• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.12 no.3
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• pp.7-11
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• 2006

최근 임베디드 환경에서 2차인 Vector Graphics에 대한 요구는 크게 증가하고 있으며, Flash Lite, SVG등의 응용이 이미 널리 사용되고 있다. 반면 이러한 응용을 지원하기 위한 API의 표준은 전무한 실정이었다. OpenVG 1.0은 임베디드 시스템을 위한 미디어 표준 제정 기관인 Khronos Group에서 제정한 2차원 벡터 그래픽스를 위한 API (Application Programming Interface)로 2005년 8월 발표되었다. 본 논문에서는 OpenVG 표준에 대해 간략히 소개하고 (주)휴원에서 세계최초로 상용화 개발에 성공한 AlexVG Engine의 개발과정과 결과에 대하여 설명한다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.5 no.2
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• pp.275-280
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• 2004

In this paper, a very fast block matching scheme was proposed to reduce the computations of Block Sum Pyramid Algorithm for motion estimation in video coding. The proposed algorithm is based on Block Sum Pyramid Algorithm and Efficient Multi-level Successive Elimination Algorithm. The proposed algorithm can reduce the computations of motion estimation greatly with 100% motion estimation accuracy. The efficiency of the proposed algorithm was verified by experimental results.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.17 no.12
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• pp.1437-1445
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• 2014

A smartphone has very limited input methods regardless of its various functions. In this respect, it is one alternative that sensor motion recognition can make intuitive and various user interface. In this paper, we recognize user's motion using acceleration sensor, magnetic field sensor, and gyro sensor in smartphone. We try to reduce sensing error by gradient descent algorithm because in single sensor it is hard to obtain correct data. And we apply vector quantization by conversion of rotation displacement to spherical coordinate system for elevated recognition rate and recognition of small motion. After vector quantization process, we recognize motion using HMM(Hidden Markov Model).

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.18 no.2
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• pp.106-112
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• 2015

In this paper, we propose a method for correction of perspective distortion on a taken image. An image taken by a camera is caused perspective distortion depending on the direction of the camera when objects are projected onto the image. The proposed method in this paper is to obtain the normal vector of the plane through the depth information using a depth camera and calculate the direction of the camera based on this normal vector. Then the method corrects the perspective distortion to the view taken from the front side by performing a rotation transformation on the image according to the direction of the camera. Through the proposed method, it is possible to increase the processing speed than the conventional method such as correction of perspective distortion based on color information.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.18 no.2
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• pp.233-243
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• 2015

A hotspot is a spatial pattern that properties or events of spaces are densely revealed in a particular area. Whereas location information is easily captured with increasing use of mobile devices, so is not our emotion unless asking directly through a survey. Tweet provides a good way of analyzing such spatial sentiment, but relevant research is hard to find. Therefore, we analyzed hotspots of emotion in the twitter using spatial autocorrelation. 10,142 tweets and related GPS data were extracted. Sentiment of tweets was classified into good or bad with a support vector machine algorithm. We used Moran's I and Getis-Ord $G_i^*$ for global and local spatial autocorrelation. Some hotspots were found significant and drawn on Seoul metropolitan area map. These results were found very similar to an earlier conducted official survey of happiness index.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.1 s.39
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• pp.195-201
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• 2006

This thesis proposes hybrid routing protocol that mix proactive routing protocol and reactive routing protocol used in Ad hoc network. Proposed method is that establish special node offering network service of nods which construct Ad hoc network and do routing different from existing hybrid routing protocol, ZRP. Special node doing these parts is called C-node. Routing using C-node can accompany efficient routing by decreasing path institution time and flooding time than existing routing protocol.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.251-255
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• 2008

