• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.457-461
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• 2005

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 오류 역전파 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 차량 영상에서 평균 Blue값을 이용하여 차량 영상을 보정한다. 보정된 차량 영상에서 순수 Red픽셀과 현재 픽셀의 차이와 순수 Green 픽셀과 현재의 픽셀의 차이를 각각 구하여 Red 후보 영역과 Green 후보 영역으로 구분한다. 구분된 2개의 후보 영역의 픽셀 값을 오류 역전파 알고리즘에 적용하여 최종 Green 영역을 찾는다. 그리고 오류 역전파 알고리즘에 의해서 Green 영역으로 판명된 영역을 제외한 영역들은 잡음으로 처리한다. 잡음이 제거된 영역에 대해 수평 및 수직 히스토그램의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 추출하고, 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 신 차량 번호판에 적용한 결과, 제안된 번호판 추출 방법이 기존의 HSI 정보를 이용한 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 제안된 차량 번호판 인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제37권3호
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• pp.156-162
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• 2018

LMF(Least Mean Fourth) 알고리즘은 특히 비정규 잡음 상황에서 안정성 및 빠른 수렴성을 나타낼 뿐만아니라 추정 오차도 낮은 것으로 잘 알려져 있다. 최근 LMS (Least Mean Square) 알고리즘 분야에서는 가변 스텝 크기를 적용한 알고리즘들에 대한 관심이 증대되어 왔다. 그 이유는 가변 스텝 크기 LMS가 다양한 환경에서 고정 스텝 크기 LMS보다 우수한 결과를 내기 때문이다. 본 논문에선 LMF에 대한 가변 스텝 크기의 한 방법으로 기울기 평균 벡터를 사용한 가변 스텝 크기를 사용하는 LMF 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 가변 스텝 크기 LMS와 마찬가지로 고정 스텝 크기 LMF보다 우수할 것이 예상된다. 본 논문은 그 우수성을 시불변 채널과 시변 채널 각각의 채널 환경하에서 시뮬레이션을 통하여 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.691-698
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• 2003

적응 횡단선 필터에서 수렴 속도의 개선을 위해 기존의 최소 평균 자승 알고리즘을 확장한 반복적 최소 자승 알고리즘의 탭 가중치 갱신 메커니즘에 재순환 데이터 버퍼를 이용함으로서 수렴특성을 개선시키는 효율적인 기법을 제시하였다. 본 논문은 기존의 적응 횡단선 필터에 데이터 재순환 버퍼 구조를 제안하여 새로운 RLS 탭 가중치 갱신 알고리즘을 유도하여 조화 평균 학습 곡선의 평균 자승 에러 값에 대한 반복수에 대해서 데이터 재순환 버퍼를 사용한 학습 곡선의 수렴 속도가 버퍼가 없는 경우의 재순환 버퍼 RLS 알고리즘의 수렴 속도보다 비례하여 빠르게 수렴한다는 것을 수학적인 연산을 통해 증명하였다. 채널 진폭의 왜곡의 정도와 재순환 데이터 버퍼 수에 따른 평균 자승 에러에 대한 삼차원 시뮬레이션 결과로부터 고유치 확산이 증가함에 따라 특정 값에 수렴하기 위한 요구된 샘플의 반복수가 비례하여 증가하였으며, 재순환 데이터 버퍼 수 B가 증가함에 따라 요구된 샘플의 반복수가 B배만큼 감소함으로서 제안된 구조에서 RLS 가중치 갱신 알고리즘의 수렴특성이 개선됨을 입증하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.48-53
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• 2012

방사선치료계획장치에서 선량계산을 위해 PBC 알고리즘(pencil beam convolution)은 가장 널리 사용되고 있다. Varian (Varian Medical System, Palo Alto, CA)사는 광자의 선량 계산을 위해서 AAA 알고리즘을 새롭게 선량계산모델로 탑재하였다. 본 연구는 폐와 같은 저밀도 영역에 종양부위가 있는 환자를 대상으로 세기조절방사선치료를 시행할 경우에 PBC 알고리즘과 AAA 알고리즘으로 계산했을 때 차이를 정량적으로 알고자 하는데 목적이 있다. 두 알고리즘의 정량적 분석을 위해서 Eclipse planning system과 I'mRT matrixx (IBA, Schwarzenbruck, Germany)를 사용하였다. 또한 두 알고리즘으로 계산된 선량과 실제 측정된 선량의 차이를 확인하기 위해서 인체모형펜텀(Alderson Rando phantom)속에 TLD-100 (LiF)을 위치 시켰다. 종양부위 주위의 중요장기인 trachea, esophagus, lung, PRV spinal cord의최대선량, 평균선량, 최소선량은 알고리즘의 변화에 따라서 거의 변화가 없었으나, PTV의 V95는 PBC와 비교하여 AAA가 약 6% 감소하는 결과를 얻었다. 이러한 결과는 I'mRT matrixx를 이용하여 저밀도를 가지는 폐의 위치에서 확연하게 나타남을 확인할 수 있었다. 또한 인체모형펜텀(Alderson Rando phantom)과 TLD-100 (LiF)을 이용한 계산선량과 실제 측정치의 결과는 PBC 알고리즘은 평균 4.6%의 차이를 보였으며, AAA 알고리즘은 평균 2.7%의 차이를 보였다. 이 결과로 저밀도를 가지는 폐암에서의 세기조절방사선치료를 시행할 경우에 PBC 알고리즘보다 AAA 알고리즘이 더 유효함을 알 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1235-1243
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• 2023

