• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1178-1188
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• 2003

본 논문에서는 손에 든 비디오 카메라로 촬영한 영상을 결합하여 대형 고해상도 영상을 생성하는 모자익 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 대응점 검색 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 형태정보만 이용하는 방법을 사용 하는 것과는 달리 형태정보와 칼라정보를 모두 사용하여 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접하는 영상 간에 빠른 속도로 대응점을 추정하여 영상간의 초기 변환관계를 계산하는 보로노이 거리(Voronoi Distance)정합법을 이용하여 비슷한 형태를 가진 후보 영역들을 추출한 다음, 칼라 정보를 이용하여 최종 중첩영역을 찾는다. 이것은 영상내의 특징점을 기준으로 특징점 사이의 거리가 동일하도록 기준영상의 보로노이 평면(Voronoi Surface)을 생성하고 입력영상과 기준 영상간의 정합 부분에서 누적된 보로노이 거리를 최소화하는 대응점을 이항검색 기법으로 추출하는 방법이다. 추출된 계산된 초기 변환행렬은 Levenberg-Marquadt 방법을 통해 최적 변환행렬로 수정되고 이 변환행렬에 의해 영상이 합성되어진다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.93-101
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• 2013

본 논문은 경쟁업체 $F_B$가 q개의 상점을 운영하고 있는 상황에서 신규 업체 $F_A$가 시장 점유율을 최대로 하는 p,(p$V=V{\backslash}F_B$ 후보 노드들 중 최단거리를 기준으로 최대로 확보한 상위 노드들 q개를 선택하였다. q개 노드에 대해 포함-배제 원리를 적용하여 p개의 확보 고객수 합을 구해 경쟁을 통해 최대 값을 가진 노드 집합을 $F_A$의 상점 위치로 결정하는 경쟁 알고리즘이다. 제안된 경쟁 알고리즘은 q=5에 대해 p1,2,3,4의 상점 위치를 최적으로 간단히 결정하였으며, 시장 점유율도 최대로 높일 수 있음을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.897-902
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• 2007

인간과 컴퓨터간의 전통적인 인터페이스는 인간이 요구하는 다양한 인터페이스를 제공하지 못한다는 점에서 점차 사용하기 불편하게 되었고 이는 새로운 형태의 인터페이스에 대한 요구로 이어지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 카메라를 통해 인간의 손 제스처를 인식하는 새로운 인터페이스를 연구하였다. 손은 자유도가 높고 3차원의 view direction에 의해 형상이 매우 심하게 변한다. 따라서 윤곽선 기반방법과 같은 2차원으로 투영된 영상에서 contour나 edge의 정보로 손 제스처를 인식하는 데는 한계가 있다. 그러나 모델기반 방법은 3차원 정보를 이용하기 때문에 손 제스처를 인식하는데 좋으나 계산량이 많아 실시간으로 처리하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 손 형상에 대한 대규모 데이터베이스를 구성하고 정규화된 공간에서 Feature 간의 연관성을 파악하여 훈련 데이터 모델을 구성하여 비교함으로써 실시간으로 손 포즈를 구별할 수 있다. 이러한 통계적 학습 기반의 알고리즘은 다양한 데이터와 좋은 feature의 검출이 최적의 성능을 구현하는 것과 연관된다. 따라서 배경으로부터 노이즈를 최대한 줄이기 위해 피부의 색상 정보를 이용하여 손 후보 영역을 검출하고 검출된 후보 영역으로부터 HLF(Haar-like Feature)를 이용하여 손 영역을 검출한다. 검출된 손 영역으로부터 패턴 분류 과정을 거쳐 손 포즈를 인식 하게 된다. 패턴 분류 과정은 HLF를 이용하여 손 포즈를 인식하게 되는데 미리 학습된 각 포즈에 대한 HLF를 이용하여 손 포즈를 인식하게 된다. HLF는 Violar가 얼굴 검출에 적용한 것으로 얼굴 검출에 좋은 결과를 보여 주었으며, 이는 적분 이미지로부터 추출한 HLF를 이용한 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 피부색의 색상 정보를 이용 배경과 손 영상을 최대한 분리하여 배경의 대부분이 Adaboost-Haar Classifier의 첫 번째 스테이지에서 제거되는 방법을 이용하여 그 성능을 더 향상 시켜 손 형상 인식에 적용하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권4호
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• pp.18-23
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• 2015

