• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.941-951
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• 2018

3차원 도시모델의 생성을 위한 무인항공기의 활용 및 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 3D 도시 모델 생성의 선행 연구로 불완전한 자세에서 취득된 무인항공기의 위치/자세 정보를 보정하여 포인트 클라우드를 추출하는 연구를 수행했다. 포인트 클라우드의 추출을 위해서는 정밀한 센서모델의 수립이 선행되어야 한다. 이에 무인항공기의 위치/자세 보정을 위해 무인항공기 영상에 기록된 위치정보의 연속성을 이용하여 회전각을 산출하고, 이를 초기값으로 하는 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)를 적용하여 보정된 위치/자세 정보를 획득했다. 센서모델 정보를 통해 스테레오 페어 구성이 가능한 영상들을 자동으로 선별하고 페어간의 타이포인트 정보를 이용해 원본 영상을 에피폴라 영상으로 변환했으며, 변환된 에피폴라 스테레오 영상은 고속, 고정밀의 영상 정합기법인 MDR (Multi-Dimensional Relaxation)의 적용을 통해 포인트 클라우드를 추출했다. 각 페어에서 추출된 개별 포인트 클라우드는 집성 과정을 거쳐 하나의 포인트 클라우드 혹은 DSM의 최종 산출물 형태로 출력된다. 실험은 DJI社 무인항공기에서 취득된 연직 및 경사 촬영 영상을 사용했으며, 실험을 통해 건물의 난간, 벽면 등이 선명하게 표현되는 포인트 클라우드 추출이 가능함을 확인하였다. 향후에는 추출된 포인트 클라우드를 이용한 3차원 건물 추출 연구를 통해 3차원 도시모델의 생성을 위한 영상 처리기술을 계속 발전시켜나가야 할 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제24권1호
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• pp.29-37
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• 2005

본 논문은 한국의 전통 음악, 즉 국악 장르를 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 입력 음악의 내용기반 분석을 통하여 궁중음악, 풍류방음악, 민속성악, 민속기악, 불교음악, 무속음악 등 6가지 장르중 하나로 자동분류하여 해당 음악의 장르 결과를 보여준다. 국악 장르 분류에 사용된 내용기반 알고리즘은 크게 음악의 특징 벡터 추출 그리고 장르 분류를 위한 패턴인식 과정 2가지로 구성된다. 음악의 특징 벡터 추출은 디지탈 신호 처리기술을 이용하여 해당 음악의 spectral centroid, rolloff, flux 등 STFT (Short Time Fourier Transform) 기반의 특징 계수들과 MFCC (Mel frequency cepstral coefficient), LPC (Linear predictive coding) 등의 계수들을 구한 후 SFS (Sequential Forward Selection) 최적 특징 벡터 열을 선별하여 사용하였으며 패틴 분류 알고리즘으로는 k-NN (k -Nearest Neighbor), Gaussian, GMM (Gaussian Mixture Model), SVM (Support Vector Machine) 분류기를 사용하였다. 특히 본 연구에서는 입력 질의의 패턴 (혹은 구간) 변화에 따른 시스템의 불확실성을 개선하기 위하여 MFC (Multi Feature Clustring) 방법을 이용하여 DB를 구축하였다. 모의실험 결과 k-NN 과 SVM 분류기 모두 $97{\%}$ 이상의 장르 분류 성공률을 보였으나, SVM 이 k-NN에 비해 약 3배 이상의 빠른 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.919-927
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• 2019

본 논문에서는 입체 영상을 획득하기 위한 정밀 카메라 캘리브레이션(calibration) 기법을 제안한다. 일반적인 카메라 캘리브레이션 기법은 체커보드 구조의 목적 패턴을 이용하여 수행한다. 체커보드 패턴은 사전에 인지된 격자구조를 활용할 수 있으며, 체커보드 코너점을 통해 특징점 매칭을 용이하게 수행할 수 있음에 따라 2차원 영상 픽셀 지점과 3차원 공간상의 관계를 정확히 추정할 수 있다. 특징점 매칭을 통해 카메라 파라미터를 추정하므로 정밀한 카메라 캘리브레이션을 위해선 영상 평면내의 정확한 체커보드 코너 검출이 필요하다. 따라서 본 논문은 정확한 체커보드 코너 검출을 통해 정밀한 카메라 캘리브레이션을 수행하는 기법을 제안한다. 정확한 코너를 검출하기 위해 1-D 가우시안 필터링을 활용하여 코너 후보군들을 검출한 후 코너 정제(refinement) 과정을 통해 이상치(outlier)들을 제거하며 영상내의 부분 픽셀(sub-pixel) 단위의 정확한 코너를 검출한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 카메라 내부 파라미터를 추정 결과를 판단하는 재투사 오차(reprojection error)를 확인하며, 카메라 위치 ground truth 값이 제공된 데이터 셋을 활용하여 카메라 외부 파라미터 추정 결과를 확인한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.83-89
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• 2023

