• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.259-261
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• 2005

수천개의 Gene Expression Measurement를 생성해 내는 DNA Microarray 연구는 조직과 세포의 표본으로부터 진단에 유용한 Gene Expression 정보를 모으게 된다. 이런 종류의 Data를 분석하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 사용한 새로운 방법이 연구되어왔다. 본 논문에서는 Gene Expression Data에 대한 고유벡터(Eigen Vector)를 이용하여 SVM의 성능을 향상시키고 질병진단에 유용한 Gene을 찾아 내는 알고리즘을 기술한다. 고유벡터를 통하여 Gene을 선택적으로 SVM Learning에 참가 시키고 분류의 결과를 통하여 추가된 Gene이 질병 진단에 미치는 영향력을 알아냄으로써 질병에 대한 Gene 역할을 파악 하는데 활용할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11b
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• pp.384-386
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• 2000

This paper describes a new approach to estimating permanent magnet synchronous motor(PMSM) speed and position from measured terminal voltages and currents for speed-sensorless vector control. The proposed system is based on observing the instantaneous reactive power of the motor. The described technique is very simple and robust to variations of motor parameters. The new approach is not dependent upon the value of the stator resistance. Also, MRAS schemes are chosen for determining the adaptive law for the speed and the position estimator. The effectiveness is verified by the experimental results.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.6
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• pp.755-763
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• 2008

Silhouette is useful in computer graphics for a number of techniques such as non-photorealistic rendering, silhouette clipping, and blueprint generating. Methods for generating silhouette are classified into three categories: image-based, object-based, and hybrid-based. Hybrid-based method is effective in terms of time complexity but spatial coherence problem still remains. In this paper, we proposed a new hybrid-based method which produces 3D data for silhouette and also guarantees no spatial coherence problem. To verify the efficiency of the proposed algorithm, several experiments are conducted for various 3D models from simple to quite complex. Results show that our algorithm generates no gap between any two consecutive silhouette lines when the silhouette model is magnified significantly.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.381-384
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• 2011

본 논문은 사용자 및 동적환경의 변화를 파악하고 분석된 정보를 바탕으로 최적화된 경로를 제공하기 위한 시스템을 멀티에이전트를 이용하여 해결하고자 하였다. 멀티에이전트를 통해 설정된 목표를 찾아가는 먹이추적 문제에 적용하였고 현실 세계와 흡사한 무한 공간 환경에서 알고리즘의 성능을 실험하였다. 적용된 환경의 모델은 순환구조(circular)형 격자 공간이라는 새로운 실험 공간으로 방향 벡터 함수 알고리즘을 통해 새롭게 멀티에이전트의 목표를 획득하기 위한 해법이다. 기존의 연구와 비교하여 먹이의 효율적 포획, 에이전트간의 충돌문제 해결에 대한 새로운 해법을 제시할 수 있었다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.12 no.1
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• pp.22-28
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• 2019

This paper presents a method for detection of an emergency signal expressed by arm gestures based on motion segmentation and face area detection in the surveillance system. The important indicators of emergency can be arm gestures and voice. We define an emergency signal as the 'Help Me' arm gestures in a rectangle around the face. The 'Help Me' arm gestures are detected by tracking changes in the direction of the horizontal motion vectors of left and right arms. The experimental results show that the proposed method successfully detects 'Help Me' emergency signal for a single person and distinguishes it from other similar arm gestures such as hand waving for 'Bye' and stretching. The proposed method can be used effectively in situations where people can't speak, and there is a language or voice disability.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.771-773
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• 2013

모바일 단말은 다양한 서비스와 컨텐츠를 지원하지만, 최근 모바일 악성코드의 급증으로 인하여 사용자에게 개인 정보 유출, 요금 과다 등의 피해를 초래하고 있다. 특히, 안드로이드 플랫폼은 오픈 플랫폼으로서 공격자들이 악성코드를 배포하기에 유리한 환경을 가지고 있어 시그니처/행위기반 분석방법을 통한 악성코드 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 악성코드를 탐지하기 위한 Feature를 선정하였다. 또한 SVM(Support Vector Machine) 기계학습 알고리즘을 통하여 악성코드 탐지성능을 분석하고 우수성을 검증하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.326-329
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• 2019

기계독해를 실용화하기 위해 단락을 검색하는 검색 모델은 최근 기계독해 모델이 우수한 성능을 보임에 따라 그 필요성이 더 부각되고 있다. 그러나 기존 검색 모델은 질의와 단락의 어휘 일치도나 유사도만을 계산하므로, 기계독해에 필요한 질의 어휘의 문맥에 해당하는 단락 검색을 하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Word2vec의 입력 단어열의 벡터에 해당하는 IN Weight Matrix와 출력 단어열의 벡터에 해당하는 OUT Weight Matrix를 사용한 단락 검색 모델을 제안한다. 제안 방법은 기존 검색 모델에 비해 정확도를 측정하는 Precision@k에서 좋은 성능을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.135-138
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• 2008

본 논문은 의료 영상에 대한 효과적인 분류와 검색을 위한 알고리즘을 제안한다. 영상 분류와 검색을 위해서 MPEG-7 표준 기술자인 색 구조 기술자와 경계선 히스토그램 기술자를 사용해 영상들에 대한 특징 값을 추출한다. 이렇게 구해진 특징 값들을 의료 영상의 분류와 검색에 적용해 본 결과 비교적 낮은 성능을 보여줌을 확인하고 앞서 구해진 특징 값들을 교사 학습 방법인 SVM(Support Vector Machine)과 비교사 학습 방법인 FCM(Fuzzy C-means Clustering)에 적용시켰다. 기존 연구에서는 SVM과 FCM의 통합으로 의료 영상에 대한 분류와 검색을 시행하였지만 본 논문에서 실험한 결과 SVM과 MPEG-7 시각 기술자 중에 하나인 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 가중치 선형 결합하여 실험한 결과가 더 정확한 분류와 높은 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• v.46 no.2
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• pp.307-322
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• 2024

Most object detection methods use a horizontal bounding box that causes problems between adjacent objects with arbitrary directions, resulting in misaligned detection. Hence, the horizontal anchor should be replaced by a rotating anchor to determine oriented bounding boxes. A two-stage process of delineating a horizontal bounding box and then converting it into an oriented bounding box is inefficient. To improve detection, a box-boundary-aware vector can be estimated based on a convolutional neural network. Specifically, we propose a ResNeXt101 encoder to overcome the weaknesses of the conventional ResNet, which is less effective as the network depth and complexity increase. Owing to the cardinality of using a homogeneous design and multi-branch architecture with few hyperparameters, ResNeXt captures better information than ResNet. Experimental results demonstrate more accurate and faster oriented object detection of our proposal compared with a baseline, achieving a mean average precision of 89.41% and inference rate of 23.67 fps.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.1
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• pp.57-67
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• 2015

This paper describes and analyzes IBC (intra block copy) in HEVC (high efficiency video coding) SCC (screen content coding) to improve the coding efficiency of IBC. HEVC SCC reference software SCM 2 is employed to analyze the selection ratio of IBC which is newly adopted in HEVC SCC, and the tools for IBC such as the block vector prediction and block vector coding method are evaluated. Experimental results show the average IBC selection ratio is 31.08% and 0.33% in I-Slice and B-Slice, respectively. Based on this results, the coding efficiency of IBC could be improved by utilizing IBC selectively. In addition, analysis tests of block vector prediction and the block vector coding method show the current methods are not efficient to screen content videos, and the analysis results are presented to improve these methods.