• 전자공학회논문지
• /
• 제52권5호
• /
• pp.136-146
• /
• 2015

차량 인식을 기반으로 하는 능동 제어는 지능형 자동차의 구현에 필요한 핵심 기술이며. 차폐 영역(occlusion)이 빈번하게 발생하는 도심에서 차량을 인식하기 위하여 차량의 부분적인 모습만으로도 차량을 인식할 수 있는 부분 기반 차량 표현이 필요하다. 본 논문에서는 지역적인 특징을 기저벡터로 사용하는 비음수 텐서 분해(non-negative tensor factorization, NTF)를 이용하여 차량을 표현하고, NTF 분해 계수를 특징으로 차량 인식률을 검증하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 비음수 행렬 분해를 사용한 경우에 비하여 보다 직관적인 부분 표현이 가능하며, 도심 영상에서도 보다 강건하게 차량을 인식함을 보여주었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권10호
• /
• pp.5006-5022
• /
• 2017

Effect and robust detection of targets in infrared images has crucial meaning for many applications, such as infrared guidance, early warning, and video surveillance. However, it is not an easy task due to the special characteristics of the infrared images, in which the background clutters are severe and the targets are weak. The recent literature demonstrates that sparse representation can help handle the detection problem, however, the detection performance should be improved. To this end, in this text, a hybrid method based on local sparse representation and contrast is proposed, which can effectively and robustly detect the infrared targets. First, a residual image is calculated based on local sparse representation for the original image, in which the target can be effectively highlighted. Then, a local contrast based method is adopted to compute the target prediction image, in which the background clutters can be highly suppressed. Subsequently, the residual image and the target prediction image are combined together adaptively so as to accurately and robustly locate the targets. Based on a set of comprehensive experiments, our algorithm has demonstrated better performance than other existing alternatives.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제8권4호
• /
• pp.1463-1480
• /
• 2014

It is well known that sparse code is effective for feature extraction of face recognition, especially sparse mode can be learned in the kernel space, and obtain better performance. Some recent algorithms made use of single kernel in the sparse mode, but this didn't make full use of the kernel information. The key issue is how to select the suitable kernel weights, and combine the selected kernels. In this paper, we propose a novel multiple kernel sparse representation based classification for face recognition (MKSRC), which performs sparse code and dictionary learning in the multiple kernel space. Initially, several possible kernels are combined and the sparse coefficient is computed, then the kernel weights can be obtained by the sparse coefficient. Finally convergence makes the kernel weights optimal. The experiments results show that our algorithm outperforms other state-of-the-art algorithms and demonstrate the promising performance of the proposed algorithms.

• 정보관리연구
• /
• 제38권1호
• /
• pp.1-19
• /
• 2007

이 연구에서는 최근 검색성능을 향상시키기 위한 전략으로 사용되는 데이터 결합기법을 웹 문서 검색에 적용하고, 실험을 통해 문서표현 방법의 결합이 검색성능에 미치는 영향을 분석하였다. 문서 표현 방법으로는 내용기반 표현, 링크기반 표현,URL 등을 선정하고, 단일 표현 방법에 의한 검색결과와 표현방법의 결합을 통한 검색결과를 비교하였다. 분석결과 다른 문서표현 방법의 결합이 웹 문서의 검색성능을 향상시키지는 못하는 것으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권3호
• /
• pp.1464-1480
• /
• 2019

Robust tracking of infrared (IR) pedestrian targets with various backgrounds, e.g. appearance changes, illumination variations, and background disturbances, is a great challenge in the infrared image processing field. In the paper, we address a new tracking method for IR pedestrian targets via multi-feature local sparse representation (SR), which consists of three important modules. In the first module, a multi-feature local SR model is constructed. Considering the characterization of infrared pedestrian targets, the gray and edge features are first extracted from all target templates, and then fused into the model learning process. In the second module, an effective tracker is proposed via the learned model. To improve the computational efficiency, a sliding window mechanism with multiple scales is first used to scan the current frame to sample the target candidates. Then, the candidates are recognized via sparse reconstruction residual analysis. In the third module, an adaptive dictionary update approach is designed to further improve the tracking performance. The results demonstrate that our method outperforms several classical methods for infrared pedestrian tracking.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제45권3호
• /
• pp.211-223
• /
• 2018

