• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.226-229
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• 2011

얼굴검출기술의 발전으로 인하여, 다양한 분야에 얼굴 검출을 활용한 기술이 이용되고 있다. 최근 Viola 와 Jones 의 얼굴검출 방법이 신뢰도 있는 검출률과 빠른 연산속도로 인하여 주로 이용되고 있다. 하지만 고해상도 이미지와 제한된 하드웨어를 사용하는 시스템의 경우, 실시간 처리가 어려워지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 거리 정보를 이용한 빠른 얼굴검출방법을 제안한다. 속도 개선을 위해 먼저 거리 정보를 이용하여 영상의 불필요한 부분을 제거하고, 피부색상정보를 이용하여 관심영역을 설정한다. 또 크기에 대응하기 위해 피라미드 이미지를 이용하는 방법 대신, 거리 정보를 이용하여 얼굴의 크기를 추정한다. 마지막으로 검색창 내의 거리 분산을 계산하여, 평평하거나 굴곡이 심한 영역을 제거함으로 얼굴 검출 속도를 개선하였다. 실험결과 기존 방법에 비해 더 빠른 검출속도와 유사한 검출성능을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.3
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• pp.615-625
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• 2012

To measure the athletic information of exercisers, the applications of smartphone are programmed based on the sensing data from GPS device. These applications provide exercisers for running or walking distance, exercising time, calorie consumption, average speed, and so on. Among them, the exercising distance should measure accurately because it directly affects the other athletic information for exercisers. However, the existing methods for measuring the exercising distance makes errors because they are worked on the simple sphere or ellipse earth models. Actually, the surface of real earth is composed of inclined ground like hills and valleys. In this paper, a new exercising distance measuring algorithm is proposed to compensate the errors of existing method. It considers the altitude of slopes in exercising routes. To evaluate exercising distance measuring algorithms, we implement the athletic life-guide system based on the smartphone platform. In experiments, the proposed method shows that it provides more accurate distance measurement.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.353-356
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• 2007

chamfer 정합(matching)은 많은 응용분야에서 사용되온 에지(edge) 기반 정합기법으로, 변환된 모델에지와 영상에지간의 거리를 최소화하는 과정이다. 이 거리는 보통 거리변환을 이용하여 픽셀분해능으로 계산된다. 본 논문에서는 서브픽셀(subpixel) 거리계산을 위해 거리계산시 보간법을 사용하여, 정확한 chamfer 정합을 구현한, 개선된 chamfer 정합 방법을 제안한다. 또한, 보다 정밀한 정합을 위해, 최소거리를 갖는 픽셀위치의 주변영역을 이용하여 최적의 위치를 추정하지 않고, 서브픽셀로 실제 거리계산을 통해 최소 거리를 찾기 위해 Powell 의 최적화기법을 이용하였다. 실험결과는 제안된 방법의 타당성을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.67-69
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• 2011

데이터의 군집 분석에서 두 개의 서로 다른 데이터에 대한 유사도(거리)를 어떻게 정의하는가는 매우 중요한 문제이다. 수치속성에 대한 거리 측정 방법에는 다양한 기법이 존재하지만 각 속성의 크기와 범위가 서로 크게 다를 경우 이들을 동일한 인자로 여기고 거리 측정을 하게 되면 논리적인 오류를 범할 수 있다. 기존의 군집 분석 연구에서 사용된 거리 측정 기법은 데이터의 정규화 과정을 통해 이 문제를 해결하려고 노력하지만 일반적인 정규화는 이상치의 존재나 데이터의 편중된 분포 등의 이유로 속성별 거리가 왜곡될 수 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 정규화된 데이터에서 각 속성의 비중을 고려한 적응적 유클리드 거리 측정 기법(AEDM: Adaptive Euclidean Distance Measure)을 제안한다. AEDM은 유클리드 거리를 기반으로 정규화 된 데이터의 형태에 따라 가중치를 부여하여 데이터의 분포에 관계없이 각 속성간의 거리를 충분히 반영하기 때문에 더욱 정확한 군집 분석을 가능하게 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.7
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• pp.493-502
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• 2007

An on-line registration technique is presented to register multi-view range images for the 3D reconstruction of real objects. Using a range camera, we first acquire range images and photometric images continuously. In the range images, we divide object and background regions using a predefined threshold value. For the coarse registration of the range images, the centroid of the images are used. After refining the registration of range images using a projection-based technique, we use a modified KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) tracker to match photometric features in the object images. Using the modified KLT tracker, we can track image features fast and accurately. If a range image fails to register, we acquire new range images and try to register them continuously until the registration process resumes. After enough range images are registered, they are integrated into a 3D model in offline step. Experimental results and error analysis show that the proposed method can be used to reconstruct 3D model very fast and accurately.

