• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.269-272
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• 2015

Human Body 안테나를 신체에 탈 부착하여, Superhigh Frequency RF Beam을 통해 지상(하)에 매설된 기폭제를 전방위($360^{\circ}$)로 탐지할 수 있는 Human Body 안테나 장치에 관한 연구로, 전투복을 착용한 상태에서 신체에 탈 부착식으로 장착하여 지뢰의 금속 및 비금속이 아닌 기폭제를 전방위($360^{\circ}$)로 탐지할 수 있고, 기폭제 탐지 데이터를 원격지 전투지휘 서버로 전송시켜 데이터를 공유할 수 있으며, 플렉시블 루프 방사형 안테나 구조로 Superhigh Frequency RF Beam을 전방 지면, 측방 지면으로 복수개로 방사시키고, 기폭제 전처리부를 통해 전처리시키며, 비선형회귀모델 알고리즘 엔진부를 통해 Superhigh Frequency RF Beam에 수신되는 신호세기의 지연시간에 따라 비선형적으로 감쇄하는 특성을 반영하여, 지연시간에 따른 Superhigh Frequency RF Beam 응답신호의 세기를 기반으로 지뢰 및 폭약일 가능성이 높은 신호를 검출할 수 있어, 지뢰의 금속과 비금속이 아닌 기폭제를 식별하면서 지뢰, 불발탄, 급조폭발물을 탐지할 수 있으며, 기존보다 탐지율을 90% 향상시킬 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권1호
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• pp.97-107
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• 2002

본 논문에서는 PDA용 온라인 필기체 한자 인식기를 구현하였다. PDA는 PC보다 느린 CPU와 적은 메모리를 사용하기 때문에, 본 논문에서는 적은 연산량과 적은 메모리를 사용하면서 높은 인식률을 갖는 인식기를 개발하는데 초점을 맞추었다. 따라서, 빠른 인식을 위하여 적은 연산 과정을 갖는 인덱스 매칭 방법을 사용하였고, 필기 한자의 획순 변동과 획수 변형을 수용함과 동시에, 문자 모델의 저장을 위한 메모리를 최소화하기 위하여 유닛 재구성 방법을 제안하였다. 사전에 정의된 유닛을 사용하여 1800개의.표준 문자 모델을 설정하였다. 입력된 데이터는 전처리 및 특징 추출 과정을 거친 후 표준 문자 모델과의 획수 및 형태적 특징을 기준으로 선정된 후보 문자들과의 유사도를 측정한다. 실험 대상 문자는 중·고등학교 표준 기초 한자 1800자를 대상으로 하였으며, 획수와 획순에 구애받지 않고 정서체로 필기한 5인의 문자 셀을 사용하였다. 실험은 문자 당 평균 인식 속도와 인식률을 측정하였으며, 이 결과 문자 셀에 대한 평균 인식률 94.3%를 얻었다. 문자 당 평균 인식 속도는 MIPS R4000 CPU를 사용한 PDA에서 0.16 초의 결과를 내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.91-99
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• 2010

최근 디지털 콘텐츠 서비스 분야에서 사용자 맞춤형 서비스를 위해 사용자 자원 인식의 필요성이 대두되고 있다. 특히 온라인 기반 음악 서비스의 경우 사용자 취향 분석, 음원 추천 및 음악 관련 정보 제공을 위해 사용자 음원인식 기술이 요구되고 있다. 현재 태그정보를 기초로 사용자 음원 인식 후 음악 관련 정보를 제공하는 서비스가 제공되고 있지만, 태그정보의 변조 및 삭제 등의 취약점으로 인식 오류가 급증하고 있다. 이러한 문제의 보완 방안으로 음악 자체를 이용하는 내용기반 사용자 음원 인식 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보를 기초로 온라인상에서 사용자 음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 사용자 음원의 내용기반 인식을 위해 구조에 적합한 음원의 전처리 후 특징 추출을 하였다. 추출된 특징은 음악 서버에 특징 형태로 저장된 음원과의 매칭 과정을 통한 인식을 진행하여 태그데이터에 독립적으로 사용자 음원을 인식할 수 있게 되었다. 제안된 사용자 음원 인식 방법의 검증을 위해 600개의 음악을 무작위 선정하고, 각각을 5가지 음질로 변화하였다. 이렇게 생성된 3000개의 실험음원을 30만곡을 포함하는 음악 서버를 기준으로 인식실험을 진행하였다. 평균 인식율은 85%를 나타내었다. 제안하는 내용기반 음원 인식을 통하여 태그기반 음원 인식의 취약점에 대한 극복을 하였으며, 음원 인식의 성능은 실제 온라인 음악 서비스에 적용할 가능성을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.167-174
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• 2012

