• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.496-498
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• 2003

Signal is composed of the independent components that can describe itself. These components can distinguish itself from any other signals and be extracted by analysis itself. This algorithm is called Independent Component Analysis (ICA) and image signal is considered as linear combination of independent components and features that is the weighted vector of independent component. This algorithm is already used in order to extract the good feature for image classification and very effective In this paper, we'll explain the method of stereo matching using independent component analysis and show the experimental result.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.79-89
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• 2016

In this paper, we proposed the object classification method using genetic and dynamic random forest consisting of optimal combination of unit tree. The random forest can ensure good generalization performance in combination of large amount of trees by assigning the randomization to the training samples and feature selection, etc. allocated to the decision tree as an ensemble classification model which combines with the unit decision tree based on the bagging. However, the random forest is composed of unit trees randomly, so it can show the excellent classification performance only when the sufficient amounts of trees are combined. There is no quantitative measurement method for the number of trees, and there is no choice but to repeat random tree structure continuously. The proposed algorithm is composed of random forest with a combination of optimal tree while maintaining the generalization performance of random forest. To achieve this, the problem of improving the classification performance was assigned to the optimization problem which found the optimal tree combination. For this end, the genetic algorithm methodology was applied. As a result of experiment, we had found out that the proposed algorithm could improve about 3~5% of classification performance in specific cases like common database and self infrared database compare with the existing random forest. In addition, we had shown that the optimal tree combination was decided at 55~60% level from the maximum trees.

• 디자인학연구
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• 제18권3호
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• pp.63-74
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• 2005

현대사회는 다원화 사회로서 늑종 영역 또는 어느 분야마다 그 경계가 사라지면서 복잡한 상황 속에 살고 있다. 이러한 복잡한 상황을 폭넓게 이해하고 수용하기 위해서는 개방된 텍스트 구조로서의 상호텍스트적인 환경예술과 수용자와의 상호작용을 이해해야 할 것이다. 상호텍스트적인 특성으로 바라 본 환경예술을 장르와 장르간의 혼합, 이질적 공간과 시간간의 혼합된 요소에 수용자의 체험으로 인한 상호작용을 살펴보았다. 이는 수용자가 예술작품을 완성하는 과정에 참여함으로써 개인적인 경험 또는 상황을 의미하는 개념으로 환상성과 탈 장소성, 장소의 특수성과 시공간의 표현방법을 상호텍스트성의 특성으로 설정하였다. 이러한 체험요소의 특성들을 각 작품의 특징을 분석하는 방법론으로 사용하였다. 환상성의 특성은 이벤트적 상황과 우연성 개입으로 사건이 발생하는 장소를 전개시키며, 탈 장소성은 비 물질적 감각성으로 수용자의 공각각적 체험을 유도하는 전략을 사용하였다. 장소의 맥락을 중요시 한 장소의 특수성, 시공 연속체적 변화를 반영하고 프로세스 위주의 특징으로 시공간 표현방법을 제안하였다. 결과적으로 환경예술은 시각적으로 현존성에 의지하는 형이상학적 장식의 차원을 넘어서 수용자의 복잡한 존재양태에 깊숙이 자리잡고 거기에서부터 삶의 양분을 부단히 공급하는 인식의 전환이 되써야 할 것이다. 그렇다면 환경예술도 일종의 텍스트의 차원에서 다른 모든 텍스트들과 어울어지면서 텍스트적 삶을 살게 될 것이고 창조성은 유일성 대신에 상호텍스트성 사이에서 실천적 창조성으로 다시 태어난다 하겠다. 이러한 타 영역간의 전목, 또 이것을 바라보고 체험하는 수용자들의 다양한 측면을 허용하는 다원적 측면과 끊임없이 새롭게 만들어지는 생성의 개념을 가지는 진행 중인 작품 즉 열린 작품을 만들어내야 할 것이다.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제1권2호
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• pp.103-115
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• 2014

