• The KIPS Transactions:PartD
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• v.17D no.4
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• pp.271-282
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• 2010

Insufficient requirement management accounts for 54% ofunsuccessful software development projects and 22% of insufficient requirement management comes from requirement change management. Hence, requirement management activities are important to reduce failure rates and a tracing method is suggested as the major factor in requirements change management. A traceability table is easy to use because of its legibility accurate tracing. However, traceability tables of existing studies have failed to concretely suggest method of change management and effect of traceability. Also, studies of methods to estimate change impact is complex. Hence, this study suggests how to use a traceability table to manage changes in requirements. Together, in comparison to existing studies, this study suggests easier methods to estimate change rate and change impact. Also Fifteen projects were sampled to test the hypothesis that traceability table influences the success of projects and that it decreases the failure rate that comes from the insufficient requirements management.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.3
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• pp.44-54
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• 2012

In wireless sensor networks, a moving object tracking scheme is one of core technologies for real applications such as environment monitering and enemy moving tracking in military areas. However, no works have been carried out on processing the failure of object tracking in sparse sensor networks with holes. Therefore, the energy consumption in the existing schemes significantly increases due to plenty of failures of moving object tracking. To overcome this problem, we propose a novel moving object tracking scheme based on polynomial regression prediction in sparse sensor networks. The proposed scheme activates the minimum sensor nodes by predicting the trajectory of an object based on polynomial regression analysis. Moreover, in the case of the failure of moving object tracking, it just activates only the boundary nodes of a hole for failure recovery. By doing so, the proposed scheme reduces the energy consumption and ensures the high accuracy for object tracking in the sensor network with holes. To show the superiority of our proposed scheme, we compare it with the existing scheme. Our experimental results show that our proposed scheme reduces about 47% energy consumption for object tracking over the existing scheme and achieves about 91% accuracy of object tracking even in sensor networks with holes.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.143-148
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• 2000

본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 노이즈에 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 기존의 방법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 물체추적을 하였으나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하며 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있고 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 질의 영상의 템플릿 마스크를 사용하여 물체의 이동, 회전과 스케일을 고려한 노이즈에 강건한 물체추적 기법을 제안한다. 질의영상은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 물체의 인식은 색상을 이용한 히스토그램 인터섹션 기법을 사용한다. 물체의 이동은 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 개략적인 움직임을 감지하고 이동에 대한 에러를 보정하며 회전과 스케일의 변화는 질의 영상의 템플릿 마스크를 이동하여 회전과 스케일에 맞게 변경하여 감지한다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.426-428
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• 1998

본 논문은 움직임 추정기법 중의 하나인 차영상 분석 기법을 기반으로한 이동 물체 추적 시스템을 제안한다. 실세계와 같은 복잡한 환경에서의 적응성을 높이기 위해 동적인 배경 추출 방법을 제안하고, 이를 바탕으로한 차영상 분석 기법을 이용하여 이동 물체를 탐지한 후 개선된 인공신경망의 경쟁학습 모델인 ART2 학습알고리즘을 이용하여 추적한다. 또한 이동 물체의 평가도 값이 아닌 RGB 컬러정보를 이용한 물체의 특징 벡터를 구한다. 이러한 특징 벡터들은 이동 물체의 모양이나 명암의 변화를 반영한다. 이러한 정보의 변화에 적응성을 갖게 하기위해 개선된 ART2를 사용한다. 그리고 실제 환경에서 보행자를 탐지, 추적하는 실험 결과 Gray 영상보다 정확한 추적이 가능하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.1
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• pp.123-126
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• 2006

A capability improvement tracking position on the moving irises and eyes is presented in this paper. The improving method is used the S-FPDP(Side-Four Points Diagonal positioning). The experimental results show that the tracking accuracy is high than the FPDP(Four Points Diagonal Positioning), the tracking range is wide and is tracked the moving irises and eyes at real time.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.89-90
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• 2017

본 논문에서는 평균이동 (mean shift) 기법을 이용하여 랜덤포레스트 (random forest) 기반 실시간 얼굴 특징점 추적 (facial features tracking) 방법을 제안한다. 우선, 눈의 위치를 이용하여 검출된 얼굴영역을 적절한 크기와 위치로 개선하여 랜덤포레스트를 이용한 얼굴 특징점 추적 알고리즘이 받는, 얼굴검출 (face detection) 과정에 얻어지는 얼굴영역 상자 (face bounding box) 크기와 위치의 영향을 감소 하였다. 또한 랜덤포레스트의 얼굴 특징점 추정결과에서 추정평균 대신 평균이동기법을 이용하여 잘못된 추정결과들을 제거하고 제대로 된 추정결과만 사용하여 얼굴 특징점 검출 정확도를 개선하였다. 따라서 제안하는 방법들을 이용하여 기존의 랜덤포레스트 기반 얼굴 특징점 검출 기법의 성능을 제고하고 실시간으로 얼굴 특징점을 추적할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.10a
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• pp.617-620
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• 2000

