• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.123-128
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• 2018

본 논문에서는 효율적인 차량 객체를 추적하는 특징점 매칭을 이용한 다중 차량 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 효율적인 차량 객체 추적을 위해 FAST 알고리즘을 이용해서 차량의 특징점을 추출한다. 그리고 5X5 영역으로 분할 된 영상에서 특징점이 포함되면 True 포함되지 않으면 False로 해당 영역을 검은색으로 후처리하여 차량 객체을 제외한 불필요한 객체 정보를 제거한다. 그리고 후처리 된 영역을 차량의 최대 탐색창 크기로 설정하고, 차량의 최외각 특징점을 이용한 최소 탐색창을 설정하여 Mean-Shift 알고리즘의 탐색창 크기에 대한 단점을 보완하여 차량 객체 추적을 한다. 제안한 방법의 성능 평가하기위해 SIFT, SURF 알고리즘을 비교하여 실험한다. 그 결과 SIFT 알고리즘에 비해서 약 4배 빠르고 SUFR 알고리즘의 처리 과정 보다는 효율적으로 검출하는 장점이 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1044-1047
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• 2005

In this paper, we present the strategy of object search for distributed autonomous robotic systems (DARS). The DARS are the systems that consist of multiple autonomous robotic agents to whom required functions are distributed. For instance, the agents should recognize their surrounding at where they are located and generate some rules to act upon by themselves. In this paper, we introduce the strategy for multiple DARS robots to search a hidden object at the unknown area. First, we present an area-based action making process to determine the direction change of the robots during their maneuvers. Second, we also present Q learning adaptation to enhance the area-based action making process. Third, we introduce the coordinate system to represent a robot's current location. In the end of this paper, we show experimental results using hexagon-based Q learning to find the hidden object.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.406-411
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• 2005

본 논문에서는 다수 로봇의 목표물 탐색을 위한 area-based Q-learning 알고리즘에 대해 논한다. 선험적 정보가 없는 공간내의 목표물을 탐색하기 위해, 로봇들은 주위의 환경을 인식하고 스스로 다음 행동에 대한 결정을 내릴 수 있어야 한다. Area-based Q-learning에서, 먼저 각 로봇은 정육각형을 이루도록 배치된 6개의 적외선 센서를 통해 자신과 주변 환경 사이의 거리를 구한다. 다음으로 이 거리데이터들로부터 6방향의 면적(area)을 계산하여, 보다 넓은 행동반경을 보장해주는 영역으로 이동(action)한다. 이동 후 다시 6방향의 면적을 계산, 이전 상태에서의 이동에 대한 Q-value를 업데이트 한다. 본 논문의 실험에서는 5대의 로봇을 이용하여 선험적 지식이 없고, 장애물이 놓여 있는 공간에서의 목표물 탐색을 시도하였다. 결론에서는 3개의 제어 알고리즘-랜덤 탐색, area-based action making (ABAM), hexagonal area-based Q-learning - 을 이용하여 목표물 탐색을 시도한 결과를 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권5호
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• pp.501-509
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• 2002

플랫폼에 관계없이 한번 작성된 문서의 정보를 이기종 시스템간 공유하고 다양한 문서 형식을 지원하기 위해 SGML(1508879)이 사용되고 있다. SGML 문서는 내용뿐만 아니라 구조정보를 가지고 있다. SGML 문서가 널리 보급됨에 따라서 구조적 정보를 이용한 데이타베이스의 구축 및 검색 시스템에 대한 필요성이 고조되고 있다. 그러나, 기존의 색인어를 이용한 전문 검색 엔진으로는 문서의 구조정보를 활용할 수 없다. 본 논문에서는 DSSSL 및 HyTime의 문서 모델인 Grove를 변형한 데이타 모델을 이용하여 문서 형식에 독립적이면서, 문서 형식과 내용을 분리하여 저장하는 SGML 문서 저장 시스템을 개발하였다. 구조정보를 손실없이 저장할 수 있도록 객체 지향형 데이타베이스 시스템인 오브젝트 스토어(Object Store)를 이용하였다. 또한 엘리먼트에 대해 관계형 DBMS와 유사한 인덱스 구조를 생성하여 검색 성능을 향상시켰고, 내용기반 검색과 구조기반 검색을 효율적으로 결합한 사용자 인터페이스를 구축하였다.