본 논문에서는 텐서보팅을 이용하여 기존 마르코프 랜덤 필드 메소드 안의 가우시안 혼합 모델 함수의 성능을 향상시킬 수 있는 적합한 클러스터 개수 검출 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 핵심 포인트는 텐서보팅의 인풋 데이터 토큰의 연속성인 saliency map을 통한 중심점 개수의 추출이다. 우리는 가장 먼저 주어진 자연 영상에서 전경 및 배경 후보 영역을 분리한다. 다음으로, 분리된 각 후보 영역에 대하여 텐서보팅을 적용하여 적절한 클러스터 개수를 추출한다. 우리는 검출된 클러스터 개수를 이용하여 정확한 가우시안 혼합 모델 모델링을 수행할 수 있다. 그리고 이를 적용한 마르코프 랜덤 필드의 unary term과 pairwise term을 계산하여 자연 영상의 텍스트 이진화 결과를 반환한다. 실험 결과, 제안된 방법이 최적의 클러스터 개수를 반환하고, 향상된 텍스트 이진화 결과를 반환함을 확인하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.149-152
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• 2010

본 논문은 지구공간에 존재하는 다양한 공간정보를 이용하여 도로 및 철도 계획과 공사를 위한 최적노선을 선정하는 기법에 관한 새로운 연구이다. 사람과 물자를 수송하는데 있어서 가장 기본적인 공공교통시설인 도로 및 철도를 건설하기 위하여 초기에 가장 중요한 결정이 바로 최적노선결정이므로 환경파괴를 최대한으로 감소시키고 그 기능을 충분히 발휘할 수 있도록 대상 지역의 여러 가지 조건을 고려하여 가장 적합한 노선의 위치를 결정하여야 한다. 3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 지리정보 기반의 2차원적인 지도정보와 시설정보를 다차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이저 측량 기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 본 연구에서는 원격탐사 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭 할 수 있는 수치 지도 벡터와의 통합 및 전환으로 다차원 공간에서 건물 모델의 생성과 다양한 활용을 제시하는 것을 연구목적으로 하였고, 연구방법으로는 기존의 이미 취득한 2차원적인 평면사진을 지상 기준점에 의하여 정밀기하보정을 하여 얻은 사진영상자료를 이용하여 3차원 공간정보로 구성하기 위해서는 동일지역에 대한 수준 측량결과인 높이 데이터를 매칭하여야 하므로, 항공기에 탑재한 센서로 모든 대상지에 대한 지형지물의 고밀도의 높이 값을 획득하여 위치보정 작업 후에 3D로 매칭할 수는 방법을 연구하여 실험하도록 하였다 또한 본 연구에서는 연구대상지역의 지형조건, 기존 노선과의 비교, 토지이용, 지형경사, 사면방향, 지가 등을 분석하여 각각의 경중률을 고려한 후 선택된 후보노선들을 비교분석함으로서 최적노선을 선정하고자 하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.65-71
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• 2022

최근에는 경량화 문제에 대한 합리적인 솔루션을 제공하고 유용한 개념설계를 제공할 수 있는 다중 재료 구조 위상최적화가 더욱 중요해지고 있다. 기존의 MMTO(Multi-Material Topology Optimization)의 경우 후보 물질의 수가 증가할수록 설계변수의 수도 증가하고, 결과적으로 계산 시간이 크게 증가한다. 따라서 PSM(Phase Section Method)과 같은 단일 설계변수를 갖는 MMTO가 제안되었다. 본 연구는 조성비가 면적이나 부피비를 나타내지 못하고, 설계변수가 목표치에 충분히 집중되지 않고, 특정 재료가 요구량보다 적게 생성되는 PSM의 세 가지 주요 제한점을 고려하여 이를 개선하는데 중점을 둔다. 이러한 한계를 극복하기 위해 재정의된 조성비와 더 나은 수렴을 위한 조정된 매개변수를 제안한다. 제안된 수정 사항의 유효성을 2차원 및 3차원 수치 예제를 통해 검증한다.

• 한국산림과학회지
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• 제107권4호
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• pp.402-411
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• 2018

본 연구는 국가산림자원조사(NFI) 고정표본점 자료를 기반으로 우리나라에 분포하는 강원지방소나무와 중부지방소나무의 진계생장 추정식을 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 5년 동안의 진계생장량을 파악할 수 있는 정보를 제공하는 제5차 및 제6차 NFI의 동일 표본점 자료를 활용하였다. 진계생장 추정식 개발을 위한 2단계 접근법에 따라 첫 번째 단계에서는 진계생장 발생확률을 추정하기 위해 로지스틱 회귀모형을 이용하여 분석을 수행하였으며, 두 번째 단계에서는 진계생장이 발생한 표본점만을 대상으로 회귀식을 이용하여 진계생장량을 추정하였다. 또한 최적 모형의 선정은 회귀계수가 추정된 후보모형에 대해 모형의 평균편의(MD), 모형의 정도(SDD), 그리고 모형의 표준오차(SED)의 3가지 평가통계량을 분석한 결과에 근거하여 도출하였다. 그 결과 진계확률 추정식은 진계가 발생하지 않은 표본점 수에 기반한 로지스틱 회귀모형(모형 VI)이 선정되었고, 진계생장량 추정식에는 수종구성(SC) 변수를 포함한 지수함수식(모형 VII)이 최적모형으로 분석되었다. 이상과 같이 개발된 진계생장 추정식은 다양한 임분조건에 대해 추정능력을 평가하였으며, 적합도나 활용적인 측면에서 문제가 없는 것으로 평가되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.327-329
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• 2023

