• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.156-165
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• 2021

In this paper, we propose an histogram weighted centroid based Siamese region proposal network for object tracking. The original Siamese region proposal network uses two identical artificial neural networks which take two different images as the inputs and decide whether the same object exist in both input images based on a similarity measure. However, as the Siamese network is pre-trained offline, it experiences many difficulties in the adaptation to various online environments. Therefore, in this paper we propose to incorporate the histogram weighted centroid feature into the Siamese network method to enhance the accuracy of the object tracking. The proposed method uses both the histogram information and the weighted centroid location of the top 10 color regions to decide which of the proposed region should become the next predicted object region.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.1-6
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• 2009

Localization of nodes is a key technology for application of wireless sensor network. Having a GPS receiver on every sensor node is costly. In the past, several approaches, including range-based and range-free, have been proposed to calculate positions for randomly deployed sensor nodes. Most of them use some special nodes, called anchor nodes, which are assumed to know their own locations. Other sensors compute their locations based on the information provided by these anchor nodes. This paper uses a single mobile anchor node to move in the sensing field and broadcast its current position periodically. We provide a weighted centroid localization algorithm that uses coefficients, which are decided by the influence of mobile anchor node to unknown nodes, to prompt localization accuracy. We also suggest a criterion which is used to select mobile anchor node which involve in computing the position of nodes for improving localization accuracy. Weighted centroid localization algorithm is simple, and no communication is needed while locating. The localization accuracy of weighted centroid localization algorithm is better than maximum likelihood estimation which is used very often. It can be applied to many applications.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.186-195
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• 2022

In this paper, we propose a new algorithm to improve the accuracy of indoor positioning techniques using Wi-Fi access points as beacon nodes. The proposed algorithm is based on the Weighted Centroid algorithm, a popular method widely used for indoor positioning, however, it improves some disadvantages of the Weighted Centroid method and also for other kinds of indoor positioning methods, by using the received signal strength correction method and genetic algorithm to prevent the signal strength fluctuation phenomenon, which is caused by the complex propagation environment. To validate the performance of the proposed algorithm, we conducted experiments in a complex indoor environment, and collect a list of Wi-Fi signal strength data from several access points around the standing user location. By utilizing this kind of algorithm, we can obtain a high accuracy positioning system, which can be used in any building environment with an available Wi-Fi access point setup as a beacon node.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.67-76
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• 2022

In this paper, we propose a new algorithm to improve the accuracy of the Wi-Fi access point (AP) positioning technique. The proposed algorithm based on evaluating the trustworthiness of the signal strength quality of each measurement node is superior to other existing AP positioning algorithms, such as the centroid, weighted centroid, multilateration, and radio distance ratio methods, owing to advantages such as reduction of distance errors during positioning, reduction of complexity, and ease of implementation. To validate the performance of the proposed algorithm, we conducted experiments in a complex indoor environment with multiple walls and obstacles, multiple office rooms, corridors, and lobby, and measured the corresponding AP signal strength value at several specific points based on their coordinates. Using the proposed algorithm, we can obtain more accurate positioning results of the APs for use in research or industrial applications, such as finding rogue APs, creating radio maps, or estimating the radio frequency propagation properties in an area.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.186-193
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• 2019

본 연구에서는 일반적으로 생산운영관리 교재나 일부 연구들에서, 각 수요지에서 가중 유클리디안 거리의 합이 가장 작은 새로운 단일 설비의 위치(가중기하중위점)를 찾고자 할 때, 무게중심점을 대안으로 사용하는 것에 의문을 가지고 두 지점의 차이와 유사점을 살펴본다. 먼저, 수요지 가운데 한 곳의 수요량이 전체의 절반을 초과한다면, 그곳이 무게중심점과는 완전히 별개로 가중기하중위점이 됨을 보였고, 모든 수요지가 일직선상에 있는 특별한 경우의 가중기하중위점의 위치를 살펴보았다. 한편, 정n각형에서 각각의 꼭짓점에 수요량이 동일한 수요지들이 위치한 특별한 경우에는 기하중위점이 무게중심점과 일치함을 쉽게 알 수 있다. 또한, 삼각형과는 달리 볼록사각형의 경우에는 기하중위점의 위치를 간단히 구할 수 있다.

• 한국재료학회지
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• 제33권5호
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• pp.205-213
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• 2023

This paper reports the results of an experimental examination using X-rays to test annealing materials for lapped bearing steel (STB2), to confirm the validity of the weighted averaging analysis method. The distribution behavior for the α_𝜓-sin²𝜓 diagram and the presence or absence of differences in the peak method, half-value breadth method, and centroid method were investigated. When lapping the annealed bearing steel (STB2) material, a residual stress state with a non-directional steep gradient appeared in the surface layer, and it was found that the weighted averaging analysis method was effective. If there is a steep stress gradient, the sin²𝜓 diagram is curved and the diffraction intensity distribution curve becomes asymmetric, resulting in a difference between the peak method, half-value breadth method, and centroid method. This phenomenon was evident when the stress gradient was more than 2~3 kg/mm²/㎛. In this case, if the position of the diffraction line is determined using the centroid method and the weighted averaging analysis method is applied, the stress value on the surface and the stress gradient under the surface can be obtained more accurately. When the stress gradient becomes a problem, since the curvature of the sin²𝜓 diagram appears clearly in the region of sin²𝜓 > 0.5, it is necessary to increase the inclination angle 𝜓 as much as possible. In the case of a lapping layer, a more accurate value can be obtained by considering 𝜎₃ in the weighted averaging analysis method. In an isotropic biaxial residual stress state, the presence or absence of 𝜎₃ can be determined as the presence or absence of strain for sin²𝜓≈0.4.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권2호
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• pp.11-22
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• 2007

