection clustering method is proposed for structural damage detection by combining projection algorithm and fuzzy clustering technique. The integrated procedure includes data selection, data normalization, projection, damage feature extraction, and clustering algorithm to structural damage assessment. The frequency response functions (FRFs) of the healthy and the damaged structure are used as initial data, median values of the projections are considered as damage features, and the fuzzy c-means (FCM) algorithm are used to categorize these features. The performance of the proposed method has been validated using a three-story frame structure built and tested by Los Alamos National Laboratory, USA. Two projection algorithms, namely principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis (KPCA), are compared for better extraction of damage features, further six kinds of distances adopted in FCM process are studied and discussed. The illustrated results reveal that the distance selection depends on the distribution of features. For the optimal choice of projections, it is recommended that the Cosine distance is used for the PCA while the Seuclidean distance and the Cityblock distance suitably used for the KPCA. The PCA method is recommended when a large amount of data need to be processed due to its higher correct decisions and less computational costs.