• 정보보호학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.93-103
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• 2005

본 논문에서는 멀티미디어 저작권 보호를 위한 회전, 크기, 이동 (RST: Rotation, Scale, Translation) 변환 공격에 견디는 강인한 로고 삽입 방법을 제안한다. 기하학적인 처리는 영상의 화질을 많이 훼손하지 않으면서 워터마크의 탐지 과정을 매우 복잡하고 어렵게 한다. 정규화된 영상 (Normalized image)에 워터마크를 삽입하는 방법은 영상의 정규화 과정에서 보간에 의해 평탄화 (Smoothing effect) 현상이 발생하는 단점이 있다. 이것은 워터마크를 정규화된 영상에 직접 삽입하는 대신, 영상 정규화를 변환 파라미터를 계산하는데 사용함으로써 해결할 수 있다. RST 변환에 대응하기 위한 기존의 방법은 주로 전체 영상에 대해 DFT 변환을 수행한다. 그러나 이 방법은 전체 영상에 변환을 취함으로써 효과적인 마스킹 방법의 적용이 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 $8\times8$ 블록 DCT (Discrete Cosine Transform)를 채용하고 $8\times8$ 블록 DCT 계수의 공간-주파수 국부화 특성을 이용한 마스킹 방법을 사용한다. 실험결과, 제안된 방법이 영상 압축과 기하학적 처리를 포함한 다양한 공격에 강인한 특성을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.869-872
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• 2000

Although many content-based image retrieval systems using shape feature have tried to cover rotation-, position- and scale-invariance between images, there have been problems to cover three kinds of variance at the same time. In this paper, we introduce new approach to extract shape feature from image using MBR(Minimum Bounding Rectangle). The proposed method scans image for extracting MBR information and, based on MBR information, compute contour information that consists of 16 points. The extracted information is converted to specific values by normalization and rotation. The proposed method can cover three kinds of invariance at the same time. We implemented our method and carried out experiments. We constructed R*_tree indexing structure, perform k-nearest neighbor search from query image, and demonstrate the capability and usefulness of our method.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.163-167
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• 2003

A novel method for 3-dimensional dynamic analysis of marine slender structure gas been developed by using Euler parameters. The Euler parameter rotation, which is being widely used in aerospace vehicle dynamics and multi-body dynamics, has been applied to elastic structure analysis. Large deformation of flexible slender structures is described by means of Euler parameters. Euler parameter method is implemented effectively in incremental-iterative algorithm for 3D dynamic analysis. The normalization constraint of Euler parameters is efficiently satisfied by means of a sequential updating method.

• 비파괴검사학회지
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• 제15권2호
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• pp.386-394
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• 1995

시편의 미소 변형을 측정하는 Moire법의 한 응용 방법인 미스얼라이먼트법을 이용하여 발생된 화상을 푸리에 변환에 의하여, 주파수 함수로 전환시킨 후 표준화 이론을 적용하여 시편의 변형을 Moire 무늬로 설명하고, 이를 뒷받침하는 식들을 유도하였다. 특히, 미스얼라인먼트법에서 발생되는 무늬의 회전 현상이나 무의 개수의 증가를 설명하고 이에 관련된 식들을 얻었다. 또한 무의 차수와 변형율과의 상관 관계를 보여주는 식을 주파수 벡터법과 기하하적인 방법으로 각각 유도하여, 이들 두식이 통상의 Moire법에서도 적용가능한 보다 유용한 식임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.883-898
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• 1996

본 논문에서는 패턴인식 시스템의 성능 향상을 목적으로 원영상의 데이타량을 압 축하고 난 뒤 형상을 인식하는 개선된 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 수리형태 론적 연산을 사용하여 원영상을 미리 스켈리턴변환하여 데이터 량을 줄이고, 변환된 영상에서 이동 및 크기의 정규화와 회전불변의 과정을 수행하여 패턴을 정합하였다. 크기의 정규화는 형상인식에 필요한 픽셀의 수를 최소로 하여 정합을 하기 위하여 스켈리턴의 픽셀들에 가중치를 부여하고 이를 이용하여 크기를 조정하였다. 따라서 원영상에서 수행하는 이러한 과정들을 스켈리턴 영상에서 수행하게 함으로써 데이터 량이 크게 줄어들게 되어 기억장소의 용량이 최소화되고 연산의 량도 줄어들어 계산의 속도를 고속화 할 수 있게 하였다. 실험을 통하여 인식에 필요한 최적의 크기 인수를 조사하였고, 제안한 방법이 실제의 인식 시스템 구현시 유용하게 사용할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.763-774
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• 2015

