• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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• pp.9-11
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• 2005

본 연구는 GIS 진단신뢰성 향상기술 개발을 목적으로, 16개의 인위적 결함을 이용하여 부분방전 신호를 발생시키고 검출하여 그 패턴인식 확률을 높이기 위하여 신경망에 Genetic Algorithm (GA) 을 적용하였다. 이를 위하여 다음과 같은 5가지 서로 다른 신경망 모델을 선택하였다: Back Propagation (BP), Jordan-Elman Network (JEN), Principal Component Analysis (PCA), Self-Organizing Feature Map (SOFM) 및 Support Vector Machine (SVM). 이와 같이 선택된 모델에 동일한 데이터를 학습 시키고 패턴인식 확률을 비교 및 분석하였다. 실험 결과에 의하면, BP의 인식률이 가장 높고 다음으로 JEN의 인식률이 높이 나타났으며, 후자의 경우 모든 결함에 대하여 정확한 패턴분류를 한 반면에 전자의 경우 1.8% 의 분류 오차가 발생하였다. 따라서 인식률이 높은 신경망이 더 정확한 패턴분류를 보장하지 못한다는 실험적 결과를 고려 할 때, 인식률이 높은 두 개의 모델을 선정하여 각각의 출력에 일정한 가중치를 주고 합산하여 새로운 출력을 얻는 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.287-295
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• 2006

본 논문은 임의의 영역 안에 존재하는 텍스처를 검색하기 위한 wavelet과 Gabor기반 텍스처 표현 기법을 제안하고 이들의 검색성능을 평가한다. 지금까지 Gator 평면에서의 평균과 표준편차 특징 기술자가 직사각형안의 텍스처를 표현하기에 가장 적합한 것으로 알려져 있다. 하지만 임의의 영역 안의 물체를 표현하는 기술이 실제 검색이나 여러 다른 텍스처 표현 응용 예에 더욱 필요한 실정이다. 본 연구에서는 wavelet과 Gabor 필터에 기반한 특징 추출법을 제안하고 이들을 실제 텍스처 데이터 베이스에 적용해 본 결과, wavelet기반 특징 기술자가 Gator기반 기술자에 비하여 더욱 효과적임을 발견하였다. 특히 wavelet평면에서 표준편차와 엔트로피 특징을 사용함으로써 가장 좋은 검색 성능을 냄을 알 수 있었다. 또한, 본 논문에서는 다양한 실제 텍스처 영상을 가지고 wavelet과 Gator에 기반한 다양한 특징벡터에 따른 검객 성능을 평가하였다.

• 전산구조공학
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• 제10권1호
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• pp.185-191
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• 1997

보 및 아치형 구조물은 2차원 탄성체이지만 두께가 상대적으로 매우 얇다는 특성 때문에 Kirchhoff이나 Reissner-Mindlin이론과 같이 변위장의 두께방향 변위를 선형함수로 근사화시켜왔다. 그 결과 2차원 문제가 물체의 중립면에서 표현되는 1차원 문제로 차원이 감소되어 이론적 해석이 간편해 진다. 그러나 경계에서와 같이 두께방향 변위가 복잡한 영역의 거동을 보다 정확히 해석하기 위해서는 2차원 선형 탄성이론이나 두께방향 다항식의 차수가 상당히 높아야 한다. 본 논문은 두께방향 다항식의 차수변화에 따른 해석정도 경향 및 여러 다른 차수를 한 문제 영역에 혼합하는 모델조합에 대한 내용을 제시한다.

• 한국의류산업학회지
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• 제15권3호
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• pp.325-335
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• 2013

This work develops a motif design integrated with geometrical patterns in traditional ddeoksal and that can be applied to a scarf design so that traditional elements unique to Korean culture can be developed further for a modern application to various design fields. For the research method, literature reviews on op art and traditional ddeoksal were conducted with Adobe Illustrator CS3 and Adobe Photoshop CS3. As for the motif combination, such applications were taken as five pieces from the works of Victor Vasarely and some traditional ddeoksal shapes such as oblique line pattern, taegeuk pattern, and geometrical pattern. Abstract and geometrical images were borrowed from op art and ddeoksal for image expression. The total number of works selected was eleven. To realize the applied scarf design, a motif layout was performed with the scarf center or rim highlighted so that each design feature could be remarkable based on the motif combination. With the function of scaling, rotation, opacity control, filtering effect, the changed images were shown through motif distortion. In addition, this work applies a single combined motif to products for a possible transformation into handkerchiefs and boutique scarfs in the case of smaller sized scarfs.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1801-1807
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• 2008

일상생활을 편하고 재미있고 안전하게 만들기 위해 홈 네트워크가 수집과 전기적인 많은 장치를 연결한다. 이더넷과 거주 게이트웨이의 단 하나의 함께 나눠 진 광대역 커넥션에 대한 무선 기술의 수렴은 집 네트워크의 주요 특징이다. 이런 종류의 다종다양한 네트워크는 다른 QoS 장치를 실행할 필요성을 인식했다. 이 논문에서는 기본적으로 IP QoS을 통합하고 홈 네트워크에서 QoS단언을 위한 QoS 장치의 타전을 한다. 이 논문에는 PCF와의 결합 지 연 시간과 사용자 요청의 알고리즘을 결합 비교하고 사용자 조합과 PCF의 결합 실행이 가장 좋다는 것을 결론을 짓는다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.655-664
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• 2019

