• 자연과학논문집
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• 제15권1호
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• pp.47-56
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• 2005

The substituent dependence of geometric distortion through the two independent electronic substituent effects is analyzed for mono-substituted benzene derivatives of $C_{2v}$. Based on resonance structures, quantitative relationships expressing the resonance and field/inductive contribution terms in bond distortions are derived. The calculated field-effect parts of $C_{ipso}$_$C_{ortho}$ ring bonds increase and decrease compared to benzene for electropositive and electronegative substituents respectively. The nonbonded axial distance, $C_{ipso}$....$C_{para'}$ decreases for electronegative substituents and increases for electropositive substituents. As the electronegativity increases, the distance $C_{ortho}$....$C_{ortho'}$ increases. With the $\pi$-donors, $C_{meta}$....$C_{meta'}$ nonbonded distances are shorter compared to the ones of benzene, and for $\pi$-acceptors, the are longer. Our model based on valence bond approach predicts that the average bond length determined the area of ring, and the sum of the angles <$C_{ortho}$_$C_{ispo}$_$C_{ortho}$ and <$C_{meta}$_$C_{para}$_$C_{meta}$ determines the axial distance.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권2호
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• pp.111-123
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• 2009

본 논문에서는 두 개의 이차원 볼록 다각형간의 Hausdorff 거리를 계산하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 볼록 다각형을 k-DOP으로 바운딩하고, k-DOP의 방향성과 계층적인 특성에 따라 관심영역만을 추적하는 방법으로, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 평균적으로 O(logn)시간에 수행되며, 최악의 경우에도 O(n)의 수행성능을 보인다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권4호
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• pp.321-331
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• 2015

The K-means clustering algorithm is a popular and widely used method for clustering. For covariance matrices, we consider a geodesic clustering algorithm based on the K-means clustering framework in consideration of symmetric positive definite matrices as a Riemannian (non-Euclidean) manifold. This paper considers a geodesic clustering algorithm for data consisting of symmetric positive definite (SPD) matrices, utilizing the Riemannian geometric structure for SPD matrices and the idea of a K-means clustering algorithm. A K-means clustering algorithm is divided into two main steps for which we need a dissimilarity measure between two matrix data points and a way of computing centroids for observations in clusters. In order to use the Riemannian structure, we adopt the geodesic distance and the intrinsic mean for symmetric positive definite matrices. We demonstrate our proposed method through simulations as well as application to real financial data.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings The 4th International Transport Symposium
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• pp.141-151
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• 1998

Provision of Passing Sight Distance (PSD) is an important component in two-lane highway design and has a critical impact on capacity of highway and safety of drivers. Many models have been developed to estimate PSD reasonably. However, each of them has a number of shortcomings for reflecting the real traffic conditions. This paper introduces a revised model that reflects the characteristics of the passing maneuver. The changes in passing sight distances under different assumptions about acceleration and vehicle length, which are related to vehicle types, are presented. The results obtained by the revised model are compared with those obtained from the existing models. There is an important link between geometric design decisions which determine the available sight distance and the quality of service which the road provides. In this paper, we examine one aspect of this relationship. That is to determine whether the passing sight distance is provided by improving horizontal alignment for a specific roadway section or passing may be restricted to save the road construction cost. To do so, a simple method for estimating traffic delay in no-passing is introduced.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.147-152
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• 2007

디지털 영상에서의 얼굴탐색은 얼굴인식을 위한 기본 단계이면서 인식 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 처리 단계이다. 템플릿 정합 방식의 객체 검출방식에서 사용되어 얼굴 인식 등에서 좋은 성능을 보이는 Hausdorff 거리는 주어진 점의 집합들 사이에서 기하학적 유사도만을 고려한 측도이므로 원래의 영상이 포함하고 있는 다른 정보들을 추가적으로 이용함으로 효율을 높일 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 점들 사이에 서로 다른 정도를 측정하기 위해서 거리뿐만 아니라 점들 주위의 국지적 계조패턴 정보까지 포함하는 측도를 정의함으로써 보다 정밀한 템플릿 정합결과를 얻는 방법을 제안한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권4호
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• pp.499-506
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• 2022

