• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.451-454
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• 2002

The fiber optic communication technology is considered as a key solution for the future communication. However the assembly of the fiber optic components highly depends on manual or semi-automated alignment process. And the light search algorithm is recognized an important factor to reduce the manufacturing process time. Therefore this paper investigates optimal search algorithm for the automatic alignment of fiber optic components. The experiments show the effectiveness of Hill Climbing Search, Adaptive Hill Climbing Search and Steepest Search algorithms, in a view of process time.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.399-408
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• 2020

The construction industry is suffering from aging workers, frequent accidents, as well as low productivity. With the rapid development of information technologies in recent years, automatic construction, especially automatic cranes, is regarded as a promising solution for the above problems and attracting more and more attention. However, in practice, limited by the complexity and dynamics of construction environment, manual inspection which is time-consuming and error-prone is still the only way to recognize the search object for the operation of crane. To solve this problem, an image-processing-based automated object recognition approach is proposed in this paper, which is a fusion of Convolutional-Neutral-Network (CNN)-based and traditional object detections. The search object is firstly extracted from the background by the trained Faster R-CNN. And then through a series of image processing including Canny, Hough and Endpoints clustering analysis, the vertices of the search object can be determined to locate it in 3D space uniquely. Finally, the features (e.g., centroid coordinate, size, and color) of the search object are extracted for further recognition. The approach presented in this paper was implemented in OpenCV, and the prototype was written in Microsoft Visual C++. This proposed approach shows great potential for the automatic operation of crane. Further researches and more extensive field experiments will follow in the future.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.3855-3865
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• 2000

문서 검색 시스템에서 자동 색인은 필수적이다. 그러나 자동 색인만으로 최적합 문서들을 상위에 위치시키기 불가능하다. 뿐만 아니라 동음이의어를 갖는 부적합한 문서들이 상위에 위치되는 것을 막을 길이 없다. 본 논문에서는 이런 문제를 해소하고 검색 효과를 높이기 위해 2차 검색에 자동 키워드망을 이용하는 두 단계 검색시스템을 연구하였다. 1차 검색은 자동색인으로 만들어진 역색인 파일을 이용하며, 2차 검색은 단어 연관성을 기초로 만든 자동 키워드망을 이용한다. 2차 검색을 위한 문서 순위 재조정 식들을 여러 개 만들어 비교하였으며, 이 식들이 동음이의어 어의 중의성 해소에 얼마나 효과가 있는지 성능을 평가하였다.

• 융합보안논문지
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• 제6권3호
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• pp.107-115
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• 2006

마이크로소프트에서 보안패치 적용을 쉽고 빠르게 할 수 있도록 지원하는 윈도우즈 업데이트(Windows Update)와 자동 업데이트(Automatic Updates)의 적용 대상 보안패치 검색 모듈에서 설계상의 오류가 발견되었고, WFP(Windows File Protection)에 대한 우회 방법이 공개되었다. 이로 인해 취약점을 그대로 유지하면서 보안패치 검색이 되지 않도록 하는 보안패치 가장 공격이 가능함을 입증하고, 위협 시나리오를 구성한다. 그리고 보안패치 검색 모듈의 설계상 오류를 해결하기 위한 방안을 제안한다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제34권2호
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• pp.142-144
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• 2018

This paper discusses the development of semi-automatic search program for crown delineation in stand level. The crown of an individual tree was delineated by applying the Watershed (WS) and Valley Following (VF) algorithms. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) images were used in the semi-automatic search program to delineate the crown area. The overall accuracy and Khat were used in accuracy assessment. WS algorithm's model showed the overall accuracy and Khat index of 0.80 and 0.59, respectively, in Plot 1. However, the overall accuracy and Khat of VF algorithm's model were 0.78 and 0.51, respectively, in Plot 2.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권2호
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• pp.133-138
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• 2012

