• 대한공간정보학회지
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• 제7권1호
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• pp.29-40
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• 1999

벡터 GIS에서 자연선형체는 통상 일련의 직선분(line segments)에 의해 표시되나 그 대안으로 곡선분(curve segments) 역시 사용될 수 있다. 곡선분은 스플라인보간법에 의해 생성가능하며 이를 위해 Bezier방법과 신보간법(유기윤, 1998)이 사용될 수 있는데 본 연구에서는 신보간법의 퍼포먼스를 테스트해 보았다. 테스트는 두 가지에 촛점을 두었는데 (1) 새보간법에 의해 생성된 선형분이 직선분 보다 정확하게 자연선형체를 표현할 수 있는지 여부와 (2) 새보간법에 의해 생성된 선형분이 Bezier방법에 의해 생성된 선형분 보다 자연선형체를 정확하게 표현할 수 있는지 여부에 대한 검정이다. 이를 위해 t-테스트에 의한 가설검정법이 이용되었으며 자료로는 미 지질조사국의 7.5분 지형도가 이용되었다. 테스트결과 새보간법과 Bezier방법에 의해 생성된 선형분이 직선분 보다 자연선 형체를 정확하게 표현하였으며 새보간법에 의해 생성된 선형분이 Bezier방법에 의해 생성된 선형분보다 정확하게 표현하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권3호
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• pp.535-546
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• 2011

본 연구는 겨울철 남한지역 황사출현일수에 대한 이 범주 계절예측모형 개발을 목적으로 수행되었다. 최근 31년간 관측된 황사출현일수를 예측량으로 하고, 황사발원지 기상요소(지상기온, 강수량, 강설량, 지상풍속)에 대한 NCEP 재분석자료 예측치와 광역규모 기후지수들을 잠재적 예측인자로 사용하였다. 월별로 구분하여 예측모형을 개발하기 위하여 네 종류 통계모형(중회귀모형, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무모형, 지지벡터기계)을 각각 적용하였다. 예측모형 평가측도인 정분류율, 탐지확률, 잘못된 경고를 사용하여 모형 비교하고 예측모형을 제안하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권1호
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• pp.10-17
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• 2017

We propose classification algorithms for human and dog movement. The proposed algorithms use micro-Doppler signals obtained from humans and dogs moving in four different directions. A two-stage classifier based on a support vector machine (SVM) is proposed, which uses a radial-based function (RBF) kernel and $16^{th}$-order linear predictive code (LPC) coefficients as feature vectors. With the proposed algorithms, we obtain the best classification results when a first-level SVM classifies the type of movement, and then, a second-level SVM classifies the moving object. We obtain the correct classification probability 95.54% of the time, on average. Next, to deal with the difficult classification problem of human and dog running, we propose a two-layer convolutional neural network (CNN). The proposed CNN is composed of six ($6{\times}6$) convolution filters at the first and second layers, with ($5{\times}5$) max pooling for the first layer and ($2{\times}2$) max pooling for the second layer. The proposed CNN-based classifier adopts an auto regressive spectrogram as the feature image obtained from the $16^{th}$-order LPC vectors for a specific time duration. The proposed CNN exhibits 100% classification accuracy and outperforms the SVM-based classifier. These results show that the proposed classifiers can be used for human and dog classification systems and also for classification problems using data obtained from an ultra-wideband (UWB) sensor.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6A호
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• pp.610-617
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• 2002

본 논문에서는 적응적 변이추정 기법을 이용한 새로운 중간시점영상합성 방법을 제시하였다. 즉, 스테레오 입력 영상으로부터 특징값을 추출하고, 설정된 임계값과 비교하여 특징값의 크기를 결정한 다음, 특징값의 크기에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 선택하여 정합함으로써 중간시점의 영상을 합성하는 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 배경과 같인 특징값이 작은 영역에서는 비교적 큰 정합창에 의한 블록정합이 이루어지고 물체의 윤곽선과 같이 특징값이 큰 영역에서는 상대적으로 작은 정합창에 의한 미세한 정합이 적응적으로 수행되기 때문에 전체적인 정합성능의 개선뿐만 아니라 기존의 기법에서 나타나는 오정합이나 블록화 현상등의 문제점 해결의 가능성을 제시하였다. 또한, 'Parts' 및 'Piano' 영상을 사용한 실험결과 본 논문에서 새로이 제안한 중간시점 영상합성 방법은 기존의 방식에 비해 평균적으로 PSNR은 약 2.32∼4.16dB가 향상되었고, 수행시간은 약 39.34∼65.58% 감소됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.692-702
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• 2001

