• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.21 no.2
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• pp.35-43
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• 2013

Georeferenced SLI(Street-Level Imagery) services such as Google Streetview, which contain abundant information about the real world, can increase its applicability substantially through conflation with other spatial datasets. For this purpose, we propose a method to improve a correspondence of building region to combine building information more accurately. First, the spatial inconsistency between SLI and vector map is removed by alignment based on road intersections. Then, visible building regions are searched from the spatial inconsistency-removed vector map, and the optimal corresponding building areas are determined in the SLI scene using the visible regions as seed information. The experimental results demonstrated that our method had improved the accuracy of building region correspondence by about 8%. Therefore, our method can be utilized effectively for enhancement of conflation service based on the SLI.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.37-39
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• 2005

본 논문에서는 기존의 밀도 기반 전지 클러스터링 알고리즘의 성능을 개선한 밀도 기반 클러스터링의 근사적 접근법을 제안한다. 기존의 밀도 기반 전지 알고리즘은 다차원 색인의 많은 검색 공간을 빠르게 전지하면서도 원하는 클러스터를 정확히 찾아내는 특징을 가지고 있다. 그러나 기존 알고리즘은 전지를 위한 한계 값 설정을 위하여 단말 영역들의 밀도 값을 사용함으로써, 내부 영역에 속한 단말 영역들 간의 밀도 편차가 큰 경우 전지 여부에 대한 판별이 빨리 이루어지지 않는다. 또한, 최악의 경우에는 모든 단말 페이지를 검색하여야 하고, 이에 따라 성능이 저하될 수 있다. 반면에 제안하는 근사적 접근법에서는 한계 값 설정을 위해 단말 영역이 아닌 내부 영역의 밀도 값을 사용한다. 일반적으로, 내부 영역들 간의 밀도 편차는 단말 영역들 간의 밀도 편차보다 크지 않으므로, 근사 밀도 기반 전지 알고리즘에서는 더욱 많은 검색 공간의 전지 여부의 빨리 판별할 수 있게 된다. 성능 평가 실험을 수행한 결과, 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 비교하여 정확성 측면에서는 큰 차이가 없는 반면 수행 시간 측면에서는 최대 $17\%$의 성능 향상 효과가 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2022.11a
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• pp.117-118
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• 2022

High-strength concrete is used for building durability on the coast. It is common to order and produce the concrete from several ready mixed concrete companies. The concrete in Busan was also commissioned by 12 ready mixed concrete companies. The compressive strength and salt diffusion coefficient were measured. The average value and deviation were analyzed.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.3 no.1
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• pp.59-63
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• 1974

표현형 변수 Y가 유전변수 X와 환경변수 E로 표시되고 X와 E가 상호독립이며 각각 다음과 같은 정규분포를 한다고 하자. $$X\simN(\mu,\sigma^2), E\simN)0,\omega^2)$$ 대체로 $Y \geq y$이거나 $Y \leq y$인 형태일 때 유전 및 육동적 선발은 Y=X+E의 형태로 나타난다. 롭슨[3]은 선발을 반복하였을 때 유전변수 X의 평균기대치와 유전변수 X의 조건부분포의 영향을 연구하였고 이와같은 일변량분포의 경우 선발의 효과는 전분산에 대한 유전분산의 비에 달려있다 하였다. 이러한 선발모형을 p-차원 공간에 적용하면 유전편차의 비율을 구할 수 있다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 2006.06a
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• pp.221-224
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• 2006

seismic crosshole tomography works applying borehole deviation correction were performed at a test site to detect a small cavity. Two correction methods were applied. The one is the constant distance correction which adds constant distance to surface borehole distance and the other is the constant angle correction which considers an angle between surface borehole location and bottom borehole location. After applying the corrections, the distortions of the image diminished while its resolution improved. Though the constant angle correction is the most appropriate correction method, the constant distance correction can delineate the small cavity sufficiently.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.15 no.3
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• pp.199-206
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• 1990