The engineering design process is a creative process, and the designers must repeatedly apply Undo/Redo operations to modify CAD models to explore new solutions. Undo/Redo has become one of most important functions in interactive graphics and CAD systems. Undo/Redo in a collaborative CAD system is also very helpful for collaborative awareness among a group of cooperative designers to eliminate misunderstanding and to recover from design error. However, Undo/Redo in a collaborative CAD system is much more complicated. This is because a single erroneous operation is propagated to other remote sites, and operations are interleaved at different sites. This paper presents a multi-user selective Undo/Redo approach in full distributed collaborative CAD systems. We use site ID and State Vectors to locate the Undo/Redo target at each site. By analyzing the composition of the complex CAD model, a tree-like structure called Feature Combination Hierarchy is presented to describe the decomposition of a CAD model. Based on this structure, the dependency relationship among features is clarified. B-Rep re-evaluation is simplified with the assistance of the Feature Combination Hierarchy. It can be proven that the proposed Undo/Redo approach satisfies the intention preservation and consistency maintenance correctness criteria for collaborative systems.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권9C호
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• pp.930-938
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• 2005

본 논문에서는 칼라 특징과 다해상도 질감 특징의 효율적인 결합에 근거한 내용기반 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 특징으로는 칼라의 공간적인 상관관계를 잘 나타내는 HSV 칼라 오토코렐로그램(color autocorrelogram)을 선택하였고, 질감 특징으로는 국부 밝기 변화와 국부 질감의 부드러움 정도를 잘 측정하는 BDIP와 BVLC를 선택하였다. 이 질감 특징들은 칼라 영상의 휘도(luminance) 성분에서 웨이브렛(wavelet) 분해되어 다해상도로 추출되었다. 그리고 이들 칼라와 질감 특징들은 효율적인 유사도 측정을 위해 각각 이들의 차원들과 표준편차 벡터들에 의해 정규화된 후 결합되었다. 실험을 위한 영상으로는 Corel DB와 VisTex DB, 그리고 이들로부터 파생되어 다양한 해상도의 영상으로 구성된 Corel_MR DB와 VisTex_MR DB를 사용하였다. 실 험 결과, 제안한 방법은 Precision vs. Recall 평가에서 기존의 BDIPBVLC 방법과 칼라 오토코렐로그램 방법보다 각각 평균 $8\%$와 평균 $11\%$ 향상된 성능을 나타내었으며 웨이브렛. 모멘트, CSD, 히스토그램을 이용한 방법들보다 $10\%$ 이상의 높은 성능을 나타내었다. 특히, 제안한 방법이 다른 방법들 보다 다해상도로 구성된 영상 DB에서 높은 검색 성능 차이를나타내었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.995-1001
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• 1995

패턴인식은 전처리, 특징추출, 식별의 과정을 거쳐 인식을 하게된다. 식별과정 에서 여러개의 패턴이 흩어져 있을 경우에 유사한 패턴끼리 클러스터링을 위하여 한 카테고리 내에서 패턴을 분할하게 된다. 클러스터링 방법에는 통계적인 방법으로 k-means 방법, ISODATA알고리즘등이 있으며〔1〕, 최근에는 신경망에 의한 클러스터링 방법으로 T, Kohonen의 LVQ(Learning Vector Quantization)가 주로 이용되었다〔6〕. Nikhil R, Pal. et al은 LVQ알고리즘을 보다 개선한 방법으로 GLVQ(Generalized LVQ, 1993)를 제안하였다〔4〕.본 논문은 GLVQ 알고니즘으로 패턴을 클러스터링 할 경우에 효율적인 특징추출 방법을 제안한다. 본 논문에서는 20명의 필기체 숫자 0에서 9까지 의 200개 패턴을 여러 가지 방법으로 특징 추출하여 GLVQ알고리즘으로 10개(0-9의 패턴) 의 클러스터로 구분하고, 해당 클러스터에서 오분류되는 패턴의 비율로서 그 효율성을 비교 하였다. 그 결과 투영조합 방법을 이용하였을 경우 98.5%의 분류율을 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.1-7
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• 2007

자동차 번호판을 인식하기 위해서는 차량 영상에서 번호판을 추출하고, 추출된 번호판으로부터 문자를 분리하여야 하고, 각 문자들에 대해서 특징 벡터를 추출하고 신경망을 이용하여 인식한다. 이때 인식의 기준이 되는 특징 벡터의 선정은 데이터양의 감소뿐 만 아니라 인식 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 숫자를 고유 숫자(eigennumber)의 선형 조합으로 분해하여 특징 벡터를 추출하는 새로운 특징 벡터 추출 기법을 제안하고, 자동차 번호판의 숫자 인식에 적용함으로써 그 유효성을 검증하였다. 실험 결과, 고유 숫자 공간상에서 다층 퍼셉트론 신경망을 이용하여 95.3%의 인식률을 보였고, 이는 일반적인 메쉬 특징과 비교하여 약 5%의 향상된 결과이다.

