• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.539-544
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• 2008

이 논문에서 크기의 변화에 강인한 인공물 축출 알고리듬을 제안한다. 인공물은 크기 및 카메라 센서의 특성에 따라 영상에 다양한 크기로 나타난다. 이 논문은 이러한 크기 변화에 강인한 인공물 축출 방법을 제안한다. 우선 LoG(Laplacian of Gaussian)를 이용하여 최적의 크기를 찾아낸다. 이를 이용하여 우리는 이웃한 정보를 포함할 수 있는 MAP-MRF(Maximum A Posterior-Markov Random Field) 레이블링(Labeling) 방법을 기반으로 인공물 축출을 위한 비용함수를 제안하였다. 인공물은 서로 근처에 존재하기 때문이다. 여기서 정보 비용함수(Data cost function)는 방향 히스토그램(Orientation histogram)을 이용하여 정의하였고, 스무딩 비용함수(Smoothing cost function)는 ICM(Iterated Conditional Modes)을 이용하여 정의한다. 최종적으로 이 알고리듬을 위성영상에 적용하여 알고리듬의 성능을 증명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.292-294
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• 2002

본 연구에서는 영상에서 효과적인 에지 연결(edge linking)을 위하여 기존의 셀룰러 신경망 구조에서 두 가지 유형의 시냅스 구조를 고려한 활성화 특성을 제안한다 제시하는 모델에서 노드들간의 측면 연결에 의한 상호 작용은 노이즈에 의한 에지 및 영상에서 추출된 비최대점(non-maximum)의 에지를 억제할 문만 아니라, 특정 노드의 원형 이웃(circular neighborhood)으로 그려되는 특징들 간의 상호 연관도를 반영하여 에지의 연결 효과를 이를 수 있게 한다. 이러한 과정은 에지를 표현하는 벡터형식의 각 성분에 대한 활성화 특성으로부터 정형화된 에너지 함수로 모델링하고 이에 대한 최적화 과정으로써 구현될 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.489-498
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• 2023

하드웨어의 성능 및 컴퓨팅 기술의 발전 덕분에 기후환경 변화를 대비하기 위해 기후예측 모델 또한 발전하고 있다. 한국 기상청은 GloSea6를 도입하여 슈퍼컴퓨터를 이용하여 기상 예측을 하고있으며, 각 대학 및 연구 기관에서는 중소규모 서버에서 사용하기 위해 저해상도 결합모델인 Low-GloSea6를 사용하여 기상 연구에 활용하고 있다. 본 논문에서는 중소규모 서버에서의 기상 연구의 원활한 연구를 위해 Low-GloSea6의 Intel VTune Profiler를 사용한 분석을 진행하였으며 1125.987초의 CPU Time을 수행하는 대기모델의 tri_sor_dp_dp 함수를 Hotspot으로 검출하였다. 수치적 연산을 진행하는 기존 함수에 머신러닝 기법의 하나인 비선형 회귀모델을 적용 및 비교하여 머신러닝 적용 가능성을 확인하였다. 기존 tri_sor_dp_dp 함수의 실제 연산되는 값인 1e-3 ~ 1e-20의 범위를 가지는 Output Data인 변수 "Px"를 기준으로 평가하였을때 K-최근접 이웃 회귀 모델은 MAE가 1.3637e-08, SMAPE가 123.2707%로 가장 우수하게 나타났으며 RMSE의 경우 Light Gradient Boosting Machine 회귀 모델이 2.8453e-08로 가장 우수한 성능을 보이는 것으로 측정되었다. 따라서 Low-GloSea6 수행 과정 중 tri_sor_dp_dp 함수의 데이터를 추출 후 비선형 회귀 모델을 적용한 결과로 기존의 tri_sor_dp_dp 함수의 수치적 연산 값과 K-최근접 이웃 회귀 모델을 비교하였을 때 SMAPE가 123.2707%의 오차가 발생하는 것으로 측정되어 기존 모듈의 대체 가능성이 있다는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권12호
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• pp.870-872
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• 2014

