• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.47-54
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• 2017

Recently, correlation filter based trackers have shown excellent tracking performance and computational efficiency. In order to enhance tracking performance in the correlation filter based tracker, search area which is image patch for finding target must include target. In this paper, two methods to discriminatively represent target in the search area are proposed. Firstly, search area location is estimated using pyramidal Lucas-Kanade algorithm. By estimating search area location before filtering, fast motion target can be included in the search area. Secondly, we investigate multi-channel Local Edge Pattern(LEP) which is insensitive to illumination and noise variation. Qualitative and quantitative experiments are performed with eight dataset, which includes ground truth. In comparison with method without search area estimation, our approach retain tracking for the fast motion target. Additionally, the proposed multi-channel LEP improves discriminative performance compare to existing features.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권2호
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• pp.225-234
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• 2018

In this paper, we consider a problem of partitioning a search area into smaller rectangular regions, so that multiple platforms can conduct search operations independently without requiring unnecessary coordination among themselves. The search area consists of cells where each cell has some prior information regarding the probability of target existence. The detection probability in particular cell is evaluated by multiplying the observation probability of the platform and the target existence probability in that cell. The total detection probability within the search area is defined as the cumulative detection probability for each cell. However, since this search area partitioning problem is NP-Hard, we decompose the problem into three sequential phases to solve this computationally intractable problem. Additionally, we discuss a special case of this problem, which can provide an optimal analytic solution. We also examine the performance of the proposed approach by comparing our results with the optimal analytic solution.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권9호
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• pp.349-358
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• 2021

최근 CAM[1]을 이용해서 이미지의 객체에 대한 주의 영역 또는 지역화(Localization) 영역을 찾는 방법이 WSOL의 연구로서 다양하게 수행되고 있다. CAM을 이용한 객체의 히트(Heat) 맵에서 주의 영역 추출은 객체의 특징이 가장 많이 모여 있는 영역만을 주로 집중해서 객체의 전체적인 영역을 찾지 못하는 단점이 있다. 여기서는 이를 개선하기 위해서 먼저 CAM과 Selective Search[6]를 함께 이용하여 CAM 히트맵의 주의 영역을 확장하고, 확장된 영역에 가우시안 스무딩을 적용하여 재학습 데이터를 만든 후, 이를 학습하여 객체의 주의 영역이 확장되는 방법을 제안한다. 제안 방법은 단 한 번의 재학습만이 필요하며, 학습 후 지역화를 수행할 때는 Selective Search를 실행하지 않기 때문에 처리 시간이 대폭 줄어든다. 실험에서 기존 CAM의 히트맵들과 비교했을 때 핵심 특징 영역으로부터 주의 영역이 확장되고, 확장된 주의 영역 바운딩 박스에 대한 Ground Truth와의 IOU 계산에서 기존 CAM보다 약 58%가 개선되었다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제35권1호
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• pp.21-32
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• 2009

In this study, the author uses a MATLAB simulation to develop and test a generalization of the traditional Random Search model which allows both the searcher and target to move and to be in different, but overlapping, areas. Also the best evasion speed for a randomly moving target against a Systematic Search is studied.

• 한국측량학회지
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• 제37권5호
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• pp.293-302
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• 2019

In mountain accident events, it is important for the search team commander to determine the search area in order to secure the Golden Time. Within this period, assistance and treatment to the concerned individual will most likely prevent further injuries and harm. This paper proposes a method to determine the search priority area based on missing persons behavior and missing persons incidents statistics. GIS (Geographic Information System) and MCDM (Multi Criteria Decision Making) are integrated by applying WLC (Weighted Linear Combination) techniques. Missing persons were classified into five types, and their behavioral characteristics were analyzed to extract seven geographic analysis factors. Next, index values were set up for each missing person and element according to the behavioral characteristics, and the raster data generated by multiplying the weight of each element are superimposed to define models to select search priority areas, where each weight is calculated from the AHP (Analytical Hierarchy Process) through a pairwise comparison method obtained from search operation experts. Finally, the model generated in this study was applied to a missing person case through a virtual missing scenario, the priority area was selected, and the behavioral characteristics and topographical characteristics of the missing persons were compared with the selected area. The resulting analysis results were verified by mountain rescue experts as 'appropriate' in terms of the behavior analysis, analysis factor extraction, experimental process, and results for the missing persons.

• 전기학회논문지
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• 제58권7호
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• pp.1255-1262
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• 2009

The present study explained the phenomenon that low frequency oscillation is synchronized with discrete data obtained from a wide area system, and a sync search method. When a disturbance occurs in an power system, various controllers operate in order to maintain synchronization. If the system's damping is poor, low frequency oscillations continue for a long time and the oscillations are synchronized with one another at specific frequency. The present study estimated dominant modes, magnitude and phase of signals by applying parameter estimation methods to discrete signals obtained from an power system, and performed sync search among wide area signals by comparing the estimated data. Sync search was performed by selecting those with the same frequency and damping constant from dominant oscillation modes included in a large number of signals, and comparing their magnitude and phase. In addition, we defined sync indexes in order to indicate the degree of sync between areas in a wide area system. Furthermore, we proposed a wide area sync search method by normalizing mode magnitude in discrete data obtained from critical generator of the wide area. By applying the sync search method and sync indexes proposed in this study to two area systems, we demonstrated that sync scanning can be performed for discrete signals obtained from power systems.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.406-411
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• 2005