• 보존과학회지
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• 제23권
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• pp.53-65
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• 2008

안동 봉정사 대웅전 후불벽체의 제작기법 특성을 규명하기 위하여 벽체의 구조 및 재료적 특성을 자연과학적 방법을 활용하여 조사 분석하였다. 연구결과, 벽체의 구조 및 재료학적 특성이 규명되었으며 제작기법이 거시적인 차원에서 확인되었다. 대상벽체는 목부재를 중심으로 대칭을 이루는 맞벽의 구조를 취하고 있으며 초벽, 중벽, 화벽으로 구성되는 일반적인 벽체의 구조적 경향을 따르고 있는 것으로 판단된다. 제작과정에 따라 형성된 각각의 층위는 재료 및 제작기법의 차이를 보이며, 대체적으로 상부 층위일수록 세립의 물질이 사용된 것으로 확인되었다. 벽체의 형성에 사용된 주재료들과 첨가물질의 배합은 벽체내구력 및 보존력 향상에 기여한 것으로 판단되며, 보존력의 원인이 되는 물질간의 상호작용과 제작자의 세부적인 기법적 효과로 견고한 벽체가 형성된 것으로 보인다.

• 한국주거학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.57-66
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• 2005

Korea has experienced serious changes during the last several decades of industrialization. Limited land resources and excessive rural-to-urban migration inevitably resulted high-rise apartment housing development. However, apartment housing couldn't follow up social change and residents' needs. Turning into the 21st century, there are great demands for the diversification of housing style and amenity of housing, which include enhancing community lift through proper collective environment. To solve these problems, cohousing has been introduced in Scandinavian countries. A primary goal of cohousing is the desire of residents to live in a socially supportive setting. People can do housework together and also can promote active mutual relationship among residents in the community. Physical feature of cohousing, in combination with social organization factors, may serve to enhance or support the sense of community sought by residents. In this point of view, the purpose of this study is to find out the physical feature of cohousing in Denmark and Sweden. First, it is to figure out the background and development of cohousing in Denmark and Sweden. Then, by making clear physical features between similarity and difference of two countries of cohousing through case study; such as housing type, the circulation patterns, common facilities and etc. This paper could suggest a possibility of application of cohousing in Korea to present how they encourage emphasize design aspects that increase the possibilities for social contacts and the sense of community. Also, it goes on to suggest that the educational program and the support from the government.

• 한국음향학회지
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• 제23권6호
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• pp.473-480
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• 2004

본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 음성 모델을 기반으로 하는 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 특징 보상 기법은 병렬 결합된 혼합 모델 (PCMM)을 기반으로 한다. 기존의 PCMM 기반의 기법은 시간에 따라 변하는 잡음 환경을 반영하기 위하여 매 음성 입력마다 복잡한 과정의 혼합 모델 결합이 필요하다. 제안하는 기법에서는 다중의 혼합 모델을 보간하는 방법을 채용함으로써 시간에 따라 변하는 배경 잡음에 대응할 수 있다. 보다 신뢰성 있는 혼합 모델 생성을 위하여 데이터 유도 기반의 방법을 도입하고, 실시간 처리를 위하여 프레임에 동기화된 환경 사후 확률 예측 과정을 제안한다. 다중 모델로 인한 연산량 증가를 막기 위하여 혼합 모델을 공유하는 기법을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 사이에 통계학적으로 유사한 요소들을 선택하여 공유에 필요한 공통 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과로부터 제안한 기법이 모의 환경과 실제 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 가져오고 연산량 감소에 효과적임을 확인한다.