• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1987년도 한국자동제어학술회의논문집(한일합동학술편); 한국과학기술대학, 충남; 16-17 Oct. 1987
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• pp.786-790
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• 1987

This paper describes a systein which enables a fast 3 -dimensional profile measurement using a slit-ray projection method. One distinctive feature of this system is that a real-time video is processor is employed in order to reduce the amount of image data to be processed without eliminating essential information. Experimental results show that a calibrating method presented for the TV camera and the slit-ray projector is convenient and enables sufficient accurate measurements.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.77-84
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• 2022

본 논문에서는 새로운 비지도 특징 선별 기법을 제안한다. 기존 비지도 방식의 특징 선별 기법들은 특징을 선별하기 위해 가상의 레이블 데이터를 정하고 주어진 데이터를 이 레이블 데이터에 사영하는 회귀 분석 방식으로 특징을 선별하였다. 하지만 가상의 레이블은 데이터로부터 생성되기 때문에 사영된 공간이 비슷하게 형성될 수 있다. 따라서 기존의 방법들에서는 제한된 공간에서만 특징이 선택될 수 있었다. 이를 해소하기 위해 본 논문에서는 직교 사영과 저랭크 근사를 이용하여 특징을 선별한다. 이 문제를 해소하기 위해 가상의 레이블을 직교 사영하고 이 공간에 데이터를 사영할 수 있도록 한다. 이를 통해 더 주요한 특징 선별을 기대할 수 있다. 그리고 사영을 위한 변환 행렬에 저랭크 제한을 두어 더 효과적으로 저차원 공간의 특징을 선별할 수 있도록 한다. 이 목표를 달성하기 위해 본 논문에서는 비용 함수를 설계하고 효율적인 최적화 방법을 제안한다. 여섯 개의 데이터에 대한 실험 결과는 제안된 방법이 대부분의 경우 기존의 비지도 특징 선별 기법보다 좋은 성능을 보여주었다.

• 대한수학회지
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• 제52권2호
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• pp.349-372
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• 2015

This paper concerns with exploiting an oblique projection technique to solve a general class of large and sparse least squares problem over symmetric arrowhead matrices. As a matter of fact, we develop the conjugate gradient least squares (CGLS) algorithm to obtain the minimum norm symmetric arrowhead least squares solution of the general coupled matrix equations. Furthermore, an approach is offered for computing the optimal approximate symmetric arrowhead solution of the mentioned least squares problem corresponding to a given arbitrary matrix group. In addition, the minimization property of the proposed algorithm is established by utilizing the feature of approximate solutions derived by the projection method. Finally, some numerical experiments are examined which reveal the applicability and feasibility of the handled algorithm.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1302-1312
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• 2015

Recent research has been devoted and focused on detecting pedestrian and vehicle in intelligent vehicles except for the vulnerable road user(VRUS). In this paper suggest a new projection method which has robustness for rotation invariant and reducing dimensionality for each cell from original image to detect two-wheeler. We applied new weighting values which are calculated by maximum curvature containing very important object shape features and uniform local binary pattern to remove the noise. This paper considered the Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classification. Experiment results show that the new approach gives higher detection accuracy than of the conventional method.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.94-102
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• 2011

본 논문은 눈 깜박임 패턴을 이용한 새로운 졸음 검출 알고리즘을 제안하였다. 유한오토마타를 이용한 졸음 검출 모델을 제안하여 눈감은 상태를 나타내는 입력 심벌의 개수만을 체크함으로써 눈 깜박임, 졸음, 수면 검출을 용이하게 하였다. 또한 수평 투영 히스토그램의 특성을 이용하여 눈동자가 있는 영역만을 구해 수직 투영 히스토그램을 취함으로써 눈썹이나 안경테와 같은 외부 영향을 최소화 시켜 정확도를 높였다. ZJU 눈 깜박임 데이터베이스를 이용한 눈 깜박임 검출 실험 결과 93% 이상의 정확도를 얻음으로써 제안된 방법의 우수함을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.704-706
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• 1991

In CAD/CAM system, many efforts are made to automate the converting process from drawling information to manufacturing Information. The most difficult step In this procedure is utilizing 2 dimensional drawing information In order to formulate 3 dimensional w&ling information. This paper emphasizes to mWe automatically series of convertirg steps which provide 3 dimensional wire frame, surface and solid modeling using feature recognition rules. With the standardization of design process and the recognition rule as preceding steps, it shows a good application tool to interface the design and manufacturing procedures in PC-Level CAD/CAM system.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.365-365
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• 2000

In this paper, we describe the system to recognize the six digit postal number of mails using neural network. Our zip-code recognition system consists of a preprocessing procedure for the original captured image, a segmentation procedure for separating an address block area with a shape, and recognition procedure for the cognition of a postal number. we extract the feature vectors that are the input of a neural network for the recognition process based on an area optimizing and an image thinning processing. The neural network classifies the zip-code in the mail and the recognized zip-code is verified through the zip-code database.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권12호
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• pp.789-799
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• 2008

상호작용이 가능한 컴퓨팅 환경에서 사람과 컴퓨터 사이의 자연스러운 정보 교환을 위해 동작 인식과 관련한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 2차원 특징값을 이용하는 인식 알고리즘은 특징값 추출과 인식 속도는 빠르지만, 정확한 인식을 위해서 많은 환경적인 제약이 따른다. 또한 2.5차원 특징값을 이용하는 알고리즘은 2차원 특징값에 비해 높은 인식률을 제공하지만 물체의 회전 변화에 취약하고, 3차원 특징값을 이용하는 인식 알고리즘은 특징값 추출을 위해 3차원 물체를 재구성하는 선행 과정이 필요하기 때문에 인식 속도가 느리다. 본 논문은 3차원 물체 재구성 단계와 특징값 추출 단계를 통합하여 실시간으로 3차원 정보를 가지는 특징값 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 GPU 기반 비주얼 헐 생성 방법의 세부 과정 중에서 동작 인식에 필요한 데이타 생성 부분만을 수행하여 임의의 시점에서 3차원 물체에 대한 3종류의 프로젝션 맵을 생성하고, 각각의 프로젝션 맵에 대한 후-모멘트(Hu-moment)를 계산한다. 실험에서 우리는 기존의 방법들과 단계별 수행 시간을 비교하고, 생성된 후-모멘트에 대한 혼동 행렬(confusion matrix)을 계산함으로써 제안하는 방법이 실시간 동작 인식 환경에 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.410-414
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• 1996

A visual servoing algorithm is proposed for a robot with a camera in hand. Specifically, novel image features are suggested by employing a viewing model of perspective projection to estimate relative pitching and yawing angles between the object and the camera. To compensate dynamic characteristics of the robot, desired feature trajectories for the learning of visually guided line-of-sight robot motion are obtained by measuring features by the camera in hand not in the entire workspace, but on a single linear path along which the robot moves under the control of a, commercially provided function of linear motion. And then, control actions of the camera are approximately found by fuzzy-neural networks to follow such desired feature trajectories. To show the validity of proposed algorithm, some experimental results are illustrated, where a four axis SCARA robot with a B/W CCD camera is used.