• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.190-192
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• 2001

시간에 따라 공간적 위치가 연속적으로 변하는 객체를 이동객체라 한다. 이동객체에 대한 최근접 질의는 시간에 따라 거리도 달라지게 됨으로써 기존의 방법을 그대로 이용하기 어렵다. 본 논문에서는 이동객체에 대한 최근접 질의를 3D R-tree를 이용한 최근접 탐색방법에 시간적 요소를 추가하여 처리하였다. 또, 3D R-tree를 구성하는 노드의 크기에 따른 사장공간(Dead Space)이 최근접 질의에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과에 따르면 이동객체를 하나의 노드에 저장하면 사장공간이 증가하여 불필요한 노드를 접근함으로써 성능이 떨어지고 여러 개로 분할하여 저장하게 되면 색인의 크기가 커짐으로써 질의 처리 성능이 떨어지게 된다. 따라서, 이동객체에 대한 적절한 분할 및 병합 정책이 필요하다는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1484-1486
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• 2015

그리드 기반 공간 분할 방식에서 셀 크기는 성능을 좌우하는 핵심 요소이다. 본 논문에서는 각 셀에서 충돌 검사가 일어나는 빈도에 따라 동적으로 셀의 크기를 제어하는 방식을 제안한다. 각 셀의 충돌 검사 빈도와 인접한 셀과 병합했을 때의 충돌 검사 빈도를 비교하여, 이 차이가 임의의 값보다 작을 때 셀들을 병합하여 하나의 큰 셀로 만든다. 단, 병합할 셀이 여러 개일 경우 충돌 검사 빈도가 작은 셀부터 차례로 병합한다. 이 방식을 통하여 셀의 수 및 업데이트 비용을 줄일 수 있으며 이는 공간상의 객체가 규칙적인 움직임을 보일 때 가장 효율적임을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.749-752
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• 2004

CT 영상에서 폐암 추출을 위한 컴퓨터지원진단시스템(CAD)에서 전처리 시스템은 매우 중요한 역할을 담당한다. 본 논문에서는 CT 영상에서 폐암 추출을 위한 전처리 기법을 소개한다. CT 영상에서 폐 영역 추출 과정에서 가장 먼저 수행되는 이진화를 위해 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 비관심 영역 제거 방법으로 연결요소를 분석하고, 이진화 과정에서 발생한 폐 외곽 분실을 재구성하기 위해 Rolling Ball 알고리즘을 수행한다. 또한 분할된 폐 영역에서 폐암 후보자를 선출하기 위해 분할과정에서 수행하였던 이진화 방법을 폐 영역에 다시 한번 적용하고 잡음제거를 위해 모폴러지 기법을 사용한 전처리 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.55-56
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• 2021

최근, 딥러닝 및 인공신경망 기술의 발전으로 비디오 부호화 분야에서도 인공지능을 이용한 요소 기술에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 주변 참조샘플로부터 문맥정보를 이용하여 현재블록을 예측하는 CNN 기반의 화면내 예측 모델을 구현하고, 비디오 부호화의 블록 분할 구조를 반영한 학습 기법에 따른 부호화 성능을 분석한다. 실험결과 HM(HEVC Test Model)에 구현한 문맥적응적 신경망 기반 예측 모델에서 트리 분할 구조를 반영한 학습이 HM16.19 대비 0.35% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.545-548
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• 2023

본 논문에서는 골프 코스 시뮬레이션을 위해 수집된 데이터의 정제 및 처리에 요구되는 딥 러닝 모델과 모델 적용 과정에 대해서 논의한다. 최근 스크린 골프 시장의 확대와 골프 시뮬레이터 기술의 발전으로, 위성 이미지, 항공 촬영 이미지, 공간 정보 시스템 (GIS) 등 다양한 데이터 소스로부터 골프 코스에 대한 정보를 수집에 대한 요구가 증가하였다. 이번 연구에서는 이러한 데이터 소스로부터 생성된 원시 데이터를 최적의 시뮬레이션 입력으로 변환하기 위한 컴퓨터 비전 기법과 딥 러닝 모델 구조에 대해서 검토한다. 특히, 데이터에서 골프 코스 시뮬레이션에 요구되는 메타 데이터를 도출하기 위해 코스 분할(Segmentation)과 코스 오브젝트 분류(Classification) 모델을 적용하는 과정을 다룬다. 이를 통해, 본 연구는 골프 코스 시뮬레이터의 개발 과정에서 중요한 기술 요소를 제공하며, 이는 시뮬레이션의 정확도와 골프 코스의 다양성을 증진시키는데에 기여한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.38-41
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• 2014