데이터마이닝 기법은 대량 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하기 위해 고용정보 분야 등 다양한 분야로 폭넓게 활용되고 있다. 대졸자 실업, 여성 재취업, 고령자 취업 등의 불안정한 고용형태가 사회적 문제로 등장함에 따라 고용 안정성을 높이려는 다양한 공공 고용서비스의 노력과 연구가 진행되고 있다. 대졸자의 고용형태(상용직, 무직자, 일용직 등)에 영향을 미치는 주요 요인을 개인생활 환경 또는 학교생활 측면에서 분석한 연구 결과는 효과적인 취업 지원과 대학생의 취업 준비를 지도하는 데에 사용될 수 있다. 이러한 사회 조사 분석은 다양한 요인과 방대한 데이터양으로 인해 일반적 통계적 분석만으로는 한계가 있다. 170여개의 속성들 간의 관계 분석과 2만여 개의 응답데이터를 다루기에는 데이터마이닝 기법이 유용하다. 본 연구는 고용형태에 영향을 미치는 요인을 학교생활 요인, 개인환경 요인, 또는 직장생활 요인으로 구분하고, 의사결정 알고리즘을 통해 연관 관계를 분석하였다. 분석결과 주요 부모님의 소득, 결혼 여부 속성과 같은 개인 환경요인이 개인의 고용형태에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났고, 의사결정구조 모델은 87%정확성을 보였다. 학교생활 요인으로는 대학 소재 지역으로 추정되는 학교수준이 주요 요인으로 나타났다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제18권4호
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• pp.317-329
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• 2014

In vision measurement systems based on structured light, the key point of detection precision is to determine accurately the central position of the projected laser line in the image. The purpose of this research is to extract laser line centers based on a decision function generated to distinguish the real centers from candidate points with a high recognition rate. First, preprocessing of an image adopting a difference image method is conducted to realize image segmentation of the laser line. Second, the feature points in an integral pixel level are selected as the initiating light line centers by the eigenvalues of the Hessian matrix. Third, according to the light intensity distribution of a laser line obeying a Gaussian distribution in transverse section and a constant distribution in longitudinal section, a normalized model of Hessian matrix eigenvalues for the candidate centers of the laser line is presented to balance reasonably the two eigenvalues that indicate the variation tendencies of the second-order partial derivatives of the Gaussian function and constant function, respectively. The proposed model integrates a Gaussian recognition function and a sinusoidal recognition function. The Gaussian recognition function estimates the characteristic that one eigenvalue approaches zero, and enhances the sensitivity of the decision function to that characteristic, which corresponds to the longitudinal direction of the laser line. The sinusoidal recognition function evaluates the feature that the other eigenvalue is negative with a large absolute value, making the decision function more sensitive to that feature, which is related to the transverse direction of the laser line. In the proposed model the decision function is weighted for higher values to the real centers synthetically, considering the properties in the longitudinal and transverse directions of the laser line. Moreover, this method provides a decision value from 0 to 1 for arbitrary candidate centers, which yields a normalized measure for different laser lines in different images. The normalized results of pixels close to 1 are determined to be the real centers by progressive scanning of the image columns. Finally, the zero point of a second-order Taylor expansion in the eigenvector's direction is employed to refine further the extraction results of the central points at the subpixel level. The experimental results show that the method based on this normalization model accurately extracts the coordinates of laser line centers and obtains a higher recognition rate in two group experiments.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.19-32
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• 2007

