• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.186-198
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• 2021

Security control using surveillance cameras is established when people observe all surveillance videos directly. However, this task is labor-intensive and it is difficult to detect all abnormal situations. In this paper, we propose a deep neural network model, called AT-Net, that automatically detects abnormal situations in the surveillance video, and introduces an automatic video surveillance system developed based on this network model. In particular, AT-Net alleviates the ambiguity of existing abnormal situation detection methods by mapping features representing relationships between people and objects in surveillance video to the new tensor structure based on sparse coding. Through experiments on actual surveillance videos, AT-Net achieved an F1-score of about 89%, and improved abnormal situation detection performance by more than 25% compared to existing methods.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.648-649
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• 2022

Glass is a common object in living environments, but even humans are sometimes unable to identify it. This study proposes a method for detecting glass area by learning edge information from images. The network structure of Transformer is used to accept the base features extracted by backbone and extract the boundary information of RGB images, and both features are used to learn the features of glass area and determine the glass area based on these boundary features. The experimental results show that our proposed method can detect glass area in images.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권6호
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• pp.624-640
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• 2004

최근 위치 기반 기술에 대한 활용이 증가하면서 이동 객체를 효율적으로 관리하기 위한 색인구조의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 미래 위치 검색 및 갱신 비용을 최소화하기 위한 새로운 시공간 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 갱신 비용을 최소화하기 위해 이동 객체의 현재 위치를 직접 접근하기 위한 보조 색인 구조와 공간 분할 기반의 KDB-트리를 결합한 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조에서는 이동 객체의 미래 위치 검색 및 갱신 비용을 줄이기 위해 KDB-트리의 중간 노드에 시간에 대한 파라미터를 유지한다. 또한 제안하는 색인 구조에서는 공간활용도 및 검색 효율을 극대화하기 위한 새로운 갱신 및 분할 기법을 제안한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험을 통해 성능 평가를 수행한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권10C호
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• pp.958-966
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• 2003

동영상에서 움직이는 객체를 찾아내기 위해 프레임 차분에 기반을 둔 변화 검출 알고리즘이 많이 사용된다. 이러한 알고리즘들은 프레임의 변화를 추정된 통계적 배경 모델을 이용하여 검출한다. 그러나 이러한 추정된 배경 모델이 실제 통계적 분포와 다르면 잘못된 검출 결과들이 생성되게 된다. 본 논문에서는 오일러 수와 구조적 텐서를 이용한 개선된 변화 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 오일러 수에 기반을 둔 맵핑 방법은 Nonparametric 변화검출 알고리즘에 의해 잘못 검출된 결과를 감소시키는데 사용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안된 구조 텐서를 이용한 방법은 움직인 객체 영역 내부의 변화를 검출하는데 사용된다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 Weather에서는 90%, Mother & daughter에서는 34% 그리고 Aisle에서는 43%의 검출 에러 감소 효과를 얻을 수 있음을 실험 결과로 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.91-99
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• 2014

본 논문은 '바다지도' 데이터를 이용한 지도 기반의 응용시스템을 위한 '바다지도' 데이터 입력 모듈의 설계 및 구현에 관한 것이다. '바다지도' 데이터 입력 모듈은 응용시스템에서 '바다지도' 데이터를 시스템의 내부 자료 구조 및 형식으로 쉽게 변경하여 사용할 수 있도록 일관된 형식으로 '바다지도' 데이터를 입력하여 제공한다. '바다지도' 데이터 입력 모듈의 설계는 '바다지도' 데이터 특성 분석을 바탕으로 하였다. 국제수로기구의 S-57 전자해도 표준의 데이터 형식과 '바다지도' 데이터의 데이터 형식을 비교 분석하고, 이를 바탕으로 전자해도 표준에 따른 전자해도 데이터의 디스플레이 표준인 S-52 표준의 적용이 가능하도록 '바다지도' 데이터를 위한 자료구조를 정의하였다. 그리고 배포형식의 '바다지도' 데이터 셋을 해도 응용시스템에서 이용할 수 있도록 '바다지도' 데이터를 파싱하여 객체를 중심으로 정의한 자료구조로 변환하는 입력 모듈을 설계하고 구현하였다. 또한 '바다지도' 데이터 입력 모듈의 테스트를 위해 '바다지도' 뷰어를 구현하여, 입력 모듈을 테스트하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.318-328
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• 2011

본 논문은 한옥 설계 지원 시스템을 개발함에 있어서 부재의 수를 획기적으로 줄이면서 한옥을 설계할 수 있는 효과적인 부재 표현방식을 제안하고자 한다. 한옥은 규모, 지붕의 모양, 공포의 유무 등에 따라 다양하게 분류할 수 있으며 결구방식 및 연결부재에 따라 부재의 수가 매우 다양하다. 이러한 다양한 부재를 모두 설계하게 되면 설계 시에 부재의 사용과 취급이 어려워진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 전남 표준한옥올 중심으로 한옥의 목구조 방식을 체계적으로 분석하고 특성이 비슷한 부재들을 모아서 하나의 템플릿으로 설계하여 다양한 형태의 유사부재들을 속성 값에 따라 자유롭게 생성할 수 있도록 객체지향 방식의 표현기법을 사용한다. 제안된 방식은 객체지향 방식의 부재를 표현함에 있어서 연결 부재간의 상관관계를 부재와 부재간의 관련 파라미터들 사이의 결합규칙을 적용함으로써 설계의 오류를 최소화 하도록 지원할 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.1-9
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• 2001