• 경영과학
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• 제28권1호
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• pp.1-10
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• 2011

One of the fundamental roles of web object navigation is to support what the user wants precisely and efficiently from the enormous web database to the web browser. As long as the web search results are a set of individual lists, it is all right to display each and every web result for the web browser to display a web object one by one. However, in case the search results are a collection of multiple interrelated web objects, then there is a need to represent for a new mechanism for linked web objects at a time. We define a unit of web objects derived from a Steiner tree where the web objects include a set of specific keywords calculated by the weight from which the solutions are extracted. Even if a web object does not include all the keywords, then the related hypertext linked web objects are derived and displayed onto the mobile web browser with meta data in one shot. In this paper, it is applied for the mobile browser that the web contents can dynamically be displayed with Steiner trees until each renewal of the navigation request may be issued. In this paper, a new synchronized mobile browsing method is developed so that the navigating time can drastically be reduced and the web navigating efficiency can be dramatically enhanced without sacrificing memory consumption.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.291-296
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• 2008

본 논문에서는 군집로봇시스템에서 목표물 추적을 위하여 SVM을 이용한 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 보이기 위해 본 논문에서는 여러 대의 로봇과 장애물 그리고 하나의 목표물로 정하고, 각각의 로봇이 숨겨진 목표물을 찾아내는 실험을 가정하여 무작위, DBAM과 AMAB의 융합 모델, 마지막으로는 본 논문에서 제안한 SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하고, 이 3가지 방법을 비교하여 본 논문의 유효성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권3_4호
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• pp.168-185
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• 2003

본 논문은 하나의 스케치 면도인 선화로부터 면 인식의 탐색 영역을 축소하고 다양한 3차원 물체를 빠르게 복원하는 점진적인 알고리즘을 제안한다. 복원 과정의 입력으로 사용되는 스케치 면도는 파선이 제거되지 않은 모서리-꼭지점 그래프인 2차원 스케치 면도로서 3차원 와이어프레임 물체의 부정확한 free-hand 스케치이다. 알고리즘은 두 단계로 수행된다. 면 인식 단계에서는 스케치 면도로부터 모든 가능 한 면을 생성하고 탐색 공간을 축소하기 위한 기하학적 위상학적 제약 조건을 이용하여 면을 불가능한 면, 기본 면, 최소 면으로 분류한다. 제안 알고리즘은 물체를 구성하는 실제 면을 빠르게 인식하기 위하여 최소 면만을 탐색한다 물체 생성 단계에서는 면의 스케치 순서에 따라 물체의 꼭지점 좌표를 최적화함으로써 3차원 구조를 점진적으로 계산한다. 점진적 방법은 복원 과정에서 물체와 스케치 도면 사이의 관계로부터 유도된 3차원 제약 조건을 적용함으로써 최적 3차원 물체를 빠르게 복원한다. 또한, 스케치 도중에 시점 이동을 허용한다. 점진적 복원 알고리즘을 기술하고 실제 구현 결과를 보인다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권3호
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• pp.1227-1232
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• 2015

Several works help make sliding window object detection fast, nevertheless, computational demands remain prohibitive for numerous applications. This paper proposes a fast object detection method based on three strategies: cascade classifier, selective window search and fast feature extraction. Experimental results show that the proposed method outperforms the compared methods and achieves both high detection precision and low computation cost. Our approach runs at 17ms per frame on 640×480 images while attaining state-of-the-art accuracy.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.599-607
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• 2002

8진트리 모델은 3차원 물체를 계층적으로 모델링할 수 있는 기법으로 임의의 시각 방향에서 투영영상을 생성할 수 있으므로 3차원 물체인식 등 다양한 분야에서 효율적인 데이터 베이스로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 8진트리 모델을 사용해 투영 영상을 만들어 보고 Multi level boundary search 알고리즘을 사용해 표면 영상을 생성해 본다. 또한 2D 영상과 3D 영상의 특징점을 구하는 방법과 2D 특징점, 3D 특징점의 기하학적 변환을 통하여 유사 특징점을 찾는 방법에 대하여 언급한다. 이 방법들은 3D 물체 모델링을 위한 효율적인 데이터 베이스 구축과 물체 특징점 응용을 위한 기본 자료로 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.1851-1856
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• 2013

XML은 SOAP(Simple Object Access Protocol)와 REST(Representational State Transfer) 같은 웹서비스들을 위해 널리 사용되며 데이터를 표현하기 위한 사실상의 표준이다. DOM(Document Object Model)을 사용하는 XML 파서는 DOM 트리로 생성하여 메모리에 저장하는 전처리가 요구되기 때문에, 제한적 자원을 갖는 임베디드 시스템들은 일반적으로 전처리를 요구하지 않는 스트리밍 XML 파서를 채택하여 사용하고 있다. 본 논문에서는 FPGA(Field Programmable Gate Array)에서 적응적 병렬 검색을 사용하는 스트리밍 XML 파서를 위한 새로운 구조를 제안한다. 제안된 APSearch(Adaptive Parallel Search) 파서는 이전 연구들과 비교하여 소프트웨어의 오버헤드를 상당 수 감소시켰으며 XML 파싱을 위한 처리 시간이 약 2.55배와 2.96배 향상되었다. 따라서, 제안된 APSearch 파서는 XML 파싱을 가속화하기 위한 시스템들에 적합한 구조이다.