Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.17-21
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2004
본 논문에서는 실시간으로 상수 및 변수의 병렬 매칭이 가능한 새로운 구조의 하드웨어 기반 룰-베이스시스템 구조를 제안한다. 이 시스템은 context-aware computing 시스템에서 상황 인식을 위한 기법으로 적용될 수 있다. 제안된 구조는 기존의 하드웨어 기반의 구조가 가지는 룰의 표현 및 룰의 구성에서 발생하는 제약을 상당히 감소시킬 수 있다. 이를 위해 변형된 형태의 content addressable memory(CAM)와 crossbar switch network(CSN)가 사용되었다. 변형된 형태의 CAM으로 구성된 지식-베이스는 동적으로 데이터의 추가 및 삭제가 가능하다. 또한 CSN은 input buffer와 working memory(WM) 사이에 위치하여, 시스템 외부 및 내부에서 동적으로 생성되거나, 시스템 설정에 의해 지정된 데이터들의 조합 및 pre-processing module(PPM)을 이용한 연산을 통하여 WM을 구성하는 데이터를 생성시킨다. 이 하드웨어 룰-베이스 시스템은 SystemC 2.0을 이용하여 설계하였으며 시뮬레이션을 통하여 그 동작을 검증하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.07a
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pp.252-253
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2015
군중의 이상행동을 검출하는 것은 군중 모니터링, 보안 및 CRM 시스템의 관점에서 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 방법은 대다수가 옵티컬플로우를 기반으로한 검출방법으로 객체가 움직이지 않는 경우에는 객체로 인식할 수 없는 문제점이 생긴다. 또한, 많은 데이터량을 처리하기 때문에 실시간성이 보장되지 않는다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 특징점 맵 보정과 분포분석을 통한 군중의 밀집과 대피하는 현상을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 군중에서 옵티컬플로우 기반으로 움직이는 FAST 특징점을 추출하고 추출된 특징점의 분포에따라 특징점맵을 복원한다. 복원된 특징점 맵과 특징점의 분포에 기반하여 군중의 이상정도를 결정하게 된다. PETS2009 데이터베이스를 사용하여 결과를 측정하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.604-607
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2004
한국의 수자원은 연간 강수량이 세계 평균보다 1.3배나 많음에도 불구하고 높은 인구밀도와 지형적 조건, 관수시설 및 물에 대한 인식 부족으로 물 부족 현상이 현실로 다가오고 있다. 또한 많은양의 정수된 물이 송수과정에서 땅속에서 새어나가고 있다. 그러나 현재의 누수탐지 방법으로는 정확한 누수의 위치를 찾기 어렵고, 많은 비용을 투입하고 있지만 현실적인 제약사항이 많아 그 효과는 기대치에 이르지 못하고 있다. 본 논문은 TBR(Time Domain Reflectometer)을 이용한 누수탐지 기법으로 탐색한 누수위치 및 파이프 정보를 실시간으로 모니터링하여 빠른 복구를 가능하게 하고, 누수 비용을 줄일 수 있는 누수탐지 지리정보시스뎀(Geographic Information System)을 구축하였고, 누수탐지와 지리정보시스템의 모니터링 효율성을 높이기 위한 공간데이터베이스의 설계에 대하여 기술하였다. 또한 독립적인 형식으로 공간데이터베이스를 구축하여 서비스를 제공하는 기존 GIS들 사이에 다양한 종류의 지리정보를 효율적으로 활용하기 위해 OGC에서 제안한 GML(Geography Markup Language) 문서로의 변환에 관한 가능성을 검증하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.491-492
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2022
본 연구에서는 실내 공간 정보 획득을 위한 IMU/INS 항법장치에 관한 연구를 위한 선행연구를 수행 하였다. 최근의 GPS를 이용한 내비게이션의 경우 보통 5~10m의 위치 오차가 일어나지만 아파트나 대형시설과 같이 실내, 터널, 공장지대 및 산악 지대등 상당한 지역은 GPS의 사각지대 또는 오차 범위를 벗어난 지역으로 존재하고 있다. 따라서 GPS는 실내에서는 사용이 불가능 하므로 다른 방안이 제시되어야 한다. 현재 고속 연산을 위한 고성능 마이크로프로세서의 발전은 센서 분야에 적용되어 저 전력, 고 정밀, 소형의 IMU/INS, ARS/AHRS 센서가 개발되고 있다. 본 연구에서는 IMU(inertial measurement unit)와 INS(Inertial Navigation System)을 이용하여 IMU자체의 자이로 센서와 가속도 센서를 이용한 GPS의 위성신호가 감지되지 않는 지형에서도 속도의 적분값과 회전방향을 이용하여 위치인식이 가능하도록 정보를 계산하여 자기의 위치를 추적하는 방안을 연구하였다.