본 논문은 인구 중심점 개념을 이용하여 GIS 공간 모형에서 보다 정확한 수요 규모를 추정할 수 있는 방법을 제시하고자 하는 연구이다. 이를 위하여 본 연구에서는 면적 속성의 수요 데이터와 점형 속성의 인구 중심점(population centroid)의 개념을 활용하여 보다 정확한 수요 규모를 추정할 수 있는 방법을 제시하고 다양한 지역 및 공간 단위에도 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다. 이를 위하여 기존의 수요 데이터 이용 방법의 한계와 제한점을 보완하고 보다 정확한 수요 규모의 추정을 위해서 주택 유형별 가중치 기반의 인구 중심점 추정 방법을 제시하였다. 추출된 인구 중심점을 기반으로 각 수요점의 위치와 수요 규모를 추정하고 인구 중심점과 수요 지점간의 거리 측정 방법을 통하여 실제 GIS 공간모형의 적용 가능성을 살펴 보았다. 이를 위하여 입지-배분 공간 모형을 사례로 시설물 입지를 위한 기본적인 수요 규모와 서비스 배분을 위한 GIS 공간 모형의 적용 가능성을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.450-453
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• 2000

In this paper, an automated segmentation algorithm is proposed for MR brain images using T1-weighted, T2-weighted, and PD images complementarily. The proposed segmentation algorithm is composed of 3 steps. In the first step, cerebrum images are extracted by putting a cerebrum mask upon the three input images. In the second step, outstanding clusters that represent inner tissues of the cerebrum are chosen among 3-dimensional (3D) clusters. 3D clusters are determined by intersecting densely distributed parts of 2D histogram in the 3D space formed with three optimal scale images. Optimal scale image best describes the shape of densely distributed parts of pixels in 2D histogram. In the final step, cerebrum images are segmented using FCM algorithm with it’s initial centroid value as the outstanding cluster’s centroid value. The proposed segmentation algorithm complements the defect of FCM algorithm, being influenced upon initial centroid, by calculating cluster’s centroid accurately And also can get better segmentation results from the proposed segmentation algorithm with multi spectral analysis than the results of single spectral analysis.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권6호
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• pp.51-60
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• 2011

GPS 신호를 수신할 수 없는 실내 지역에 적용하기 위하여 무선 센서 네트워크를 이용한 측위 연구가 진행 중이며 많은 알고리즘들이 제안되고 있다. 기존 알고리즘들 중 WCL(Weighted Centroid Localization)은 하드웨어적으로 제한된 무선 센서 네트워크의 특성을 고려하여 간단한 연산으로 사용자 노드의 좌표를 계산하면서 성능 면에서도 우수함이 입증되어 있다. 그러나 최적의 성능을 얻기 위하여 항상 고정 노드들이 전체 네트워크 범위의 96%로 신호를 전송해야 하는 점과 각 고정 노드의 전송 범위 외곽지역에서 급격한 측위 오차가 발생하여 평균 오차와 편차가 크다는 단점이 있어 실제 실내 환경에 적용시키기 어려운 측면이 있다. 본 논문에서는 각 고정 노드의 신호 세기를 비교하여 사용자 노드가 존재할 가능성이 있는 추정 구역을 순차적으로 좁혀 나가는 측위 알고리즘을 제안하였다. 추정 구역을 최소화 하여 사용자 노드의 위치를 계산함으로써 고정 노드의 전송 범위에 따른 성능 저하와 외곽지역에서 발생하는 최대 오차 문제를 해결하였으며, 평균 오차도 자유공간 전파 환경에서 WCL 알고리즘 보다 5배 정도 감소하는 것을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권5호
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• pp.409-414
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• 2010

무선 센서 네트워크에서 센서노드의 지리적인 위치를 요구하는 응용들이 현저하게 증가하고 있다. 최근 다양한 위치 측위 알고리즘들이 제안 되었지만, 대부분의 알고리즘은 특정한 하드웨어로 얻은 RSSI와 LQI 측정치를 기반으로 위치를 추정하고 있다. 본 논문에서는 이러한 추가적인 정보를 이용하지 않아도 기존 연구와 근사한 측정 결과를 얻을 수 있는 '가중 다중 링을 이용한 측위' 알고리즘 WMRL(Weighted Multiple Rings Localization)을 제안한다. 고정노드(anchor nodes)들이 배치되어 있으며, 각 고정노드는 주기적으로 서로 다른 신호 세기의 비콘(beacon) 신호를 송출한다고 가정한다. 그러면, 비콘 신호는 공간상에 링을 형성하게 되며, 파워 레벨의 세기에 따라 다수의 동심원을 형성하는 동시에 링 간에 교차영역을 생성한다. 본 논문에서는 효율적인 측위 계산을 위해 각 링의 거리 비율에 따른 가중치 모텔을 제안한다. 또한, 센서노드는 수신이 가능한 고정노드로부터 가장 가까운 링을 발견할 수 있으며, 이를 활용하여 센서노드는 자신의 위치를 고정노드 좌표의 가중 합으로 구한다. 제안된 알고리즘은 분산적으로 위치를 계산할 수 있으며, 추가적인 하드웨어를 요구하지 않는다. 추가적으로, 비 신뢰적인 RSSI 및 LQI에 의존하지 않고, 각 링 간의 거리 비율로 측위가 가능한 것이 특정이다. 그럼에도 불구하고, WMRL은 시뮬레이션 결과 2개의 링, 즉 2개의 파워 레벨로 구성하였을 경우에는 기존의 centroid 방식보다 평균 측위 에러가 2배 감소하였고, 3개의 링을 구성하였을 경우에는 WCL(Weighted Centroid Localization)과 대등한 측위 결과를 보였다.