• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.179-186
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• 2008

무선 센서 네트워크의 응용범위가 늘어남에 따라 정확한 무선 채널의 정보를 필요로 한다. 실내 또는 실외의 무선 센서 네트워크의 경우 페이딩에 의한 다중 경로 전파가 문제를 일으키고 있다. 본 논문에서는 실내 2.4 GHz 채널에 대한 log-normal path loss 모델링을 살펴본다. 송신기와 수신기 사이의 거리를 1에서 30m까지 변화시키면서 수신 신호 강도 변화를 측정하고, 채널의 감쇄지수와 표준편차를 계산하였다. 계산한 모델의 패킷 수신율을 이용하여 무선 센서 채널을 연결 영역과 차단 영역으로 정의하고, 시뮬레이션과 실험 결과를 통해서 무선 채널의 특징을 비교하였다. 실험결과 실내에서의 연결 영역은 24m, 실외에서의 연결 영역은 14m로 측정되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.301-303
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• 2001

현재 무선단말기 보급의 확대와 시간과 공간의 제약을 뛰어넘는 장점으로 무선 인터넷 환경이 급속도로 발전하고 있다. 그러나, 본 논문의 연구 분야인 모바일 지리정보 시스템(Mobile Geographic Information System)에서 무선인터넷을 통하여 실시간 지리 정보를 얻기 위해 사용자의 무선단말기와 서버 사이에 빈번한 데이터 송수신이 이뤄져야 하며 데이터의 빠른 변화를 수용해야 한다. 그러나, 아직 현저히 낮은 대역폭을 가진 채널을 통해 통신하며, 비싼 이용 요금과 오류로 인한 자발적 또는 비자발적 연결 끊김 현상 등은 서비스 제공에 한계를 가진다. 그러므로 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경의 연구를 통해 연결 끊김 현상에서도 클라이언트의 지속적인 서비스 운영을 위한 비연결 연산으로 의미론적 캐시 기법과 캐시 교체 전략에 대해 알아보며, 본 논문에서는 Layer와 Region을 고려한 의미론적 캐싱 기법을 제안하여 무선 환경에서 동적인 지도서비스를 위한 기법을 제시하였다. 이 연구를 통해 아직 많은 한계를 지닌 무선인터넷 환경에서 지리정보뿐 아니라 위치기반의 다양한 서비스 분야에 응용될 수 있으리라 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.1-8
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• 2004

본 논문은 영상에서 등광도선 정보를 사용한 상표 및 자막영역의 원영상 복원 방법을 제안한다. 제안한 방법은 유사한 밝기값을 가진 픽셀들을 연결한 등광도선을 영상복원을 위한 정칙화 연산자로 사용하고, 이 정칙화 연산자를 가진 비용 함수를 유전자 알고리즘을 사용하여 최소화하는 픽셀값을 추정하여 영상을 복원한다. 제안한 방법을 영상에 포함된 상표 및 자막영역과 노이즈를 제거하고 원영상으로 복원하는데 적용한 결과, 정칙화 이론에서 사용하는 Laplacian과 같은 미분 연산자보다 등광도선 연산자가 ISNR의 향상과 복원효과가 뛰어남을 알 수 있다.

• 인지과학
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• 제12권4호
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• pp.41-47
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• 2001

집단화의 새 원리로 제안된(Palmer & Rock. 1994) 균질 연결성이 부분들을 한 지각 단위로 처리하는 데에 효과가 있는지를 알아보기 위해 순간 노출된 자극판에서 표적의 정체를 식별하게 하는 실험을 수행하였다. 실험 1과 2에서 균질 연결된 자극판과 분리된 자극판에서 보고 정확률의 차이가 없었다. 자극판 전체의 형태를 보고하게 하는 실험 3에서 균질 연결성의 효과가 관찰되었으나. 여전히 반복 제시된 자극판의 처리가 상대 제시된 자극판의 처리보다 열등한 부적 반복효과가 관찰되었다. 이는 순간 노출된 형태의 지각에 균질 연결성의 효과가 크지 않음을 뜻한다

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.575-578
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• 2005

Topographical images, in case of aerial or satellite images, are usually similar in colors and textures, and complex in shapes. Thus we have to use shape features of images for efficiently retrieving a query image from topographical image databases. In this paper, we propose a shape feature extraction method which is suitable for topographical images. This method, which improves the existing projection in the Cartesian coordinates, performs the projection operation in the polar coordinates. This method extracts three attributes, namely the number of region pixels, the boundary pixel length of the region from the centroid, the number of alternations between region and background, along each angular direction of the polar coordinates. It extracts the features of complex shape objects which may have holes and disconnected regions. An advantage of our method is that it is invariant to rotation/scale/translation of images. Finally we show the advantages of our method through experiments by comparing it with CSS which is one of the most successful methods in the area of shape feature extraction

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권1호
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• pp.11-24
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• 2008

