• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1998.07g
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• pp.2218-2221
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• 1998

Data compression of 3 dimensional objects has limitations such as large data size, slow processing time, uncertainties of noise and measurement errors. Recently, along with activities of information transmission in internet, the researches in 3 dimensional information processing become a very important issue as the exchanges of large data are available. In this paper, we propose a data compression algorithm which first estimates the surfaces of 3 dimensional objects and then apply them to the FCV(Fuzzy c-Varieties) Clustering to obtain 3 dimensional edges and vertices, and represent the results.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.1309-1312
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• 2015

본 논문에서는 현대 자율 주행 차량 경진대회에 적용되었던 LIDAR 기반의 다중 물체 추적 알고리즘을 소개한다. 물체 추적은 자율 주행 차량이 외부 환경을 인지하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문의 물체 추적 알고리즘은 동시에 여러 개의 물체를 추적할 수 있도록 Multiple Data Association 방식을 사용하였고 순수하게 LIDAR만으로 동작하기 때문에 밤과 낮 모든 경우에 적용 가능하다. 알고리즘은 Clustering, Data Association, State Estimation, Data Arrangement 총 4단계로 이루어져 있으며 본 논문에서는 각 단계별로 알고리즘의 동작 방식을 소개한다. 실제 구현에는 Velodyne사의 HDL-32e이 사용되었고 실제 주행에서 교차로 내의 차량 추적 및 선행 차량의 동향을 추적하는데 적용되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.407-410
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• 2009

본 논문에서는 개선된 mean shift를 이용한 컬러 영상 분할을 소개한다. Mean shift는 Yizong Cheng에 의해 재조명되고 Dorin Comaniciu 등에 의해 정리되어 영상 필터링(image filtering), 영상 분할(image segmentation), 물체 추적(object tracking) 등 여러 응용 분야에 널리 활용되고 있다. 커널을 이용해 밀도를 추정하고 밀도가 가장 높은 점으로 커널을 연속적으로 이동함으로써 지역적으로 주요한 위치로 데이터 값을 갱신시킨다. 그러나 영상에 포함된 모든 화소에 대해 mean shift를 수행해야하기 때문에 연산 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 mean shift 필터링 과정을 분석하고 참조수렴방법과 강제수렴방법을 이용해 소요 시간을 단축시켰다. 모든 점에 대해 mean shift를 수행하는 대신 특정 조건을 만족하는 픽셀은 이웃 픽셀의 수렴 값을 참조하고, mean shift 과정에 진동 또는 미미한 이동을 계속하는 픽셀은 강제 수렴을 실시하였다. 개선된 방법과 기존의 mean shift 방식을 적용하여 영상 필터링과 영상 분할에 적용한 실험에서 결과 영상에는 차이가 적고 기존의 방법에 비해 수행 시간이 24% 정도 소요됨을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.935-936
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• 2009

본 논문에서는 과학기술문서에 존재하는 기술용어와 이들 간의 연관관계를 설명하는 디스크립터를 찾아서 [subject predicate object] 형태의 트리플을 생성하는 애플리케이션을 개발할 때 발생하는 단어 의미 애매성 해소 문제를 다룬다. 기술용어가 가지고 있는 연관관계를 결정하기 위해서 워드넷의 신셋 정보를 사용하는데 이 방법은 동사를 워드넷에 매핑할 때와 상위어 관계로 전이할 때 여러 개의 의미에 매핑되는 문제점이 발생한다. 이것을 해결하기 위해서 상위어 시퀀스 클러스터링을 이용한 단어의 의미 애매성 해결 방안을 제시한다. 이 방법을 사용함으로써 워드넷 매핑과 상위어 전이 시에 발생하는 다중 매핑 문제를 동시에 해결할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.97-100
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• 2021

