• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.19-27
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• 2011

본 논문에서는 윈도우(Windows) 기반의 데스크탑 환경에서, 특히 컴퓨터 게임에 관련된 응용 프로그램들에서 활발하게 사용되는 Direct3D가 제공하는 핵심적인 기능들과 함수들을 리눅스 환경에서 OpenGL 라이브러리를 기반으로 에뮬레이션 형태로 제공하고자 한다. 리눅스(Linux) 운영 체제 하에서는 일반적으로 X 윈도우 시스템과 OpenGL 라이브러리만 사용 가능한 컴퓨터 그래픽스 환경이 제공된다. 이 상황에서는, 우선적으로 윈도우 기반의 PC에서 Direct3D를 기반으로 개발된 게임 프로그램들이나 사용자 인터페이스 등을 컨버전하는 변환 작업에서 이러한 에뮬레이션 환경이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 DirectX 9.0을 기준으로, 많이 사용되는 함수들을 선별하여 이들을 지원함으로써, 최종적인 전체 구현의 프로토타입을 확보하였다. 본 논문의 구현은 3차원 좌표 변환(3D coordinate transformation), 광원 및 재질(light & material), 텍스처 매핑(texture mapping), 애니메이션(animation) 등을 지원하여, 이를 이용하여 다양한 응용 프로그램 예제들과 실제 게임 캐릭터의 애니메니션 스크립트를 성공적으로 실행하여, 유용성을 입증하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제31권3호
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• pp.241-252
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• 2015

Runoff behaviors by five bias correction methods were analyzed, which were Change Factor methods using past observed and estimated data by the estimation scenario with average annual calibration factor (CF_Y) or with average monthly calibration factor (CF_M), Quantile Mapping methods using past observed and estimated data considering cumulative distribution function for entire estimated data period (QM_E) or for dry and rainy season (QM_P), and Integrated method of CF_M+QM_E(CQ). The peak flow by CF_M and QM_P were twice as large as the measured peak flow, it was concluded that QM_P method has large uncertainty in monthly runoff estimation since the maximum precipitation by QM_P provided much difference to the other methods. The CQ method provided the precipitation amount, distribution, and frequency of the smallest differences to the observed data, compared to the other four methods. And the CQ method provided the rainfall-runoff behavior corresponding to the carbon dioxide emission scenario of SRES A1B. Climate change scenario with bias correction still contained uncertainty in accurate climate data generation. Therefore it is required to consider the trend of observed precipitation and the characteristics of bias correction methods so that the generated precipitation can be used properly in water resource management plan establishment.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.125-130
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• 2018

선형판별분석(LDA) 기법은 특징벡터의 차원을 줄이거나 클래스 식별에 이용되는 통계적 분석 방법이다. 그러나 선형 분리가 불가능한 데이터 집합의 경우에는 비선형 함수를 이용하여 특징벡터를 고차원의 공간으로 사상(mapping) 시켜줌으로써 선형 분리가 가능하도록 만들 수 있는데, 이러한 기법을 일반화된 판별분석(GDA) 또는 커널판별분석(KDA) 기법이라고 한다. 본 연구에서는 인터넷에 공개되어 있는 능동소나 표적신호에 LDA 및 GDA 기법을 이용하여 표적식별 실험을 수행하고, 그 결과를 비교/분석하였다. 실험 결과 104개의 테스트 데이터에 대해 LDA 기법으로는 73.08% 인식률을 얻었으나 GDA 기법으로는 95.19%로 기존의 MLP 또는 커널 기반 SVM에 비해 나은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권5호
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• pp.777-786
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• 1995

