• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권6호
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• pp.715-720
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• 2005

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 단층신경망에 기반을 둔 주요성분분석을 이용한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심이동을 위한 것으로 차원을 감소시켜 얼굴인식에 불필요한 배경을 배제시키기 위함이다. 또한 단층신경망을 이용한 주요성분분석은 수치적 기법의 대안으로 Foldiak 학습알고리즘을 이용하며, 차원을 감소시켜 얼굴영상의 특징추출을 위한 정규직교기저를 얻기 위함이다. 제안된 기법을 64$\ast$64 픽셀의 48개(12명$\ast$4장) 학습자 얼굴영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 각 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 특히 negative angle를 이용하는 것이 city-block이나 Euclidean을 이용하는 것보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정할 수 있었다.

• 한국광학회지
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• 제13권3호
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• pp.251-257
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• 2002

고속 정밀 파면측정 기술은 적응광학 시스템의 성능향상에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 적응광학시스템의 하트만 센서로부터 파면정보를 고속으로 측정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 또한 변형거울 및 기울기거울을 외부유입 노이즈에 강하게 제어하기 위하여 차분 신호를 구성하는 전기적인 제어 장치들을 개발하였다. 무게중심법에 기초한 파면측정 기술은 하트만 센서를 이용한 파면측정 알고리즘으로 가장 널리 사용 되어오고 있으며 좋은 측정결과를 제공해오고 있다. 본 논문에서는 하트만 센서를 이용한 점 영상에서 실제 각 점의 무게 중심위치를 예측하는 예측 가중치가 결합된 무게중심 법을 제안하였다. 제안된 고속 파면측정 알고리즘은 실험을 통해 고속의 정밀한 측정 결과를 제공함을 확인하였고 결과를 비교 분석하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.229-236
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• 2017

효율적인 빈발 패턴 알고리즘은 연관 규칙 마이닝이나 융복합을 위한 마이닝 과정에서 필수적인 요소이며 많은 활용성을 가지고 있다. 패턴 마이닝을 위한 많은 모델들이 빈발 패턴에 관한 정보를 추출하여 FP-트리를 이용하여 저장하고 있다. 본 논문에서는 항목들의 무게중심을 이용한 새로운 빈발 패턴 알고리즘(CAWFP-Growth)을 제안하여 항목들이 가지는 가중치와 빈도수를 같이 고려하여 항목간의 중심을 계산하여 기존의 FP-Growth 알고리즘의 효율성을 향상시킨다. 제안한 방법은 하향 폐쇄의 성질을 유지하기 위한 기존의 전역적 최대치 가중치 지지도를 필요로 하지 않기 때문에 자연히 빈발 패턴의 탐색시간이 줄어들고 정보의 손실을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 동적가중치를 이용하는 다른 방법과 비교해볼 때, 항목들의 무게중심이 빈발패턴의 정확한 정보를 유지하고 FP-트리의 처리시간을 줄여주기 때문에 제안한 방법의 중요성을 보이고 있다 또한 가상 분산모드에서 맵리듀스 프레임을 기반으로 빅데이터를 모델링하고 향후 완전분산 모드에서 제안한 알고리즘의 모델링이 필요하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.7-14
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• 2006

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 기저영상을 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심 좌표를 계산하여 중심 이동하는 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 또한 기저영상은 얼굴의 특징으로 주요성분분석과 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 각각 이용하여 추출하였다. 이는 2차와 고차의 통계성을 각각 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 2가지 방법을 각각 64*64 픽셀의 48개(12명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 중심이동의 독립성분분석이 중심이동의 주요성분분석보다 더욱 우수한 인식성능이 있음도 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정함을 알 수 있었다.

• 대한조선학회논문집
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• 제54권5호
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• pp.387-392
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• 2017

There is a constant demand for hull variation related to ship design. Various input variables are generally given to achieve the objective functions assigned by each variation process. When dealing with geometric shapes accompanied by nonlinear operations during the variation process, vague relationships or uncertainties among input variables are commonly observed. Therefore, it is strongly recommended to identify those uncertainty factors in advance. A method to modify the shape of a closed hull form with a new area and a centroid had been introduced as a new process of hull variation. Since uncertainty between input variables still existed in the method, however, it was not easy for the user to enter the area and the corresponding centroid. To overcome this problem, a method is presented in this paper to provide the feasible region of centroids for a given area. By utilizing the concept and techniques used in the statistics such as the number of samples, probability, margin error, and level of confidence, this method generates the distribution of possible centroids along the regression curve. The result shows that the method helps the user to choose an appropriate input value following his or her design intention.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.33-40
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• 2006

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 고유벡터를 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심좌표를 계산하는 것으로 이는 영상의 중심이동에 따른 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 고유벡터는 얼굴의 특징인 기저영상으로 주요성분분석을 이용하여 추출하였다. 이는 2차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 각각 320*243 픽셀의 60개(15명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 45개의 시험영상에서 평균적으로 약 1.6배 정도의 우수한 인식률과 약 3.9배 정도의 정확한 분류가 가능함을 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean 이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 분류함을 알 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.339-346
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• 2000

