• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제36권6호
• /
• pp.446-454
• /
• 2009

다양한 영역 검출 및 형태 특징 추출 방법 중에서 MSER과 SIFT를 응용한 방법들이 컴퓨터비전 분야에 많이 사용된다. 하지만 기존의 SIFT를 이용한 특징 추출 방법은 자기 변화에 민감한 특성을 지니며, MSER 방법은 이미지의 크기 변화에 민감하고, 이미지 유사성 검색에 그대로 적용하기에는 어려움이 많다. 본 논문에서는 스케일 피라미드, MSER 그리고 어파인(affine) 정규화 과정 등을 이용한 영역 특징 서술자를 제안한다. 제안한 방법은 어파인 정규화 방법과 스케일 피라미드를 사용하기 때문에 이미지의 크기, 회전 및 자기 변화에 불변하다. 다양한 이미지들을 이용하여 실험하고, 실험 결과에서 제안한 방법이 SIFT, PCA-SIFT, CE-SIFT 그리고 SURF 방법에 비해서 각각 20%, 38%, 11%, 24% 이상 좋은 이미지 검색 성능을 보이고 있다.

• 정보보호학회지
• /
• 제2권3호
• /
• pp.41-49
• /
• 1992

레이다 시스템, ranging 시스템, 확산 대역 통신 (spread spectrum communication) 시스템, 그리고 요즈음 각광받고 있는 코드분할방식 다중통신 (CDMA com-munication) 시스템에서는 주지하다시피 상관성(correlation) 이 좋은 수열(sequence)들위 사용이 필수 불가결하다. 수열의 상관성은 그 수열 자신의 상관성이냐 다른 수열간의 상관성이냐에 따라 자기상관관계(crosscorrelation)로 나누어 생각할 수 있고 수열의 주기성의 유무에 따라 주기적 상관관계(Periodic correlation)와 비주기적 상관관계(aperiodic correla-tion)로 나누어 볼 수 있다. 여기서 수열의 상관성이 좋다는 말은 정규화된 수열의 자기상관계수(autocorrelation coefficient)와 수열 간의 교차상관 계수(crosscorrelation coefficient)의 최대 크기가 수열의 길이에 비해 상대적으로 작은 값을 갖는다는 것을 의미한다. 본 논문에서는 주기성을 갖는 이진수열군의 하나인 bent수열과 이 bent수열을 구성하는데 기본이 되는 bent함수를 중심으로 주기적 상관성이 우수한 여러 수열군에 대해 알아보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.723-726
• /
• 2019

사람은 한 장소를 방문할 때 순환 패턴이 있으며, 이 패턴에 여러 싸이클의 경향이 있다. 요즘은 스마트폰 및 기타 휴대용 장치로 개인 이동성 데이터를 수집하는 것이 가능하다. 이러한 장치는 다양한 위치 데이터를 수집하고 여러가지 방법으로 분석할 수 있게 해준다. 위치 수집기를 기반으로 지구 위치 데이터에서 추출된 사람의 이동성 모델을 수립하고, 위치 클러스터를 방문자의 순환 패턴을 조사할 수 있다. 수년 동안 수집된 개인의 이동성 모델을 토대로 클러스터 재방문 시간을 계산 후 분석하여 그래프로 시각화하였다. 시간 순서의 위치 클러스터와 방문 클러스터에 대한 위치 데이터는 1 분 단위로 측정된다. 전체 데이터 방문 횟수는 15 분마다 정규화하고, 자원 봉사자의 다양한 지리적 위치 데이터 셋에 대해 방문의 순환 패턴은 자기 상관, 자기 공분산 및 재방문 시간으로 살펴볼 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제49권1호
• /
• pp.81-87
• /
• 2012