컴퓨터를 활용하여 사진영상을 얻는 기술은 여러 분야에서 많은 응용이 이루어지고 있는데, 그 중에서도 광선추적기법은 가장 많이 쓰이면서도 현실감 있는 사진영상을 얻는 음영처리 기법중의 하나이다. 하지만 영상이 복잡해짐에 따라 컴퓨터로 처리하는 시간도 그만큼 많이 소요되는데 슈퍼컴퓨터 상에서 병렬처리기법을 적용함으로써 처리시간을 상당히 줄일 수가 있다. 본 논문에서는 IBM RS/6000 SP 슈퍼컴퓨터를 활용하여 순차적 광선추적 알고리즘을 메시지 교환방식을 통한 병렬처리 기법으로 성능분석을 하고자 하였다. 실험을 위해서 슈퍼컴퓨터의 노드수를 최대 16개까지 증가시켜 가면서 복잡한 영상에 대해 병렬 광선추적 알고리즘의 성능분석을 하였고, 메시지 교환방식 중에서 블락킹 통신과 비블락킹 통신에 대해서 그 성능을 각각 비교하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.07a
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• pp.75-76
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• 2014

기존 Induction Heating(IH) 인버터의 경우, 파라미터의 변화가 매우 크기 때문에 높은 Turn-off 전류에서 스위칭 하여 전력 손실이 매우 커지는 문제점이 있다. 본 논문은 고효율 IH 인버터를 위한 공진점 추적 제어 기법을 제안한다. 기존의 IH 직렬 공진형 인버터의 경우에는 높은 Turn-off 전류를 가지고 있기 때문에 손실이 매우 크고, Heat-sink 크기가 커지는 단점이 있다. 반면 제안된 공진점 추적 제어 기법을 적용한 IH 직렬 공진형 인버터는 Turn-off 전류가 매우 낮은 상태에서 영전압 스위칭을 하기 때문에, 전력 손실이 매우 작고 Heat-sink 최소화 및 고효율화가 가능한 장점을 갖는다. 본 논문에서는 제안된 공진점 추적 제어 기법의 이론적인 특성을 분석하고 모의실험을 통해 확인하였으며, 3.6kW급 IH 직렬 공진형 인버터회로에 적용하여 실험을 통해 우수성을 검증하였다.

• Smart Media Journal
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• v.4 no.2
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• pp.68-76
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• 2015

Recently, research on indoor locating techniques using smart device sensors has been conducted actively, Owing to the exponential increase in the use of various smart devices. However, in order to develop indoor location techniques, there are limitations due to the requirement that the tracking system has to function without GPS. In this paper, we propose an accurate indoor locating system that does not require additional infrastructure. The proposed scheme is developed based on the idea that the advantages and disadvantages of "Wi-Fi Fingerprinting" and "Step Detection" techniques are complementary. In the proposed scheme, we track users with "Step Detection," and correct errors with "Wi-Fi Fingerprinting." In this paper, we demonstrate the effectiveness and feasibility of our proposed scheme through experiments.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.04a
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• pp.389-392
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• 2002

광선 추적 기법은 컴퓨터를 활용하여 사진과 같은 고해상도의 영상을 얻어내기 위한 렌더링 기법 중 하나이다. 그러나 이 기법은 이미지를 생성할 때 각 접마다 시뮬레이션을 하여 계산해 내므로 접의 수에 따른 계산량이 증가되고 그에 따른 계산 시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 이러한 많은 계산량을 처리하기 위해 병렬처리 기법을 활용할 수 있다. 본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface)를 이용한 병렬 광선 추적 기법을 제시하고 그러한 기법을 여러대의 PC를 이용한 PC Clustering 기법에 적용시켜봄으로써 복잡한 계산에 소요되는 시간을 단축시키고자 하였다. 또한 작업의 크기의 변화에 따른 작업 시간과 노드 수의 증가에 따른 속도 향상률을 알아보았다. 이러한 실험을 위해 병렬 프로그래밍 도구로는 Windows NT 기반의 MPICH를 사용하였고 노드의 수는 3대에서 30대까지 증가시켰다. 노드의 수가 증가함에 따라 렌더링에 소요되는 시간이 선형적으로 감소함을 알 수 있었다.