효율적인 저차원의 인덱싱을 제공하기 위해 이미지를 유사한 성질을 갖는 영역으로 나누고, 나누어진 영역에 대해 유사성을 비교하는 영역 기반 이미지 검색이 제안되었다. 그러나 영역 기반 이미지 검색은 이미지를 유사한 영역으로 나누기 위한 이미지 세그멘테이션 기술이 추가적으로 필요하다. 일반적인 칼라 자연 이미지의 경우 다양한 칼라와 질감 성분을 갖는 영역으로 나누는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 자동적인 칼라 이미지 세그멘테이션 알고리즘을 제안한다. 제안하는 세그멘테이션 방법은 양자화를 통해 칼라수를 줄이고 양자화 된 이미지를 Fisher의 클래스 선형 판별식을 이용하여 이미지의 전체적인 에지를 보여주는 그레이 레벨 이미지를 생성한다. 이렇게 얻은 그레이 레벨 에지 이미지를 지역적 임계치 비교를 통해 이진 에지 이미지로 변환하고 이진 에지의 끊어진 부분을 찾아내어 인접 에지에 연결하여 영역을 생성한다. 마지막으로 나누어진 영역간의 유사성을 비교하고 유사한 영역을 병합하여 최종 세그멘테이션 결과 이미지를 생성한다. 본 논문에서는 세그멘테이션 알고리즘을 이용한 영역 기반 이미지 검색 시스템을 구현하였으며, 다양한 실험에 의하면 제안한 세그멘테이션 방법이 다양한 이미지에 대하여 양질의 세그멘테이션 결과를 보이는 것으로 나타났다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.46-57
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 입력영상의 옵티컬 플로우(optical flow)와 그래디언트(gradient)를 이용하여 종단간 행동인식이 가능한 다중영역 기반 방사성 GCN(MRGCN: Multi-region based Radial Graph Convolutional Network) 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 데이터 취득이 어렵고 계산이 복잡한 스켈레톤 정보를 사용하지 않기 때문에 카메라만을 주로 사용하는 일반 CCTV 환경에도 활용이 가능하다. MRGCN의 특징은 입력영상의 옵티컬플로우와 그래디언트를 방향성 히스토그램으로 표현한 후 계산량 축소를 위해 6개의 특징 벡터로 변환하여 사용한다는 것과 시공간 영역에서 인체의 움직임과 형상변화를 계층적으로 전파시키기 위해 새롭게 고안한 방사형 구조의 네트워크 모델을 사용한다는 것이다. 또 데이터 입력 영역을 서로 겹치도록 배치하여 각 노드 간에 공간적으로 단절이 없는 정보를 입력으로 사용한 것도 중요한 특징이다. 30가지의 행동에 대해 성능평가 실험을 수행한 결과 스켈레톤 데이터를 입력으로 사용한 기존의 GCN기반 행동인식과 동등한 84.78%의 Top-1 정확도를 얻을 수 있었다. 이 결과로부터 취득이 어려운 스켈레톤 정보를 사용하지 않는 MRGCN이 복잡한 행동인식이 필요한 실제 상황에서 더욱 실용적인 방법임을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.1613-1620
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• 2011

Roof structure of the traditional buildings in the Northeast Asia region including Korea contains the most complicated and crucial components of the building and therefore the issues such as cost down, productivity and the attempt to combine the traditional building methodology with contemporary building technology turn out to be vital to the survival of the old yet disconnected traditional building industry. One of the distinctive modern building technologies is handling life-cycle building information by constructing virtual buildings using BIM, building information modeling tools. In this paper we follow a procedure to implement some of the design modules to be applied in BIM tools which are platforms for constructing virtual building models. We focus on Gong-po components namely the bracket-sets which are the essential part that connects the middle parts to the top parts (the roof structure) which are considered to be the most elaborate parts of the traditional buildings. The target building to work with in this paper is the Sung-Rye-Moon which has special cultural and social meanings nowadays and we tested our understanding and the design modules such as the bracket-sets by constructing a virtual building model of Sung-Rye-Moon.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.72-82
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• 2014

The Contemporary paradigm to understand the complexity and diversity is moving to 'Becoming' that taken place in reviewing at the relation of various concepts. In Japan, After the collapse of modern architecture has been declared 'Metabolism' was appeared. They tried to apply organism's metabolic system to buildings based on ecological thoughts. But Metaboilsm's projects had revealed limitations of representation that the city on the mechanical system became a huge scale. As a result, It caused a break the cultural context of the region in Japan. After then, Japanese Architects expressed a pluralistic aspects of modern society for the restoration of disconnected cultural context. From this perspective, The thought of 'becoming' is a new role for Contemporary Japanese Architect. This research is focused of projects of SANAA, Ito Toyo, Sou Fujimoto, because they have spatial thought about realizing the space through the ways organizing the various potential possibilities in the simple external form not stimulated. They are realize the 'becoming-space' within the architecture. This 'becoming-space' gives people in building the new characteristics and experience that potential interactions among user, architecture and nature. It is non-representational space not fixed, but changing organically and variably.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.109-116
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• 2007

칼라 식별에 대한 칼라 왜곡 영향을 줄이려면 각 칼라 영역에서 가능한 한 많은 화소를 통계적으로 처리하는 게 바람직하다 여기에는 영역 분할이 필요하며, 따라서 일반적으로 에지 검출이 필요하다. 그러나, 칼라 코드의 에지들은 암전류, 색 간섭, 지퍼 효과, 반사, 그늘 등의 수많은 왜곡에 의해 끊기기 때문에 흔히 영역 분할이 불완전하게 되며, 그에 대한 에지 연결 작업도 쉽지가 않다. 이 논문에서는 에지 검출로 영역 분할을 할 수 없는 영상들에 대해 k-평균 클러스터링을 수행한다. 서로 다른 카메라로 서로 다른 환경에서 촬영된 311개의 영상에 대해 실험을 수행하였다. 일차 및 이차 칼라들 중에서 랜덤하게 선택해서 각 칼라 코드 영역에 사용하였다. 두 가지 에지 검출기들에 의한 영역 분할률은 89.4%였으며, 제안된 방법은 이를 99.4%로 증가시켰다. 칼라 인식은 hue, a*, b*의 세 성분들에 기반해서 수행되었으며, 성공적 영역 분할 경우들에 대해 100%의 정확도를 보였다.