RF-fingerprint를 이용한 클러스터링 기술은 전송 파형에 포함된 송수신기의 특성(signature)을 추출하고 이들에게 임의의 레이블을 자동으로 할당함으로써, 추후 지도 학습기반에 무선단말기 분류기의 개발을 용이하게 해준다. 동종 무선 단말기 분류를 위한 RF-fingerprint 특징 추출 알고리즘의 출력은 512개 또는 1024개 이상의 고차원 특징이다. 이러한 고차원의 특징을 분류기에는 효과적일 수 있으나 클러스터링 알고리즘의 입력으로는 부적절하다. 이에 본 논문은 다차원의 RF-fingerprinting 특징을 무선단말기의 fingerprinting 특징을 유지하면서 차원을 효과적으로 줄일 수 있는 차원 축소 알고리즘을 제안하고, 축소된 차원을 효과적으로 클러스터링할 수 있는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 RF-fingerprinting 클러스터링 알고리즘은 다차원 RF-fingerprinting 특징을 KL Divergence 기반에 t-SNE를 이용하여 차원을 축소하고 DPC(Density Peaks Clustering)를 이용하여 클러스터링 수행한다. 무선단말기 클러스터링 알고리즘의 성능 분석은 모토롤라XiR 10대와 윈어텍 N-Series 10대에서 수집한 3000개의 데이터셋을 이용한다. RF-fingerprintining기반 클러스터링 알고리즘의 성능 분석 결과 20개의 클러스터가 형성되었고, Homogeneity, Completeness, V-measure 모두 99.4%의 성능을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제3권3호
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• pp.26-35
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• 2014

통계그래픽스는 정량적인 데이터를 이용하여 정보 분석, 추출, 시각화의 과정을 거쳐 정확한 정보전달과 효과적인 이해를 위해 사용자 인지측면에 초점을 둔 디자인 분야이다. 이러한 통제그래픽스에 빅데이터의 구성요소들 내포하게 될 경우 빅데이터 통제그래픽스라고 할 수 있다. 통계그래픽스에서 시각적 요소는 인지부분에 대한 오류를 줄이고 성공적으로 정보를 전달하기 위해 사용되어야 하지만, 빅데이터 통계그래픽스에서는 방대한 데이터로 인해 시각적 요소가 오히려 인지적 방해를 일으키고 있다. 본 연구는 빅데이터 통계 그래픽스에서 나타날 수 있는 인지적 방해요소를 도출하여 제시하는 것을 목적으로 한다. 빅데이터의 통계그래픽스의 유형을 구조적 형태를 바탕으로 '네트워크 유형', '세그먼트 유형', '혼합유형' 세 가지로 분류하였고, 그에 따른 특징들을 탐색하였다. 특히, 빅데이터 통계그래픽스에서 시각적 주요요소를 기반으로 시각화의 고도화 시 나타날 수 있는 인지적 방해요소를 '다차원 범례', '다양한 색채', '정보의 중첩', '서체의 가독성' 네 가지로 도출하여 제시하였다.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제2권1호
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• pp.47-55
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• 2002

Remote sensing is the science and art of obtaining information about an object, area or phenomenon through the analysis of data acquired by a device that is not in contact with the object, area, or phenomenon under investigation./sup 1)/ EOC (Electro -Optical Camera) sensor loaded on the KOMPSAT-1 (Korea Multi- Purpose Satellite-1) performs the earth remote sensing operation. EOC can get high-resolution images of ground distance 6.6m during photographing; it is possible to get a tilt image by tilting satellite body up to 45 degrees at maximum. Accordingly, the device developed in this study enables to obtain images by photographing one pair of tilt image for the same point from two different planes. KOMPSAT-1 aims to obtain a Korean map with a scale of 1:25,000 with high resolution. The KOMPSAT-1 developed automated feature extraction system based on stereo satellite image. It overcomes the limitations of sensor and difficulties associated with preprocessing quite effectively. In case of using 6, 7 and 9 ground control points, which are evenly spread in image, with 95% of reliability for horizontal and vertical position, 3-dimensional positioning was available with accuracy of 6.0752m and 9.8274m. Therefore, less than l0m of design accuracy in KOMPSAT-1 was achieved. Also the ground position error of ortho-image, with reliability of 95%, is 17.568m. And elevation error showing 36.82m was enhanced. The reason why elevation accuracy was not good compared with the positioning accuracy used stereo image was analyzed as a problem of image matching system. Ortho-image system is advantageous if accurate altitude and production of digital elevation model are desired. The Korean map drawn on a scale of 1: 25,000 by using the new technique of KOMPSAT-1 EOC image adopted in the present study produces accurate result compared to existing mapping techniques involving high costs with less efficiency.

