• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.185-192
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• 2004

본 논문은 얼굴의 아이겐공간에서 벡터 양자화 기법을 이용한 얼굴 인식을 제안한다. 아이겐페이스 방법의 문제점은 하나의 아이겐페이스로 얼굴의 다양한 변이를 표현하기에 부족하다는데 있다. 이러한 약점을 극복하기위해 제안된 방법은 아이겐페이스 공간에서 얼굴의 변이를 벡터 양자화 기법으로 군집화한다. 벡터 양자기는 학습과정을 통해 각 사람의 아이겐 페이스 집합을 양자화된 대표점들로 표현한다. 그리고 인식 과정을 통해 벡터 양자기는 얼굴 데이터 베이스에 저장된 대표점들과 입력된 얼굴 특징벡터와의 양자화 오차를 최소로 하는 대표점을 찾는다. 실험은 Faces94 데이터베이스에서 600장의 얼굴을 가지고 수행하였다. 실험 결과 기존의 아이겐페이스 방법은 최소 64개의 오인식을 하였고 제안된 방법은 코드북의 크기를 4개로 하였을 때 최소 20개의 오인식을 보였다. 결론적으로 제안된 방법은 얼굴의 변이를 수용하여 인식률을 향상시키는 효과적인 방법으로 사료된다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.55-62
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• 1998

두개의 영상을 정합 하는 것은 많은 컴퓨터 시각장치의 응용과정 중 기본적인 과정이다. 본 논문에서는 선형특징을 사용한 정합기법으로서 회전각도와 크기비율에 불변한 영상정합 기법을 제안한다. 영상은 edge 검출, 세선화, 선형화 과정에 의해 선형 세그먼트의 집합으로 묘사된다. 세그먼트 사이의 각도차이와 새로운 거리척도에 의한 크기비율을 사용해 Hough 공간에서 최대로 일치하는 변환 파라메터를 추정한다. 추정된 파라메터는 1단계 relaxation과 Hough 기법으로 이루어진 고속 선형특징 정합과정에 의해 검증된다. 제안한 기법은 변환 파라메터에 대한 사전정보를 필요로 하지 않으며 추출된 선형 세그먼트 크기의 변화에 민감하지 않은 특성과 기존의 relaxation 기법에 비해 빠른 처리속도를 가진다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권4호
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• pp.1-9
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• 2001

본 논문에서는 한 개의 서버와 시스템용량 K를 갖는 M/M/1/K 큐잉네트워크모델에 펴지집합이론을 적용한 퍼지 M/M/1/K 큐잉네트워크모델을 제안하였다. 작업의 도착율과 서버의 서비스율의 형태가 언어적 속성으로 표현될 때， 이 모델을 사용하여 시스템의 해석이 가능해진다. 시스템의 평가를 위해서 시스템내 평균작업수， 작업 평균진입률， 그리고 작업 평균소요시간 등 시스템의 주요 평가측도를 유도하였다. 퍼지 작업 환경에서 이러한 결과식들의 유효함을 검증하기 위하여， 제안된 모델에 다양한 퍼지도착율 ${\lambda}$와 퍼지서비스율 ${\mu}$에 대하여 시스템용량 K 값의 변화에 따른 성능평가를 컴퓨터 시뮬레이션하였다. 그 결과가 제안한 퍼지 모델에서 예측한 평가와 일치함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권3호
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• pp.105-111
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• 2014

영상 해상도 개선은 저해상도 획득 영상의 해상도를 개선하여 고해상도 영상을 생성하는 기술이다. 영상 해상도 개선을 위해서는 저해상도 획득 영상의 열화 과정에서 발생하는 손실된 화소 정보를 정확하게 추정하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 영상 해상도 개선을 위한 다중 부족분 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 획득 영상의 부영상 집합에 알려진 열화 및 복원 과정을 수행하여 서로 다른 형태의 다중 부족분을 추정하고, 추정된 부족분과 획득 영상의 보간 영상의 결합을 통해서 결과 영상을 생성하고, 디블러링을 수행하여 최종 복원 영상을 생성한다. 객관적 화질 측정 지표인 PSNR, SSIM, FSIM으로 비교한 결과 제안한 방법이 보간만을 사용하는 방법들보다 높은 값을 가지는 것을 확인하였다. 또한 결과 영상의 시각적 비교 결과 주관적 관점의 화질도 가장 뛰어난 것을 알 수 있었고, 보간만을 사용하는 방법들보다 빠른 계산시간을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선을 위한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권1호
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• pp.54-68
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• 2001