본 논문은 새로운 ASIC 구조로 최근에 관심을 모으고 있는 Table Look-Up형의 FPGA를 위한 기술 매핑에 대한 연구에 관한 것이다. 이를 위해 우선 다단계 논리 합성 , decomposition reduction, packing 등 각 설계 과정의 기존 알고리즘을 비교 분석 하였고, 각 과정에서 새로운 알고리즘을 첨가하였다. 설계 시스템의 최적화 대상인 CLB 갯수 및 네트 수의 최소화를 동시에 고려하기 위하여 사용자에 의해서 주어지는 각 요소의 가중치 선형합으로 된 비용 함수를 제안하였다. 이 비용함수를 사용하여 벤치마크 테스트를 통한 일반적인 회로에 적용성 검증, 기존 알고리즘의 성능 비교 및 개선에 대해 연구하였다. 논리 설계 합성기 구성 과정에서 Node-pair decomposition, merging fanin, unified reduction, 다출력 decomposition 등 4가지의 새로운 알고리 즘을 추가하여 실험한 결과, CLB와 네트의 수에서 SIS-pga보다 약 10% 적은 값을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제15권4호
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• pp.58-64
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• 1996

본 논문은 추정평면의 데이터로부터 특징파라미터의 평가와 인공신경망에 의한 음성인식방법을 제안한다. 각 프레임에서 평가한 LPC는 매핑함수를 이용하여 추정평면으로 매핑시켰으며, 본 논문에서는 이 추정평면의 데이터로부터 C-LPC, 최대값, 최소값, 3등분할 파워 특징값을 평가하였다. 추정평면에서 평가한 특징 파라미터는 인공신경망에 입력한 음성인식 실험으로부터 원 음성신호의 시간변화에 따른 특징을 포함하고 있음을 확인하였고, 제안한 방법에 의한 인식으로부터 인식율이 약 96.3%이었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권4호
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• pp.503-508
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• 2001

2차원 Laplace방정식이 나타나는 열전도, 정전(靜電)potential, 유체(流體)의 문제 등에 등각사상이 유용하게 쓰이고 있다. 단위원 내부로부터 Jordan 영역 내부에로의 수치등각사상을 구하는 것은 비선형 적분방정식인 Theodorsen방정식을 푸는 것으로 귀착된다. 저자는 Theodorsen방정식을 구하는 해법 중 유효한 해법의 하나로 알려진 H bner의 방법을 소개하고 개선한 바 있다[1, 2]. 여기서는 계산량에 있어서 H bner보다 유리한 Wegmann의 방법을 다룬다. Wgmann방법에 의해 계산기상에 실현한 결과 난이도가 높은 문제에서는 수렴했다가 발산하는 문제점이 지적되었다. 본 논문에서는 Wegmann의 문제점을 이론적으로 분석하여 저주파필터에 의하여 개선한 방법을 제안하고 개선한 방법에 의한 수치 실험결과를 보고한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.40-44
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• 2002

Precision correction is the process of geometrically aligning images to a reference coordinate system using GCPs(Ground Control Points). Many applications of remote sensing data, such as change detection, mapping and environmental monitoring, rely on the accuracy of precision correction. However it is a very time consuming and laborious process. It requires GCP collection, the identification of image points and their corresponding reference coordinates. At typical satellite ground stations, GCP collection requires most of man-powers in processing satellite images. A method of automatic registration of satellite images is demanding. In this paper, we propose a new algorithm for automatic precision correction by GCP chips and RANSAC(Random Sample Consensus). The algorithm is divided into two major steps. The first one is the automated generation of ground control points. An automated stereo matching based on normalized cross correlation will be used. We have improved the accuracy of stereo matching by determining the size and shape of match windows according to incidence angle and scene orientation from ancillary data. The second one is the robust estimation of mapping function from control points. We used the RANSAC algorithm for this step and effectively removed the outliers of matching results. We carried out experiments with SPOT images over three test sites which were taken at different time and look-angle with each other. Left image was used to select UP chipsets and right image to match against GCP chipsets and perform automatic registration. In result, we could show that our approach of automated matching and robust estimation worked well for automated registration.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권8호
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• pp.3984-4005
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• 2017