순서 의존적 준비시간을 갖는 단일기계 생산라인에서 주어진 작업들을 효율적으로 수행하기 위해서는 최대한 동일하거나 유사한 유형의 작업물들을 연속적으로 처리하여 다음 번 작업물의 처리를 시작하기 전에 발생하는 준비시간을 최소화하여야 한다. 따라서, 대기 중인 것들 중 기계에 투입할 작업물을 적절히 선택하는 것이 중요하며, 이를 위해 작업 배정 규칙과 같은 휴리스틱을 사용할 수도 있지만, 이러한 해법들은 일반적으로 다양한 상황을 동적으로 고려하지 못하는 한계점을 갖는다. 따라서, 본 논문에서는 상용 3D 시뮬레이션 소프트웨어인 FlexSim을 사용하여 모형을 구성한 다음, 강화학습을 적용하여 대기 중인 작업물 중 최적의 후보를 선택하기 위한 작업 배정 모형을 개발하고자 한다. 세부적으로는 강화학습의 상태 및 보상을 달리 설정하면서 학습된 모형의 성능을 비교하고자 한다. 실험 결과를 통해 적절한 시뮬레이션 모형 구성과 강화학습의 파라미터 변수들을 적절히 조합하여 적절한 작업 배정 모형의 개발이 가능하다는 점을 알 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제23권6호
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• pp.115-125
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• 2005

열차 노선 계획이란 수요를 만족하기 위해 어떤 경로를 통해 어느 정도의 운행 횟수(frequency)로 열차를 투입할 것인가를 결정하는 문제이다. 지금까지 열차노선계획에 관한 대부분의 연구들은 몇 개의 후보 노선들과 링크별 최소요구 운행 횟수가 주어졌다고 가정하고, 그것으로부터 최적의 노선계획을 설정하였다. 여기서 링크별 최소 요구 횟수 란 OD수요로부터 구한 링크별 통과 수요량(traffic load)을 다시 열차 좌석 용량으로 나눈 값인데, 이러한 계산법은 노선상의 경로에 있는 모든 역에서 열차가 정차한다는 가정에 기반하고 있다. 본 연구는 후보 노선과 최소 요구 운행 횟수를 미리 설정하지 않고, 최적의 시종착 정차 패턴과 운행횟수를 모델로부터 직접 구하는 최적화 모형을 제시한다. 특히 이 모형은 최적화된 여러 가지 노선들의 정차 패턴까지 구할 수 있는 모형이라는 점에서 개선된 모형이라 할 수 있다. 본 연구에서는 이 모형을 다양한 정차 패턴으로 운행되고 있는 한국철도의 경부선. 호남선의 고속열차 노선계획에 적용하여 현실에 적합한 정차패턴과 운행횟수를 가진 열차노선계획이 수립됨을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권10호
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• pp.181-194
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• 2020

유통시장의 변화에 따라 농·수·축산물의 보관과 유통 그리고 가공식품 및 신선식품의 보관과 운송에 대한 이슈가 급부상하고 있으며, 이에 따라 콜드체인이 물류 서비스의 한축으로 자연스럽게 주목을 받고 있다. 본 연구는 최근 들어 활기를 띠고 있는 냉동냉장 식품 등 콜드체인 유통과 관련하여 관심을 끌고 있는 수도권 지역 콜드체인 클러스터 구축에 대한 입지 경쟁력 평가를 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 전문가의 지식을 효율적으로 추출하여 계량화할 수 있는 CFPR(Consistent Fuzzy Preference Relations) 분석기법을 활용하여 수도권 콜드체인 클러스터 후보지에 대한 경쟁력을 평가하였다. 연구 결과, 입지 경쟁력은 인천신항 배후부지, 경기 남부권(용인), 경기 서부권(김포 물류단지), 평택오성물류단지 순으로 우수한 것으로 나타났다. 특히 본 연구는 냉동·냉장 물류창고 운영 전문가의 지식을 추출하여, 수도권 콜드체인 클러스터 후보지에 대한 세부적인 경쟁력 평가를 실시하고, 최적의 클러스터 후보지를 제시하였다는 점에서 기존 연구들과 차별성을 가진다. 향후 연구에서는 설문 대상을 신선식품 물류센터의 소유권을 확보하기 위한 구매 및 구축 결정권을 가진 기업경영자, 대기업군, 공공기업 군 등으로 구분하여 조사할 필요가 있다.