본 논문은 2D 영상에서 겹쳐진 물체를 분리하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 겹쳐진 물체를 분리하는 보편적인 기법으로서의 매칭 알고리즘이 가지는 계산상의 부담을 줄이고자 하였다. 영상에서의 물체의 표현은 attributed graph를 사용하며, 각 node와 arc는 물체의 면과 면간의 관계에 각각 대응시킨다 또한, 각 arc는 그 parameter로서 관계계수를 가지며 이는 arc를 중심으로 양 끝에 존재하는 임의의 node의 상대 node에 대한 가려짐 상태에 의해 정의된다. 각 node는 이웃 node와의 관계에 의해 다양한 패턴으로 분류되며, 제안된 패턴을 이용하여 node들의 homogeneity를 검사한다. 끝으로, Homogeneity를 만족하는 node들을 하나의 집합(node set)으로 grouping함으로써, 가려진 물체와 가리는 물체를 분리하게 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 임의의 형태로 놓여있는 겹쳐진 물체를 효율적으로 분리하고 있으며, 매칭단계 이전에 물체를 분리함으로써 매칭에 필요한 시간부담을 크게 줄일 수 있음을 실험을 통해 보여주고 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권9호
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• pp.1-9
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• 2011

본 논문에서는 셀룰러 이동통신 시스템에서 협력적으로 신호를 전송하는 기지국 집합인 클러스터를 효율적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 선택된 클러스터 내 기지국들과 협력적 전송이 가능한 후보 기지국들 중 협력 전송에 참여시 가중합 전송률 측면에서 최대의 이득을 줄 수 있는 기지국들을 순차적으로 선택하여 클러스터에 포함하는 방식을 사용한다. 특히 제안방식에서는 시스템 운용과 구현 측면에서의 복잡도를 고려하여 특정 협력 전송 클러스터에 포함될 수 있는 기지국의 개수를 제한하며, 또한 채널 환경의 변화에 따라 클러스터 조합이 다이나믹하게 변경됨을 특징으로 한다. 기존의 비협력 전송 방식 및 고정된 클러스터 방식과의 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 비교를 통해 순차적 선택 기반 클러스터 형성 방식이 특히 평균 전송률 측면의 하위 사용자 성능을 향상시키는 효과가 있음을 보임으로써 사용자 간의 공평성 문제를 개선할 수 있는 방식임을 입증한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.102-108
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• 2011

기존의 선박 내 조명 제어 시스템은 구축의 복잡성, 높은 설치 비용 및 유지 관리 비용 등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 디지털 선박 환경에서 저비용, 고효율의 조명제어 시스템을 설계하였다. 사용자의 생체 정보(맥박, 이완기 혈압, 수축기 혈압, 혈당)를 무선 센서들을 통하여 획득한 후 감성을 인식하여 LED 조명을 제어하는 시스템으로서, 맥박 센서, 혈압 센서, 혈당 센서 등의 입력치를 받아 데이터베이스에 저장한 후 역전파 신경망 알고리즘을 이용하여 감성을 분류한다. 3,000개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 약 88.7%의 정확도를 가졌다. 분류된 감성은 HP(Hewlett-Packard)의 'The Meaning of Color'에서 정해 놓은 20개의 컬러 감성 모델과 비교하여 가장 적절한 출력치를 찾아 적색, 녹색, 청색 LED Lamp에 전류 또는 주파수를 조절하는 방법으로 LED Lamp의 밝기 또는 광색을 조절함으로써 소모 전력을 약 20%로 절감하였다.