본 논문에서는 피어의 소모 에너지와 잔여 에너지를 고려한 비용함수를 설계하고 시스템 내에 비용이 최소인 피어가 부모 피어로 선택될 수 있는 분산적 부모 피어 결정 방법을 제안한다. 각 피어가 자신의 이웃 피어 정보만을 이용하여 비용이 최소인 이웃 피어를 부모 피어로 선정하는 기존 기법과는 달리 제안 기법은 피어들 사이에 집단지성을 구축하고 이를 통해 부모 피어를 결정한다. 집단지성을 형성하여 부모 피어 검색 범위를 분산적으로 확장함으로써 제안기법은 기존 기법에 비해 최소 비용 피어가 부모 피어로 선택될 확률을 증가시키며 알고리즘 운영을 위한 시그널링 부하를 감소시킨 다는 것을 모의실험을 통해 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.324-329
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• 2006

Non-negative matrix factorization(NMF) 기법은 음이 아닌 값으로 구성된 데이터를 두 종류의 양의 행렬의 곱의 형식으로 분할하는 데이터 분석기법으로서, 텍스트마이닝, 바이오인포매틱스, 멀티미디어 데이터 분석 등에 활용되었다. 본 연구에서는 기본 NMF 기법에 기반하여 텍스트 문서로부터 토픽을 추출하고 동시에 이를 가시적으로 도시하기 위한 Topographic NMF (TNMF) 기법을 제안한다. TNMF에 의한 토픽 가시화는 데이터를 전체적인 관점에서 보다 직관적으로 파악하는데 도움이 될 수 있다. TNMF는 생성모델 관점에서 볼 때, 2개의 은닉층을 갖는 계층적 모델로 표현할 수 있으며, 상위 은닉층에서 하위 은닉층으로의 연결은 토픽공간상에서 토픽간의 전이확률 또는 이웃함수를 정의한다. TNMF에서의 학습은 전이확률값의 연속적 스케줄링 과정 속에서 반복적 파리미터 갱신 과정을 통해 학습이 이루어지는데, 파라미터 갱신은 기본 NMF 기반 학습 과정으로부터 유사한 형태로 유도될 수 있음을 보인다. 추가적으로 Probabilistic LSA에 기초한 토픽 가시화 기법 및 희소(sparse)한 해(解) 도출을 목적으로 한 non-smooth NMF 기법과의 연관성을 분석, 제시한다. NIPS 학회 논문 데이터에 대한 실험을 통해 제안된 방법론이 문서 내에 내재된 토픽들을 효과적으로 가시화 할 수 있음을 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.14-19
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• 2009

노드의 이동성과 한정된 배터리 용량으로 무선애드혹 네트워크에서는 종종 경로 단절이나 패킷 손실이 발생한다. 본 논문에서는 수신 신호 세기의 변화를 측정함으로써 경로 단절 확률과 패킷손실을 줄일 수 있는 AODV (Ad hoc On-demand Distance Vector routing)에 기반을 둔 향상된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 라우팅을 결정하기 위해 노드 이동성과 경로의 홉으로 이루어진 새로운 측정 함수를 사용하고, 데이터 전송 중 노드의 움직임에 의한 경로의 단절을 방지하기 위해 새로운 경로 관리 기법을 소개한다. 이웃 노드의 움직임을 감지되면, 경로가 단절되기 전에 라우팅 에이전트는 다음 홉 노드를 이웃노드로 변경한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 라우팅 기법의 성능이 기존의 AODV 방식보다 우수함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.85-97
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• 1998

기존의 윤곽선 추출 방법은 중첩된 두꺼운 선으로 추출되어 물체의 실제 경계선을정확하게 표시하지를 못하거나 윤곽선에 끊어짐이 많아 연결성이 떨어지는 문제점을 지니고있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 윤곽선 추출에 유전자 알고리즘을 적용하였으며 에너지 함수는 픽셀의 윤곽선 만족도를 수치로 산정해 주는 식으로 함수로 화상구조 형에 대한 평가 에너지와 이웃 윤곽선과의 연속성에 대한 평가 에너지, 윤곽선이 정확한 위치에 1 픽셀로 나타냈는지에 대한 평가함수로 구성하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 잡음제거에 우수하였고 또한 연결성이 강하고 최적의 위치에 놓인 픽셀을 찾음으로서 보다 선명하고 정확한 윤곽선 추출을 가능케 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.42-47
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• 2015

