본 논문은 곡률 오차에 의해 간략화 된 메쉬에 계층적 계산을 이용하여 다단계 메쉬를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 알고리즘으로 생성된 계층적 계산 구조의 다단계 메쉬는 임의의 메쉬의 분할 연결성 생성을 위한 분할 메쉬로의 근사 과정이 생략 가능하므로, 다단계 메쉬 생성 속도의 향상을 도모할 수 있다. 또한 분할 연결성이 없는 계층적 계산 구조의 다단계 메쉬는 간략화 메쉬들의 단순 축적이 아닌 간략화 메쉬의 단계 사이를 계층적 계산으로 얻어지는 계수들과 가장 간략화 된 메쉬로 구성됨으로써 다면체 압축 및 다단계 편집에 유효한 다단계 메쉬 생성이 가능하다.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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1995.11a
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pp.69-78
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1995
다단계 보안을 지원하는 데이타베이스 시스템은 상이한 보안 등급을 갖는 데이타와 상이한 접근 권한을 갖는 사용자를 동시에 지원하는 데이타베이스 시스템이다. 본 논문에서는 다단계 보안 관계 데이타베이스 관리 시스템을 구현하기 위하여 주요 시스템 설계 전략을 분석하고, 이를 기초로 정보보안베이스 분할 및 계층화, 균형 보증 방식에 의한 보안 커널 구성, 다단계 보안 기반으로써의 뷰의 사용 등을 설계 전략으로 채택한다. 계층 구조에 의한 다단계 보안 데이타베이스 시스템의 설계는 기존 보안기술의 사용을 가능하게 하여 최소한의 개발 노력으로 시스템을 구현할 수 있도록 한다. 최상위 계층의 다단계 질의 처리기는 사용자에 의한 다단계 릴레이션의 정의 및 다단계 질의어의 처리를 위한 전처리기로 써 표준 관계 데이타베이스 관리 시스템과의 인터페이스를 담당한다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘과 피라미드(다단계 또는 다 해상도)를 결합한 새로운 영상분할 방법을 제안하다. 먼저, 영상을 피라미드의 해상도가 낮은 상위 단계로 분할하고 좋은 적합도를 가진 염색체의 개체군을 얻는다. 둘째, 해상도를 높인 다음 단계의 입력으로 앞 단계에서 얻은 염색체들을 사용하며, 더욱 세분화된 분할이 이루어지도록 염색체를 진화시키다. 유전자 알고리즘의 적합함수는 각 영역의 규질성과 peakiness를 이용하여 정의하였다. 교차는 교차점을 중심으로 영상을 2분하여 서로 교환하는 1점 교환법을 사용하였으며, 돌연변이는 병합과 분할이 이루어지도록 설계하였다. 본 논문은 저 해상도에서 가능성(적합성)이 큰 유전자를 신속히 구한 훙 단계적으로고 해상도에서 적합한 유전자로 진화시켜 나가는 방법으로 처음부터 최고 해상도에 유전자 알고리즘을 적용하는 종전의 방법보다 훨씬 더 효율적이며 유전자 알고리즘과 다단계 기법의 이상적인 결합이라 할 수 있다. 분할 결과에서도 타 알고리즘에 비하여 우수하거나 비슷한 결과를 얻었다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.6
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pp.493-497
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2016
Infrared (IR) imaging is capable of detecting targets that are not visible at night, thus it has been widely used for the security and defense system. However, the quality of the IR image is often degraded by low resolution and noise corruption. This paper addresses target segmentation with the IR image. Multiple regions of interest (ROI) are extracted by the multi-level segmentation and targets are segmented from the individual ROI. Each level of the multi-level segmentation is composed of a k-means clustering algorithm an expectation-maximization (EM) algorithm, and a decision process. The k-means clustering algorithm initializes the parameters of the Gaussian mixture model (GMM) and the EM algorithm iteratively estimates those parameters. Each pixel is assigned to one of clusters during the decision. This paper proposes the selection and the merging of the extracted ROIs. ROI regions are selectively merged in order to include the overlapped ROI windows. In the experiments, the proposed method is tested on an IR image capturing two pedestrians at night. The performance is compared with conventional methods showing that the proposed method outperforms others.
