• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.239-247
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• 2012

본 논문은 시점 벡터 추정과 명도 차분 맵에 기반하여 직물 텍스쳐 매핑을 수행하는 객체 VR 기반 가상 직물 착용 시스템에 관한 것이다. 제안된 시스템은 객체 VR 용도의 다시점 2D 의류 모델 영상들에서 의류 형상 영역을 분할하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킨 후, 이러한 가상 착용 상태를 다시점에서 입체적으로 관측할 수 있도록 한 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이 선택된 의류 형상 영역의 특성을 유지하면서 직물 패턴을 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 입체적인 가상 착용 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제20권7호
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• pp.69-76
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• 2002

교통 계획 및 정책수립 등 교통관련 업무에서 가장 중요한 부문은 교통수요분석과정이며, 이러한 교통수요분석과정에서 필수적으로 요구되는 자료는 OD와 네트워크이다. 그 과정에서 OD와 네트워크는 상호영향(interactive)을 주면서 검증을 거치긴 하나 이중에서도 네트워크의 경우에는 현실 세계를 모델링하여 반영한 것이므로 분석기준 년도에 대응되는 현재성과 정확성과 객관성을 보유하고 있어야 한다. 그러나 몇몇 교통수요 분석과정에서 예산 및 시간의 제약으로 인해서 네트워크는 실세계의 교통망을 많은 부분을 단순화시켜서 구축하고 이를 분석과정에 이용하는 경우가 있다 또한 일단, 구축된 네트워크에 대해서 변경되는 교통망을 반영하기 위해서나 분석자의 의도에 따라서 네트워크를 수정, 편집할 때에 그 작업이 불편하여 많은 인력이나 시간이 소요되는 것이 현실이다. 이를 위하여 교통개발연구원 국가교통DB센터에서는 국가교통DB구축사업의 일환으로 구축한 교통 수치지도를 이용하여 교통분석 목적의 패키지에서 직접 이용할 수 있는 네트워크를 추출/변환하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문의 목적은 GIS에 기반한 교통수치지도로부터 교통분석용 네트워크로의 변환이 가능한 알고리즘 및 소프트웨어를 소개하여 향후 이런 종류의 연구수행에 도움을 주는데 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.51-58
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• 2008

This paper presents a new method for building detection and reconstruction from aerial images. In our approach, we extract the useful building location information from the generated disparity map to obtain the segmentation of interested objects and thus reduce significantly unnecessary line segment extracted in low level feature extraction step. Hypothesis selection is carried out by using undirected graph in which close cycles represent complete rooftops hypotheses, and hypothesis are finally tested to contruct building model. We test the proposed method with synthetic images generated from Avenches dataset of Ascona aerial images. The experiment result shows that the extracted 3D line segments of the buildings can be efficiently used for the task of building detection and reconstruction from aerial images.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권11호
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• pp.1405-1416
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• 1995

An effective algorithm for implementation of unmanned surveillance system which detects moving object from image sequences, predicts the direction of it, and drives the camera in real time is proposed. Outputs of proposed algorithm are coordinates of location of moving object, and they are converted to the values according to camera model. As a pre- processing, extraction of moving object and shape discrimination are performed. Existence of the moving object or scene change is detected by computing the temporal derivatives of consecutive two or more images in a sequence, and this result of derivatives is combined with the edge map from one original gray level image to obtain the position of moving object. Shape discri-mination(Target identification) is performed by analysis of distribution of projection profiles in x and y directions. To reduce the prediction error due to the fact that the motion cha- racteristic of walking man may have an abrupt change of moving direction, an order adaptive lattice structured linear predictor is proposed.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.247-249
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• 2015

본 논문에서는 하둡 플랫폼의 맵리듀스 모델에 기반하여 도서관 이용자들이 자주 대출하는 도서와 키워드 매칭을 통해 연관성이 높은 도서들을 추출하고 추천해 주는 도서 대출 추천 시스템을 구현 개발한다. 구현 개발된 시스템은 빅데이터의 특징을 갖는 도서관의 대출 로그 데이터로부터 타겟 도서와 유사한 키워드를 갖고 자주 대출되는 도서를 찾아 이용자에게 제공해 준다.

