• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.427-428
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• 2007

컴퓨터 비전을 이용한 이진 영상 데이터 처리는 사용자가 원하는 객체를 배경과 분리하여 추출하는 데에 유용하며 객체 위치 검출에는 테두리 검출(edge detection), 센트로이드 검출 (centroid detection) 등 다양한 기법들이 사용되어 왔다. 연속해서 움직이는 객체의 위치를 테두리 검출 기법을 이용하여 추종 시, 조명과 환경 잡음에 민감한 영상 데이터의 특성상 객체의 테두리 부분은 매 프레임마다 조금씩 차이가 있어 위치를 검출하는 데에 오차가 발생하기 쉽다. 그러나 센트로이드 기법으로 구할 경우 많은 픽셀의 무게중심을 구하는 것이므로 그 오차를 줄여 빠르고 정확한 위치 검출에 유용하다. 본 논문에서는 LabVIEW를 이용하여 진자운동 하는 물체의 센트로이드 점을 구하여 실시간 위치 검출을 구현한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.30 no.3
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• pp.424-436
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• 2003

In this paper, we propose the Centroid-based Backbone Core Tree(CBCT) generation algorithm for the shared tree-based IP multicasting. The proposed algorithm is based on the Core Based Tree(CBT) protocol. Despite the advantages over the source-based trees in terms of scalability, the CBT protocol still has the following limitations; first, the optimal core router selection is very difficult, and second, the multicast traffic is concentrated near a core router. The Backbone Core Tree(BCT) protocol, as an extension of the CBT protocol has been proposed to overcome these limitations of the CBT Instead of selecting a specific core router for each multicast group, the BCT protocol forms a backbone network of candidate core routers which cooperate with one another to make multicast trees. However, the BCT protocol has not mentioned the way of selecting candidate core routers and how to connect them. The proposed CBCT generation algorithm employs the concepts of the minimum spanning tree and the centroid. For the performance evaluation of the proposed algorithm, we showed the performance comparison results for both of the CBT and CBCT protocols.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.119-120
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• 2008

움직이는 물체 영역 검출 시 연속된 두 영상간의 차영상을 통하여 구하는 방법은 가장 간단하고 널리 사용되고 있다. 그러나 능동 카메라를 이용하여 실험할 경우 두 연속된 영상 간 배경의 움직임, 즉 카메라의 움직임 영역이 함께 포함되기 때문에 실제로 움직인 물체만을 찾아내기에는 어려움이 있다. 이를 보정하는 방법 영상의 처리를 통만 배경의 예측 및 보정, 그리고 센서를 통해 카메라가 움직인 각도를 측정하여 이를 보정해주는 방법이 있다. 본 논문에서는 팬틸트 장비에 장착된 카메라에 센서를 부착하여 각 시간 간격 당 움직인 각도를 획득, 이를 이용하여 이전 영상과 현재 영상에서의 픽셀 위치 변화 관계를 구하여 카메라의 움직임을 보정한다. 그리고 보정된 영상과 이전 영상간의 비교 통해 움직임 영역을 구하고 움직인 물체의 센트로이드를 구한다. 이때 센트로이드가 항상 이미지 플레인의 중심점과 일치하도록 팬틸트 파업을 수행한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.7 s.96
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• pp.867-874
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• 2004

K-Means algorithm is a non-hierarchical (plat) and reassignment techniques and iterates algorithm steps on the basis of K cluster centroids until the clustering results converge into K clusters. In its nature, K-Means algorithm has characteristics which make different results depending on the initial and new centroids. In this paper, we propose the modified K-Means algorithm which improves the initial and new centroids decision methodologies. By evaluating the performance of two algorithms using the 16 weighting scheme of SMART system, the modified algorithm showed $20{\%}$ better results on recall and F-measure than those of K-Means algorithm, and the document clustering results are quite improved.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.214-216
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• 2002

본 논문에서는 many-to-many IP 멀티캐스팅을 위한 효율적인 Backbone Core Tree(BCT)생성 알고리즘에 대하여 제안한다. 본 논문의 제안기법은 Core Based Tree(CBT)에 기반을 두고 있다. CBT는 공유 트리를 이용하여 멀티캐스트 자료를 전달하기 때문에 Source Based Tree에 비하여 각 라우터가 유지해야 하는 상태 정보의 양에 적고 적용하기 간단하지만, Core 라우터 선택의 어려움과 트래픽이 Core로 집중되는 문제점을 가지고 있다. 이에 대한 보완책으로 Backbone Core Tree기법이 제안되었는데, 본 논문에서는 주어진 네트워크 위상 그래프에서 최소신장 트리를 만들고, 센트로이드를 이용하여 효율적인 BCT를 생성하는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.05a
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• pp.67-71
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• 2002

