• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2789-2791
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• 2001

데이터 마이닝을 통해 우리는 숨겨진 지식, 예상되지 않았던 경향 그리고 새로운 법칙들을 방대한 데이터에서 이끌어내고자 한다. 본 논문에서 우리는 사용자의 구매 패턴을 발견하여 사용자가 원하는 상품을 미리 예측하여 추천하는 알고리즘을 소개하고자 한다. 제안하고 있는 item dependency map은 구매된 상품간의 관계를 수식화 하여 행렬의 형태로 표현한 것이다. Item dependency map의 값은 사용자가 A라는 상품을 구매한 후 B상품을 살 확률이다. 이런 정보를 가지고 있는 item dependency map은 홉필드 네트윅(Hopfield network)에서 연상을 위한 패턴 값으로 적용된다. 홉필드 네트웍은 각 노드사이의 연결가중치에 기억하고자 하는 것들을 연상시킨 뒤 어떤 입력을 통해서 전체 네트워크가 어떤 평형상태에 도달하는 방식으로 작동되는 신경망 중의 하나이다. 홉필드 네트웍의 특징 중의 하나는 부분 정보로부터 전체 정보를 추출할 수 있는 것이다. 이러한 특징을 가지고 사용자들의 일반적인 구매패턴을 일부 정보만 가지고 예측할 수 있다. Item dependency map은 홉필드 네트윅에서 사용자들의 그룹별 패턴을 학습하는데 사용된다. 따라서 item dependency map이 얼마나 사용자 구매패턴에 대한 정보를 가지고 있는지에 따라 그 결과가 결정되는 것이다. 본 논문은 정확한 item dependency map을 계산해 내는 알고리즘을 주로 논의하겠다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.403-408
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• 2008

본 논문은 모바일 그래픽스 응용에 적합한 메쉬 위치정보의 압축 기법을 제시한다. 제시한 기법은 복원 에러를 최소화하기 위한 메쉬 분할 기법과 기존의 방법에서 방생하는 시각적 손상문제를 해결한 지역적 정량화 기법으로 구성된다. 기존 방법에서는 분할된 조각 메쉬들 간의 경계가 벌어지는 시각적 손상문제가 방생하는데, 모든 조각 메쉬의 지역적 양자화 셀이 같은 크기와 정렬된 지역 좌표축을 갖게 하여 이 문제를 해결했다. 제시한 기법은 메쉬를 렌더링할 때 압축된 위치정보를 메모리에서 그래픽스 하드웨어로 전송하여 실시간으로 복원함으로써 모바일 기기의 자원을 절약하는 특징을 갖는다. 압축된 위치정보의 복원을 표준화된 렌더링 파이프라인에 결합이 가능하도록 설계함으로써 조각 메쉬당 한번의 행렬 곱셈으로 복원이 가능하다. 실험에서는 32 비트 부동소수점 수로 표현되는 위치정보를 8 비트 정수로 지역적 정량화하여 70%의 압축률에서 11 비트 전역적 정량화와 대등한 수준의 시각적 품질을 달성했다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.2
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• pp.75-82
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• 2000

This paper presents a method of detecting surface flaw of cold-rolled steel plate using image processing technique and a neural network classifier. The amount of steel plate surface image data is reduced by the wavelet transform. Features are extracted from the co-occurence matrix of the partial image corresponding to the low-frequency region, and a MLP neural network classifies into predetermined surface flaw categories. Simulations show the neural network classifier outperforms conventional vector quantization method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.224-227
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• 2016

본 논문에서는 스테레오 채널 신호 간 강도비를 이용하여 음원을 분리하는 EADRess 알고리즘과 부분기반 표현을 특징으로 한 비음수 행렬 인수분해를 통해 음원을 분리하는 NMF 가 결합된 새로운 음원분리 알고리즘을 제안한다. 입력 오디오 신호로부터 frequency-azimuth 평면 구성을 통해 식별된 방위각에 상응하는 신호 강도비로 표현되는 확률밀도함수를 이용하여 1 단계 음원분리를 수행하고, 얻어진 개별 분리음원을 대상으로 supervised NMF 및 Wiener 필터 기반 마스킹 함수를 적용함으로써 잔류 혼합성분을 제거하는 2 단계 음원분리를 수행한다. 제안된 EADRess/NMF 결합 음원분리 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 SASSEC 에서 제공하는 테스트 음원을 이용하여 측정한 결과, 개별 음원분리 알고리즘에 비해 SIR 이 각각 1.41dB, 10.43dB 향상된 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1991.04a
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• pp.91-93
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• 1991

DARBS는 저널베어링 및 구름베어링에 지지되어 있는 회전체-베어링계에 대한 동력학적 해석을 수행하는 프로그램이다. 해석에는 유한요소법(finite element method)을 이용하며 선회속도(whirl speed), 모우드 형성(mode shape), 임계속도(ciritical speed) 그리고 비동기 가진응답(asynchronous response)등에 대한 해석결과를 제공한다. 본 프로그램의 주된 특징은 람다 행렬(lambda matrices)의 개념을 도입하여 비동기 가진응답의 해석에 적용하 고, 베어링 상수와 자이로 효과와 같은 회전속도 의존성에 대하여 체계적인 접근방법을 사용했다는 점이다. 본 프로그램은 IBM PC 및 호환 기종에 적 합하도록 개발되었으며 기본적인 출력장치를 지원하는 S/W가 포함되어 있 다. 또한 대화식 데이타 입력과 메뉴처리방식을 채택하여 사용하기 편리하게 하였으며, 오류발생시 메세지가 나타나 오류수정을 용이하게 하였다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.16 no.12
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• pp.133-142
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• 1999

