• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.102-112
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• 2012

본 논문에서는 웨이브렛 영역의 BDIP(block difference of inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficients) 특징, 그리고 WPCA(whitened principal component analysis) 분류기를 이용한 질감 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 질의 영상에 웨이브렛 변환을 적용한다. 그런 다음 웨이브렛 영역의 각 부대역에 BDIP와 BVLC 연산자를 적용한다. 이어서 각 BDIP, BVLC 부대역에 대하여 전역 통계치를 계산하고 그 결과들을 벡터화하여 특징 벡터로 사용한다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 질의 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 실험 결과 제안된 방법은 3가지의 실험 질감 영상 DB에 대하여 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 질감 분류 성능을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.103-114
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• 2005

본 논문에서는 칼라 특징으로 칼라 오토코렐로그램(autocorrelogram)을 선택하고 질감 특징으로 BDIP(block difference inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficient)를 선택하여 이들을 효율적으로 추출하고 결합한 다중 특징기반 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 오토코렐로그램은 영상의 H(hue), S(saturation) 칼라 성분으로부터 추출 하였고, BDIP와 BVLC는 V(value) 성분으로부터 추출하였다. 이때 각 특징추출 시 계산량을 고려하여 간소화된 오토코렐로그램과 BVLC를 제안하여 사용하였으며, 추출한 특징들을 효율적으로 저장하기 위해 특징벡터성분들의 값을 그 분포에 따라 균등 또는 비균등 양자화 하여 사용하였다. Corel DB및 VisTex DB에 대한 실험 결과, 칼라 오토코렐로그램과 BDIP, BVLC 질감 특징을 결합함으로써 동일한 차원에서 오토코렐로그램만을 사용할 때보다 최대 9.5%, BDIP, BVLC만을 사용할 때보다 최대 4% 검색성능이 향상되었다. 또한 제안한 다중 특징은 웨이브렛 모멘트, CSD, 칼라 히스토그램에 비해 특징벡터의 저장공간을 약 3분의 1 정도 적게 차지하면서 검색성능이 각각 최대 12.6%, 14.6%, 27.9% 우수하게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권7호
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• pp.608-614
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• 2014

이 논문에서는 비간섭 전력 부하 감시에 알맞은 패턴 인식 시스템을 다룬다. 전력 신호의 고차 적률 정보를 써서 전기기구를 효과적으로 분별하여 인식할 수 있는 새로운 특징 추출 방법을 제안한다. 동작 특성이 비슷한 두 전기기구를 제안한 고차 적률 특징과 커널 판별 분석을 쓰는 패턴 인식 시스템이 효과적으로 분별하여 인식할 수 있다는 것을 모의실험으로 보인다.

• Wind and Structures
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• 제37권3호
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• pp.211-227
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• 2023

To investigate the non-Gaussian feature of fluctuating wind pressures on rectangular high-rise buildings, wind tunnel tests were conducted on scale models with side ratios ranging from 1/9~9 in an open exposure for various wind directions. The high-order statistical moments, time histories, probability density distributions, and peak factors of pressure fluctuations are analyzed. The mixed normal-Weibull distribution, Gumbel-Weibull distribution, and lognormal-Weibull distribution are adopted to fit the probability density distribution of different non-Gaussian wind pressures. Zones of Gaussian and non-Gaussian are classified for rectangular buildings with various side ratios. The results indicate that on the side wall, the non-Gaussian wind pressures are related to the distance from the leading edge. Apart from the non-Gaussianity in the separated flow regions noted by some literature, wind pressures behind the area where reattachment happens present non-Gaussian nature as well. There is a new probability density distribution type of non-Gaussian wind pressure which has both long positive and negative tail found behind the reattachment regions. The correlation coefficient of wind pressures is proved to reflect the non-Gaussianity and a new method to estimate the mean reattachment length of rectangular high-rise building side wall is proposed by evaluating the correlation coefficient. For rectangular high-rise buildings, the mean reattachment length calculated by the correlation coefficient method along the height changes in a parabolic shape. Distributions of Gaussian and non-Gaussian wind pressures vary with side ratios. It is inappropriate to estimate the extreme loads of wind pressures using a fixed peak factor. The trend of the peak factor with side ratios on different walls is given.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.531-535
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• 1999

Automatic human face detection in a complex background is one of the difficult problems. In this paper, we propose an effective and robust automatic face detection approach that can locate the face region in natural scene images when the system is used as a pre-processor of a face recognition system . We use two natural and powerful visual cues, the skin color and the eyes. In the first step of the proposed system, the method based on the human skin color space by selecting flesh tone regions using normalized r-g space in color images. In the next step, we extract eye features by calculating moments and using geometrical face model. Experimental results demonstrate that the approach can efficiently detect human faces and satisfactory deal with the problems caused by bad lighting condition, skew face orientation.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제35권3호
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• pp.281-303
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• 2006