한국해양과학기술원에서 생산하여 공개하고 있는 다종 위성 기반의 해수면온도(Sea surface temperature) 자료를 이용하여 동해안 냉수대(Cold water mass) 해역을 탐지하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 냉수대의 분포를 고려하여 동해안을 3개 해역("고성-울진", "삼척-구룡포", "포항-기장")으로 구분하였다. 각 해역에 K-means clustering 기법을 적용하여 3개 그룹으로 나누고 3개의 그룹은 평균 수온이 높은 순서대로 Group 1, Group 2, Group 3로 칭한다. 수온이 가장 낮은 집합인 Group 3는 냉수대 특성을 나타내는 2가지(각 해역 표준 편차와 Group 1과 Group 3의 평균 수온 차이)의 임계치가 적용되고 탐지 해역내 표준편차가 0.6℃ 이상이고 그룹별 평균 수온 차이가 2℃ 이상일 경우 Group 3을 냉수대로 판단한다. 2022년도 탐지 결과, "포항-기장"은 77일로 가장 많이 탐지되었으며 정량적인 평가를 위해 혼동행렬 성능지표를 계산하였다. 동해안 3곳 해역의 평균 정확도(Accuracy)는 0.83 이상으로 나타났고 F1 score는 "포항-기장"에서 최대 0.95이었다. 본 연구에서 제안한 탐지 알고리즘을 적용하여 보다 구체적인 냉수대 해역의 공간 분포를 매일 이메일 서비스로 제공하고 있다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제28권4호
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• pp.238-248
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• 2010

목적: 폐암환자의 종양추적 정위방사선치료에서 삼차원 및 사차원치료계획의 선량분포 차이를 비교하였고 선량계산 알고리즘에 따른 폐의 비균질성 보정 결과에 커다란 차이가 있음을 확인하고자 하였다. 대상 및 방법: 7명의 폐암환자를 대상으로 전향적 호흡동조된 사차원 컴퓨터단층촬영 영상을 얻었다. 획득한 영상은 환자의 호흡에 대응하는 10개의 삼차원단층촬영 영상이며 이를 바탕으로 사차원치료계획이 수립되었다. 사차원 치료계획에서는 종양과 주변장기의 움직임을 고려하여 X선의 방향과 선량분포를 최적화한다. 사차원치료계획에서 최적화된 빔을 호흡의 50% 위상에 해당하는 한 개의 삼차원단층촬영 영상에 동일하게 적용하여 삼차원치료계획을 만들었다. 삼차원 및 사차원 치료계획에서 선량계산을 위하여 각각 Ray-tracing과 몬테칼로 알고리즘을 사용하였다. 수립된 4개의 치료계획에서 처방선량의 종양체적 포함률 종양체적의 95%를 포함하는 선량인 D95, 종양의 최대선량, 그리고 척수의 최대선량을 비교하였고 종양의 위치에 대한 연관성도 함께 고찰하였다. 결론: 몬테칼로 알고리즘을 사용한 삼차원 및 사차원 치료계획에서 종양이 폐의 하엽에 위치해 있는 경우에는 사차원치료계획에서 종양 포함률이 평균 4.4% 높았던 반면에 종양이 폐의 중엽이나 상엽에 위치해 있는 경우에는 반대로 평균 4.6% 낮았다 또한 D95도 종양이 폐의 하엽에 위치해 있는 경우에는 사차원치료계획에서 평균 4.8% 높았던 반면에 종양이 폐의 중엽이나 상엽에 위치해 있는 경우에는 반대로 평균 1.7% 낮았다. 척수의 최대선량에 대한 비교에서도 종양과 유사한 경향이 나타났다. 치료계획의 차원과 무관하게 Ray-tracing과 몬테칼로 알고리즘 사이의 선량계산 차이는 평균 30% 정도로 몬테칼로 알고리즘을 사용하였을 때 처방선량이 포함하는 종양의 부피는 크게 줄어들었다. 결론: 폐 종양의 삼차원 및 사차원 치료계획 사이의 차이를 종양과 척수의 선량분포를 통해 비교하였다. 두 치료계획 사이에서 planning target volume (PTV) 포함률이나 D95와 같이 종양과 관련된 선량학적 인자들의 차이 또는 척수의 최대선량 차이는 종양의 이동크기와 형태변화의 정도에 밀접하게 연관되어 있는 것으로 나타났다. 또한, 치료계획의 차원과 무관하게 몬테칼로 알고리즘을 사용하면 처방선량이 포함하는 PTV 포함률이나 D95가 크게 줄어드는 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.89-90
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• 2017

