• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.907-915
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• 2018

본 논문에서는 저가형 적외선 거리 센서의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 적외선 거리 센서는 반사광의 강도를 측정하여 거리로 환산한다. 제안하는 방법은 센서의 감지 거리를 개선하고 다양한 조명환경에서도 강인하게 동작하도록 한다. 이는 센서의 특성곡선을 추출하고 이를 바탕으로 HDR(High Dynamic Range) 기법을 적용함으로써 가능해졌다. 적외선 입력의 세기와 노출 시간을 다양하게 변화시켜서 센서의 출력값을 획득하였고 이로부터 센서의 특성곡선을 추출하였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제29권2호
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• pp.81-99
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• 2003

This paper propose a method determining life cycle for military vehicle using availability analysis. Many studies determining life cycle for military equipments have been done recently However, those studies focused on economic life such as average system cost method, equivalent annual cost method and cumulative operations cost method. In many case, those results are not appropriate in deciding replacement in the field situation, we consider an effective life cycle method using availability concept. In order to determine an equipment life cycle. Two kinds of availability is considered. One is equipment yearly availability, the other is operational availability with operating distance per year. The life cycle is determined by achieving unit target availability level. The result using this concept for K­511 military vehicle life cycle is about 19 years, which is longer than previous studies.

• 토지주택연구
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• 제1권1호
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• pp.1-7
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• 2010

Case-based reasoning (CBR) method can make estimators understand the estimation process more clearly. Thus, CBR is widely used as a methodology for cost estimation. In CBR, the quality of case retrieval affects the relevance of retrieved cases and hence the overall quality of the reminding capability of CBR system. Thus, it is essential to retrieve relevant past cases for establishing a robust CBR system. Case retrieval needs the following tasks to obtain appropriate case(s); indexing, search, and matching (Aamodt and Plaza 1994). However, the previous CBR researches mostly deal with matching process that has limits such as accuracy and efficiency of case retrieval. In order to address this issue, this research presents a CBR cost model for building projects that has two-step retrieval process: decision tree and nearest neighbor methods. Specifically, the proposed cost model has indexing, search and matching modules. Features in the model are divided into shape-based and scale-based attributes. Based on these, decision tree is established for facilitating the search task and nearest neighbor method was utilized for matching task. In regard to applying nearest neighbor method, attribute weights are assigned using GA optimization and similarity is calculated using the principle of distance measuring. Thereafter, the proposed CBR cost model is developed using 174 cases and validated using 12 test cases.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.610-630
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• 2020

A large number of people suffered from traffic accidents each year, so people pay more attention to traffic safety. However, the traditional methods use laser sensors to calculate the vehicle distance at a very high cost. In this paper, we propose a method based on deep learning to calculate the vehicle distance with a monocular camera. Our method is inexpensive and quite convenient to deploy on the mobile platforms. This paper makes two contributions. First, based on Light-Head RCNN, we propose a new vehicle detection framework called Light-Car Detection which can be used on the mobile platforms. Second, the planar homography of projective geometry is used to calculate the distance between the camera and the vehicles ahead. The results show that our detection system achieves 13FPS detection speed and 60.0% mAP on the Adreno 530 GPU of Samsung Galaxy S7, while only requires 7.1MB of storage space. Compared with the methods existed, the proposed method achieves a better performance.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권5호
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• pp.391-400
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• 2004

서로 다른 종류의 영상을 정확하게 연관시켜 복합적인 정보를 제공하는 다중모달리티 의료 영상정합기법 중 표면정보 기반 영상정합에서는 일반적으로 동일 대상에 대한 서로 다른 모달리티에서 추출된 표면 윤곽정보 사이의 거리를 최소화함으로써 매칭이 이루어진다. 그런데 동일대상에 대해 취득되는 서로 다른 두 모달리티는 관심 영역 상의 표면 특성이 서로 유사하다. 그러므로 다중모달리티 영상정합에서 표면거리와 함께 표면의 형태 특성을 고려하여 두 영상을 매칭하는 방법이 정합결과의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 동일 대상의 서로 다른 두 모달리티 뇌영상 간의 표면거리와 표면곡률을 최적화하는 정합기법을 제안한다. 영상정합은 참조영상과 테스트영상에 대한 표면정보 생성과 이 두 개의 표면정보를 최적화하는 단계로 구성된다. 표면정보 생성 단계에서는 두 모달리티로부터 관심영역의 윤곽선을 추출하고, 이 중 참조 볼륨의 윤곽선에 대해서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 구성하게 된다. 최적화 단계에서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 참조하는 최적화 평가함수(cost function)에 의해 두 객체의 표면거리 차이와 표면곡률 차이를 최소화하는 정합 변환 값이 결정되고, 이것이 테스트영상의 변환에 적용되어 결과적으로 두 영상이 정합 되게 된다. 제안된 최적화 평가함수는 표면거리 정보만을 사용하는 평가함수에 비해 보다 견고한 정합 정확도를 보였으며 또한 본 연구는 정합결과의 볼륨 가시화를 통해 효율적인 영상 분석 수단을 제공하고자 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.462-470
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• 2009

