• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.366-368
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• 2012

컴퓨터 비전 분야에서 직선은 사용자에게 기본적인 정보를 제공할 뿐만 아니라, 이를 바탕으로 다양한 분야에 응용할 수 있는 중요한 정보이다. 직선검출을 위한 여러 방법들 중에서 컴퓨터 비전 분야에 널리 사용되는 방법은 하프변환이다. 그러나 하프변환은 처리시간 비용이 높은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위한 방법으로 직선의 방향예측을 이용한 하프변환을 제안한다. 먼저, 영상의 각 화소의 기울기를 바탕으로 방향정보를 획득하고, 획득한 방향정보를 일정한 범위로 조정한다. 다음, 범위 조정된 방향정보의 확률질량함수를 구하고, 그것의 평균과 표준편차를 문턱치로 사용하여 영상에서 직선의 방향을 예측한다. 그리고 예측한 방향에 대하여 하프변환을 수행하여 영상에서 직선을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법들과 비교 평가에서 그 우수함을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.121-122
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• 2007

실내 환경에서 사람의 행동을 인식하는 시스템을 만들 때 사람의 의도를 파악하는 것은 중요한 정보가 될 수 있다. 사람의 시선방향은 의도를 파악하는데 있어서 깊은 관계가 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 사람의 시선 방향을 모델에 기반하여 추정하는 방법을 제안하였다. 머리 모델은 얼굴 영역과 머리카락 영역을 포함하는 두 개의 겹쳐진 타원으로 표현되고, 각 타원의 파라미터는 시선 방향을 추정하는 정보로 사용된다. 시선 방향은 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하여 8방향중 하나로 추정된다. 이미지에서 얼굴영역과 머리영역은 색상 정보에 의해 검출된다. 사무실 환경에서 시선방향을 다양하게 변화시켜 실험을 하였고, 이를 통해 성능 평가를 수행하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1101-1103
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• 2005

초전도 전력기기에서는 선재를 이용하여 권선한 코일 형태로 적용되므로 코일을 구성하는 각각의 초전도 선재에서는 코일 여자시 임의 방향의 자장이 발생한다. 초전도 코일에서 발생하는 주 교류손실인 자화손실을 예측하기 위해서는 임의 방향 외부자장에 의한 초전도 선재의 자화손실을 알아야 한다. 본 논문에서는 BSCCO선재에서 측정된 임의방향 자장에 의한 자화손실과 수직방향 자장에 의한 자화손실값을 이용하여 초전도 선재에서 자화손실의 자장방향 의존성 및 임의 각도의 인가자장에 의한 자화손실 예측방법을 살펴보았다.

• 환경정보
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• 제17권10호
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• pp.10-15
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• 1995

• 대학교육
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• 통권123호
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• pp.85-89
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• 2003

• 과학기술정책
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• 제6권9호통권90호
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• pp.74-83
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• 1996

• 원자력산업
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• 제8권7호통권65호
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• pp.74-81
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• 1988

• 한국임상약학회:학술대회논문집
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• 한국임상약학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.9-22
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• 2002

• 월간경쟁저널
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• 49호
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• pp.13-17
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• 1999

• 인재니움
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• 제8권3호
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• pp.18-22
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• 2001