본 논문에서는 실시간 얼굴인증 시스템의 구축을 위한 LVQ 신경망 기반의 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 기존의 연구에서 PCA, LDA 변환이 많이 적용되며 신경망을 결합한 형태가 제안되고 있지만 신경망 학습 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. LVQ 신경망은 학습 시간이 짧고 클래스간의 분리도를 최대화할 수 있는 교사학습방법이다. 따라서, 본 논문에서 제안된 방법은 동영상으로부터 실시간으로 입력되는 얼굴영상을 PCA와 LDA변환을 순차적으로 적용하여 부분공간상의 변환된 특징벡터로부터 LVQ 신경망의 학습을 통하여 얼굴을 인식한다. 외부조명의 영향에 강건한 인식시스템을 구축하기 위하여 얼굴검출 단계에서 검출된 얼굴영역은 밝기값의 최대-최소 정규화 방법에 의해 보정된 정규화 영상을 생성한다. 정규화된 얼굴영상은 PCA와 LDA 변환을 통해 부분공간상의 특징벡터로 변환된다. 변환된 훈련 데이터로부터 LVQ 신경망의 초기 중심 벡터를 결정하고 신경망의 학습률 향상을 위해 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하며, 초기 중심 벡터를 이용하여 LVQ2 학습 방법에 의해 학습된 중심벡터는 클래스의 대표 벡터가 된다. 결국 각 클래스의 대표 벡터로부터 입력 영상의 특징벡터간의 유클리디언 거리 비교법을 적용하여 얼굴 인식을 수행한다. ORL 데이터베이스를 이용한 정지 영상에 대한 인식과 실시간으로 입력되는 영상에 대한 인식 등 두 가지 형태의 영상을 기반으로 실험한 결과 두 경우에 모두 제안된 방법이 기존의 인식 방법보다 인식률에서 우수함을 입증할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권2호
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• pp.101-112
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• 2005

사람이 두 눈을 통하여 3차원 공간을 지각하는 것과 같이 두 대의 카메라로부터 얻어진 스테레오 영상을 이용하여 3차원 정보를 얻을 수 있다. 스테레오 영상은 많은 데이터량을 가지기 때문에 최근 수년간 디지털 비디오 압축 기술의 발전과 함께 스테레오 영상을 효율적으로 압축하기 위한 기술이 개발되고 있다. 스테레오 영상을 압축하고 3차원 정보를 추출하는데 이용되는 양안차 추정은 일반적으로 두 스테레오 영상의 화소 간의 밝기 차이를 이용한다. 하지만 두 카메라의 초점거리, 방향, 상대적 위치, 조리개에 의해 입사되는 빛의 양 등의 미세한 차이에도 스테레오 영상 간의 밝기차가 발생한다. 밝기차가 있는 스테레오 영상은 부정확한 양안차 벡터와 이에 따른 낮은 압축 효율과 같은 문제점을 발생시킬 수 있다. 따라서 이런 스테레오 영상 간의 밝기차를 사전에 보상한 후 압축함으로써 압축의 효율을 높이고, 또한 재생 시 두 눈을 통하여 들어오는 서로 다른 시각 정보로 인한 눈과 두뇌의 피로를 덜어 줄 수 있다. 본 논문에서는 간단하면서도 효율적인 전처리 방법으로 전역 밝기 보상과 국부지역 밝기 보상 및 계층적 밝기 보상을 제안한다 실험결과는 제안된 보상 방법이 효율적으로 스테레오 영상을 압축하는 것을 보여준다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.31-42
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• 2007

피부, 옷 등 실세계의 대부분의 물질들은 반투명한 재질로 되어있고, 부드러운 외양을 띄고 있다. 본 논문에서는 GPU 기반의 계층화 알고리즘을 통해, 양극 확산 (dipole diffusion) 기법에 기반한 표면 내에서의 빛의 산란에 의한 조명을 근사하여 반투명한 재질을 실시간에 렌더링하는 기법을 제안한다. 무수히 많은 수의 픽셀 빛 입자들은 GPU를 활용하여 쿼드트리로 계층화된다. 렌더링될 각 픽셀마다, 많은 빛 입자를 대신하여 좋은 화질로 근사할 수 있는 집합들을 선택하고, 이것을 사용하여 조명을 계산한다. 우리는 또한, 고해상도 이미지를 효율적으로 렌더링하기 위해 공간적 일관성과 early-z 컬링을 이용한 계층적 화면 보간 기법을 소개한다. 이를 위하여, 화면 정보를 GPU 상에서 계층화한다. 우리는 공간적 유사도가 높은 픽셀들을 하나의 픽셀로 렌더링함으로써 적응적으로 보간한다. 실험을 통해 빛 계층화를 통해 반투명한 물체를 실시간에 렌더링할 수 있음을 확인하였다. 화면 보간 기법은 동급 화질에서 렌더링 비용을 $2{\sim}4$배 정도 감소시켰다. 모든 과정은 GPU를 사용한 이미지 공간 상에서 빠르게 수행되며, 어떠한 긴 전처리과정도 필요하지 않는다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.113-134
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• 2014