본 논문에서는 실내 서비스 로봇들을 위한 로봇 중심의 방향 관계 표현과 추론 방법을 제안한다. 정성적 공간 관계 추론에 관한 많은 기존 연구들에서는 기준 물체를 중심으로 대상 물체의 상대적 방향 관계를 판별할 때, 두 물체의 위치 정보만을 이용해왔다. 이러한 방향 관계 추론 방법들은 로봇 스스로가 기준 물체가 되어 다른 대상 물체들과의 방향 관계를 판별할 때, 로봇이 바라보고 있는 방향을 제대로 고려하지 않음으로써, 대상 물체의 방향 관계를 잘못 판별하는 사례들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 로봇을 중심으로 물체들의 상대적인 방향 관계를 판별할 때, 로봇의 위치 정보뿐만 아니라 로봇이 향하고 있는 방향 정보도 이용하는 로봇 중심의 방향 관계 표현과 방향 관계 추론 방법들을 제시한다. 로봇 중심의 방향 관계 추론 방법들은 두 물체의 위치 정보만을 이용해왔던 기존의 콘 기반 추론, 행렬 기반 추론, 그리고 혼합 추론 방법을 확장하여 구현하였다. 터틀봇과 시뮬레이션 로봇을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 방향 관계 표현과 추론 방법들의 높은 성능과 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제32권4호
• /
• pp.268-276
• /
• 2005

본 논문은 최적 통신 걸침 나무 문제(Optimum Communication Spanning Tree Problem OCST)를 다룬다. 일반적으로, OCST문제는 WP-hard 문제로 알려져 있으며 최근에 Papadimitriou 와 Yannakakis에 의해서 MAX SNP-hard로 밝혀졌다. 그럼에도 불구하고 OCST 문제를 해결하기 위한 기존의 주된 접근법은 polynomial time 알고리즘들 이었다. 본 논문에서는 OCST 문제를 해결하기 위한 진화 알고리즘을 소개한다. 특히, 진화 알고리즘을 어떤 문제에 적용할 때 가장 우선적으로 고려되어야 하는 사항은 해를 어떻게 표현할 것인가 하는 표현법(representation)에 관한 것이다. 따라서 본 논문에서는 기존에 차수 제약 걸침 나무 문제를 해결하기 위해 제안한 표현법의 단점을 개선하는 새로운 표현법을 제안하고 이 표현법을 이용해서 트리(tree)를 만들어 내는 decoding 방법 또한 소개한다. 그리고 제안하는 해 표현법에 맞는 유전 연산자를 찾기 위해 네트워크의 정보 및 부모세대가 지닌 유전 정보를 이용하는 3가지 방법을 실험하였다. 결론적으로, 다양한 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 결과를 보여 준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제43권7호
• /
• pp.115-121
• /
• 2006

곱셈기의 효율성은 정규 기저(normal basis), 다항식 기저(polynomial basis), 쌍대 기저(dual basis), 여분 표현(redundant representation) 등과 같은 유한체 원소의 표현 방법에 주로 의존한다. 특히 여분 표현에서의 제곱 및 모듈로 감산(modular reduction)은 단순한 방법에 의해 효율적으로 수행될 수 있기 때문에, 여분 표현은 흥미로운 유한체 표현 방법이다. 본 논문은 여분 표현을 사용한 기약인 all-one 다항식에 의해 정의된 GF(Zm)에서의 효율적인 비트-병렬 곱셈기를 제안한다. 또한 제안된 비트-병렬 곱셈기의 효율성을 향상시키기 위해, Karatsuba에 의해 제안된 잘 알려진 곱셈 방법을 변형한다. 결과로써, 제안된 곱셈기는 all-one 다항식을 사용한 기존의 알려진 곱셈기들과 비교해 적은 공간 복잡도(space complexity)를 가지는 반면에, 제안된 곱셈기의 시간 복잡도(time complexity)는 기존의 곱셈기와 유사하다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.130-136
• /
• 1995

본 논문에서는 자연 화상을 입력하여 점묘화풍 화상으로 자동 생성하기 위한 방 법에 대해 논한다. 점묘화풍 화상을 생성하기 위하여 두 가지 기법을 고려하였다. 첫째는 입력된 화상을 해석하여 화상내의 각 화소들의 그레디언트 벡타를 구하고 붓 이 터치되는 위치를 결정하는데 사용한다. 둘째는 색의 표현 인데, 화상 내의 RGB 성분을 이용하여 명도, 채도 등의 변환을 통해 점묘화풍의 선명하고 밝은 느낌을 나타 내도록 하였다. 이 논문에서는 컴퓨터 그래픽스 기술에 화상 처리를 접합시킨 실험적 인 방법을 제시하였으며, 그 방법에 의해 생성된 몇 개의 점묘화풍 화상을 예시하였다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.185-196
• /
• 2001

초등학생들은 수식보다 문장으로 나타낸 문제를 더 어려워한다. 이것은 수학적인 계산 기능보다도 문제표상에 요인이 있는 것으로 생각할 수 있다. 수학 문장제 표상능력을 높이기 위해서는 문제의 요구를 정확히 이해하는 것이 요구된다. 이를 위해서는 멀티미디어 자료와 의사소통을 필요로 하는데, 웹은 멀티미디어 구현과 상호작용적 의사소통을 촉진할 수 있기 때문에 수학 문장제 표상학습을 위한 최적의 환경을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 수학 문장제 표상능력 향상을 위한 웹 기반 시스템을 설계하여 초등학교 6학년을 대상으로 실험적으로 적용하였다.