The feature extraction using remotely sensed imagery has been recognized one of the important tasks in remote sensing applications. As the high-resolution imagery are widely used to the engineering purposes, need of more accurate feature information also is increasing. Especially, in case of the automatic extraction of linear feature such as road using mid or low-resolution imagery, several techniques was developed and applied in the mean time. But quantitatively comparative analysis of techniques and case studies for high-resolution imagery is rare. In this study, we implemented a computer program to perform and compare GDPA (Gradient Direction Profile Analysis) algorithm and Hough transformation. Also the results of applying two techniques to some images were compared with road centerline layers and boundary layers of digital map and presented. For quantitative comparison, the ranking method using commission error and omission error was used. As results, Hough transform had high accuracy over 20% on the average. As for execution speed, GDPA shows main advantage over Hough transform. But the accuracy was not remarkable difference between GDPA and Hough transform, when the noise removal was app]ied to the result of GDPA. In conclusion, it is expected that GDPA have more advantage than Hough transform in the application side.
This essay aims to search for the reason of why, even after Fukushima nuclear disaster, Korean citizens did not try to seek out the possibility of another energy option. Firstly, we single two counter-concepts, the configuration of risk communication and scientific citizenship, out from the measure of frequency of co-occurrence key-terms and the analysis of survey on the citizens' scientific perception each. Secondly, we try to interpret the meaning of qualitative data, and finally, we draw out the result as follow. Korean government have driven out the pro-nuclear policy, and in this course have made full use of the discourse of there-is-no-alternative-option. We need to take an attention to the reason of why the discourse can circulate freely in society. From one data, we find out that the configuration of risk communication guarantee government's success. But we also should look at the another side, the scientific citizenship. From another data, we find out that the upstream scientific citizenship, the momentum of preparing alternative, has not been mature, and it is reason of why the discourse have an strong influence.
This paper introduces a novel approach for automated mapping of a map feature that is vinyl green house in high spatial resolution imagery Some map features have their unique spatial patterns. These patterns are normally detected in high spatial resolution remotely sensed data by human recognition system. When spatial patterns can be applied to map feature identification, it will improve image classification accuracy and will be contributed a lot to feature identification. In this study, an automated feature identification approach using spatial aucorrelation is developed, specifically for the vinyl green house that has distinctive spatial pattern in its array. The algorithm aimed to develop the method without any human intervention such as digitizing. The method can investigate the characteristics of repeated spatial pattern of vinyl green house. The repeated spatial pattern comes from the orderly array of vinyl green house. For this, object-based approaches are essential because the pattern is recognized when the shapes that are consists of the groups of pixels are involved. The experimental result shows very effective vinyl house extraction. The targeted three vinyl green houses were exactly identified in the IKONOS image for a part of Jeju area.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.10
no.3
s.21
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pp.41-51
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2002
Recently, many studies extracting the geography information using digital aerial image have been implemented. But it is very difficult that automatically recognizing objects using edge detection method on the aerial image, and so that work have practiced manually or semi-automatically. Therefore, in this study, we have removed impedimental elements for recognition using the image which overlapped the significant information bands of brightness-sliced aerial images, then have developed the algorithm which can automatically recognize and extract road information and we will try to apply that method when we develope a system. For this, first of all, we have developed the 'template conformal-transformation moving operator' for automatically recognizing crosswalk area from crosswalk band image and the 'window normal search algorithm' which is able to track road area based on long-side length of crosswalk, so that we have proposed the method that can extract directly the road information from the aerial image.
Park, Dong-Jin;Kim, Young-Il;Oh, Young-Seock;Park, Seung-Soo
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.16
no.3
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pp.71-78
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2008
Nowadays, echosouder has been widely used in sea survey and ship navigation. By utilizing echosounder, we can measure the depth of water reliability. However, the problem is that depth update rate drops remarkably when sea bottom is shallow or steep/rugged. Therefore, we have developed an optimized algorithm to process tranducer's soundwave signals at high-speed and minimize error. Processing algorithm is implemented by the latest DSP processor (TMS320F2812), consequently, high-speed data processing can be achieved. Performance of the proposed algorithm is verified by experiments and compared with existing algorithms. It has shown that our method results in higher precision in water depth measurement than other methods.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.07a
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pp.254-257
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2015
차량 인식 기술은 운전자에게 차량 충돌과 같은 위험요소를 사전에 인식시키거나 차량을 자동으로 제어하는 기술로 각광 받고 있다. 본 논문에서는 입력 영상에서 차량이 나타날 수 있는 관심 영역을 설정한 다음 미리 학습된 검출기를 통한 Haar-like와 Adaboost 알고리즘으로 차량 후보 영역을 검출하고 중복된 영역을 제거하기 위인식 기술해 클러스터링 기법을 적용하고, 칼만필터로 프레임 영상에서 차량을 추적 하고, 다시 중복된 영역에 대해 클러스터링 기법을 적용하는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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