• 대한전기학회논문지
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• 제43권5호
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• pp.848-860
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• 1994

Generally, to get the minimum distance between two arbitrary shapes that are composed of circular arcs and lines, we must calculate distances for all the possible pairs of the components from two given shapes. In this paper, we propose an efficient method for the minimum distance problem between two shapes by using their structural features after extracting the reduced component lists which are essential to calculate the minimum distance considering the relationship of shape location. Even though the reduced component lists may contain all the components of the shapes in the worst case, in the average we can reduce the required computation much by using the reduced component lists. This method may be efectively applied to calculating the minimum distance between two shapes which are generated by the CAD tool, like in the nesting system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.622-627
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• 2014

본 논문은 웨이블릿 변환과 선형 판별 분석법 그리고 유전알고리즘을 이용하여 걸음걸이 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 걸음걸이 에너지 영상에서 웨이블릿 변환으로 분해된 4개의 대역을 얻는다. 분해된 대역을 선형 판별 분석법으로 영상의 특징을 추출한다. 추출된 4개 대역의 특징들과 학습영상의 특징들 사이의 유클리디안 거리를 계산하고, 각 대역에서 계산된 거리 값에 유전알고리즘으로 최적화된 4개의 가중치를 부여한다. 4개 대역의 거리 값과 가중치와의 선형결합으로 계산된 새로운 거리 값을 바탕으로 최근접 이웃 분류 방법을 이용하여 인식 실험을 수행한다. 실험 결과에서 가중치 융합 전 인식률 보다 융합 후 인식률이 더 높은 것을 확인 할 수 있다.