• 대한인간공학회지
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• 제29권4호
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• pp.631-637
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• 2010

The aim of affective engineering is to develop a new product by translating customer affections into design factors. Affective data have so far been analyzed using a multivariate statistical analysis, but the affective data do not always have linear features assumed under normal distribution. Rough sets model is an effective method for knowledge discovery under uncertainty, imprecision and fuzziness. Rough sets model is to deal with any type of data regardless of their linearity characteristics. Therefore, this study utilizes rough sets model to extract affective knowledge from affective data. Four types of scent alternatives and four types of sounds were designed and the experiment was performed to look into affective differences in subject's preference on air conditioner. Finally, the purpose of this study also is to extract knowledge from affective data using rough sets model and to figure out the relationships between rough sets based affective engineering method and statistical one. The result of a case study shows that the proposed approach can effectively extract affective knowledge from affective data and is able to discover the relationships between customer affections and design factors. This study also shows similar results between rough sets model and statistical method, but it can be made more valuable by comparing fuzzy theory, neural network and multivariate statistical methods.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.538-551
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• 2002

웹을 통한 원격교육은 시간과 공간의 문제를 극복할 수 있다는 큰 장점에도 불구하고 강의 실 및 집합교육에 비해 연수생 관리가 취약하다는 문제점을 지니고 있다. 이러한 문제는 원격 교육활동의 성취수준 및 목표도달에 대한 커다란 장애로 부담이 되며, 원격교육담당자에 게 많은 고민을 안겨주고 있다. 원격 교육담당자는 원격교육활동에 대한 연수생의 참여와 반응을 계속적으로 모니터링해야 하고 이에 대한 적절한 피드백을 연수생에게 제공하여야 하나 기존 원격교육시스템은 교수학습활동에 중점을 둔 나머지 원격 교육활동에 대한 효율적 관리기능을 제공하지 못하고 있다. 본 논문은 원격 교원연수의 효율적 운영과 교원연수가 목표하는 학업성취수준의 효과적 달성을 위해 원격교원연수의 적합한 관리요소를 추출하고 이를 시스템 또는 연수 관리자가 연수과정에 적용하여 연수생에 대한 적절한 피드백의 제 공이 가능한 원격교원 연수시스템을 제안한다. 원격교원연수의 상호작용 유형과 학습효과 간의 관계를 비교 분석한다 또한, 본 시스템의 효율성 검증을 위해 원격교원연수의 학습유형과 이에 연계된 관리항목에 대한 가설을 설정하고 학습유형검사지를 통해 학업성취도와의 관계를 규명한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.709-722
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• 2020

포인트 클라우드는 수많은 점의 집합으로 이루어진 데이터로 2차원 평면에서 벗어나 3차원 공간에서 3D 객체를 표현하는 것이 가능하다. 각 점은 기본적으로 3차원 공간의 좌표 정보가 필요하고 추가적으로 색 (Color), 반사율 (Reflectance) 같은 속성을 가질 수 있도록 구성되어 있다. 이처럼 3D 포인트 클라우드 표현에는 2D 영상보다 많은 데이터를 사용하고 있기에, 이를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해서는 고효율의 압축 기술 연구가 필요하며, 현재 국제 표준 기구인 MPEG에서는 포인트 클라우드 콘텐츠 압축 방법으로 2D 비디오 압축 기술을 사용한 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 이러한 고효율의 포인트 클라우드 압축방식에도 불구하고 단말의 성능이나 네트워크 환경 등의 문제로 인해 서비스가 제한되는 상황이 발생할 수 있다. 2D 영상의 경우 Scalable High efficiency Video Coding (SHVC) 혹은 Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) 등의 다양한 기술을 사용하여 이러한 문제를 해결하고 있다. 이에 본 논문에서는 V-PCC 구조에 SHVC를 적용하여, 밀도 스케일러빌리티 기능을 가진 포인트 클라우드 압축 방안을 제안하는 것으로 이러한 문제를 해결하고자 한다.