철근콘크리트 뼈대구조와 같이 설계변수가 과다하고, 제약조건식이 복잡한 구조물의 최적화를 위하여는 구조물을 여러개의 부분구조물로 분할하여 최적해를 구하는 분할법이 많이 사용되고 있다. 그러나 기존의 분할법에 의한 최적화는 구조해석과정과 고정된 부재력에대한 단면설계변수의 부분최적화 과정만으로 이루어지기 때문에, 최적해를 구하려면 반복적인 재해석과정만을 수행하지 않으면 안된다. 따라서 본 연구에서는 다단계분할법에 의하여 철근콘크리트 뼈대구조의 최적화 문제를 3단계로 형성하고, 분할된 부분최적화문제의 최적화시 전체구조의 강성 및 부재력 변화가 반영되어 부분 구조물의 결합을 유지시킬 수 있는 최적화 알고리즘을 제안하였다. 최적화 문제에서 설계변수로는 단면의 크기, 철근량, 모멘트 재분배율등을 취하고,목적함수는 경비함수, 제약조건으로는 강도설계법에 의한 부재강도, 시방서의 요구사항등을 고려하여 문제를 형성하였다. 본 연구에서 개발한 다단계 최적화과정의 첫째 단계에서는 탄성해석에 의하여 재분배모멘트의 설계공간을 형성한다. 이 때 부재력변화량추정(forece approximation technique)에 의하여 단면치수의 변화에 따른 부재력의 변화를 제약조건식 내에 포함시킬 수 있도록 하였다. 둘째 단면에서는 첫째 단계에서 구한 부재력변화량추정이 포함된 제약조건식 내에서 무제약최소화기법에 의하여 단면치수를 최적화하도록 하였다. 셋째 단계에서는 재분배 모멘트를 최적화하였으며, 이 때 재분배모멘트의 변화에 따른 단면설계 변수의 변화는 둘째 단계에서 구한 설계민감도(design sensitivity)를 이용하여 반영시키도록 하였다. 제안된 알고리즘을 1층 2경간 및 2층 1경간 뼈대구조에 적용하여 알고리즘의 타당성과 효율성을 입증하였다. 따라서 본 연구의 알고리즘은 철근 콘크리트 뼈대구조의 최적설계에 안정성있게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1994.11a
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pp.201-206
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1994
문서 인식 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중의 하나로 문자 분할 오류를 들 수 있는데 보다 우수한 성능의 문서 인식 시스템 개발을 위해서는 정확한 문자 분할 방법이 절실히 요구된다. 기존의 문자 분할에 관한 연구들은 이진 영상을 대상으로 함으로써 접촉되거나 겹치는 문자의 경계 부분에서 문자 분할에 유용한 정보들을 잃어 문자 분할 오류를 초래할 수 있다. 하지만 명도 영상을 분석해 보면 문자의 접촉 부분에서 주로 나타나는 지형적 특징이 있으며, 문자 경계에서 명도값이 변하는 것을 관찰할 수 있는데 이와같은 명도 영상의 정보를 사용하면 보다 효과적으로 문자를 분할할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여 명도 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고 다단계 그래프 탐색 방법을 이용하여 명도값을 추적함으로써 비선형 문자 경계를 찾는 새로운 문자 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명도 문자열 영상을 입력으로 받아 명도 영상의 투영값과 명도 영상으로부터 추출된 지형적 특성을 이용하여 문자 분할 영역을 결정하고 문자 분할 영역내에서 다단계 그래프 탐색에 의한 비선형 문자 분할 경로를 찾는다. 그리고 문자 인식기와 결항하여 최종 문자 분할 위치를 확정하는 인식 결과를 이용한 문자 분할을 수행함으로써 문자 분할 위치 및 문자 인식 결과를 확정한다. 다양한 문서에 대한 실험 결과 제안된 방법이 이진 정보만을 사용하는 방법보다 접촉 혹은 겹친 문자 분할에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
Dragomiretskiy and Zosso (2014) developed a new decomposition method, termed variational mode decomposition (VMD), which is efficient for handling the tone detection and separation of signals. However, VMD may be inefficient in the presence of missing data since it is based on a fast Fourier transform (FFT) algorithm. To overcome this problem, we propose a new approach based on a novel combination of VMD and hierarchical (or h)-likelihood method. The h-likelihood provides an effective imputation methodology for missing data when VMD decomposes the signal into several meaningful modes. A simulation study and real data analysis demonstrates that the proposed method can produce substantially effective results.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.450-453
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2004
본 연구는 리드타임이 상이한 다단계의 공급 사슬에서 수송비용과 재고비용을 최소화하는 다기간의 차량일정계획 수립에 관한 연구이다. 일반적인 공급사슬모형과 차량일정계획 문제를 통합한 모형으로서, 각 단계의 가용차량과 차량 용량이 제한된 제약조건하에서 비용을 최소화하는 차량일정을 구하는 문제이다. 본 연구에서는 이에 대한 최적화 수리모형과 2단계의 분할해법을 제시하였으며, 다양한 공급사슬모형에 대한 발견적 기법의 성능을 분석하였다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.17
no.2
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pp.67-70
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2016
This paper discusses a graphic user interface(GUI) for the concealed target segmentation. The human subject hiding a metal gun is captured by the passive millimeter wave(MMW) imaging system. The imaging system operates on the regime of 8 mm wavelength. The MMW image is analyzed by the multi-level segmentation to segment and identify a concealed weapon under clothing. The histogram of the passive MMW image is modeled with the Gaussian mixture distribution. LBG vector quantization(VQ) and expectation and maximization(EM) algorithms are sequentially applied to segment the body and the object area. In the experiment, the GUI is implemented by the MFC(Microsoft Foundation Class) and the OpenCV(Computer Vision) libraries and tested in real-time showing the efficiency of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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