Light field (LF) superpixel segmentation aims to group the similar pixels not only in the single image but also in the other views to improve the computational efficiency of further applications like object detection and pattern recognition. Among the state-of-the-art methods, there is an approach to segment the LF images while enforcing the view consistency. However, it leaves too much noise and inaccuracy in the shape of superpixels. In this paper, we modify the process of the clustering step. Experimental results demonstrate that our proposed method outperforms the existing method in terms of view-consistency.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.948-951
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• 2021

본 논문에서는 직육면체 형태의 실내 공간에서 다중 개체 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 평면 검출 알고리즘은 평면성을 띄지 않거나 관측이 미흡한 영역에 대해 기하 정보를 검출할 수 없다. 이로 인해 장애물과 같은 개체의 영역을 파악할 수 없는 한계점이 있다. 제안 방법은 유클리드 클러스터링을 기반으로 군집화를 수행하고, 클러스터의 간소화를 통해 다중 개체 영역을 검출한다. 제안 방법은 직육면체 공간의 내부표면을 활용해 직육면체 공간과 좌표계를 공유하는 주요 개체들의 영역을 다량으로 검출한다. 제안 방법은 실험을 통해 다중 개체 영역이 적합하게 검출되었음을 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.2
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• pp.124-132
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• 2014

In this paper, we present a novel backlit region detection and contrast enhancement method using fuzzy C-means clustering and adaptively partitioned block based contrast stretching. The proposed method separates an image into both dark backlit and bright background regions using adaptively partitioned blocks based on the optimal threshold value computed by fuzzy logic. The detected block-wise backlit region is refined using the guided filter for removing block artifacts. Contrast stretching algorithm is then applied to adaptively enhance the detected backlit region. Experimental results show that the proposed method can successfully detect the backlit region without a complicated segmentation algorithm and enhance the object information in the backlit region.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.48 no.5
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• pp.45-51
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• 2011

In this paper, we propose an unsupervised learning method for modeling motion trajectory patterns effectively. In our approach, observations of an object on a trajectory are treated as words in a document for latent dirichlet allocation algorithm which is used for clustering words on the topic in natural language process. This allows clustering topics (e.g. go straight, turn left, turn right) effectively in complex scenes, such as crossroads. After this procedure, we learn patterns of word sequences in each cluster using Baum-Welch algorithm used to find the unknown parameters in a hidden markov model. Evaluation of abnormality can be done using forward algorithm by comparing learned sequence and input sequence. Results of experiments show that modeling of semantic region is robust against noise in various scene.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.4
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• pp.643-646
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• 2013

We present an improved AdaBoost algorithm to avoid overfitting phenomenon. AdaBoost is widely known as one of the best solutions for object detection. However, AdaBoost tends to be overfitting when a training dataset has noisy samples. To avoid the overfitting phenomenon of AdaBoost, the proposed method divides positive samples into K clusters using k-means algorithm, and then uses only one cluster to minimize the training error at each iteration of weak learning. Through this, excessive partitions of samples are prevented. Also, noisy samples are excluded for the training of weak learners so that the overfitting phenomenon is effectively reduced. In our experiment, the proposed method shows better classification and generalization ability than conventional boosting algorithms with various real world datasets.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.3
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• pp.265-278
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• 2006

This paper presents a two-dimensional type inheritance hierarchy index(2D-THI) for XML databases. XML Schema is one of schema models for the XML documents supporting. The type inheritance. The conventional indexing techniques for XML databases can not support XML queries on type inheritance hierarchies. We construct a two-dimensional index structure using multidimensional file organizations for supporting type inheritance hierarchy in XML queries. This indexing technique deals with the problem of clustering index entries in the two-dimensional domain space that consists of a key element domain and a type identifier domain based on the user query pattern. This index enhances query performance by adjusting the degree of clustering between the two domains. For performance evaluation, we have compared our proposed 2D-THI with the conventional class hierarchy indexing techniques in object-oriented databases such as CH-index and CG-tree through the cost model. As the result of the performance evaluations, we have verified that our proposed two-dimensional type inheritance indexing technique can efficiently support the query Processing in XML databases according to the query types.