소프트 물체 가시화 방법의 개선을 위해, 크기가 적응 분할되는 셀들로 공간을 분할 하는 방법과 자료 구조를 제안한다. 소프트 물체의 가시화를 위해서는 필드 함수 값을 공간상의 모든 점들에서 구할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 주어진 한 점에 영향을 미치는 소프트 물체들을 인터벌 트리 (interval tree)라는 자료구조를 검색함으로써 계산할 수 있다. 인터벌트리는 물체들의 제한 용적 (bounding volume)에 기반하며, 점이나 선분들과 같은 단순한 뼈대 (skeleton)로부터 생성된 소프트 물체를 나타내고 있다. 각 구성 컴포넌트 (componet)의 제한 용적은 국지 필드 함수의 반경, 한계 값 (threshold value), 이웃한 컴포넌트들과의 관계 등으로부터 계산된다. 제안된 방법은 소프트 물체의 모델링이나 렌더링 등의 많은 응용에 사용될 수 있으며, 특히 대화형 모델링 과정에 유용하다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제49권2호
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• pp.395-403
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• 2017

An efficient evaluation method for the probability of a tornado missile strike without using the Monte Carlo method is proposed in this paper. A major part of the proposed probability evaluation is based on numerical results computed using an in-house code, Tornado-borne missile analysis code, which enables us to evaluate the liftoff and flight behaviors of unconstrained objects on the ground driven by a tornado. Using the Tornado-borne missile analysis code, we can obtain a stochastic correlation between local wind speed and flight distance of each object, and this stochastic correlation is used to evaluate the conditional strike probability, $Q_V(r)$, of a missile located at position r, where the local wind speed is V. In contrast, the annual exceedance probability of local wind speed, which can be computed using a tornado hazard analysis code, is used to derive the probability density function, p(V). Then, we finally obtain the annual probability of tornado missile strike on a structure with the convolutional integration of product of $Q_V(r)$ and p(V) over V. The evaluation method is applied to a simple problem to qualitatively confirm the validity, and to quantitatively verify the results for two extreme cases in which an object is located just in the vicinity of or far away from the structure.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권2호
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• pp.152-162
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• 2016

비 휘발성 메모리를 할당받아 사용하기 위해서는 비 휘발성 메모리 전용의 가비지 수집 기법이 필수적이다. 본 논문에서는 이를 위해 비 휘발성 메모리 할당 정보 관리용 메타데이터를 설계하였고 이를 Allocation Tree라고 명명하였다. 이 메타데이터는 검색 속도의 향상을 위해 트리 자료구조를 이용하여 구성되었고, 하나의 노드 안에는 할당 메모리 시작 주소와 저장소 ID 정보가 키-밸류 형태로 저장된다. 비 휘발성 메모리 공간이 부족하여 가용 공간이 70% 이하로 떨어지면 가비지 수집기가 작동되어 가비지 수집을 수행하게 되고 Allocation Tree와 사용자 데이터를 비교하여 가비지를 판정한다. 본 연구에서는 이 알고리즘을 Persistent Heap기반의 메모리 할당 플랫폼인 'HEAPO'에서 구현하여 정상적으로 동작함을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.14-24
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• 1996

유전자 알고리즘을 이용한 다양한 특징의 분석이 필요한 퍼지 분류기의 설계방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 분류기의 퍼지 논리를 이용한 분류 부분과 우전자 알고리즘을 이용한 규칙생성부분으로 구성된다. 유전자 알고리즘을 이용한 규칙 생성 부분에서는 최적의 퍼지 멤버쉽 함수를 결정하고, 각 특징이 규칙에 포함되는지 포함되지 않는지의 여부도 결정하게 된다. 또한 특정 대상에 대한 인식률을 분석하여 큰 오인식률을 갖는 부분에 세부 특징을 추가하는 방법과 문자열과 population의 최소크기, 인식률 개선을 위한 반복적 분석 방법을 사용한다. 제안된 퍼지 분류기의 적용 예로서, 아이리스 테이터와 갑상선 종양 세포, 그리고 필기된 숫자와 인쇄된 숫자의 인식을 든다. 필기된 숫자와 인쇄된 숫자의 인식을 위해서 각 숫자를 구조적인 정보가 동일한 그룹으로 분류한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 분류기는 아이리스 데이터에 대해 98.67%의 인식률을 갑상선 종양 세포에 대해서 98.25%의 인식률을 필기된 숫자와 인쇄된 숫자에 대해서 96.3%의 인신룩을 얻었다.