Image recognition has become an increasingly important topic for its wide application. It is highly challenging when facing to large-scale database with large variance. The recognition systems rely on a key component, i.e. the low-level feature or the learned mid-level feature. The recognition performance can be potentially improved if the data distribution information is exploited using a more sophisticated way, which usually a function over hidden variable, model parameter and observed data. These methods are called generative score space. In this paper, we propose a discriminative extension for the existing generative score space methods, which exploits class label when deriving score functions for image recognition task. Specifically, we first extend the regular generative models to class conditional models over both observed variable and class label. Then, we derive the mid-level feature mapping from the extended models. At last, the derived feature mapping is embedded into a discriminative classifier for image recognition. The advantages of our proposed approach are two folds. First, the resulted methods take simple and intuitive forms which are weighted versions of existing methods, benefitting from the Bayesian inference of class label. Second, the probabilistic generative modeling allows us to exploit hidden information and is well adapt to data distribution. To validate the effectiveness of the proposed method, we cooperate our discriminative extension with three generative models for image recognition task. The experimental results validate the effectiveness of our proposed approach.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권1호
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• pp.45-56
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• 2001

해저면의 정보를 얻기 위하여 사이드 스캔 소나(Side Scan Sonar)를 이용하여 해저면의 모자이 영상을 생성하였다. 경사거리 보정에 필요한 Tow-Fish의 수증고도 산출을 위해 short time energy 함수를 각 ping의 음압 레벨에 적용하였으며, 수주(water column) 영역이 제거된 모자익 영상을 생성할 수 있었다. 모자익 영상 생성시 각 화소의 음압 대표값으로 최대값, 최근값 및 평균값을 사용하였으며, 평균값 사용시 일정 방향으로 발사된 음파의 음악값만을 대상으로 평균값을 구하여 해저면의 3차원 정보를 보존하였다. 모자익 영상 생성 방법으로 Im/pixel 이상의 저해상도로 전테 탐사 영역에 대한 조자익 영상을 생성한 후 관심 대상 영역을 선택하여 0.1m/pixel의 공간 해상도를 가진 고화질의 모자익 영상을 생성하였으며, 해저면의 암석, 연흔, 개펄, 인공 어초 등의 해저 물체를 확인할 수 있었다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제38권6호
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• pp.572-582
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• 2022

Sheath blight disease caused by the necrotrophic, soilborne pathogen Rhizoctonia solani Kuhn, is the global threat to rice production. Lack of reliable stable resistance sources in rice germplasm pool for sheath blight has made resistance breeding a very difficult task. In the current study, 101 rice landraces were screened against R. solani under artificial epiphytotics and identified six moderately resistant landraces, Jigguvaratiga, Honasu, Jeer Sali, Jeeraga-2, BiliKagga, and Medini Sannabatta with relative lesion height (RLH) range of 21-30%. Landrace Jigguvaratiga with consistent and better level of resistance (21% RLH) than resistant check Tetep (RLH 28%) was used to develop mapping population. DNA markers associated with ShB resistance were identified in F₂ mapping population developed from Jigguvaratiga × BPT5204 (susceptible variety) using bulk segregant analysis. Among 56 parental polymorphic markers, RM5556, RM6208, and RM7 were polymorphic between the bulks. Single marker analysis indicated the significant association of ShB with RM5556 and RM6208 with phenotypic variance (R²) of 28.29 and 20.06%, respectively. Co-segregation analysis confirmed the strong association of RM5556 and RM6208 located on chromosome 8 for ShB trait. This is the first report on association of RM6208 marker for ShB resistance. In silico analysis revealed that RM6208 loci resides the stearoyl ACP desaturases protein, which is involved in defense mechanism against plant pathogens. RM5556 loci resides a protein, with unknown function. The putative candidate genes or quantitative trait locus harbouring at the marker interval of RM5556 and RM6208 can be further used to develop ShB resistant varieties using molecular breeding approaches.