최근 모바일 시스템의 성능이 향상되면서 다양한 형태의 동적인 메뉴 구성과, 메일 및 이차원 지도 등의 표현에 벡터 그래픽을 도입하고 있다. 모바일 기기에서 사용되는 벡터 그래픽 처리 기술은 Flash Lite, SVG(Scalable Vector Graphics)등이 널리 사용되고 있는데 두 가지 모두 소프트웨어 방식으로 사용되고 있다. 매크로미디어사의 Flash Lite는 연산에 많은 메모리를 필요로 하고, SVG는 웹 표준에 맞춘 스크립트 해석 기반으로 구동 속도가 느리다. 모바일 컴퓨팅 환경에서 벡터 그래픽스에 대한 필요성과 사용빈도가 증가함에 따라 메모리를 적게 사용하고 하드웨어 가속기를 지원 할 수 있도록 저 수준의 API(Application Programming Interface)인 OpenVG 1.0을 크로노스 그룹(Khronos Group)에서 제정하였다. 본 논문은 모바일 사용 환경에 맞추어 사용될 수 있도록 OpenVG 1.0에 기반한 API를 구현하고 실험하였다. 구현된 API는 느린 소프트웨어의 한계를 벗어나기 위해 하드웨어 가속기 설계에 적합하도록 각각의 API 블록 및 형태를 하드웨어 파이프라인 형태의 관점에서 설계하였고, 구현된 API를 윈도우즈 환경에서 기능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.158-160
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• 2017

본 논문에서는 인간의 신체, 감성, 지성의 생물시계 또는 체내시계라고 일컫는 바이오리듬 PSI 학설 중에서 신체리듬에 대해 실시간으로 분석하기 위한 신체리듬 PRV 엔진을 제안한다. 이 엔진은 IoT 환경에서 실시간으로 생체 데이터를 수집하여 동적으로 신체리듬의 패턴을 분석함으로써 효율적인 건강관리를 수행할 수 있다. 이렇게 분석되는 신체리듬 패턴은 신체의 건강관리에 대한 능동적인 정보를 제공해 주며 실시간으로 신체리듬을 파악할 수 있게 해 준다. 생체 데이터는 나이와 성별, 유전적 특징과 외부적인 환경요인에 의해 변화될 수 있으므로 신체리듬의 패턴을 실시간으로 분석할 수만 있다면 이를 통해 삶의 질을 높일 수 있다. 본 논문에서는 신체리듬 패턴분석 엔진을 제안하여 질병 예방 및 관리에 보다 철저하게 대비하여 고령화 사회에서의 건강에 대한 높은 관심도를 효과적으로 관리하고 건강관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2006.06a
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• pp.679-680
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• 2006

이 논문에서는 가장 많이 알려진 tracking 알고리즘인 Particle-Filter 의 단점을 motion vector 를 기반으로 예측한 sampling 방법과 K-means clustering 을 이용하여 해결하려고 한다. Tracking 에서의 문제는 다중의 유사한 객체들이 merge 후 split 될 때 제대로 추적을 하지 못하고 한 객체만을 추적 한다는 데에 있었다. 그리고 split 되어 객체별로 추적이 가능하더라도 이전에 추적한 객체를 올바로 labeling 하지 못하는 문제가 있다는 것이다. 이 merge-split 문제는 개량된 K-means clustering 을 이용하고, labeling 문제는 motion vector 를 이용한 개량된 sampling 방법으로 개선하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.121-122
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• 2007

실내 환경에서 사람의 행동을 인식하는 시스템을 만들 때 사람의 의도를 파악하는 것은 중요한 정보가 될 수 있다. 사람의 시선방향은 의도를 파악하는데 있어서 깊은 관계가 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 사람의 시선 방향을 모델에 기반하여 추정하는 방법을 제안하였다. 머리 모델은 얼굴 영역과 머리카락 영역을 포함하는 두 개의 겹쳐진 타원으로 표현되고, 각 타원의 파라미터는 시선 방향을 추정하는 정보로 사용된다. 시선 방향은 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하여 8방향중 하나로 추정된다. 이미지에서 얼굴영역과 머리영역은 색상 정보에 의해 검출된다. 사무실 환경에서 시선방향을 다양하게 변화시켜 실험을 하였고, 이를 통해 성능 평가를 수행하였다.