검색 창을 통해 입력된 검색어는 정보이용자가 의미 있는 자료를 찾아내는 적극적인 활동의 산물이다. 따라서 검색로그는 정보이용자의 관심사항을 알 수 있는 중요한 분석 데이터이다. 본 연구의 목적은 입력한 검색어의 범주화 결과와 엑세스한 문서의 범주가 어느 정도 유사한 상관관계를 가지는지 분석적으로 고찰해보는 것이다. KISTI(한국과학기술정보연구원)의 NDSL(과학기술정보센터) 사이트의 2009년 검색로그의 검색세션을 식별하고 검색세션단위로 검색어와 이용 자료를 추출한 후, 검색어에 대해 어떤 주제 분류에 속하는 용어인지 자동분류기로 식별한 결과가 실제 이용한 자료의 주제 분야와 잘 맞는지 비교하였다. 그 결과 상위 100개 검색어 분류에 대한 유사도 평균이 58.8%로 파악되었다. 결국 전체적인 유사도는 58.8%이하이며, 관련 연구에서 수행한 자료의 자동분류 검색성능 전문가 평가 결과인 76.8%에 비해 낮다. 이것은 검색어로 쓰인 용어가 다른 연구 분야의 관심 용어로 새롭게 주목 받고 있기 때문이라는 사실을 알 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.329-336
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• 2000

임의의 체눈 모양에서 어떤 절점에서 출발하여 출발한 절점으로 되돌아 오는 최단 경로를 탐색함으로써 2차원 유한요소의 연결관계를 자동추출할 수 있는 방법을 개발하였다. 한 절점에서 가능한 여러 경로 중에서 가능성이 큰 경로만을 탐색하게 하였고 추출된 경로에 대하여 요소로서의 유일성 및 적합성을 검사하였다. 제안된 방법이 완전함을 증명하였으며 예제를 통하여 일반적인 자동발생 기능의 적용이 어려운 체눈 모양에 대해서도 정확하게 요소를 추출할 수 있음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.63-71
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• 1988

In this paper, a fast matching method using hierarchical neighborhood search and subtemplate to reduce very heavy computational load of the conventional matching method, is presented. Some parameters of the proposed method are chosen so that an automatic target tracker to which it is applied can track one moving object well in comparatively simple background. Experimental results show that its performance is not so degraded in spite of high computational reduction over that of the matching method using 3-step search.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권8호
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• pp.3030-3038
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• 2023

Nowadays, mobile robots have been used to search for uncontrolled radioactive source in indoor environments to avoid radiation exposure for technicians. However, in the indoor environments, especially in the presence of obstacles, how to make the robots with limited sensing capabilities automatically search for the radioactive source remains a major challenge. Also, the source search efficiency of robots needs to be further improved to meet practical scenarios such as limited exploration time. This paper proposes an automatic source search strategy, abbreviated as ACA: the location of source is estimated by a convolutional neural network (CNN), and the path is planned by the A-star algorithm. First, the search area is represented as an occupancy grid map. Then, the radiation dose distribution of the radioactive source in the occupancy grid map is obtained by Monte Carlo (MC) method simulation, and multiple sets of radiation data are collected through the eight neighborhood self-avoiding random walk (ENSAW) algorithm as the radiation data set. Further, the radiation data set is fed into the designed CNN architecture to train the network model in advance. When the searcher enters the search area where the radioactive source exists, the location of source is estimated by the network model and the search path is planned by the A-star algorithm, and this process is iterated continuously until the searcher reaches the location of radioactive source. The experimental results show that the average number of radiometric measurements and the average number of moving steps of the ACA algorithm are only 2.1% and 33.2% of those of the gradient search (GS) algorithm in the indoor environment without obstacles. In the indoor environment shielded by concrete walls, the GS algorithm fails to search for the source, while the ACA algorithm successfully searches for the source with fewer moving steps and sparse radiometric data.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.99-108
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• 2004

본 논문에서는 CCD(charge-coupled device) 영상 기반의 자동 표적 탐지 시스템(ATD System : Automatic Target Detection System)에 적합한 빠른 탐색 방법을 제안한다. 무기체계에서의 활용을 위해서는 빠른 연산이 주요한 변수인 만큼 이 논문에서는 적은 계산량으로 다양한 표적을 탐지할 수 있는 능력에 주안점을 두고 있다. 표적 훈련(train)단계에서는 구간별 수직 방향 프로젝션을 이용하여 1D의 템플릿을 구성하고 K-means clustering과 이진 트리 구조(binary tree structure)를 활용하여 실제 시험 단계에서 템플릿 정합하는 횟수를 최소화한다. 또한 Correlation-based Adaptive Predictive Search(CAPS)를 이용하여 각각의 템플릿에 적응적인 skip-width를 사용하여 탐색 속도를 높이고 클러터 제거 단계에서는 윤곽선으로부터 추출한 Fourier Descriptor계수를 비교함으로써 초기 탐지에서 타겟으로 오인된 클러터를 모양 정보에 기반해서 제거하는 방법을 사용한다.