현재 사용되고 있는 두뇌영상의 제거 방법은 비록 환자의 개인 정보를 보호하고 있으나, 과도한 제거로 정확한 두뇌영상의 무결성을 손실할 수 있다. 원래 두뇌의 영상과 동일한 두뇌 조직을 나타내면서 환자의 신원을 감출 수 있는 새로운 익명화 얼굴모델을 생성시키는 방법을 연구하였다. 제안방법은 두 단계로 구성되었다: 10명의 두뇌영상을 정규화시켜서 모조 두뇌 표본 영상을 생성하는 단계와 실험영상 두뇌의 외곽부를 모조 두뇌의 안면부로 대체시키는 단계이다. 전체 두뇌영상에서 두피와 두개골 영역을 분할하기 위하여 레벨셋 알고리즘을 적용하였다. 영역화된 모조 두뇌를 대상 두뇌영상에 동일하게 배치하고 정규화를 시켜서 익명화된 얼굴 모델을 생성하였다. 원래 영상과 변형된 영상의 두뇌 조직부의 밝기 변화를 비교하여 제안 알고리즘의 타당성을 실험하였다. 실험 결과 두 두뇌영상은 두뇌 조직에서 완전히 동일하면서 신원을 파악할 수 없는 것을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권3호
• /
• pp.231-238
• /
• 2004

주파수 영역에서의 적응 신호처리는 입력의 자기 상관 행렬에 이산 퓨리에 변환(DFT Discrete Fourier Transform)을 이용할 때 거의 대각선화 되는 특성으로 인해 시간영역 적응필터보다 주파수 영역 적응 필터가 빠르게 적응한다. 본 논문에서는 변형된 이산 퓨리에 변환(MDFT: modified DFT)을 이용하여 주파수 영역 적응 필터를 설계함으로써 안정한 수렴 속도를 갖는 잡음 제거 시스템을 제안한다. 제안한 구조는 MDFT를 이용하여 연산수를 최소화하며, 안정한 수렴을 유지하면서 블록 없는 처리를 할 수 있고, 최적의 수렴 속도를 위해 입력 자기 상관 행렬에 MDFT를 사용해 근사적으로 대각화 시키고 시간적으로 변하는 스텝 크기를 정규화 하는 고속 적응 잡음 제거(HANR: high speed adaptive noise reduction) 알고리즘이다. HANR 알고리즘을 적용한 필터는 DFT변환법을 사용한 LMS방법(non-proposed)보다 30%정도의 속도 개선이 있다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제47권4호
• /
• pp.30-39
• /
• 2010

자기공명확산텐서영상(diffusion tensor magnetic resonance image, DT-MRI)으로부터 얻어진 확산텐서는 잡음에 민감하므로 주 고유벡터(principle eigenvector, PEV)의 필드에도 잡음이 포함되기 쉽다. 신경다발영상은 잡음에 매우 민감한 PEV로부터 얻어지기 때문에 실제 신경다발의 방향과 다를 수 있다. 따라서 잡음을 제거하기 위한 정규화(regularization) 과정이 필요하다. 본 연구에서는 고유값과 고유벡터를 정규화 하기 위한 방법으로 Dyadic Sorting(DS) 방법을 사용하였고 이를 구현하기 위한 알고리듬을 제시하였다. DS 방법은 $3\times3$ 화소에서의 고유값-고유벡터 쌍의 오버랩 정도를 측정할 수 있는 Intervoxel overlap function을 이용하여 고유값, 고유벡터를 재배열하는 방법이다. 본 연구에서는 이 방법을 3차원으로 적용하여 주 고유 벡터가 $45^{\circ}$인 합성영상과 임상데이터에 적용하였고, 그 결과 임상데이터의 피질척수로에 적용한 경우 제안한 DS 방법이 중간값 필터 방법에 비하여 AAE, AFA가 각각 79.97%~83.64%, 85.62%~87.76% 우수함을 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.545-555
• /
• 2013

최근 대학의 공학교육에서 학생 포트폴리오가 자기주도적 수행평가로 널리 활용되고 있다. 특히 여러 대학의 공학교육혁신센터와 한국공학인증원의 포트폴리오 경진대회를 개최하면서 많은 학생이 대학 전 과정의 수행실적을 담은 학생 포트폴리오에 참여하고 있다. 그러나 공학교육에서 캡스톤디자인 관련 과목을 제외한 정규 교과목에 교과목 포트폴리오를 적용하는 사례는 그리 많지 않은 것이 현실이다. 포트폴리오는 학습 관련 자료의 조직적인 수집과 비판적인 성찰의 기회를 주는 시스템이라 할 수 있다. 본 논문은 이러한 연구 배경으로 교과목 포트폴리오를 공학교육의 일반 정규 강좌인 2013년 1학기 자료구조 교과목에 적용한 사례 연구이다. 교과목 포트폴리오를 정규 교과목에 적용한 결과 교과목 포트폴리오는 학습에 효과적이었으며, 학습자는 학습의 탐구과정을 통하여 자기주도적인 학습능력을 키우고 학습과정에서도 자기 성찰로 학습과정을 체계적으로 관리할 수 있다고 판단된다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.1408-1414
• /
• 2019

