• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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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.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권3호
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• pp.424-436
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• 2003

본 논문에서는 공유 트리에 기반에서 IP 멀티캐스팅을 위한 센트로이드 기반 백본코아트리 (Centroid-based Backbone Core Tree: CBCT) 생성 알고리즘을 제안한다 코아기반트리(Core Based Tree: CBT)는 공유 트리를 이용하여 멀티캐스트 자료를 전달하는 것으로 소스 기반 트리에 비하여 각 라우터가 유지해야 하는 상태 정보의 양이 적고, 적용하기 간단한 장점을 가지고 있지만, 코아 라우터(Core router) 선택이 어렵고, 멀티캐스트 트래픽이 코아로 집중되는 문제점을 가지고 있다. 백본코아트리(Backbone Core Tree: BCT)는 CBT의 단점을 보완하기 위해 제안되었다. BCT는 각 멀티캐스트 그룹마다 특정한 코아 라우터를 선정하지 않는 대신 코아라우터 후보들을 백본코아트리(BCT)로 연결하고, 이 트리를 통하여 코아라우터 후보들이 서로 협동하므로써 위의 두 가지 문제점을 해결한다. 이때 BCT를 어떻게 구성하는가에 따라 멀티캐스트 성능이 크게 변하게 된다. 본 논문에서는 백본코아라우터 후보들 및 이들을 연결하는 BCT를 생성하기 위해 네트워크의 최소 신장 트리와 센트로이드를 이용하는 효율적인 알고리즘 CBCT를 제시한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해서 CBT와 CBCT 프로토콜의 성능비교 결과를 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.867-874
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• 2004

K-Means 알고리즘은 재배치 기법의 일종으로 K개의 초기 센트로이드를 중심으로 K개의 클러스터가 될 때까지 클러스터링을 반복하는 것이다. 알고리즘의 특성상 K-Means 알고리즘은 초기 클러스터 센트로이드(중심) 및 클러스터 중심을 결정하는 방법에 따라 다른 클러스터링 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘을 이용한 초기 클러스터 중심 및 클러스터 중심을 결정하는 방법을 개선한 변형 K-Means 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 SMART 시스템의 16가지 가중치 계산 방식을 이용하여 성능을 평가한 결과 변형 K-Means알고리즘이 K-Means 알고리즘보다 재현률과 F-Measure에서 $20{\%}$이상 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 특정 주제 아래 관련 문서가 할당되는 클러스터링 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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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.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.47-56
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• 2011

유전자 알고리즘을 문서 클러스터링에 적용하기 위해서는 적절한 개체 구조가 필요 하다. 기존의 유전자 알고리즘을 이용한 문서 클러스터링(DCGA)은 센트로이드 벡터 형식의 개체 구조를 사용하였다. 새로운 유전자 알고리즘을 이용한 문서 클러스터링(NDAGA)은 문서 할당 형식의 개체 구조를 사용한다. 본 논문에서는 문서 클라스터링에 더 적합한 개체 구조와 연산을 결정하기 위해 두 개체 구조의 차이에 따른 연산, 연산량, 클러스터링 수행 시간, 성능을 구체적으로 비교, 분석한다. 본 논문에서 수행한 다양한 실험에서 NDCGA가 DCGA와 비교하여 15%정도 더 빠른 수행 시간과, 약 5~10% 정도 더 높은 성능을 보여, 문서 할당 형식의 개체 구조가 센트로이드 벡터 형식의 개체 구조 보다 문서 클러스터링에 적합한 것을 증명한다. 또한 NDCGA는 전통적인 클러스터링 알고리즘들(K-means, Group Average)에 비해서 15~20% 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.1-9
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• 2015

도로상에 다양한 ITS 장비들의 제어기 함체를 하나의 함체로 물리적 기능적으로 통합하고자 개발중인 통합표준제어기의 설치위치에 대한 논리적인 근거나 도출방법이 마련되어 있지 못하여 현장적용에 어려움이 발생하고 있다. 특히, 노드부와 링크부 등 거리상 여러 곳에 분산 설치된 개별 제어기들을 통합하기 위한 최적의 위치를 도출하는 표준화된 방법론의 정립이 필요하다. 따라서 본 연구는 새로이 개발되는 통합표준제어기의 보다 합리적이며 효율적인 위치결정방법론을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 여기에서는 도시계획에서 시설입지결정에 활용하는 센트로이드를 활용하여 해결방안을 모색하였다. 분석결과 센트로이드 중에서 모든 장비에 균등한 연계가 가능한 중앙점(central point)의 적용이 가장 합리적인 것으로 나타났으며, 좌표계 설정을 통해 도로상에 정확한 좌표와 존을 설치위치로 제시하고 있다. 본 연구에서 제시한 방법론은 통합표준제어기의 시장 확대에 따른 현장적용에 활용도가 높을 것으로 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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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.