본 논문은 다개체 로봇을 위한 랭크 기반의 포메이션을 다룬다. 여기서 제안되는 방법은 이웃한 두 대 로봇의 지역 위치를 이용한다. 전통적인 다개체 로봇의 포메이션을 위한 연구는 모든 로봇의 위치를 파악하기 위해 로봇과 중앙 컴퓨터사이의 통신을 필요로 한다. 그리고 전역좌표에서 모든 로봇의 위치를 참조하여 포메이션 형성 및 로봇 경로가 만들어 진다. 기존의 연구들과는 다르게 제안된 포메이션 형성 방법은 지역좌표에서 이웃한 두 대의 로봇 위치를 사용 한다. 따라서 제안된 방법은 여러 모양의 포메이션을 형성할 때 모든 로봇의 협력 관계는 필요하지 않고 주변의 이웃 로봇 위치를 개별적으로 이용한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 효과적으로 포메이션을 형성할 수 있음을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.117-126
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• 2010

빛은 촬영된 영상의 화질을 결정하는 중요 요소이다. 역광의 환경이나 빛을 정면으로 받는 환경에서 촬영된 영상의 경우, 빛의 조절이 어려워 특정 영역의 밝기만 왜곡될 수 있다. 이와 같은 경우 전체적인 보정으로는 영상의 질 향상이 어려우므로, 특정 영역의 밝기를 중점적으로 보정하는 기법이 필요하다. 제안 기법은 사용자의 입력을 이용하여 첫 프레임에서 밝기를 보정할 관심 영역을 선택하고 이를 중점적으로 보정하기 위한 밝기 대응 함수를 구한다. 대응 함수를 가중치에 따라 적용하고 이웃 픽셀과의 관계를 고려하는 에너지 함수를 정의하여 첫 프레임을 보정한다. 그리고 첫 프레임의 보정 결과를 이용하여 다음 프레임들을 순차적으로 보정한다. 각 픽셀의 밝기 변화량은 프레임간의 움직임 추정을 통해 다음 프레임의 대응 픽셀로 전달한다. 이때, 움직임 벡터의 신뢰도에 기반하여 밝기 변화량의 신뢰도를 정의하고, 이를 이용하여 이웃 픽셀과의 관계를 고려하는 밝기 보정을 위한 에너지 함수를 정의한다. 모의 실험 결과에서 볼 수 있듯이 제안 기법은 정의한 에너지를 최소화함으로써 기존 기법에 비해 자연스러운 역광 보정의 결과를 도출한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권4호통권316호
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• pp.17-25
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• 2007

멀티레벨 잉크젯 프린터는 다양한 도트 크기 및 다른 농도를 가진 잉크를 사용함으로써 뛰어난 색재현과 부드러운 계조를 표현할 수 있다. 이에 멀티토닝 기법에 관한 많은 연구 노력들이 더 나은 영상 화질을 위해 진행되고 있다. 하지만 멀티토닝은 프린터가 출력할 수 있는 레벨에서 일정 구간 같은 잉크가 찍히는 banding artifact가 발생한다. 이는 특히 부드러운 계조 변화 영역에서 불연속성이나 시각적으로 좋지 않은 결과를 낳게 된다. 따라서 이러한 banding artifact를 줄이기 위하여 본 논문에서는 개선된 임계값 배율 조정함수를 이용하여 프린터 출력 레벨에서 이웃 출력 잉크의 혼합 비율을 제어함으로써 잉크 분포를 조절하는 멀티토닝 방법을 제안한다. Banding artifact가 발생하는 영역에서의 잉크 분포는 이웃 출력 잉크의 혼합 시점을 조절하는 임계값 배율 조정 함수의 두 인자에 의해 달라진다. 따라서 8명의 관찰자를 이용하여 여러 가지 인자 값에 대한 프린터 출력 레벨에서의 잉크 분포를 조사하였다. 그 결과, 특정 인자 값을 가진 임계값 배율 조정 함수를 사용함으로써 시각적으로 부드러운 계조 변화를 표현할 수 있었다. 실험에서는 제안한 방법을 칼라와 회색조 ramp 영상에 적용하여 banding artifact 감소와 색재현성에서의 더 나은 성능을 확인하였다.