In an earlier work, we investigated the problem of using linear programming to bound performance measures in a discrete time Jackson network. There it was assumed that the system evolution is controlled by the early arrival scheme. This assumption implies that the system can't be modelled by a Markov chain. This problem was resolved and performance bounds were calculated. In the present work, we use a modification of the early arrival scheme (without corrupting it) in order to make the system evolves as a Markov chain. This modification enables us to obtain explicit expressions for certain moments that could not be calculated explicitly in the pure early arrival scheme setting. Moreover, this feature implies a reduction in the linear program size as well as the computation time. In addition, we obtained tighter bounds than those appeared before due to the new setting.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2007년도 정기 학술대회 논문집
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• pp.135-140
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• 2007

In this paper, an Improved Dimension Reduction(IDR) method is proposed for uncertainty quantification that employes Kriging interpolation technic. It has been acknowledged that the DR method is accurate and efficient for assessing statistical moments and reliability due to the sensitivity free feature. However, the DR method has a number of drawbacks such as instability and inaccuracy for problems with increased nonlineality. In this paper, improved DR is implanted by three steps. First, the Kriging interpolation method is used to accurately approximate the responses. Second, 2N+1 and 4N+1 ADOEs are proposed to maintain high accuracy of the method for UQ analysis. Third, numerical integration scheme is used with accurate but free response values at any set of integration points of the surrogated model.

• ETRI Journal
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• 제21권1호
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• pp.40-54
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• 1999

In this paper, we describe a new trademark retrieval system based upon the content or the shape of trademark. The system has an on-line graphical user interface for the World Wide Web (WWW) that allows user to provide a query in forms of a sketch or a visual image to search for similar trademarks from database. User interfaces for the WWW were implemented by utilizing HTML and Java applets. The query can occur in arbitrary size and orientation. A shape representation scheme invariant to scale and rotation was developed to measure the similarity between two trademarks using the magnitude of Zernike moments as a feature set. Performance evaluation has been carried out with a database of 3,000 trademarks. It takes only about 0.6 second for the retrieval on a 200 MHz Pentium PC. The average recall of the original one among top 30 candidates queried by noisy or deformed images was 100%.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권1호
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• pp.11-18
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• 2010

공구상태 감시기술은 지능형 생산시스템 구축을 위하여 중요한 요소 기술이다. 다양한 생산 공정 분야에 걸쳐 연구가 진행되었지만 기어 세이빙 공정에서 공구파손을 검출하는 연구가 발표된 바가 없다. 본 연구에서는 기어 세이빙 공정 중에 세이빙 공구의 상태를 검출하기 위하여 베타확률분포를 활용하는 통계적 기법을 제안하였다. 신뢰성 있는 공구상태 감시를 위하여 선행되어야 할 특징값 추출을 위하여 공정 중에 발생하는 진동 신호를 베타확률분포로 모델링하였다. 신호의 양봉 분포를 단봉 분포로 변환한 후 모멘트법을 사용하여 베타확률분포의 파라미터들을 추정함으로써 특징값들을 추출하였다. 특징값들의 유효성을 평가 결과, 베타분포 모델의 파라미터 중 모드가 우수한 세이빙 공구상태 감시 성능을 갖고 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제30권2호
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• pp.153-162
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• 2012

본 연구는 저니키 모멘트 서술자를 이용하여 객체 쌍의 기수성에 영향을 받지 않고 M:N 면 객체 쌍의 형상 유사도를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 형상 유사도는 저니키 기저함수에 객체 집합의 공간적 분포 영역을 투영하여 얻어지는 모멘트를 이용하기 때문에 형상을 구성하는 객체들의 기수성에 영향을 받지 않는다. 또한 낮은 차수의 기저함수에 대응되는 모멘트는 전역적인 형상을 표현하고, 높은 차수의 기저함수에 대응되는 모멘트는 지역적인 형상을 표현하기 때문에 원형상과 유사한 수준으로 형상을 복원할 수 있는 차수까지의 모멘트를 이용함으로써 효과적으로 형상을 서술하고 비교하는 것이 가능하다. 제안된 방법은 서울시 지역의 도로명주소 지도와 차량용 항법 지도의 건물 객체를 대상으로 적용 및 평가하였다. 기존 중첩면적비를 이용한 유사도에 비하여 제안된 유사도는 기수성의 변화에 강건함을 확인할 수 있었다.