자율운항선박이 상용화되어 연안을 항해하기 위해서는 해상의 장애물을 탐지할 수 있어야 한다. 연안에서 가장 많이 볼 수 있는 장애물 중의 하나는 양식장의 부표이다. 이에 본 연구에서는 YOLO 알고리즘을 이용하여 해상의 부표를 탐지하고, 카메라 영상의 기하학적 해석을 통해 선박으로부터 떨어진 부표의 거리와 방위를 계산하여 장애물을 시각화하는 해상물체탐지시스템을 개발하였다. 1,224장의 양식장 부표 사진으로 해양물체탐지모델을 훈련시킨 결과, 모델의 Precision은 89.0 %, Recall은 95.0 % 그리고 F1-score는 92.0 %이었다. 얻어진 영상좌표를 이용하여 카메라로부터 떨어진 물체의 거리와 방위를 계산하기 위해 카메라 캘리브레이션을 실시하고 해상물체탐지시스템의 성능을 검증하기 위해 Experiment A, B를 설계하였다. 해상물체탐지시스템의 성능을 검증한 결과 해상물체탐지시스템이 레이더보다 근거리 탐지 능력이 뛰어나서 레이더와 더불어 항행보조장비로 사용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한수학회보
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• 제48권3호
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• pp.523-537
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• 2011

A receiver operating characteristic (ROC) curve plots the true positive rate of a classier against its false positive rate, both of which are accuracy measures of the classier. The ROC curve has several interesting geometrical properties, including concavity which is a necessary condition for a classier to be optimal. In this paper, we study the nonparametric maximum likelihood estimator (NPMLE) of a concave ROC curve and its modification to reduce bias. We characterize the NPMLE as a solution to a geometric programming, a special type of a mathematical optimization problem. We find that the NPMLE is close to the convex hull of the empirical ROC curve and, thus, has smaller variance but positive bias at a given false positive rate. To reduce the bias, we propose a modification of the NPMLE which minimizes the $L_1$ distance from the empirical ROC curve. We numerically compare the finite sample performance of three estimators, the empirical ROC curve, the NMPLE, and the modified NPMLE. Finally, we apply the estimators to estimating the optimal ROC curve of the variance-threshold classier to segment a low depth of field image and to finding a diagnostic tool with multiple tests for detection of hemophilia A carrier.

• 방송공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.379-387
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• 2015

최근 몇 년 간, 만화 콘텐츠의 불법 복제 및 배포로 인한 저작권 침해가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 만화의 불법적인 사용을 방지하기 위해 활용되는 핑거프린트 기법은 불법 만화 콘텐츠를 빠르고 정확하게 식별하는 것이 가능하다. 하지만 불법 유통되는 만화는 스캔 혹은 촬영 과정에서 왜곡이 생기고, 이로 인해 원본으로부터 추출된 핑거프린트와 다른 형태를 가지게 된다. 핑거프린트 비교 과정에서 만화 콘텐츠가 정확히 식별되지 않는다. 본 논문은 스캔 또는 촬영 중 발생하는 기하학적 왜곡 방법에 대한 보정 방법을 제시하고 이에 따른 핑거프린트 식별을 개선하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6190-6213
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• 2019

For small-scale vector data, restrictions on watermark scheme capacity and robustness limit the use of copyright protection. A watermarking scheme based on robust geometric features and capacity maximization strategy that simultaneously improves capacity and robustness is presented in this paper. The distance ratio and angle of adjacent vertices are chosen as the watermark domain due to their resistance to vertex and geometric attacks. Regarding watermark embedding and extraction, a capacity-improved strategy based on quantization index modulation, which divides more intervals to carry sufficient watermark bits, is proposed. By considering the error tolerance of the vector map and the numerical accuracy, the optimization of the capacity-improved strategy is studied to maximize the embedded watermark bits for each vertex. The experimental results demonstrated that the map distortion caused by watermarks is small and much lower than the map tolerance. Additionally, the proposed scheme can embed a copyright image of 1024 bits into vector data of 150 vertices, which reaches capacity at approximately 14 bits/vertex, and shows prominent robustness against vertex and geometric attacks for small-scale vector data.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.107-113
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• 2004

본 논문은 얼굴의 기하학적인 특징과 웨이브릿 변환을 사용한 PCA/LDA 복합 방법을 제안하여 얼굴 인식 시스템의 성능을 향상시켰다. 기존의 PCA/LDA 방법은 형태적인 분산의 정도에 따라 유사도를 측정하였기 때문에 얼굴 윤곽선을 정확하게 반영하지 못하였다. 이 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 눈과 입사이의 거리를 측정하여 질의영상과 훈련영상에서 큰 차이가 있을 경우에는 얼굴내의 눈, 코, 턱 각각의 영역에 대한 에너지를 특징 벡터로 사용하여 기즌의 PCA/LDA로 계산한 유사도를 재산정하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용해서 ORL 데이터베이스의 400개 얼굴 영상에 대해 모의 실험한 결과 기존의 PCA/LDA 방법보다 약 4％의 인식률 향상이 있음을 보였다