• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.10
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• pp.1290-1297
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• 2019

The paper proposes a distance estimation technique for ultra-wideband (UWB) systems using convolutional neural network (CNN). To estimate the distance from the transmitter and the receiver in the proposed method, 1 dimensional vector consisted of the magnitudes of the received samples is reshaped into a 2 dimensional matrix, and by using this matrix, the distance is estimated through the CNN regressor. The received signal for CNN training is generated by the UWB channel model in the IEEE 802.15.4a, and the CNN model is trained. Next, the received signal for CNN test is generated by filed experiments in indoor environments, and the distance estimation performance is verified. The proposed technique is also compared with the existing threshold based method. According to the results, the proposed CNN based technique is superior to the conventional method and specifically, the proposed method shows 0.6 m root mean square error (RMSE) at distance 10 m while the conventional technique shows much worse 1.6 m RMSE.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.6
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• pp.682-689
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• 2019

In part-based image representation, the partial shapes of an object are represented as basis vectors, and an image is decomposed as a linear combination of basis vectors where the coefficients of those basis vectors represent the partial (or local) feature of an object. In this paper, a face recognition for occluded faces is proposed in which face images are represented using non-negative matrix factorization(NMF), one of part-based representation techniques, and recognized using an artificial neural network technique. Standard NMF, projected gradient NMF and orthogonal NMF were used in part-based representation of face images, and their performances were compared. Learning vector quantizer were used in the recognizer where Euclidean distance was used as the distance measure. Experimental results show that proposed recognition is more robust than the conventional face recognition for the occluded faces.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.41 no.4
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• pp.468-479
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• 2022

To detect targets with active sonar system in the underwater environments, the targets are localized by receiving the echoes of the transmitted sounds reflected from the targets. In this case, reverberation from the scatterers is also generated, which prevents detection of the target echo. To detect the target effectively, reverberation suppression techniques such as pre-whitening based on autoregressive model and principal component inversion have been studied, and recently a Non-negative Matrix Factorization (NMF)-based technique has been also devised. The NMF-based reverberation suppression technique shows improved performance compared to the conventional methods, but the geometry of the transducer and receiver and attenuation by distance have not been considered. In this paper, the performance is improved through preprocessing such as the directionality of the receiver, Doppler related thereto, and attenuation for distance, in the case of using a continuous wave with a bistatic sonar. In order to evaluate the performance of the proposed system, simulation with a reverberation model was performed. The results show that the detection probability performance improved by 10 % to 40 % at a low false alarm probability of 1 % relative to the conventional non-negative matrix factorization.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.318-320
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• 2012

증강현실 콘텐츠를 2D 이미지기반으로 저작할 때, 작성된 증강현실 콘텐츠를 카메라 시점과 일치시켜 합성하기 위해 호모그래피를 이용한다. 이때 증강현실 콘텐츠를 이질감 없이 합성하기위해 정확한 호모그래피 행렬을 추정해야 한다. 그러나 호모그래피 행렬 추정 시 사용되는 특징점들이 선형을 이루거나, 특정 영역에 군집을 이루는 경우 정확한 호모그래피 행렬을 추정하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 선형제약, 거리제약을 적용한 CSP 기반의 RANSAC 알고리즘을 제안한다. 실험결과 호모그래피 행렬 추정 시 CSP를 적용한 RANSAC 알고리즘이 기존의 랜덤샘플링 또는 삼각형의 넓이를 이용한 샘플링을 적용한 RANSAC 알고리즘보다 정확도가 향상됨을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.405-407
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• 1998

이 논문에서는 회전과 줌을 하는 카메라의 내부변수를 3차원 패턴 없이 주어진 영상만을 이용하여 구하는 방법을 제안한다. 먼저, 카메라의 skew를 0으로 가정하면 카메라의 내부변수가 매 영상취득 시점마다 바뀌어도 그 값들을 구할 수 있다는 것을 이론적으로 보인다. 이때 구해지는 회전 행렬을 기준 좌표계를 설정하는데 따라 달라질 뿐이다. 카메라 보정은 획득되어진 영상 사이의 투영변환행렬을 분석하여 얻어지며, 이는 회전하는 카메라에서 얻어진 두 영상 사이에는 투영변환행렬이 존재한다는 것을 이용한 것이다. 가장 일반적인 경우, 즉 카메라의 skew를 0으로 가정하면, 카메라 내부변수를 계산하기 위하여 모두 네 개의 투영변환행렬이 필요하며, 가장 단순한 카메라 모델의 경우 principal point와 aspect ratio 가 변화하지 않으면 단지 한 개의 투영거리변환이 필요하다. 합성 데이터와 실제 영상 데이터를 이용하여 제안하는 알고리듬을 시험하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.4
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• pp.619-627
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• 2014

Distances or dissimilarities among units are assumed to be symmetric in most cases of multidimensional scaling(MDS); consequently, it is not an easy task to deal with asymmetric distances. Current asymmetric MDS still face difficulties in the interpretation of results. This study proposes a simpler asymmetric MDS that utilizes the order statistic of an asymmetric matrix. The proposed Web method demonstrates that some influences among objects are visualized by direction, size and shape of arrow to ease the interpretability of users.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.315-316
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• 2011

일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴을 이용하여 유클리디언 거리법과 퍼지기법의 인식률을 비교해보고자 한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 유클리디언 거리법 및 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2000.04a
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• pp.149-154
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• 2000

분류기법을 통해 얻어진 원격탐사 자료는 사용되기 이전에 그 정확성에 관한 신뢰도 검증을 해야 한다. 분류 정확도를 평가하기 위해서는 오분류행렬(confusion matrix)을 사용하여 정확도 평가를 하게 되는데, 이때 오분류행렬을 구성하기 위해서는 기준자료(reference data)에 대한 표본추출이 이루어져야 한다. 기준자료의 표본을 추출하는 기법간의 비교 및 표본 크기를 줄이고자 하는 연구는 많이 이루어져 왔으난, 추출된 표본들간의 거리를 줄임으로써 정확도 평가 비용을 감소시키고자 하는 연구는 미미한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 프랙탈 분석을 통하여 기준자료의 표본을 추출하였으며, 이를 바탕으로 기존의 표본추출 기법과 정확도 차이 및 비용효과 측면을 비교 분석하였다. 연구 결과, 프랙탈 분석을 통하여 표본을 추출하는 기법은 그 정확도 추정에 있어 기존적 표본 추출 기법과 큰 차이가 보이지 않았으며, 추출된 화소들이 가까운 거리에 군집해 있어 비용효과측면에서 보다 유리함을 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.20 no.3
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• pp.585-595
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• 2007

The squared Euclid distance of the values which is transformed by P-matrix of Ahn et al. (2003) is in proportion to the squared Euclid distance of cell's relative frequencies in two Contingency Tables. We propose the method of using the PP-values for the analysis of modern poems and questionnaire data.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.1_2
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• pp.64-72
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• 2001

이 논문은 행렬 탐색 방법을 이용하여 평면상의 η개의 점에 대한 모든 L$_{p}$, 1$\leq$P$\leq$$\infty$ 거리의 양방향 각도제한 근접 점 문제를 0(nlogn) 시간에 계산하는 알고리즘을 고안한다. 이 방법은 최적의 시간 복잡도를 가지며 궤적추적 법을 쓰지 않기 때문에 수치오차가 적으며 구현이 용이하고 실용적이다.