본 논문에서는 다수 로봇의 목표물 탐색을 위한 area-based Q-learning 알고리즘에 대해 논한다. 선험적 정보가 없는 공간내의 목표물을 탐색하기 위해, 로봇들은 주위의 환경을 인식하고 스스로 다음 행동에 대한 결정을 내릴 수 있어야 한다. Area-based Q-learning에서, 먼저 각 로봇은 정육각형을 이루도록 배치된 6개의 적외선 센서를 통해 자신과 주변 환경 사이의 거리를 구한다. 다음으로 이 거리데이터들로부터 6방향의 면적(area)을 계산하여, 보다 넓은 행동반경을 보장해주는 영역으로 이동(action)한다. 이동 후 다시 6방향의 면적을 계산, 이전 상태에서의 이동에 대한 Q-value를 업데이트 한다. 본 논문의 실험에서는 5대의 로봇을 이용하여 선험적 지식이 없고, 장애물이 놓여 있는 공간에서의 목표물 탐색을 시도하였다. 결론에서는 3개의 제어 알고리즘-랜덤 탐색, area-based action making (ABAM), hexagonal area-based Q-learning - 을 이용하여 목표물 탐색을 시도한 결과를 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.389-391
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• 1999

영상 압축 기법에는 여러 가지 알고리즘을 적용되고 있다. 이런 알고리즘들에는 주파수 영역 중복을 제거하기 위한 DCT, 시간 중복성 제거를 위한 움직임 측정, 압축기법에 의해서 만들어진 정보를 부호화하는 VLC들이 있다. 이런 부호화 알고리즘들은 부호화기를 구현하는데 많은 시간을 요구하며 특히 움직임 추정은 부호화기의 절반에 가까운 시간을 소비한다. 움직임 측정 기술의 복잡도는 search algorithm, cost function, search range parameter의 요인으로 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 기존의 Full Search 알고리즘 대신에 three-step 알고리즘을 사용하여 움직임 측정 시간을 줄였다. Full Search 알고리즘은 search area에서 모든 지역에 대해 cost function을 사용하여 이전 블록과 얼마나 유사한지를 조사한다. 따라서 이전 블록과 가장 유사한 부분을 찾는 좋은 방법이지만 그만큼 시간이 많이 사용한다. Three-step 알고리즘은 search area의 일정 지역에 대해 cost function를 사용하여 이전 블록과의 유사성을 찾는 fast 알고리즘이다. Three-step 알고리즘을 사용한 경우 기존의 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 60% 정도의 시간이 단축되었다. 그리고 생성되는 압축 데이터의 크기는 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 많이 차지한다. 생성되는 H.263파일의 화질에서는 Three-step 알고리즘을 사용한 경우일지라도 full search 알고리즘을 사용한 경우와 거의 비슷한 화질을 보여준다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.859-863
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• 1993

There are two methods to get 3-dimensional information by matching image pair feature-based matching and area-based matching. One of the problems in the area-based matching is how the optimal search region which gives accurate correlation between given point and its neighbors can be selected. In this paper, we proposed a new area-based matching algorithm which uses edge-features used in the conventional feature-based matching. It first selects matching candidates by feature-based and matches image pair with area-based method by taking these candidates as guidance to decision of search area. The results show that running time is reduced by optimizing search area(considering edge points and continuity of disparity), keeping on the precision as the conventional area-based matching method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.341-346
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• 2012

초음파 영상 진단이 보편화되지 않은 재활 분야의 경우 초음파 영상에서 얻어지는 결과들이 전문의의 숙달 정도에 따라 주관적인 경향을 띄게 된다. 정확한 진단을 위해서는 객관적인 영상 분석이 필요하며, 정확한 자료 도출을 위한 자동화가 필요한 실정이다. 기존의 근골격계 검사에 사용되는 초음파 영상 분석의 자동화를 위해 제시된 방법은 영상에 존재하는 근막의 형태가 희미할 경우에는 정확한 근육 영역이 확보되지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상 분석을 통한 객관적인 자료 도출을 위해 복부 초음파 영상에 존재하는 근육 영역 추출의 정확성을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 근육 영역의 추출 과정은 초기 초음파 영상의 불필요한 잡음을 제거하고, Ends-in Search 알고리즘을 적용하여 근막과 근육 영역의 명암대비를 강조한다. 전처리를 통하여 근육과 근막 영역을 강조한 초음파 영상에 Up_Down 탐색 기법을 적용하여 초기 근육 영역을 추출하고, 기존의 방법에서 근막 영역이 희미하여 정확하게 도출되지 않았던 근육 영역을 추출하기 위해 초기 추출된 근막의 형태 정보와 방향 정보를 기반으로 하는 마스크를 이용하여 희미한 근막을 추적한다. 마스크가 이동한 흔적을 이용하여 근막의 형태를 강조하고, 최종적으로 근육 영역을 추출한다. 제안된 방법을 재활 분야에서 실제 사용되는 Convex 형태의 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 근육 추출 방식보다 근육 정보를 정확하게 분석할 수 있고 근육 추출에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.