• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.179-191
• /
• 2004

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
• /
• v.52 no.2
• /
• pp.162-170
• /
• 2015

Commute time embedding involves computing the spectral decomposition of the graph Laplacian. It requires the computational burden proportional to $o(n^3)$, not suitable for large scale dataset. Many methods have been proposed to accelerate the computational time, which usually employ the Nystr${\ddot{o}}$m methods to approximate the spectral decomposition of the reduced graph Laplacian. They suffer from the lost of information by dint of sampling process. This paper proposes to reduce the errors by approximating the spectral decomposition of the graph Laplacian using that of the affinity matrix. However, this can not be applied as the data size increases, because it also requires spectral decomposition. Another method called approximate commute time embedding is implemented, which does not require spectral decomposition. The performance of the proposed algorithms is analyzed by computing the commute time on the patch graph.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
• /
• v.21 no.3
• /
• pp.55-61
• /
• 2015

In this paper, we introduce a method to synthesize realistic make-up effects on input images efficiently. In particular, we focus on shading on the make-up effects due to the lighting and face curvature. By doing this, we can synthesize a wider range of effects realistically than the previous methods. To do this, the information about lighting information together with the normal vectors on all pixels over the face region in the input image. Since the previous methods that compute lighting information and normal vectors require relatively heavy computation cost, we introduce an approach to approximate lighting information using cascade pose regression process and normal vectors by transforming, rendering, and warping a standard 3D face model. The proposed method consumes much less computation time than the previous methods. In our experiment, we show the proposed approximation technique can produce naturally looking virtual make-up effects.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.24 no.3
• /
• pp.495-504
• /
• 2013

Evolutionary algorithms have been applied to multi-objective optimization problems by approximation methods using computational intelligence. Those methods have been improved gradually in order to generate more exactly many approximate Pareto optimal solutions. The paper introduces a new method using support vector machine to find an approximate Pareto frontier in multi-objective optimization problems. Moreover, this paper applies an evolutionary algorithm to the proposed method in order to generate more exactly approximate Pareto frontiers. Then a decision making with two or three objective functions can be easily performed on the basis of visualized Pareto frontiers by the proposed method. Finally, a few examples will be demonstrated for the effectiveness of the proposed method.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.7 no.5
• /
• pp.1095-1100
• /
• 2003

The wavelet transform pair used simultaneously when two wavelets are designed to form an approximate Hilbert transform pair provide excellent property than present DWT(discrete wavelet transform), especially in field that detect wide-band signals like pulse and increase the bit rate at the same bandwidth. In this paper, the two dyadic wavelet bases which form an approximate Hilbert transform pair were designed, and flat delay filter which has the truncated coefficient vector is used in order that the two filters can form Hilbert transform relation in the process of design.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.129-132
• /
• 2006

본 논문에서는 카메라 영상으로부터 사각형 형태의 마커를 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거래법에 의해 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 마커의 종류가 50개일 때에 최대 98%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.01a
• /
• pp.369-372
• /
• 2022

본 논문에서는 장애물 객체의 회전 벡터를 이용하여 VR 환경에서의 효율적으로 음향 처리 및 합성하는 방법을 제안한다. 현실에서 소리와 장애물이 있을 때, 소리는 장애물의 형태에 따라 퍼지면서 전파되는 형태를 보여준다. 이 같은 특징을 가상현실 환경에 유사하게 음향 처리하고자 하며 이를 위해 장애물 객체의 위치와 소리의 근원지 위치를 입력으로 소리의 전파 형태를 근사한다. 이때 모서리 부근에서 표현되는 소리의 회전을 계산하기 위해 장애물의 회전벡터(Curl vector)를 기반으로 소리의 회전을 추출하였으며, 장애물 형태를 컨볼루션(Convolution)하여 소리가 바깥 방향으로 전파되는 형태를 모델링한다. 또한, 장애물과 소리 벡터 사이의 거리, 소리 근원지와 소리 벡터 사이의 거리를 계산하여 소리의 크기를 감쇠 시켜 주며, 최종적으로 장애물 주변으로 퍼지는 벡터 모양인 외부벡터를 합성하여 장애물로부터 외부로 퍼지는 벡터의 방향을 설정한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리는 장애물과의 거리와 형태를 고려하여 퍼지는 사운드 벡터 형태를 보여주며, 소리 위치에 따라 소리 감소 패턴이 변경되고, 장애물 모양에 따라 흐름이 조절되는 결과를 보여준다. 이 같은 실험은 실제 현실에서 소리가 장애물의 모양에 따라 나타나는 소리의 변화 및 패턴을 거의 유사하게 표현할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.20 no.6
• /
• pp.1093-1101
• /
• 2009

Quantile regression has become a more widely used technique to describe the distribution of a response variable given a set of explanatory variables. This paper proposes a novel modelfor quantile regression using doubly penalized kernel machine with support vector machine iteratively reweighted least squares (SVM-IRWLS). To make inference about the shape of a population distribution, the widely popularregression, would be inadequate, if the distribution is not approximately Gaussian. We present a likelihood-based approach to the estimation of the regression quantiles that uses the asymmetric Laplace density.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.6 no.5
• /
• pp.753-768
• /
• 2003

In this paper, we propose a multi-dimensional index structure, tailed a VA(Vector Approximate)-tree that is constructed with vector approximates of multi-dimensional feature vectors. To save storage space for index structures, the VA-tree employs vector approximation concepts of VA-file that presents feature vectors with much smaller number of bits than original value. Since the VA-tree is a tree structure, it does not suffer from performance degradation owing to the increase of data. Also, even though the VA-tree is MBR(Minimum Bounding Region) based tree structure like a R-tree, its split algorithm never allows overlap between MBRs. We show through various experiments that our proposed VA-tree is a suitable index structure for large amount of multi-dimensional data.

• Communications of the Korean Mathematical Society
• /
• v.15 no.2
• /
• pp.197-231
• /
• 2000

평형문제들에서의 기본적인 정리들이 일반화 볼록공간에서 어떻게 확장되는가를 보인다. KKM 이론의 중요한 정리들 대부분이 위상벡터공간에서의 선형성을 가정하지 않아도 위상적인 성질만으로 성립한다. 이같은 정리들의 예로는 KKM정리, von Neumann의 최소최대정리와 교차정리, Nash의 평형정리, 여러 가지 부동점정리, 극대원정리, Ky Fan의 최소최대부등식, 변분부등식들, 최량근사정리, 일반화 의사평형문제들의 해의 존재정리들이 있다.