전이학습을 수행한 심층 인공신경망을 압축센싱 심혈관 자기공명영상에 적용하였다. 전이학습은 선행학습 신경망의 구조나 필터 커널, 가중치를 현재의 학습이나 응용에 활용하는 방법이다. 전이학습은 학습 속도를 향상시키고, 학습 데이터가 제한적일 때 신경망의 일반화에 도움이 된다. 8명의 건강한 지원자가 참여한 심장 자기공명영상 실험에서 전이학습을 수행한 신경망은 단독학습 신경망에 비해 학습시간이 5배 이상 단축되었다. 시험 데이터에 대해서도 전이학습을 수행한 신경망은 전이학습을 수행하지 않은 신경망에 비하여 낮은 정규화 평균제곱오차와 향상된 재구성 영상화질을 보였다.

• 세라미스트
• /
• 제19권4호
• /
• pp.74-79
• /
• 2016

창원대학교 스마트융합 메카트로닉스 인력양성 사업단의 교육 목표는 1) 창조적 교육과정을 통한 지역거점 특성화, 2) 세계적인 수준의 경쟁력을 갖춘 기술 인력 양성, 3) 분석력, 창의력, 적응력 및 설계능력을 갖춘 능동적 기술인력 양성, 4) 시대의 환경변화를 선도하는 진취적 기술인력 양성, 5) 인재공급 및 취업률향상으로 정하였다. 이를 달성하기 위한 교육전략은 1) Major전문성(메카트로닉스심화, 공통실험교육 강화), 2) Global국제적감각(팀기반능력, 근접학문이해능력), 3) Creative지속성장 (Capstone Design, 현장적응교육)으로 정하였다. 따라서 메카트로닉스공통융합심화트랙 교육과정으로 기계, 전기전자제어, 신소재분야의 공통트랙으로 이론 30학점, 실험 6학점(16과목, 36학점)을 신설하여 운영하였다. 수강지도를 통한 교차이수권장 학생들의 자율선택기반을 조성하고, 현장적응교육, 캡스톤 디자인 2과목 7학점을 수강하도록 하였다. 학생의 본인주도 학습권을 인정하여 2학년 진학 시 학생본인직접 100% 자기 전공 선택 기회 제공하는 구조조정을 실하고, 타 전공 관련정보 상호교류, 학문간 통합교육, 조직의 유연성확보가 가능하도록 하였다. 교과목(정규/비정규)개편을 통해 개선된 현장 실무 형 내실화 교육의 실시하여 취업률을 향상시켰다. 따라서 창원대학교 신소재공학부는 기계, 전기전자에 관련된 기본소양을 의무적으로 학습하기 때문에 메카트로닉스 분야에서 필요한 신소재공학도를 육성하는 기반을 마련하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.16-24
• /
• 1994

음성신호에 내재한 배경잡음을 제거하는 단일입력 적응잡음제거 시스템을 구성하였다. 기존 방법에서는 프레임 단위로 분석된 음성신호의 피치 정보를 이용하여 적응여파기의 기준신호를 얻는데 비해 제안된 방법에서는 매 샘플마다 지연 정보를 추정하여 기준신호를 만든다. 입력되는 음성신호로부터 매 샘플시간마다 지연 정보를 구하기 위하여 일반적인 자기상관 함수와 평균절대차 함수로부터 재귀적 자기상관함수와 재귀적 평균절대차함수를 유도하였다. 정규화된 최소평균자승(NLMS) 적응알고리듬을 사용하는 단일입력 잡음제거 시스템에 제안된 지연추정 방법을 적용하여 백색 가우시안 잡음에 왜곡된 음성에 대해 음성개선 실험을 하였으며, 기존 방법과의 성능비교 실험을 하였다. 제안된 방법에 의한 음성개선이 기존 방법보다 음질 및 SNR면에서 더 좋은 결과를 보였다.