학습 공간의 확대로 원격교육은 교수 학습 방법의 주요 흐름의 하나로서 자리잡았고 이를 지원하기 위한 다양한 매체, 기술 및 전략 등에 관한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 하지만 대부분의 원격교육시스템은 교수자나 학습자에게 일정 수준 이상의 기술적 소양과 경제적 부담을 요구한다. 또한 이러한 문제점을 해소하기 위한 학교 현장에서의 간소화된 웹 기반 원격교육시스템은 학습자 행동을 파악하기 어렵게 하는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 시스템의 구축 및 운영에 필요한 부담을 제거하고 원격학습 환경에서 학습자의 지식 상태에 의존하여 개별화 학습이 가능한 개별적 발문에 기반한 동적 원격교육시스템을 개발하고 그 효과성을 검증하였다.

• 한국해양공학회지
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• 제23권3호
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• pp.1-5
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• 2009

It is necessary to develop an efficient optimization technique to optimize engineering structures that have given design spaces, discrete design values, and several design goals. In this study, an optimum algorithm based on the genetic algorithm was applied to the multi-object problem to obtain an optimum solution that simultaneously minimizes the structural weight and construction cost of panel blocks in ship structures. The cost model was used in this study, which includes the cost of adjusting the weld-induced deformation and applying the deformation control methods, in addition to the cost of the material and the welding cost usually included in the normal cost model. By using the proposed cost model, more realistic optimum design results can be expected.

• 호남수학학술지
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• 제38권4호
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• pp.833-847
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• 2016

We are interested in the problem of finding the Hausdorff distance between two objects in ${\mathbb{R}}^2$, or in ${\mathbb{R}}^3$. In this paper, we develop an algorithm for computing the Hausdorff distance between two ellipses in ${\mathbb{R}}^3$. Our algorithm is mainly based on computing the distance between a point $u{\in}{\mathbb{R}}^3$ and a standard ellipse $E_s$, equipped with a pruning technique. This algorithm requires O(log M) operations, compared with O(M) operations for a direct method, to achieve a comparable accuracy. We give an example,and observe that the computational cost needed by our algorithm is only O(log M).

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권3호
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• pp.215-225
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• 2009

최근 유클리드 공간 상에서 효율적인 k-최근접(k-Nearest Neighbors) 질의 처리를 위해 그리드 구조 기반의 많은 색인 기법들이 연구되었다. 하지만 기존 기법들은 k-최근접 객체들을 연산하기 위해 불필요한 셀을 접근하여 연산 자원을 낭비하거나 근접한 셀을 알아내는데 매우 큰 연산 비용을 초래한다. 그래서 본 논문에서는 한 셀과 주변 셀과의 거리 관계를 나타내는 거리 관계 패턴을 이용하여 k-최근접 질의 처리시 적은 연산 비용과 적은 저장 공간을 사용하는 새로운 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 본 논문에서는 k-최근접 질의 처리의 대표적인 기법인 CPM과 성능을 비교하여 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.139-147
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• 2009

When the visually impaired walks inside a building like corridor, a GPS cannot be useful for the walker in estimating his or her position unlike the case of outdoor space. This paper presents two novel methods to measure the walking distance using a low cost camera worn on the chest of the visually impaired. In the first method we analyze the periodic variation of image focusing values. Walking steps are counted by checking the period for the rough measure of the walking distance. The second method counts the step number by monitoring fixtures on the ceiling, which have a certain interval. Lamps on the ceiling appeared on the video are monitored in this paper. The T-S fuzzy theory is used to detect lamps, and the walking steps are estimated by the positional variation of the lamp due to the gait of the walker. The two methods are tested in real experiment, and the results are compared.