• 대한치과교정학회지
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• 제51권1호
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• pp.32-42
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• 2021

Objective: To investigate the three-dimensional forces created by clear aligners on mandibular teeth during differential activation with en-masse retraction and/or intrusion in vitro. Methods: Six sets of clear aligners were designed for differential en-masse retraction and/or intrusion procedures in a first premolar extraction model. Group A0 was a control group with no activation. Groups A1-5 underwent different degrees of retractions and/or intrusions. Each group consisted of 10 aligners. Aligner forces were measured on a multi-axis force/torque transducer measurement system in real-time. Results: In the en-masse retraction groups (A1 and A2), lingual and extrusive forces were observed on the incisors; the canines mainly received distal forces; intrusive forces were seen on the second premolars; and the molars received mesial forces. In the en-masse retraction and intrusion groups (A3, A4, and A5), incisors also received lingual and extrusive forces; canines received distal and intrusive forces; mesial and extrusive forces were seen on the second premolars; and the second molars received distal and intrusive forces. The vertical forces on the incisors did not differ significantly among groups A1, A3, and A5. However, the vertical forces on the second premolars reversed from intrusion in group A1 to extrusion in groups A3 and A5. Conclusions: With clear aligners, the "bowing effect" is seen during en-masse anterior teeth retraction and can be partially relieved by performing en-masse retraction accompanied by anterior teeth intrusion. Vertical control of incisors remained unsolved during en-masse retraction, even when intrusive activation was added to the anterior teeth.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권4호
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• pp.77-87
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• 2004

지형의 수리학적 해석을 위해서 수리학자들은 정확한 하천 횡단면을 파악하는 것이 중요하다. 기존에는 직접 측량법을 이용하여 하천 횡단면을 알 수 있었지만, 본 연구에서는 정확성 경제성 확보라는 차원에서 항공사진을 이용했다. 자체 제작한 고해상도 다중분광 항공촬영시스템 (PKNU2호)으로 획득한 영상을 수치지도와 GPS 측량값으로 처리하여 정사영상지도를 제작하였다. 그리고 정사처리 된 영상을 Z/I Imaging 사의 ImageStation 도화기로 하천 횡단면 획득하고, Kinematic 측량값과 비교 분석해 보았다. 연구결과 정사영상지도 제작 시 수치지도를 사용하여 처리한 것보다 GPS 측량값으로 영상을 처리한 것이 5.5788화소(약 2m) 에서 2.84화소(약 1m)로 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 하천 횡단면 추출 시 Kinematic 측량값은 수평 및 수직 정확도가 95% 신뢰수준에서 ${\pm}6.6cm$ 정도로 매우 좋았으며, 항공사진을 이용한 하천 횡단면 추출 결과와는 상시성 0.857으로 하천횡단면 획득을 위해 적용가능성이 매우 높았다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.19-41
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• 2019

텍스트 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 최근 비정형 텍스트 데이터를 구조화하는 방안에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. doc2Vec으로 대표되는 기존 문서 임베딩 방법은 문서가 포함한 모든 단어를 사용하여 벡터를 만들기 때문에, 문서 벡터가 핵심 단어뿐 아니라 주변 단어의 영향도 함께 받는다는 한계가 있다. 또한 기존 문서 임베딩 방법은 하나의 문서가 하나의 벡터로 표현되기 때문에, 다양한 주제를 복합적으로 갖는 복합 문서를 정확하게 사상하기 어렵다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 기존의 문서 임베딩이 갖는 이러한 두 가지 한계를 극복하기 위해 다중 벡터 문서 임베딩 방법론을 새롭게 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 전체 단어가 아닌 핵심 단어만 이용하여 문서를 벡터화하고, 문서가 포함하는 다양한 주제를 분해하여 하나의 문서를 여러 벡터의 집합으로 표현한다. KISS에서 수집한 총 3,147개의 논문에 대한 실험을 통해 복합 문서를 단일 벡터로 표현하는 경우의 벡터 왜곡 현상을 확인하였으며, 복합 문서를 의미적으로 분해하여 다중 벡터로 나타내는 제안 방법론에 의해 이러한 왜곡 현상을 보정하고 각 문서를 더욱 정확하게 임베딩할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.173-178
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• 2014

본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.