본 논문에서는 many-to-many IP 멀티캐스팅을 위한 효율적인 BCT(Backbone Core Tree)생성 알고리즘의 시뮬레이션 방법에 대하여 제안한다. BCT는 기법은 CBT(Core Based Tree)에 기반을 두고 있다. CBT는 공유 트리를 이용하여 멀티캐스트 자료를 전달하기 때문에 Source based Tree에 비하여 각 라우터가 유지해야 하는 상태 정보의 양에 적고, 적용하기 간단하지만, Core 라우터 선택의 어려움과 트래픽이 Core로 집중되는 문제점을 가지고 있다. 이에 대한 보완책으로 BCT기법이 제안되었는데, 본 논문에서는 주어진 네트워크 위상 그래프에서 최소신장 트리를 만들고, 센트로이드(Centroid)를 이용하여 효율적인 BCT를 생성하는 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션 방법을 제시한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.16 no.3
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• pp.47-56
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• 2011

To apply Genetic algorithm toward document clustering, appropriate individual structure is required. Document clustering with the genetic algorithms (DCGA) uses the centroid vector type individual structure. New document clustering with the genetic algorithm (NDAGA) uses document allocated individual structure. In this paper, to find more suitable object structure and process for the document clustering, calculation, amount of calculation, run-time, and performance difference between the two methods were analyzed. In this paper, we have performed various experiments using both DCGA and NDCGA. Result of the experiment shows that compared to DCGA, NDCGA provided 15% faster execution time, about 5~10% better performance. This proves that the document allocated structure is more fitted than the centroid vector type structure when it comes to document clustering. In addition, NDCGA showed 15~25% better performance than the traditional clustering algorithms (K-means, Group Average).

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.14 no.4
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• pp.1-9
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• 2015

Since logical ground and method to deduct location to install Integrated Standard Controller under development to combine physically and functionally multiple enclosures of controllers for various ITS equipments on streets into one enclosure, there are much difficulty to apply it to site. Particularly we need to establish standardized methodology to deduct optimal location to integrate individual controllers installed dispersedly on streets such as node part and line part. Accordingly this study has the purpose of suggesting more reasonable and efficient methodology to determine location for Integrated Standard Controller to be developed newly. For this, new solution has been searched by using centroid which is utilized to decide facility location in urban planning. As the result of analysis, central point among centroid, in which equal connection to each equipment is possible is proved to be the most reasonable and correct coordinate and zone is proposed as installation location through designating coordinate system. The methodology suggested by this study seems to have high degree of utilization in site according to expansion of integrated standard controller market.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.477-480
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• 2004

본 논문에서는 고차원의 특성을 가진 범주형 데이터 집합의 군집 유효화 기술에 대하여 알아본다. 먼저, 범주형 데이터 집합에 대하여 한 군집의 센트로이드를 정의함에 따라 일반적인 군집화 방법에서 사용되는 쌍 유사성 측정을 가능하게 한다. 다음으로, 범주형 데이터 집합에 대한 증분 군집 알고리즘을 통하여 도출된 결과에 대해 최적 군집 수의 결정하기 위하여 엔트로피 기반 군집 유효화 지수를 사용한다. 이를 통하여 일반적인 군집 알고리즘에서 최적 결과를 얻기 위해 필요한 문턱값 결정 문제를 손쉽게 해결한다. 마지막으로, 위의 개념들을 여러 데이터 집합에 대해 실험한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.325-326
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• 2009

본 논문에서는 효율적인 인공지능 알고리즘인 유전자 알고리즘(GA)을 이용한 문서 클러스터링 시스템을 제안한다. 일반적으로 클러스터링 알고리즘에 가장 많이 사용되는 K-Means는 임의로 결정되는 초기 센트로이드 벡터에 따라 그 성능이 많이 달라지는 것을 볼 수 있다. 이에 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 안정적이면서도 높은 성능을 보여주는 클러스터링 알고리즘을 개발하였다. 제안한 클러스터링 알고리즘의 성능 평가를 위하여 HANTEC 2.0과 문서 범주화 집단 데이터 셋을 사용하였다. 제안된 방법은 효율적이고 빠른 K-Means를 이용한 클러스터링 알고리즘에 비하여 훨씬 뛰어난 성능을 보였다.