We introduce the algorithms of 2-D and 3-D position estimation using 2-D vision sensors. The sensors used in this research issue red laser slit light to the body. So, it is very convenient to obtain the coordinates of corner point or edge in sensor coordinate. Since the measured points are normally not fixed in the body coordinate, the additional conditions, that corner lines or edges are straight and fixed in the body coordinate, are used to find out the position and orientation of the body. In the case of 2-D motional body, we can find the solution analytically. But in the case of 3-D motional body, linearization technique and least mean squares method are used because of hard nonlinearity.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.260-261
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• 2008

이동 물체 탐지(Object Detection) 기법은 대부분의 감시 시스템에서 가장 초기 단계로서, 이후에 물체 추적(Object Tracking) 및 물체 식별(Object Classification) 등의 지능 알고리듬에 입력으로 사용된다. 따라서 물체의 윤곽의 변화 없이 최대한 정교하게 이동 물체 영역 맵을 생성하는 것이 물체 탐지의 가장 중요한 요소가 된다. 카메라가 고정되어 있는 경우에는 현재 들어오는 영상에 대한 확률적 배경 모델을 생성할 수 있지만, 팬틸트 카메라와 같이 영상의 좌표가 변하는 환경에서는 배경 모델도 계속 변하기 때문에 기존의 배경 모델을 그대로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 팬틸트 카메라와 같이 동적인 카메라에서 이동 물체 탐지를 위해, 국소 특징점(Local Feature)를 통해 카메라의 움직임을 판단하여 연속되는 영상간의 변환 행렬(Transformation Matrix)를 구하고 하고, 확률적 배경 모델링을 통한 이동 물체 탐지 기법을 제안한다. 자제 촬영한 이동 카메라 실험영상을 통해서 이 알고리듬이 동적 배경에서도 매우 강인하게 동작하는 것을 검증하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.275-278
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• 2006

본 연구는 전정색(panchromatic) 고해상도 위성영상을 이용하여 산화피해림과 비산화림을 대상으로 수종별로 구분하여 조사하였다. 제안된 방법은 회색단계 공발생 행렬(Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM)을 통하여 생성된 질감 영상(textural images)과 웨이블릿 분해 영상(wavelet decomposition images)의 융합을 실시하여 질감 영상에서 추출될 수 있는 정보와 웨이블릿 분해를 통해 얻을 수 있는 정보를 획득하고자 하였다. 그 결과로 동일 수종을 형성하는 임반이나 산화피해 정도가 유사한 산림의 경우 영상의 밝기값의 분포가 일정한 범위 내에서 형성되어 수종 분류 및 산화피해 등급의 구분이 가능했으나, 영상 내 경계효과(edge effect) 현상은 일부 영상에서 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.207-209
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• 2017

본 논문은 스마트폰 카메라를 사용하여 파노라마 콘텐츠를 제작하기 위한 동영상 스티칭 방법을 제안한다. 본 논문에서는 동영상 스티칭 방법으로 특징점 추출 알고리즘인 SURF와 블렌딩 알고리즘인 멀티밴드 블랜딩 알고리즘을 사용한다. 또한, 동영상 스티칭 결과의 정확도를 향상 시키기 위하여 스마트폰의 센서 데이터를 사용하고, 동영상 스티칭 시 흔들림이 생기는 현상을 해결하기 위하여 선형 호모그래피 행렬 생성 방법을 적용하였다. 추가로 스마트폰을 활용하여 파노라마 콘텐츠 제작 시 요구되어지는 거리와 각도를 찾기 위한 실험을 진행하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.36-39
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• 1999

본 논문에서는 기존의 반연속 HMM과 신경망 알고리즘인 RBF(Radial Basis Function)를 혼합한 형태를 음성인식에 적용한다. 기존의 반연속 HMM은 학습 과정에서 모든 모델과 상태에서 공유되는 L개의 가우시안 확률 밀도들과 각가우시안 확률 밀도들의 가중치를 결정하는 흔합 밀도계수 의해 입력 음성의 특징을 확률적으로 모델링하는 혼합 확률을 얻고 또 Maximum likelihood와 Baum-Welch 알고리즘을 이용해 초기확률, 전이확률, 관측확률, 평균벡터 $\mu$, 공분산 행렬 $\Sigma$을 학습해 나간다. 그러나 제안한 RBF/반연속 HMM 혼합형태는 RBF의 변형된 방식을 첨가해 반연속 HMM 관측 파라미터를 RBF에 의해 결정함으로써 보단 분별릭 있는 화자독립 인식 시스템이 된다. 그래서 인식 실험결과 인식률에 있어서 기존의 반연속 HMM보다 향상된 인식률을 얻는다.