연구 I에서 수행한 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN)의 분석 결과와 제안된 능률적 학습 알고리즘들에 의거하여 이차원 비선형 함수치의 출력 모의시험과 팔의 형태에 따라 두개의 목적치를 갖는 2 자유도 머니퓨레이터의 동작지령 산출 모의시험을 행하였다. 특히 2 자유도 머니퓨레이터의 경우, 작업공간에 적절한 입력네트의 변수를 선정하고 하나의 입력공간을 공유하는 두개의 세부 소뇌모델 선형조합 신경망을 서로 연결하는 구조로써 팔의 형태와 목적 지점에 따라 네트를 선정하는 구조를 갖도록 하였다. 제안한 학습 알고리즘의 성능 및 CMLAN의 학습에 따른 효과를 학습이득에 따라 컴퓨터로 모의시험하였으며 그 결과를 분석하였다. 잘 알려진 신경망인 BACK-PROPAGATION 다층(Multi-Layer) 신경망과 함수연결 신경망(Functional Link Net)을 이용한 모의시험 결과를 비교 분석하였다. CMLAN의 학습 능률성은 학습에 소요되는 컴퓨터의 cpu시간과 학습 중의시스템의 최대 편차와 RMS 편차의 변이도 및 최종 시스템 수렴치로서 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.373-375
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• 2001

본 논문에서는 연속된 프레임에서 특징점을 추출하고 특징점의 유사도를 Hough 공간에 누적하여 정확한 이동을 찾아내는 기법을 제시한다. 특징점은 예지의 시작점, 끝점, 분기점과 굴곡점을 사용한다. 정합을 위하여 특징점 주위의 평균 밝기, 굴곡점의 굴곡각을 이용하며, 물체 주위에 물체보다 특징이 강한 배경에 민감하지 않게 동작하기 위하여 Hough 공간상의 극대값들에 대하여, 분할 영역의 평균과 표준 편차를 비교함으로써 정확한 이동 경로를 산출한다. 제안하는 알고리즘을 실제 영상에 적응한 경우 배경의 특징이 매우 강한 경우 Hough 공간의 최대값을 찾는 기법이 해결할 수 없는 부분도 정확히 추적하는 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.213-215
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• 2021

With the development of IoT technology, various technologies such as artificial intelligence and automation are being grafted into industrial sites, and accordingly, the importance of data processing is increasing. In particular, a system based on a digital image may cause a malfunction due to noise in the image due to a sensor defect or a communication environment problem. Therefore, research on image processing has been continued as a pre-processing process, and an effective noise reduction technique is required depending on the type of noise and the characteristics of the image. In this paper, we propose a modified spatial weight filter to protect edge components in the impulse noise reduction process. The proposed algorithm divides the filtering mask into four regions and calculates the standard deviation of each region. The final output was filtered by applying a spatial weight to the region with the lowest standard deviation value. Simulation was conducted to evaluate the performance of the proposed algorithm, and it showed superior impulse noise reduction performance compared to the existing method.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.8 no.6
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• pp.103-111
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• 2005

This paper presents a novel automated threshold-decision algorithm that uses the mean and standard-deviation values obtained from the difference values of consecutive frames. At first, the calculation of difference values is obtained by the weighted ${\chi}^2$-test algorithm which was modified by joining color histogram to ${\chi}^2$-test algorithm. The weighted ${\chi}^2$-test algorithm can subdivide the difference values by imposing weights according to NTSC standard. In the first step, the proposed automatic threshold-decision algorithm calculates the mean and standard-deviation value from the total difference values, and then subtracts the mean value from the each difference values. In the next step, the same process is performed on the remained difference values, and lastly, the threshold is detected from the mean when the standard deviation has a maximum value. The proposed method is tested on various video sources and, in the experimental results, it is shown that the proposed method efficiently estimates the thresholds and reliably detects scene changes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.934-936
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• 2005

본 논문에서는 피라미드 계층간에 나타나는 잡음 신호의 특성을 바탕으로 라플라시안 피라미드를 이용한 X-ray 영상의 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 잡음 제거를 위해 X-ray 영상 신호의 지역적 표준 편차와 신호의 영역적 특징을 이용하였다. 지역적 표준 편차는 영상의 경계선 정도와 비례하는 특징을 가지기 때문에 지역적 표준 편차를 이용하여 경계 정보의 손실을 막았다. 또한 라플라시안 피라미드의 각 계층에 잡음 신호가 좁은 면적을 가지며 분포되는 영역적 특징을 이용하여 평평한 지역에서 잡음 신호의 제거 성능을 높였다. X-ray영상 및 잡음이 첨가된 표준 영상에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 경계 정보의 유지와 잡음 제거에서 기존의 방법보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.