• 전기전자학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.29-35
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• 2013

본 연구에서는 임의의 정렬되지 않은 점집합에서 정렬을 고려한 개선된 Convex Hull 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Convex Hull의 극점 특성을 이용하여 처리 데이터를 한정하기 때문에 계산복잡도가 낮다. 각 단계마다 볼록 정점을 판별하는 조건을 이용하여 한 번의 스캔으로 완전한 Convex Set을 구한다. 알고리즘 초기에 점집합의 정렬이 필요한데, 이때 걸리는 시간이 알고리즘 전체 동작시간의 대부분을 차지하기 때문에 값과 인덱스를 대치하여 빠르게 정렬하였다. 일반적인 상황을 가정하여 랜덤한 점집합으로 알고리즘의 동작시간을 측정하였으며 기존의 알고리즘에 비해 약 두 배의 속도 향상이 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.89-93
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• 2014

제품 리뷰들은 잠재적인 고객의 구매 선택에 매우 중요하다. 제품 리뷰들은 또한 제조사들로 하여금 자신들의 제품의 문제점을 찾고 경쟁자들의 비즈니스 정보를 수집하는 데 사용된다. 그러나 어떤 사람들은 가짜 리뷰를 쓰고, 잠재적인 고객들과 제조사들로 하여금 잘못된 선택을 하게 만든다. 따라서 가짜 리뷰 판별은 전자 상거래 사이트에서 주된 문제들 중 하나이다. 서포트 벡터 머신즈(SVM)는 좋은 성능을 보이는 중요한 텍스트 분류 알고리즘이다. 본 논문에서는 온라인 리뷰 스팸을 판별하기 위해 가중치, Karush-Kuhn-Tucker(KKT) 조건의 확장, 그리고 컨벡스 헐(Convex Hull)에 근거한 점증적 알고리즘을 제시한다. 최종적으로 우리는 제시된 알고리즘의 성능을 이론적으로 분석한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.85-86
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• 2012

국제해사기구 IMO에서 추진하는 e-Navigation 전략에는 육상 사용자와 해상 사용자간에 다양한 해사안전정보의 데이터 커뮤니케이션을 위한 네트워크의 중요성에 대해 정의되어 있으며 이러한 네트워크를 통해 앞으로도 대용량, 다종류의 해양공간정보 서비스 제공이 증가할 것으로 예상된다. 그러나 현재 해양안전공간정보로 사용되고 있는 전자해도의 경우 측량 후 최종사용자에게 도달하기 까지 1년의 시간이 걸리기 때문에 보다 신속히 사용자의 요구사항을 만족시키기 위해 데이터베이스의 공간정보를 활용할 수 있도록 본 연구에서는 S-100 범용표준에서 사용하고 있는 SD 공간정보 간소화를 실시하였다. 간소화를 위해 지도 일반화 기법인 Douglas-Peucker 알고리즘을 사용하였으며 하였으며, 컨벡스 헐과 트리 노드를 이용하여 정확도를 높이고 결과물을 범용으로 사용될 수 있는 XML 형태로 저장함에 따라 나타날 수 있는 효율성 및 효과에 대해 정리하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.522-532
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• 2011

한의학에서 혀의 상태는 인체의 건강 상태를 진단하는 중요한 지표로 활용된다. 이러한 혀의 상태를 진단하는 설진은 편리할 뿐 아니라 비침습적이므로, 한의학에서 널리 활용되고 있다. 그러나 설진은 객관화와 표준화라는 관점에서 문제가 있으며, 한의사의 의사결정에 도움을 줄 수 있는 도구도 부족한 실정이다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해, 설진 유효 분석을 위한 혀의 기하정보를 자동으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 개선된 스네이크(Snake) 방법을 통해 혀를 검출하고 컨벡스 헐(Convex Hull)과 인페인팅 방법을 이용하여 객관적인 기하 정보를 추출하였다. 제안 알고리즘의 성능평가로 치흔의 경우 7.2%, 균열의 경우 8.5%의 영역 차이 비율로 안정적인 결과가 도출되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.513-518
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• 2016