본 논문에서는 평균이동 (mean shift) 기법을 이용하여 랜덤포레스트 (random forest) 기반 실시간 얼굴 특징점 추적 (facial features tracking) 방법을 제안한다. 우선, 눈의 위치를 이용하여 검출된 얼굴영역을 적절한 크기와 위치로 개선하여 랜덤포레스트를 이용한 얼굴 특징점 추적 알고리즘이 받는, 얼굴검출 (face detection) 과정에 얻어지는 얼굴영역 상자 (face bounding box) 크기와 위치의 영향을 감소 하였다. 또한 랜덤포레스트의 얼굴 특징점 추정결과에서 추정평균 대신 평균이동기법을 이용하여 잘못된 추정결과들을 제거하고 제대로 된 추정결과만 사용하여 얼굴 특징점 검출 정확도를 개선하였다. 따라서 제안하는 방법들을 이용하여 기존의 랜덤포레스트 기반 얼굴 특징점 검출 기법의 성능을 제고하고 실시간으로 얼굴 특징점을 추적할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.83-88
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• 2013

본 연구의 목적은 유사 블로그 추천 시스템을 통해서 특정 주제의 유사도에 따라 주제를 찾아 주는 것이다. 유사 추천 시스템을 실현하기 위해서는 대규모 데이터 집합에서 유사항목을 가진 그룹을 찾을 수 있도록 군집해야 한다. 군집화(clustering) 기법은 군집하고자 하는 목적에 따라 적합한 기법과 군집수가 결정되어야 한다. 군집기법으로는 가장 많이 사용되는 K-means 알고리즘을 사용 하였고 추천 알고리즘은 흰개미 군집 알고리즘을 사용하였다. 흰개미 습성 모델을 이용한 군집화 기법은 K-means 알고리즘이 갖고 있는 적절한 군집 갯수 문제점을 해결하고, 군집화 시간을 단축하며, 군집을 위한 군집 평균 이동횟수를 개선한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1361-1364
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• 2015

본 연구에서는 노인들이 일상에서 많이 행동하는 7가지 유형의 행동의 특징을 추출하고, 총 7가지 분류 알고리즘에 적용하여 가장 인식률이 높은 알고리즘을 도출하고자 하였다. 행동패턴은 정상보행, 절름발이, 지팡이, 느린 보행, 허리가 굽은 상태에서 보행, 스스로 휠체어 끌 때 그리고 누군가가 휠체어를 끌어줄 때 총 7가지로 구성하였다. 행동패턴의 특징은 3축 가속도 센서의 값, 평균, 표준편차, 수직 및 수평축의 데이터를 사용하였다. 분류 알고리즘은 Naive Bayes, Bayes Net, k-NN, SVM, Decision Tree, Multilayer perception, Logistic regression을 사용하였다. 연구결과 k-NN 알고리즘의 인식률이 98.7%로 다른 분류알고리즘에 비해 인식률이 높게 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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• pp.586-590
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• 2006

본 논문에서는 다이아몬드 탐색(diamond search, DS)과 효율적인 3 단계 탐색(efficient three-step search, E3SS) 등의 블록 정합 기법(block matching algorithm, BMA)들에서 이용된 작은 다이아몬드(small diamond) 패턴을 광역 탐색에 적합하도록 확장시킨 고속의 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 탐색 윈도우(search window)의 중앙으로부터 설치된 정사각형 패턴의 크기가 내부에서 대수적으로 감소되며 작은 다이아몬드 탐색(small diamond search, SDS) 기법에 의해 탐색이 완료된다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 DS 보다 평균 3개의 탐색 점을 더 적게 사용하고 E3SS에 비하여 약 5개 정도의 탐색 점 수에 대한 이득을 보이지만 움직임 추정상의 정확도는 다른 고속 BMA들과 거의 동일한 수준을 유지하는 것으로 확인된다.