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이동규,Lee, Dong-Gyu 대한석유협회 1991 석유와 에너지 Vol.1991 No.8
이 자료는 지난 7월 22일 인터콘티넨탈호텔에서 열린 석유협회 주최 간담회에서 발표된 자료를 옮긴 것이다. <편집자 주>
이동규,이두수,Lee, Dong-Gyu,Lee, Du-Su 대한전자공학회 2001 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.38 No.6
기존의 블록 정합 알고리듬에서는 움직임 벡터로 평면적인 움직임만을 기술할 수 있었고 이로 인해 블록화 잡음이 발생하였다 이러한 문제점을 해결하기 위해서 삼각형 메쉬를 이용한 움직임 추정방법이 제안되었다. 영상을 일정한 크기의 삼각형으로 분할하고 같은 연결 상태를 가지도록 하는 정규화 메쉬는 메쉬의 구조를 기술하기 위한 추가적인 정보가 필요 없으나 움직임이 많은 영역과 작은 영역을 같은 크기의 메쉬로 분할함으로써 성능을 저하시키게 된다 본 논문에서는 정규화 메쉬의 형태를 유지하면서 움직임영역에 따라 메쉬의 크기와 연결상태가 가변될 수 있는 동적 정규화 메쉬를 사용한 움직임 추정방법을 제안한다. 실험결과를 통해 제안한 방법이 기존의 블록 정합 방법이나 정규화 메쉬 방법보다 PSNR이 향상된 결과를 얻을 수 있었고 노드의 재정렬시에도 다른 방법보다 초기 수렴속도가 우수함을 알 수 있었다. In Conventional BMA, the motion vector can describe only translational movement and blocking noise is generated. To overcome this defect, motion estimation using triangular mesh has been proposed. The regular mesh is the method of dividing the image area into equal size triangle and haying the same node connection. It has no additional information about mesh structure, but do not reflect the real motion because it represents the regions by equal mesh structure regardless of the amount of motion. In this paper, motion estimation using dynamic regular mesh is proposed, In this method, the mesh structure is varied from the amount of motion and maintain the form of regular mesh. By the simulation, proposed method have better performance in PSNR and is superior to the other method in convergence rate.
이동규,이경민,정석호,이성호,류근호,Lee, Dong-Gyu,Yi, Gyeong-Min,Jung, Suk-Ho,Lee, Seong-Ho,Ryu, Keun-Ho 한국공간정보학회 2010 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.12 No.1
공간 및 비 공간 데이터에서 알지 못했던 패턴을 탐사하는 빈발 패턴 탐사 기법은 마이닝 분야에서 가장 핵심적인 부분으로 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 자료구조들은 트리 구조 및 배열 구조로써 밀집 또는 희소 빈발 패턴에서 성능 저하를 보인다. 대용량의 공간 데이터는 밀집 및 희소 빈발 패턴을 둘 다 가지므로 단일 알고리즘으로 빠르게 탐사 하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 단일 알고리즘을 사용하면서도 밀집 및 희소 빈발 패턴 모두에 대해 빠르게 빈발 패턴을 마이닝할 수 있는 압축된 패트리샤 빈발 패턴 트리라는 새로운 자료구조와 이를 사용한 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 실험 평가는 제안한 알고리즘이 대용량 희소 및 밀집 빈발 데이터에서 기존의 FP-Growth 알고리즘 보다 약 10배 정도 빠르게 빈발 패턴을 탐사하는 것을 보인다. Many researches of frequent pattern mining technique for detecting unknown patterns on spatial data have studied actively. Existing data structures have classified into tree-structure and array-structure, and those structures show the weakness of performance on dense or sparse data. Since spatial data have obtained the characteristics of dense and sparse patterns, it is important for us to mine quickly dense and sparse patterns using only single algorithm. In this paper, we propose novel data structure as compressed patricia frequent pattern tree and frequent pattern mining algorithm based on proposed data structure which can detect frequent patterns quickly in terms of both dense and sparse frequent patterns mining. In our experimental result, proposed algorithm proves about 10 times faster than existing FP-Growth algorithm on both dense and sparse data.
맞춤형 국토정보의 효과적 제공을 위한 빈발 패턴 탐사 기법을 활용한 오픈맵 API 기반 프로토타입
이동규,이경민,신동문,김재철,류근호,Lee, Dong-Gyu,Yi, Gyeong-Min,Shin, Dong-Mun,Kim, Jae-Chul,Ryu, Keun-Ho 한국공간정보학회 2010 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.12 No.1
유비쿼터스 도시 환경에서 사용자에게 맞춤형 국토정보를 제공하기 위한 공간 정보 시스템 개발이 대두되고 있다. 공간 정보 시스템은 사용자를 위해 언제 어디서든지 공간 정보를 탐사할 수 있다. 또한, 다른 사용자들에게도 데이터마이닝 기술을 통해 분석된 정보를 제공해 줄 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 빈발 패턴 기법을 활용한 오픈맵 API 기반 프로토타입을 제안한다. 제안하는 프로토타입은 지오포토의 위치 데이터를 기반으로 사용자에게 흥미로운 여행 코스와 우리가 알지 못했던 명소를 탐사할 수 있다. 또한, 제안된 프로토타입은 20가지의 오픈맵 API 기반 지도 중 사용자에 의해 선택된 지도에 분석된 공간 패턴을 표현할 수 있는 최초의 시도이다. 우리의 프로토타입은 스마트폰 등의 모바일 단말기에서도 응용될 수 있다. Spatial information systems have developed in order to provide users with customized land information in u-City environments. The spatial information systems can detect spatial information for users anytime anywhere. Information which is analyzed by data mining techniques can be offered for other users. Therefore, we propose open map API-based prototype which utilizes frequent pattern mining technique. Proposed prototype can mine interesting trip routes and unknown attractions in location data of geophoto. Also, proposed prototype is the first attempt which analyzes spatial patterns can be represented on a map which is selected by users. Our prototype can be applied to the smart phone like mobile devices.
수영만 지역의 미세조류로부터 ToxY-PAM을 이용한 조류 대번식 예측을 위한 에코-모니터링
이동규,김무상,프라사드 비노드,조만기,Lee, Dong-Gyu,Kim, Mu-Sang,Jo, Man-Gi 한국해양바이오학회 2011 한국해양바이오학회지 Vol.5 No.4
Phytoplankton forms the base of sea ecosystems. Various environmental factors and anthropogenic pollution, primarily, affect the concentration and photosynthetic activity algal cells, and the changes in the phytoplankton photosynthesis influence other elements of aquatic ecosystems. The increase in anthropogenic pollution markedly damages natural aquatic ecosystems, particularly, in the coastal zones, where an intense blooming of microalgae occurs, including the release of highly dangerous ecotoxic substances of various chemical natures (red tides). In this study, we tried to apply as a parameter for the algal blooming prediction in the ocean from fluorescence values in the taken samples around Busan coastal area. F0 value was almost constant but Fv/Fm value showed the irregular pattern. We presume that these results are due to the changes of the ocean environment and climate. To predict or give early warning the algal blooming, we need to investigate the specific area or fixed area through real-time monitoring. Especially, algal blooming prediction or warning can be achieved via continuously monitoring and interpretation of fluorescence changes.