본 논문에서는 표준화 영상부호화기에서 사용할 수 있는 새로운 블럭정합 방식을 제안하였다. 제안방식은 기존 방식처럼 광역-협역 탐색방식을 사용하는 방식이 아닌, 미리 선정된 각 후보에 대하여 SAD 누적추이를 사용하여 움직임 벡터를 찾는 방식이다. 확산누적배열(dispersed accumulation matrix)의 제안으로 SAD 추이곡선의 선형성(linearity)을 높여서 누적 초기에 가능성 낮은 후보를 제거하였다. 이를 토대로 고속 슬라이스 경쟁 블럭정합 방식을 제안하였다. 후보선출단계와 후보경쟁단계를 통하여 최종 움직임 벡터를 생성하였으며, 국부최소값에 빠질 확률을 줄이는 동시에 불필요한 연산을 감소시켰다. 기존의 고속 블럭정합 방법들에 비하여 연산량은 10%∼70%가 줄었으며, 18%∼35%의 실제 수행시간이 감소되었다. 평균 MAD는다양한 테스트영상에 대하여 항상 우수하였으며, 전역탐색의 결과에 가장 가까운 결과를 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권4C호
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• pp.388-396
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• 2009

본 연구는 CCD카메라로부터 입력된 영상을 분석하여 특징값을 추출하고, 패턴인식기술을 이용하여 화재연기영상을 감지하는 방법을 제안한다. 우선 CCD카메라로부터 획득된 영상들간의 차영상을 이용하여 움직임 영역만을 검출하고, 이후 연기색상모델을 적용하여 후보영역을 생성한다. 연기영역은 유사색상의 군집화를 이루고, 주변에 비해 단순한 질감을 가지며, 시간에 따른 모션정보의 상승 방향성을 가지는 특징을 가진다. 본 논문에서는 연기영역의 이러한 특성을 이용하여 학습영상으로부터 연기의 밝기, 웨이블릿 고주파 성분, 모션 벡터 등의 특징 값을 추출하고 이들 특징 값들에 대해 가우시안 확률 모델을 생성한다. 이렇게 추출된 확률모델은 연기영역의 시간적 연속성을 고려하기 위해 본 논문에서 새롭게 구성한 동적 베이지안 네트워크의 관찰노드에 적용된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 산불을 비롯한 다양한 연기를 감지하였으며, 기존의 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국인구학
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• 제34권1호
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• pp.99-127
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• 2011

본 연구의 목적은 우리나라에서 교육수준에 따른 건강불평등이 최근으로 올수록 어떻게 변화되고 있는가 하는 것을 포괄적으로 검토하는 것이다. 이러한 연구는 건강 양극화의 극복을 위한 사회복지적 개입의 시급함과 관련한 정책적 함의가 큰 주제의 연구인데, 이에 대한 국내 연구는 매우 제한적이다. 본 연구는 한국노동패널 자료를 이용하여, 최근 시기로 올수록 교육수준에 따른 건강불평등이 악화되었는지, 특히 어떤 하위 집단(교육-연령 집단)에서 건강과 관련하여 특정한 추세가 존재하는지를 잠재성장곡선(latent-growth-curve) 모형을 이용한 노화-벡터(aging-vector) 접근이라는 최신의 효과적 분석 기법을 이용해 확인 한다. 주요 결과를 요약하면, 2003년에서 2007년 사이 세 집단으로 분류된 모든 교육집단에서 대체로 건강이 향상되는 추세가 발견되었으나, 각 교육집단 내 연령에 따라 그 추세는 차별적이다. 고졸미만 집단의 경우는 청년과 중년 집단에서 건강이 향상되었고, 고졸과 대학수준 집단의 경우는 중년과 노년 집단에서 건강이 향상되었다. 그 결과 건강불평등이라는 측면에서의 추세도 연령별로 차이를 보이는데, 청년 집단에서는 교육수준별 건강불평등이 약간 감소했고, 중년 집단에서는 건강불평등에 별 변화가 없었고, 노년 집단에서는 건강불평등이 상당히 증가하였다. 이처럼 특정 교육-연령집단에 대한 추세를 특화할 수 있는 본 연구의 접근은 건강불평등을 완화하기 위한 사회적 개입에서 우선적으로 고려될 필요가 있는 하위 집단에 대한 정보를 제공하는데 교육수준이 낮은 노인층이 그러한 취약 집단임을 발견하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.152-159
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• 2005