In this paper, we propose a novel way of combining multiple deep convolutional neural network (DCNN) architectures which work well for accurate video face identification by adopting a serial combination of 3D and 2D DCNNs. The proposed method first divides an input video sequence (to be recognized) into a number of sub-video sequences. The resulting sub-video sequences are used as input to the 3D DCNN so as to obtain the class-confidence scores for a given input video sequence by considering both temporal and spatial face feature characteristics of input video sequence. The class-confidence scores obtained from corresponding sub-video sequences is combined by forming our proposed class-confidence matrix. The resulting class-confidence matrix is then used as an input for learning 2D DCNN learning which is serially linked to 3D DCNN. Finally, fine-tuned, serially combined DCNN framework is applied for recognizing the identity present in a given test video sequence. To verify the effectiveness of our proposed method, extensive and comparative experiments have been conducted to evaluate our method on COX face databases with their standard face identification protocols. Experimental results showed that our method can achieve better or comparable identification rate compared to other state-of-the-art video FR methods.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.57-63
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• 2009

컴퓨터 기반의 영상 데이터베이스의 급격한 증가에 따라 영상 정보를 관리할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 영상분할 알고리즘에 Active Contour, 칼라 특징으로 칼라 오토코렐로그램(Color Autocorrelogram), 질감 특징으로 CWT(Complex Wavelet Transform), 그리고 형태 특징으로 Hu 불변모멘트를 선택하여 이들을 효율적으로 추출하고 결합한 영역기반 다중 특징 영상검색 알고리즘을 제안한다. 칼라 오토코렐로 그램은 영상의 H(Hue), S(Saturation) 성분으로부터 추출 하였고, 질감 특징과 형태 및 위치 특징은 V(Value) 성분으로부터 추출하였다. 효율적인 유사도 측정을 위해 추출된 특징(오토코렐로그램, Hu 불변 모멘트, CWT 모멘트)을 결합하여 정확도와 재현율을 측정하였다. Corel DB 및 VisTex DB에 대한 실험 결과, 제안된 영상검색 알고리즘은 94.8%의 정확도와 90.7%의 재현율을 가지며 성공적으로 영상검색 시스템에 응용할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.165-170
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• 2003

본 논문에서는 임의의 장면에도 얼굴 인식에 영향을 받지 않는 통합된 얼굴 인식 방법을 제안한다. 크기 정규화는 피부 색 분할과 log-poler 매핑 절차의 새로운 조합을 통하여 얻어지고, 주요 얼굴 구성 요소 분석은 자세 변화들을 처리하기 위하여 제안된 멀티 뷰 접근을 통해 이루어진다. 주어진 컬러 입력 이미지로부터 검출기는 얼굴을 원형 경계 안에 둘러싸고 코의 위치를 표시하며 다음 인식을 위해, 원형 경계 내에 배치하는 방사형 격자는 특징 벡터 코 중심에 두었다. 컬러로 분할된 영역의 폭으로서 얼굴의 크기를 평가하고, 추출된 특징 벡터는 평가된 크기에 의하여 정규화된 크기이다. 특징 벡터는 얼굴 인식을 위해 훈련된 신경망 분류자에게 입력된다. 시스템은 서로 다른 복합적인 배경에서 다양한 크기와 자세를 가진 20명의 얼굴 데이터 베이스를 사용하여 실험한 결과 얼굴 인식기의 수행능력은 매우 작은 크기의 얼굴 이미지 외에는 87%에서 92%의 평균 인식율을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2792-2799
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• 2015

본 논문에서는 화자 인식의 성능을 개선하기 위해서 glottal flow로부터 source mel-frequency cepstral coefficient (SMFCC), 왜도, 첨도를 추출하여 활용하였다. 일반적으로 glottal flow의 고주파 대역은 응답의 크기가 평탄하므로 미리 정한 차단주파수 미만에 대해서만 SMFCC를 추출한다. 추출된 SMFCC, 왜도, 첨도는 종래의 특징 파라미터와 결합된 후 종래의 화자인식 시스템과 동등한 조건에서의 성능 비교를 위하여 principal component analysis (PCA) 및 linear discriminiat analysis (LDA)를 통한 차원축소가 행해진다. 대용량의 화자인식 실험결과를 통해서 제안된 인식 시스템이 종래의 화자인식 시스템 보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인할 수 있었으며, 특히 가우시안 혼합이 낮을 때 더 높은 성능향상을 나타내었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.119-122
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• 2016

특징 검출 기법은 원하는 신호에 대한 부분적인 정보가 수신단에 알려진 상황에서 정확도 높은 검출이 가능한 기법으로 알려져 있다. 이러한 방식의 검출 기법은 잡음이 강한 환경을 위해 제안되었다. 사이클로스테이셔너리 검출은 인지 무선 시스템에서 스펙트럼 검출 기법의 하나의 예이다. 그러나 이 기법은 원하는 신호에 대한 많은 양의 정보와 처리 시간을 요구한다. 반면, 에너지 검출 기반의 스펙트럼 검출은 단순한 기법으로 널리 알려져 있다. 그러나 에너지 검출은 잡음의 영향을 많이 받으며 이로 인한 검출 오류가 많이 발생하게 된다. 본 논문에서는 에너지와 사이클로스테이셔너리 기반의 기법을 결합하여 검출의 정확도를 높이는 한편 계산량과 처리 시간을 감소시키는 기법을 제안한다. 2단계의 문턱값을 이용하여 사이클로스테이셔너리 기법의 복잡도와 처리시간을 단축하여 시스템의 전송 효율을 증가시킨다. 시뮬레이션 결과 에너지 기반 사이클로스테이셔너리 검출 기법은 신호 검출에 소요되는 시간을 상당히 감소시키는 반면 시스템의 성능을 향상시킴을 보여준다.