• Spatial Information Research
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• v.22 no.6
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• pp.91-103
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• 2014

The high popularity of geo-referenced mash-up improves the quality and availability of geo-referenced contents. Such contents which accurately represent the real world in street level as well as in aerial level have appeared. Despite the advent of geo-referenced contents of street level, it is still hardly used for mash-up. In this study, we thus find out its obstacles to spatial mash-up and solutions to overcome them to activate the mash-up based on street level contents. By analyzing the current geo-referenced content with respect to its spatial scope and the way of representation, we draw the limitations of current street level contents. Furthermore, we propose the 'new media geo-referenced content' as a solution to overcome those limitations. With 'new media geo-referenced content', it is able to determine the 3D coordinates of given object in real world. Using those coordinates, database linkage can be more closer, flexible and organic. Such 'new media geo-referenced content' can contribute to activation of geo-referenced contents in street level and its mash-up.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.751-754
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• 2005

본 논문에서는 인간의 머리부분을 흉내 낸 시각 시스템으로서, 4 축의 각도 조절이 자유로운 시스템에 두 개의 CCD 카메라를 연결하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 레이져 포인터의 위치 정보를 추출한 후 주 카메라를 이용하여 시스템 전체를 레이저 포인터의 중심위치로 이동한 후 버전스 각도(vergence angle)를 이용하여 실시간으로 오브젝트의 절대거리를 측정하는 효과적인 시스템을 제안하였다. 객체까지의 거리는 교차식 카메라를 적용한 스테레오 비전 시스템을 사용하여 삼각측량의 방법으로 거리를 측정하였다. 실험결과 객체에 대한 거리 측정 오차가 평균 2% 나타남으로써 제안한 알고리즘을 이용한 이동객체의 거리측정 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.712-715
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• 2010

본 논문은 한 장의 이미지로 카메라와 물체 사이의 거리를 실시간으로 구하는 방법을 제안한다. 일정한 거리 차이를 가지는 이중 평면 거울을 물체와 카메라 사이에 45도 각도로 위치 시킨 후 이미지를 얻게 되면 동일한 물체에 대해서 일정한 거리 차이가 나는 두 장의 이미지를 얻게 되는 효과를 가진다. 이 정보의 차이를 삼각측량법에 적용시키면 거울과 물체 사이의 거리를 측정할 수 있게 된다. 한장의 이미지로 거리를 측정 할 수 있기 때문에 이를 실시간 처리가 가능한 하드웨어로 구현 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.80-82
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• 2007

외곽 검출을 통한 스테레오 비전의 실시간 거리 측정을 제안하였다. 주차 시스템이나 이동 로봇의 경로 설정에 있어 실시간으로 거리 측정이 중요시 되고, 이를 해결하기 위하여 인간의 시각에 가까운 평행 축 상의 두 대의 카메라에서 취득된 영상을 이용한다. 카메라에서 얻은 영상으로부터 외곽을 추출하기 위해 Sobel Mask를 사용하였으며, 좌 우 구분을 위해 색 변환과 영상 정보로부터 거리를 측정하기 위해 영상 등록 과정을 거치고 거리 측정을 하였다. 거리 측정의 결과 2.4%의 오차율을 보였으며 이는 로봇의 이동 간에 적용할 경우 양호한 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.9 no.2
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• pp.119-125
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• 2014

In this paper, we developed the signal generator of GNSS navigation signals and analysis the performance of DCO(Digitally Clock Oscillator) compensation algorithm for cumulative distance error thorough simulation. In general, To generate a GNSS signal calculates the Doppler and Initial Pseudorange by using the location information of the receiver and the satellite. The GNSS signal generator generates a signal by determine the carrier and code output frequency using the Doppler information which is calculated as a function of time. The output frequency of the carrier and code would be used the DCO scheme. At this time, It extract the bit and code information on a for each sample by accumulating the DCO. an error of Pseudorange is generated by the cumulative error of the DCO. If Pseudorange error occurs, so that the influence to and operation of the receiver. Therefore, in this paper, we implemented the accumulated error compensation algorithm of the DCO to remove the accumulated error components DCO thereof, Pseudorange accumulated error is removed through the experiment, it was confirmed to be a high accuracy can be operated.