본 논문에서는 산업전반에 걸쳐 널리 사용되는 유도전동기의 고장상태를 검출하기 위해 PCA와 LDA에 기반을 둔 융합모델을 이용한 진단 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험에 의해 측정된 전류 값을 PCA와 LDA을 이용하여 특징벡터를 산출한 후 검증데이터를 이용하여 각각의 매칭 값을 산출한다. 진단단계는 PCA와 LDA에 의해 각각 산출된 두 개의 매칭 값을 확률모델에 의해 융합한 후 최종적으로 검증하는 구조로 되어있다. 제안된 진단 알고리즘의 경우 PCA와 LDA의 장점만을 부각시킴으로써 노이즈가 존재하는 환경하에서도 우수한 성능을 보인다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 노이즈가 있는 다양한 조건하에서 실험한 결과 기존의 PCA또는 LDA만을 이용한 경우보다 우수한 결과를 나타냈다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권2호
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• pp.143-154
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• 2003

분산 이동 시스템은 단순한 통신 기능에서 작업 흐름 관리, 화상회의, 복제 데이터의 관리, 자원 할당 둥의 서비스를 제공하는 시스템으로 급속히 확대.발전하고 있으며, 이러한 서비스를 제공하는 어플리케이션들은 사용자의 요구를 반영하기 위해 메시지를 인과적 순서로 전달해야 한다. 인과적 메시지 전달을 제공하는 기존의 방법들은 많은 피기백(piggyback) 정보로 인한 통신 오버헤드 혹은 어플리케이션으로 전달하는 메시지의 지연, 이동 호스트의 증가에 대한 확장성, 이동 호스트가 계산의 대부분을 수행하는 둥의 문제점이 있다. 이 논문은 기지국과 이동 호스트 사이의 종속 정보 행렬을 기지국이 유지하며, 즉각 선행자 메시지(immediate predecessor message)에 대한 종속 정보만을 각 메시지에 피기백 하는 방법을 통해 기존 기법의 문제점을 해결하는 효율적인 인과적 메시지 전달 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 이전의 알고리즘들과 비교해서 낮은 메시지 오버헤드를 가지며, 메시지를 전달할 때 불필요한 지연(inhibition)을 발생시키지 않는다. 또한 기지국에서 알고리즘의 대부분을 수행하도록 함으로써 이동 호스트의 자원제약과 무선 통신의 낮은 대역폭을 고려하고, 이동 호스트 단위로 인과적 메시지 전달을 이행함으로써 발생하는 처리 지연(processing delay)을 줄여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권5C호
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• pp.496-512
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• 2007

본 논문에서는 엔트로피 복호화 과정을 부분적으로 수행하여 특징 벡터를 구성하는 새로운 JPEG-2000 압축 영상 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 JPEG-2000 엔트로피 부호화 과정을 통해 발생하는 다양한 문맥 정보를 이용한다. 엔트로피 부호화 기술은 주위 인접한 웨이블릿 계수들의 부호 및 중요 상태 계수의 구조적인 패턴을 분석하여 세 가지의 부호화 패스 및 네 가지의 부호화 기술을 통해 총 19가지의 문맥 정보를 발생한다. 문맥 정보는 산술 부호화 과정에서 부호화 하는 심벌의 확률을 예측하기 위한 모델을 제공한다. 그리고 문맥 정보는 영상의 국부적인 특징을 서술 할 수 있기 때문에 다양한 패턴 특성을 나타내는 질감 영상을 효율적으로 정의할 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 JPEG-2000 압축 영상에서 복호화 과정을 부분적으로 수행하기 때문에 영상 검색을 수행하기 위한 검색 시간에서 뛰어난 성능을 나타낼 수 있다. 실험을 위해 MIT VisTex 질감 영상을 이용하여 다양한 왜곡 영상 및 유사 영상 데이터베이스를 구성하였으며 기존 검색 알고리즘을 구현하여 제안하는 검색 시스템과 비교 및 평가한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 검색 방법보다 검색 성능에서 뛰어날 뿐만 아니라 검색 시간에서도 많은 이득을 얻을 수 있다.