본 논문은 라인 레이저 기반 3차원 스캐너에서 투영을 이용한 고속 메쉬 생성 방법을 제안한다. 3차원 공간에서의 메쉬를 생성하기 위한 가장 알려진 방법은 3차원의 점을 4차원으로 변환하고 4차원 컨벡스 헐(convex hull)을 구축하는 방법을 활용한다. 이런 방법은 많은 수의 점 데이터를 가지는 3D 스캔 결과에서는 메쉬를 만들 때 시간이 많이 요구된다. 제안하는 방법에서는 라인 레이저 스캐너에서 중간에 얻어지는 (${\theta}$, y, z)축의 점 정보를 투영하여 얻어진 (${\theta}-y$) 2차원 깊이 지도를 메쉬 생성에 활용한다. 제안된 방법은 2D 영역에서 수행되기 때문에 메쉬를 구성하는 시간이 상당히 단축된다. 제안하는 방법을 평가하기 위해서 라인 레이저 기반 스캐너의 중간 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존방법보다 고속 메시 생성에서 우수함을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.69-78
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• 2002

본 논문에서는 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 적응 퍼지 색 분할기법을 사용하여 얼굴색과 머리색을 분할시킨다. 얼굴색 분포는 Y,Cb,Cr 색 공간내에서 유도되어지고, 조명값에 적응적인 퍼지 시스템을 사용하여 얼굴색을 구분해낸다. 머리색은 RGB 색 공간내에서 구분되어진다. 전처리 과정을 거쳐 추출되어진 얼굴색과 머리색 영역에 컨벡스 헐을 적용하여 그들의 관계를 통해 최종적인 얼굴 영역이 추출되어진다. 제안된 방법은 기존의 패턴 매칭 방법에 비해 효율적인 성능을 나타낸다. 제안된 알고리즘의 유효성을 실험을 통해 증명하며, 색 영역에서의 제한 조건 없이 성공적으로 얼굴 영역을 추출해 냄을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.119-126
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• 2023

본 연구에서는 한국프로야구에서 수비수의 수비 능력을 객관적으로 평가하기 위한 새로운 모델을 제시하였다. 제안 모델에서는 2016년부터 2019년까지 한국프로야구 경기 데이터를 이용하여 구단, 수비 포지션별로 대표 수비수를 선정하여 수비 능력을 평가하였다. 수비력을 평가하기 위하여 포지션별로 수비 범위를 계산하고 계산된 수비지역을 분할하는 방법은 제안하였다. 포지션별 수비 범위는 같은 포지션의 수비수들이 타구를 아웃시킨 지점을 기준으로 컨벡스 헐(Convex Hull) 알고리즘을 이용하여 계산하였다. 포지션별 수비 범위를 이용하여 내야수, 외야수 모두에 대한 아웃전환점수, 승리기여점수를 기본 점수로 계산하였다. 또한, 내야수는 병살 점수, 외야수는 추가진루 점수를 따로 계산하여 합산하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.256-262
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• 2004

로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.7-18
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• 2005

로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.65-75
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• 2013

본 논문에서는 깊이 영상만을 이용하여 손 영역 추적 및 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 조명 조건의 영향을 제거하고 빠르고 안정적인 정보 획득을 위해 깊이 정보만을 이용하는 추적 방법을 제안하고, 영역 확장 방법을 통해 추적 과정 중에 발생할 수 있는 오류에 대한 판단 방법과 다양한 제스처 인식에 응용이 가능한 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 먼저 추적점을 찾기 위해 중심점 전이 과정을 통해 최근접점을 찾고 그 점으로부터 영역 확장을 통해 손 영역과 경계선을 검출한다. 그리고 영역 확장을 통해 획득한 무효경계선의 비율을 이용하여 추적영역에 대한 신뢰도를 계산함으로써 정상 추적 여부를 판단한다. 정상적인 추적인 경우, 검출된 손 영역으로부터 윤곽선을 추출하고 곡률 및 RANSAC, 컨벡스 헐(Convex-Hull)을 이용하여 손 끝점을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 상황에 따른 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 추적 및 손 끝점 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.