본 논문에서는 필기 문서 영상을 분석하여 단어 단위로 요소들을 분할하는 방법을 제안한다. 일반적으로 인쇄 문서에 비하여 필기 문서에서는 글자 간 간격이 일정하지 않을 뿐만 아니라 필기자 또는 작성된 언어에 따라 특성이 매우 다르게 나타나기 때문에 단어를 분리하는 것은 어려운 문제로 간주되었고 많은 연구가 진행되었다. 제안하는 방법은 이 문제를 해결하기 위하여 글자 획의 두께를 고려하여 정규화시킨 각 연결 요소간 간격과 간격 안에 존재하는 글자 픽셀의 수로 구성된 2 차원의 특징값을 추출하였다. 이 특징값을 바탕으로, 제안하는 방법은 k-평균 클러스터링을 이용하여 각 텍스트라인을 구성하는 연결 요소간 간격을 단어 사이의 간격과 단어 내부 글자간의 간격으로 분류하였다. ICDAR 2013 Handwriting Segmentation Contest 데이터베이스에 대한 실험 결과 제안하는 방법은 가장 우수한 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1995.10a
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• pp.625-628
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• 1995

A static/implicit finite element code for sheet forming (ITAS3D) is parallelized on IBM SP 6000 multi-processor computer. Computing-load-balanced domain decomposition method and the direct solution method at each subdomain (and interface) equation are developed. The system of equations for each subdomain are constructed by condensation and calculated on each processor. Approximated operation counts are calculated to set up the nonlinear equation system for balancing the compute load on each subdomain. Th esquare cup tests with several numbers of elements are used in demonstrating the performance of this parallel implementation. This procedure are proved to be efficient for moderate number of processors, especially for large number of elements.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11b
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• pp.634-637
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• 2010

본 논문은 미세구조의 마이크로 액추에이터의 구동해석을 위한 결과로써 3차원 유한요소해석(Finite Element Analysis, FEA)을 이용하여 수행하였다. 마이크로머신과 같은 미소구조물을 해석하는 경우, 컴퓨터의 메인 프로세스에 비해 프리프로세서(pre-processor)의 비중이 높아지고 있어 그 효율화가 가장 중요하다. 수작업에 의존해야 했던 지난날의 요소분할법 기술은 최근에 들어 여러 연구자들에 의해 개발되고 있다. 특히, 복합현상을 다루는 정전 액추에이터에 직접적인 적용에 다소 어려움이 있는데 3차원적인 수치 및 실험평가는 실용적인 문제에서 비추어 볼 때 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 센서로서의 역할을 하는 마이크로 정전 액추에이터의 기본설계를 위한 토대를 구축하고자 3차원적인 FEA 시뮬레이션을 수행하여 미세 회전운동을 분석하였다. 그 결과 설계된 모델에서 먼저 자중해석과 Mode 해석에서 기준치를 모두 만족하였다. 또한 설계된 액추에이터의 형상에 따른 회전자의 변형해석을 수행하여 시작토오크와 탄성한계까지의 위치제어에 필요한 회전각을 구하였으며, 정전장 해석을 통하여 시작토오크는 전압 $V^2$에 비례함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.144-145
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• 2008

본 연구는 라이다 자료를 이용하여 건물영역을 추출하고 건물모델을 구성하는 선형과 면요소들을 추출하는 기법을 제시하였다. 라이다 자료는 지형지물의 표고값을 정확하고 직접적인 방식으로 제공함으로써 기존의 항공사진에 비하여 매칭과정을 필요로 하지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 라이다 점들은 해당 수평위치에 대한 표고값만을 제공하기 때문에 지표 위의 지형지물들을 추출하기 위해서는 먼저 점들간의 기하학적인 관계를 분석하여 그들을 구성하는 선이나 면요소들을 추출해야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 라이다 자료를 라스터 형태로 변환한 후, 이미지 프로세싱을 통하여 상대적으로 낫은 영역과 높은 영역으로 분리하여 각각 지형과 건물영역으로 분류하였다. 다음으로 건물영역 경계로부터 건물 외곽선을 추출하고 건물영역 내에 면요소들을 통계분석을 통하여 추출하였다. 실험결과를 통하여 제시한 기법들은 비교적 복잡한 형태의 건물 지붕면과 외곽선을 성공적으로 분할하고 추출할 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.101-108
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• 2008

건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 모델링 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 항공라이다 데이터를 이용한 3차원 모델링 연구는 항공라이다 점 데이터를 보간 과정을 통하여 픽셀구조로 변환하거나 수치지도, 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문은 기존 건물 모델링 기법에서 사용되었던 점 데이터의 픽셀구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.