• 방송공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.912-920
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• 2015

일반적인 텍스처 기반의 특징 기술 알고리즘과 달리 LLAH 알고리즘은 이웃 특징 사이의 기하 관계에 기반하여 특징을 기술하기 때문에, 텍스처가 부족한 장면이나 카메라 포즈 변화가 큰 경우에 대해서도 특징을 기술 및 추적할 수 있으며, 이를 활용한 증강현실 구현이 가능하다. 본 논문에서는 가우시안 잡음을 가지는 랜덤 점(= 특징) 추적을 위한 LLAH 알고리즘의 성능을 최적화한다. 이를 위해 서로 다른 특징 수와 가우시안 잡음 크기를 가지는 영상에 대해 이웃 특징 수, 기하 불변자의 종류, 특징 사이의 거리에 따른 LLAH 알고리즘의 성능 변화를 분석하여 최적 조건을 결정한다. 결과적으로, 각 특징이 80% 이상의 매칭률을 가지고, 실시간으로 매칭 및 추적이 가능함을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.294-300
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• 2021

The current society relies upon social media on an everyday basis, which contributes to finding which of the following supervised machine learning algorithms used in sentiment analysis have higher accuracy in detecting Malay internet slang and short forms which can be offensive to a person. This paper is to determine which of the algorithms chosen in supervised machine learning with higher accuracy in detecting internet slang and short forms. To analyze the results of the supervised machine learning classifiers, we have chosen two types of datasets, one is political topic-based, and another same set but is mixed with 50 tweets per targeted keyword. The datasets are then manually labelled positive and negative, before separating the 275 tweets into training and testing sets. Naïve Bayes and Random Forest classifiers are then analyzed and evaluated from their performances. Our experiment results show that Random Forest is a better classifier compared to Naïve Bayes.

• 설비공학논문집
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• 제24권5호
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• pp.415-421
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• 2012

Stirling engine is an external combustion engine, whose efficiency approaches that of Carnot engine with the help of a regenerator. The regenerator is a heat exchanger composed of porous medium, whose performance is dependent on the pore structure. Three types of pore structures are considered in the present study. They are wire screen, random wire and composite structure, i.e. a combination of wire screens with different hydraulic diameters. The porosity more highly affects the performance of a regenerator compared to the hydraulic diameter. The random wire can yield high effectiveness even at a high porosity. The composite mesh gives better performance when the hydraulic diameter decreases in the direction from hot side to cold side.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.147-148
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• 2017

본 논문에서는 간단한 사용자 입력과 다중 랜덤 워크(multiple random walker) 기법을 기반으로 동영상 내의 주요 객체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 동영상의 첫 프레임에서 점 형태의 사용자의 입력을 받아 대략적인 객체와 배경의 위치를 얻고, Lab 색상의 측지거리를 이용하여 객체와 배경의 중요도 지도를 얻는다. 다음으로 영상을 슈퍼 픽셀 단위로 분할하고, 다중 랜덤 워크 기법을 적용하여 객체 분할을 수행한다. 랜덤 워크 기법 적용 시, 중요도 지도를 각 랜덤 워커의 초기 분포로 설정하고, 노드간 색상과 움직임 차이를 이용하여 전이 행렬을 계산한다. 마지막으로 결과를 정련한 뒤, 다음 프레임으로 분할 결과를 전파하여 시간적 일관성을 유지한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법에 비하여 우수한 객체 분할 성능을 보임을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.89-90
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• 2017