온라인 리뷰는 네트워크 기술의 발전을 통해 그 영향력이 확대되고 있다. 특히, 사전 정보로 통해 소비가 결정되는 영화는 온라인 리뷰가 소비자들의 영화 결정에도 중요한 영향을 미치고 있다. 이에 본 연구는 영화관련 온라인 리뷰를 영화 소비 후 소비자들의 평가 정보라 가정하고, 이를 활용한 영화 흥행성과 예측모형을 제시하고자 한다. 선행 연구를 통하여 영화관련 온라인 리뷰에 감독, 배우, 스토리, 효과 등의 독립적인 속성 및 종합적인 평가가 있음을 확인하였으며, 본 연구에서는 각 속성을 2개 이상 평가하고 있는 복합형 리뷰 10가지를 추가하여 총 15가지로 온라인 리뷰 분류하였다. 2010년부터 2013년까지 개봉한 한국영화 중 상업영화 209개의 개봉 첫 주 온라인 리뷰를 온라인 리뷰 마이닝을 진행하고, 최종적으로 리뷰 마이닝 결과를 판별분석을 통한 영화 흥행성적 예측모형을 제시한다. 판별분석을 실시한 결과, 온라인 리뷰로부터 도출된 감독, 배우, 효과 및 스토리 관련 평가와 개봉 첫 주 전체 온라인 리뷰 수가 유의미하게 변별하였다.

• Ocean and Polar Research
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• 제34권2호
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• pp.137-149
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• 2012

남해의 광양만과 진해만에 서식하는 자연산 참굴의 건강성 평가를 위해 세포성 면역을 담당하는 혈구의 기능들을 유세포 분석기와 Neutral Red Retention(NRR) assay를 이용하여 신속, 정확하게 측정하였다. 광양만과 진해만의 안쪽과 바깥쪽에 서식하는 자연산 참굴의 혈구를 유세포 분석기를 이용하여 형태학적 특성에 따라 혈구의 종류를 분류하고, 혈구 종류별 수, 사멸률, DNA 손상도, 식세포능을 측정하였다. 또한 NRR assay를 이용하여 혈구의 lysosomal membrane stability를 측정하였다. 참굴의 혈구는 granulocytes, hyalinocytes, blast-like cells의 세 가지 종류로 분류되었다. 조사 지역 간의 혈구의 수, 사멸률, DNA 손상도는 유의적 차이가 없었지만, 식세포율과 lysosomal membrane stability와 같은 면역 관련 기능들은 유의적 차이가 있었다. 진해만은 내만과 외만 지역에 서식하는 참굴의 혈구 면역인자들 간에는 유의적 차이가 관찰되지 않았다. 이에 반해, 광양만에 서식하는 참굴은 내만 지역의 섬진대교가 외만 지역의 평산리 지역에 서식하는 참굴보다 낮은 식세포율과 낮은 lysosomal membrane stability를 보여 면역력이 저하되어 있는 것으로 추정된다. 하지만, 해양환경 변화와 시료의 면역력과의 상관관계를 이해하기 위해서는 조사지역의 환경적 특성이나 오염정도, 그리고 시료 내의 오염물질 축적량 등의 객관적인 분석 결과와의 종합적인 고찰이 필요할 것이다. 유세포 분석기와 NRR assay를 이용한 참굴 혈구 집단의 형태 변화 및 면역능 측정 기술은 시료의 전처리 없이 빠른 시간 내에 세포의 특성을 분석할 수 있는 유용한 분석 tool로 활용될 수 있음을 확인하였다.