Hand posture recognition has been a wide region of applications in Human Computer Interaction and Computer Vision for many years. The problem arises mainly due to the high dexterity of hand and self-occlusions created in the limited view of the camera or illumination variations. To remedy these problems, a hand posture recognition method using 3-D point cloud is proposed to explicitly utilize 3-D information from depth maps in this paper. Firstly, hand region is segmented by a set of depth threshold. Next, hand image normalization will be performed to ensure that the extracted feature descriptors are scale and rotation invariant. By robustly coding and pooling 3-D facets, the proposed descriptor can effectively represent the various hand postures. After that, SVM with Gaussian kernel function is used to address the issue of posture recognition. Experimental results based on posture dataset captured by Kinect sensor (from 1 to 10) demonstrate the effectiveness of the proposed approach and the average recognition rate of our method is over 96%.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제4권4호
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• pp.9-17
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• 1996

This paper develops a sequential updating method of the Euler parameter generalized coordinates for the machine kinematics and dynamics, The Newton's method is slightly modified so as to utilize the Jacobian matrix with respect to the virtual rotation instead of this with repect to the Euler parameters. An intermediate variable is introduced and the modified Newton's method solves for the variable first. Relational equation of the intermediate variable is then solved for the Euler parameters. The solution process is carried out efficiently by symoblic inversion of the relational equation of the intermediate variable and the iteration equation of the Euler parameter normalization constraint. The proposed method is applied to a kinematic and dynamic analysis with the Generalized Coordinate Partitioning method. Covergence analysis is performed to guarantee the local convergence of the proposed method. To demonstrate the validity and practicalism of the proposed method, kinematic analysis of a motion base system and dynamic analysis of a vehicle are carried out.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.280-288
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• 2022

본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

• 천문학회지
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• 제50권3호
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• pp.41-49
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• 2017

We conduct BVRI and R band photometric observations of asteroid (5247) Krylov from January 2016 to April 2016 for 51 nights using the Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet). The color indices of (5247) Krylov at the light curve maxima are determined as $B-V=0.841{\pm}0.035$, $V-R=0.418{\pm}0.031$, and $V-I=0.871{\pm}0.031$ where the phase angle is $14.1^{\circ}$. They are acquired after the standardization of BVRI instrumental measurements using the ensemble normalization technique. Based on the color indices, (5247) Krylov is classified as a S-type asteroid. Double periods, that is, a primary period $P_1=82.188{\pm}0.013h$ and a secondary period $P_2=67.13{\pm}0.20h$ are identified from period searches of its R band light curve. The light curve phases with $P_1$ and this indicate that it is a typical Non-Principal Axis (NPA) asteroid. We discuss the possible causes of its NPA rotation.

• 천문학회보
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• 제41권2호
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• pp.49.2-49.2
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• 2016

The number of discovery of asteroids with peculiar rotational states has recently increased, and hence a novel approach for lightcurve analysis is considered to be critical. In order to investigate objects such as Non-Principal Axis (NPA) rotator, we selected a NPA candidate, (5247) Kryolv as our target considering its Principal Axis Rotation (PAR) code and the visibility in early 2016. The observations of Krylov were made using Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet) 1.6 m telescopes installed at the three southern sites with TO (Target of Opportunity) observation mode. We conducted R-band time-series photometry over a total of 51 nights from January to April 2016 with several exposures during each allocated run. The ensemble normalization photometry was employed using the AAVSO Photomtric All-Sky Survey (APASS) catalog for the standardization. We successfully confirmed its NPA spin state based on the deviation from the reduced lightcurve, and thus Krylov is recorded as the first NPA rotator of its kind in the main-belt, with its precession and rotation periods, $P{\varphi}=81.18h$ and $P_{\Psi}=67.17h$, respectively. In this paper, we present the spin direction, the 3D shape model and taxonomy of the newly confirmed NPA asteroid (5247) Krylov.