• ETRI Journal
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• 제41권2호
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• pp.207-223
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• 2019

Network function virtualization can significantly improve the flexibility and effectiveness of network appliances via a mapping process called service function chaining. However, the failure of any single virtualized network function causes the breakdown of the entire chain, which results in resource wastage, delays, and significant data loss. Redundancy can be used to protect network appliances; however, when failures occur, it may significantly degrade network efficiency. In addition, it is difficult to efficiently map the primary and backups to optimize the management cost and service reliability without violating the capacity, delay, and reliability constraints, which is referred to as the reliability-aware service chaining mapping problem. In this paper, a mixed integer linear programming formulation is provided to address this problem along with a novel online algorithm that adopts the joint protection redundancy model and novel backup selection scheme. The results show that the proposed algorithm can significantly improve the request acceptance ratio and reduce the consumption of physical resources compared to existing backup algorithms.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.179-182
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• 2013

We develop Framework architecture of Online Shopping Services based on M2M and IoT for Handheld Devices in Cloud Computing. MapReduce model will be used as a method to simplify large scale data processing when user search for purchasing products online which provide efficient, and fast respond time. Therefore, providing user with a enhanced Quality of Experience (QoE) as well as Quality of Service (QoS) when purchasing/searching products Online from big data.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권3호
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• pp.225-232
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• 2023

Owing to advancements in intelligent transportation systems (ITS) and artificial-intelligence technologies, various machine-learning models can be employed to simulate and predict the number of traffic accidents under different weather conditions. Furthermore, we can analyze the relationship between weather and traffic accidents, allowing us to assess whether the current weather conditions are suitable for travel, which can significantly reduce the risk of traffic accidents. In this study, we analyzed 30000 traffic flow data points collected by traffic cameras at nearby intersections in Washington, D.C., USA from October 2012 to May 2017, using Pearson's heat map. We then predicted, analyzed, and compared the performance of the correlation between continuous features by applying several machine-learning algorithms commonly used in ITS, including random forest, decision tree, gradient-boosting regression, and support vector regression. The experimental results indicated that the gradient-boosting regression machine-learning model had the best performance.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권3호
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• pp.22-35
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• 2011

지형적인 영향으로 큰 조차가 발생하여 조력발전에 유리한 입지를 보유하고 있는 인천만을 대상으로 2006년부터 조력에너지 실용화 기술개발을 위한 연구가 지속적으로 추진되고 있다. 이러한 조력에너지 개발을 위해서는 조력발전 시설물의 최적입지를 결정하고 환경영향을 최소화하는 최적의 대안을 도출할 필요가 있다. 이를 효율적으로 수행하기 위해서는 개발과 보전에 관련된 다양한 공간요소를 체계적으로 관리하고 활용할 수 있는 공간정보체계가 필수적이다. 본 연구를 통해 조력에너지 개발을 위한 공간 데이터는 자료 특성에 따라 크게 세 가지 데이터 군으로 정의 가능하였다. 핵심 데이터 군으로는 조석, 조류 뿐 아니라 파랑, 침식, 퇴적 요소와 같은 공간데이터로 정의된다. 또한 지형도, 시설물도, 수심과 같은 기본 데이터 군과 해양생태와 해양환경 등 각종 주제도 성격의 참조 데이터 군으로 정의된다. 본 연구의 주요 목적은 이러한 공간 데이터 구성 요소의 정의를 통해 필수적 데이터모델과 선택적 데이터모델로 분류한 개념적 공간데이터 모델링 방법론을 정립하고자 함이다.

• 환경영향평가
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• 제16권6호
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• pp.485-494
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• 2007

Air pollution and traffic noise from roads distributed near residential area has been a major social problem. In this study, an environmental pollution map for a residential area of Shihung-city was made by an expectation model based on hourly traffic volume change. Using the result from the model, a plan to reduce population in the residential area was established. The result of the modelling is summarized as follows: 1. At peak traffic hours (18 o'clock), 301-500 degree in hazardous and $d_{25}$ degree (25% of the residents are suffering extremely from the noise) in noise pollution were predicted in Jeongwang Main Road in Shihung city. 2. The calculated critical pollutant standard index, PSI showed the air pollution level, especially PM-10 high enough to require re-entrainment. 3. It was expected air pollution would extensively extend over the area distribution of each degree. However, noise pollution problem was limited to the area near roads.