본 논문에서는 평균이동 (mean shift) 기법을 이용하여 랜덤포레스트 (random forest) 기반 실시간 얼굴 특징점 추적 (facial features tracking) 방법을 제안한다. 우선, 눈의 위치를 이용하여 검출된 얼굴영역을 적절한 크기와 위치로 개선하여 랜덤포레스트를 이용한 얼굴 특징점 추적 알고리즘이 받는, 얼굴검출 (face detection) 과정에 얻어지는 얼굴영역 상자 (face bounding box) 크기와 위치의 영향을 감소 하였다. 또한 랜덤포레스트의 얼굴 특징점 추정결과에서 추정평균 대신 평균이동기법을 이용하여 잘못된 추정결과들을 제거하고 제대로 된 추정결과만 사용하여 얼굴 특징점 검출 정확도를 개선하였다. 따라서 제안하는 방법들을 이용하여 기존의 랜덤포레스트 기반 얼굴 특징점 검출 기법의 성능을 제고하고 실시간으로 얼굴 특징점을 추적할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.264-266
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• 2016

During the $2^{nd}$ JVET (Joint Group on Future Video Coding Technology Exploration) meeting, up to 22 coding tools focusing on Future Video Coding (FVC) were proposed. Despite that the application of proposed coding tools has a considerable performance enhancement, however, the encoding time of Joint Exploration Model (JEM) software is over 20 times for All Intra coding mode, 6 times for Random Access coding mode, of HEVC reference model (HM), and decoding time is 1.6 times for All Intra coding mode, 7.9 times for Random Access coding mode, of HM. This paper focuses on analyzing the complexity of the JEM software compared with HM.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.273-274
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• 2016

본 논문에서는 다중 랜덤 워커(multiple random walkers)에 기반한 객체 추적 기법을 제안한다. 우선 서포트 벡터 머신(support vector machine)을 이용한 분류기 기반 객체 추적 기법을 소개한다. 다음으로 영상의 영역에 대한 특징 벡터 중 배경으로부터 추출된 특징 벡터를 억제하는 기법을 제안한다. 영역에서 배경 요소를 찾기 위해 다중 랜덤 워커를 이용한 전경 및 배경 추출 방법을 제시한다. 배경 요소를 억제하여 학습된 서포트 벡터 머신은 객체와 배경이 유사한 영상, 객체가 다른 물체에 의해 가려지는 영상 등에서 객체와 배경을 확실하게 구분하여 객체를 잃지 않고 추적할 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 우수한 추적 성능을 보임을 확인한다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.718-721
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• 2018

최근 차세대 국제 비디오 압축 표준 제정에 딥러닝을 이용하여 비디오 부호화 효율을 향상시키기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 참조프레임 리스트에 포함된 복원 프레임을 이용하여 현재 프레임의 가상 참조프레임을 딥러닝으로 생성하여 화면 간 예측 부호화에 이용하는 알고리즘을 제안한다. 실험에 따르면 제안 알고리즘은 HEVC 참조 소프트웨어 대비 Random Access 실험 환경에서 평균 1.9%의 BD-rate 감소 효율을 제공한다.

• 한국고분자학회:학술대회논문집
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• 한국고분자학회 2006년도 IUPAC International Symposium on Advanced Polymers for Emerging Technologies
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• pp.287-287
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• 2006

Amphiphilic random copolymers can form various types of micelles in aqueous media depending on the balance between two opposite interactions- electrostatic repulsion and hydrophobic attraction. This balance can change by addition of some organic solvent to the aqueous solution, and as a result, we can control the micellar structure and micellization equilibrium by changing the solvent content. In the present study, we have investigated the micellization equilibrium of an amphiphilic statistical copolymer consisting of sodium 2-(acrylamido)-2- methylpropanesulfonate and hexyl methacrylate in mixtures of water and methanol by sedimentation equilibrium and fluorescence.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.223-228
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• 2009

We propose an on-line machine learning approach for object recognition, where new images are continuously added and the recognition decision is made without delay. Random forest (RF) classifier has been extensively used as a generative model for classification and regression applications. We extend this technique for the task of building incremental component-based detector. First we employ object descriptor model based on bag of covariance matrices, to represent an object region then run our on-line RF learner to select object descriptors and to learn an object classifier. Experiments of the object recognition are provided to verify the effectiveness of the proposed approach. Results demonstrate that the propose model yields in object recognition performance comparable to the benchmark standard RF, AdaBoost, and SVM classifiers.