의료 영상은 환자에 대한 해부학적인 진단 정보를 얻기 위한 영상으로 정확한 병변 인식과 판단을 위해서는 조직별 분할이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 T1 강조 영상 그리고 T2 강조 영상, PD 영상의 특징을 상호보완적으로 이용한 자동적인 영상 분할 방법을 제안한다. 제안한 분할 알고리듬은 PD 영상으로부터 대뇌마스크를 획득하고, 대뇌마스크를 T1 과 T2, PD의 입력 영상에 씌워 각각의 대뇌 영상을 획득하여 T1과 T2, PD를 축으로 하는 3차원 공간상에서 스케일 스페이스 필터링과, 3차원 클러스터링을 이용하여 대뇌 내부조직에 해당하는 클러스터를 찾아서 분할에 이용한다. 대뇌 영상분할은 이들 클러스터의 중심 값을 FCM 알고리듬의 초기 중심 값으로 두고 FCM 알고리듬을 이용하여 분할한다. 제안한 분할 알고리듬은 정확한 클러스터의 중심 값을 계산함으로 초기 값의 영향을 많이 받는 FCM 알고리듬의 단점을 보완하였고 다중 스펙트럼 영상의 특성을 조합하여 분할에 이용함으로 단일 스펙트럼 영상만을 이용하는 방법보다 향상된 분할 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한수학회보
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• 제49권3호
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• pp.465-479
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• 2012

For $0<p{\leq}{\infty}$ and a convex body $K$ in $\mathbb{R}^n$, Lutwak, Yang and Zhang defined the concept of dual $L_p$-centroid body ${\Gamma}_{-p}K$ and $L_p$-John ellipsoid $E_pK$. In this paper, we prove the following two results: (i) For any origin-symmetric convex body $K$, there exist an ellipsoid $E$ and a parallelotope $P$ such that for $1{\leq}p{\leq}2$ and $0<q{\leq}{\infty}$, $E_qE{\supseteq}{\Gamma}_{-p}K{\supseteq}(nc_{n-2,p})^{-\frac{1}{p}}E_qP$ and $V(E)=V(K)=V(P)$; For $2{\leq}p{\leq}{\infty}$ and $0<q{\leq}{\infty}$, $2^{-1}{\omega_n}^{\frac{1}{n}}E_qE{\subseteq}{\Gamma}_{-p}K{\subseteq}{2\omega_n}^{-\frac{1}{n}}(nc_{n-2,p})^{-\frac{1}{p}}E_qP$ and $V(E)=V(K)=V(P)$. (ii) For any convex body $K$ whose John point is at the origin, there exists a simplex $T$ such that for $1{\leq}p{\leq}{\infty}$ and $0<q{\leq}{\infty}$, ${\alpha}n(nc_{n-2,p})^{-\frac{1}{p}}E_qT{\supseteq}{\Gamma}_{-p}K{\supseteq}(nc_{n-2,p})^{-\frac{1}{p}}E_qT$ and $V(K)=V(T)$.

• 한국항공우주학회지
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• 제35권11호
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• pp.1043-1051
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• 2007

디지털 태양센서는 CMOS 이미지 센서에 맺힌 태양광 이미지를 이용하여 태양광의 입사 각도를 계산한다. 이를 위해서는 태양광 이미지의 정확한 중심점을 찾아야하며 따라서 정밀한 중심점 추정은 디지털 태양센서 개발에서 가장 중요한 요소가 된다. 중심점을 찾기 위해서 가장 일반적으로 쓰이는 중심 알고리즘은 thresholding 방법이며 가장 단순하고 구현하기 쉽다. 또 다른 알고리즘으로는 이미지 처리를 이용하는 image filtering 방법이 있다. 하지만 이러한 방법들은 태양센서 정밀도가 이미지 센서에서 획득한 태양광 강도(intensity) 데이터의 노이즈에 영향을 많이 받으며, 특히 thresholding 방법의 경우 threshold 값에 따라 정밀도가 바뀌기 때문에 효과적인 threshold 값을 정하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 태양광 이미지의 중심점을 구하기 위해서 태양광 이미지 모델을 이용하는 template 방법을 제시하고 성능을 비교 분석하였다. 제안한 template 방법은 thereshold, image filtering 방법과 달리 비교적 높은 정밀도를 가지며, 특히 노이즈 수준에 관계없이 거의 일정한 수준의 정밀도를 가지는 장점이 있어 신뢰성이 높다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권3호
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• pp.243-251
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• 2004

본 논문에서는 기존의 영상 정규화에 기반 한 워터마킹을 개선하여 잘림을 동반한 기하학적 공격에 강인한 워터마킹 기법을 제안한다. 영상 정규화의 기준이 되는 무게 중심은 영상의 전체 화소 값을 사용하므로 잘림이 발생한 경우 무게 중심이 달라지고 이로 인해 중심 모멘트 값과 정규 영상 또한 달라지게 된다. 따라서, 본 논문에서는 영상이 잘림에 의해 훼손되더라도 항상 일정한 위치에 나타나는 불변의 무게중심을 구하여 이를 이용하여 제한된 영역을 구하고 이 영역 내부의 화소 정보만을 사용하여 중심 모멘트와 정규 영상을 구한다. 이렇게 구해진 정규 영상은 잘림을 동반한 기하학적 공격이 발생하더라도 원 영상과 동일한 형태의 정규영상을 얻을 수 있으며 정규 영상을 이산 퓨리에 변환 (Discrete Fourier Transform: DFT) 하여 워터마크를 삽입함으로써 기하학적 공격에 강인한 워터마킹 기법이 된다.