Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.246-246
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2021
본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.3
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pp.43-50
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2021
In this paper, we design and implement KITNESS, a windows application that feeds back the accuracy of fitness motions based on Kinect sensors. The feature of this application is to use Kinect's camera and joint recognition sensor to give feedback to the user to exercise in the correct fitness position. At this time, the distance between the user and the Kinect is measured using Kinect's IR Emitter and IR Depth Sensor, and the joint, which is the user's joint position, and the Skeleton data of each joint are measured. Using this data, a certain distance is calculated for each joint position and posture of the user, and the accuracy of the posture is determined. And it is implemented so that users can check their posture through Kinect's RGB camera. That is, if the user's posture is correct, the skeleton information is displayed as a green line, and if it is not correct, the inaccurate part is displayed as a red line to inform intuitively. Through this application, the user receives feedback on the accuracy of the exercise position, so he can exercise himself in the correct position. This application classifies the exercise area into three areas: neck, waist, and leg, and increases the recognition rate of Kinect by excluding positions that Kinect does not recognize due to overlapping joints in the position of each exercise area. And at the end of the application, the last exercise is shown as an image for 5 seconds to inspire a sense of accomplishment and to continuously exercise.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2005.11a
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pp.213-216
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2005
자동차 번호판의 이미지에서 번호의 추출이나, 직물 이미지에서 오염 또는 훼손부분의 추출 또는 방사성 폐기물이나 기타 독극물 보관함의 이미지에서 오염이나 산화에 의한 훼손부위 등과 같은 목표물 이미지 추출은 흑백 이미지에서 명암의 차이를 이용하는 것보다는 컬러 이미지에서 색상의 차이를 이용하는 것이 더 효율적일 때가 많으며, 특히 배경과 목표물의 명암차이가 크지 않은 경우에 효과적이다. 배경과 목표물이 갖는 색상의 차이를 이용하여 분리하기 위해서 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 의 RGB 평면 또는 순도(H), 포화도(S), 휘도(I)를 사용하는 HSI 컬러 평면 등이 많이 사용되며, 이 때 배경과 목표물의 색상의 히스토그램을 구해보면 보면 많은 경우 유사한 색 정보가 배경과 목표물에 공통으로 포함되어 분리에 어려움을 겪게 된다. 본 논문에서는 Fisher 선형 분리자(Fisher's linear discriminant)[1] 함수를 이용하여 3차원의 색상 특징 벡터를 1차원 직선에 투사하여 변환된 1차원 공간상에서 복잡성을 줄이고 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안하였으며, 이를 도축된 식용 가금류의 영상에 적용하고 변질된 부분이 포함되어 식용으로 사용할 수 없는 것들을 효과적으로 분류할 수 있음을 보였다.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.18
no.2
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pp.16-22
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2010
This paper proposes the real-time moving object tracking system UAV using color information. Case of object tracking, it have studied to recognizing the moving object or moving multiple objects on the fixed camera. And it has recognized the object in the complex background environment. But, this paper implements the moving object tracking system using the pan/tilt function of the camera after the object's region extraction. To do this tracking system, firstly, it detects the moving object of RGB/HSI color model and obtains the object coordination in acquired image using the compact boundary box. Secondly, the camera origin coordination aligns to object's top&left coordination in compact boundary box. And it tracks the moving object using the pan/tilt function of camera. It is implemented by the Labview 8.6 and NI Vision Builder AI of National Instrument co. It shows the good performance of camera trace in laboratory environment.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.4
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pp.70-82
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1999
본 논문에서는 복잡한 영상에서 추출해낸 손 영역으로부터 제스처를 인식하여 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)을 위한 보다 자연스러운 인터페이스를 제공한다. 제안하는 방법은 정규화된 RGB 색상 공간에 정의한 피부색의 가우시안 분포를 이용해 조명의 변화나 개인의 차이에도 안정적으로 손 영역을 추출하며, 배경에 대한 상대적인 움직임을 이용해 복잡한 영상에서도 효과적으로 손 영역을 추출해 낸다. 추출된 손 영역은 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용해 각 제스처로 인식된다. 가상 환경과의 상호작용을 제공하기 위해 두 종류의 기본적인 정적 제스처들을 정의하며 간단한 구문론적 규칙을 사용해 하나 이상의 인식 결과들을 조합함으로써 적은 수의 제스처들만으로 보다 효율적이고 다양한 상호작용이 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 TM320C80 DSP 칩을 사용하여 구현되었으며 300×240 영상을 12Hz로 처리함으로써 빠른 속도로 가상 환경의 인터페이스를 제공한다.
The purpose of this study was to analyze the characteristics and images of colors in the stewardess's uniforms. For this study, 530 color samples were selected by extracting digital color data by using the Eyedropper Tool of Photoshop 7.0. The RGB color data were transformed into H V/C and the attributes of colors and tones were analyzed. The color images were analyzed with the color image scales of IRI and Shigenobu Kobayashi. As a results, purple-blue(21.7%), neutral(20.9%), red(17.9%) and yellow(10.8%) were found to be the most frequently used colors. In the tone analysis, vivid tone(18.7%) occupied high frequency and the next orders were white(17.4%), dark grayish(12.8%), light(8.5%), dark(8.1%). The color images were focused on dynamic, modern, casual, gorgeous, classic, elegance images in the color image scales of IRI and Kobayashi.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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1993.05a
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pp.88-91
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1993
In this study 9.5/65/35 PLZT was selected which has the excellent quadratic electro-optic property and slim-loop. It was fabricated by the methods of vacuum hot-pressing and sintering. The electrode of color filter was evaporated using the interdigital type masks. Hysteresis and transmission characteristics were measured. The coercive field and the nontransmited field were correlative. Aging effect was measured according to time at same temperature. Wavelengths of RGB were chosen 700[nm] for red, 545[nm] for green and 435[nm] for blue by the standard of the Commission Internationale del Eclaiage.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.7
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pp.25-32
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2015
In this paper, we propose a license plate detection method of running cars in various road images. The proposed method first classifies the road image into day and night images to improve detection accuracy, and then the tail-light regions are detected by finding red color areas in RGB color space. The candidate regions of the license plate areas are detected by using symmetrical property, size, width and variance of the tail-light regions, and to find the license plate areas of the various sizes the morphological operations with adaptive size structuring elements are applied. Finally, the plate area is verified and confirmed with the geometrical and image features of the license plate areas. The proposed method was tested with the various road images and the detection rates (precisions) of 84.2% of day images and 87.4% of night images were achieved.
In this study PLZT was selected which has the excellent quadratic electro-optic property and slim-loop. It was fabricated by the methods of vacuum hot-pressing and sintering. The electrode of color filter was evaporated using the interdigital type masks. Through XRD have we investigated the molecular structure composition formular. Hysteresis and transmission characteristics were measured, The transmission of RGB was envestigated. We are going to study the correlation of coercive field and the nontransmited field.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.2
no.1
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pp.32-35
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2004
Human ability to perceive colors is a very subjective matter. The task of measuring and analyzing appropriate colors from colored images, which matches human sensitivity for perceiving colors, has been a challenge to the research community. In this paper we propose a novel approach, which involves the use of fuzzy logic and reasoning to analyze the RGB color intensities extracted from sensory inputs to understand human sensitivity for various colors. Based on this approach, an intelligent system has been built to predict the subject's personality. The results of experiments conducted with this system are discussed in the paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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