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Analysis of BMAP/M/N/0 Queueing System for Telecommunication Network Traffic Control
Seokjun Lee(이석준),Chesoong Kim(김제숭) 한국산업경영시스템학회 2007 한국산업경영시스템학회지 Vol.30 No.4
The BMAP/M/N/0 queueing system operating in Markovian random environment is investigated. The stationary distribution of the system is derived. Loss probability and other performance measures of the system also are calculated. Numerical experiments which show the necessity of taking into account the influence of random environment and correlation in input flow are presented.
동영상 프레임간의 상호 일관성을 이용한 단일 카메라 자세 안정화 기법
이석준(Seokjun Lee),장재석(Jae Seok Jang),정순기(Soon Ki Jung) 한국HCI학회 2011 한국HCI학회 학술대회 Vol.2011 No.1
본 논문은 단일 카메라를 이용한 증강현실 내비게이션을 위한 카메라 자세 안정화 기법에 대해 제안한다. 부드러운 카메라 모션을 구현하기 위해서 현재 영상내의 마커를 인식하고, 인식된 마커와의 상동관계를 이용하여 카메라의 자세를 추정한다. 현재 프레임에서 자세추정에 사용된 점들은 다음 영상과의 상동관계에 의해 다음영상에서의 위치를 추정할 수 있다. 제안된 방법을 통해 안정화된 카메라의 모션은 부드러운 증강현실 내비게이션을 구현할 수 있게 되었고, 단일영상 프레임 기반의 카메라 자세 추정 시에 소실되는 정보에 대해서도 보상할 수 있음을 확인하였다. This paper presents a camera motion stabilization method for navigating in the augmented reality environment by using a single camera. In order to realize the smooth camera motion according to the homography between marker and current image, a pose of the real camera is estimated by detecting and recognizing a marker in current scene. The points in the current frame is used to estimate the camera pose, followed by homography with both current and next images with mutual consistency that can be estimate the position for the next image frame. By the proposed method, the smooth motion of the camera was able to implement plausible AR navigation. Moreover, we confirmed the possibility for revive the lost information of the camera pose with our proposed method.
이석준(Seokjun Lee),김종훈(Jonghoon Kim),김인철(Incheol Kim) 한국정보과학회 2018 정보과학회논문지 Vol.45 No.3
본 논문에서는 실내 서비스 로봇들을 위한 로봇 중심의 방향 관계 표현과 추론 방법을 제안한다. 정성적 공간 관계 추론에 관한 많은 기존 연구들에서는 기준 물체를 중심으로 대상 물체의 상대적 방향관계를 판별할 때, 두 물체의 위치 정보만을 이용해왔다. 이러한 방향 관계 추론 방법들은 로봇 스스로가 기준 물체가 되어 다른 대상 물체들과의 방향 관계를 판별할 때, 로봇이 바라보고 있는 방향을 제대로 고려하지 않음으로써, 대상 물체의 방향 관계를 잘못 판별하는 사례들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 실내환경에서 로봇을 중심으로 물체들의 상대적인 방향 관계를 판별할 때, 로봇의 위치 정보뿐만 아니라 로봇이 향하고 있는 방향 정보도 이용하는 로봇 중심의 방향 관계 표현과 방향 관계 추론 방법들을 제시한다. 로봇중심의 방향 관계 추론 방법들은 두 물체의 위치 정보만을 이용해왔던 기존의 콘 기반 추론, 행렬 기반 추론, 그리고 혼합 추론 방법을 확장하여 구현하였다. 터틀봇과 시뮬레이션 로봇을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 방향 관계 표현과 추론 방법들의 높은 성능과 적용 가능성을 확인할 수 있었다. In this paper, we propose a robot-centered direction relation representation and the relevant reasoning methods for indoor service robots. Many conventional works on qualitative spatial reasoning, when deciding the relative direction relation of the target object, are based on the use of position information only. These reasoning methods may infer an incorrect direction relation of the target object relative to the robot, since they do not take into consideration the heading direction of the robot itself as the base object. In this paper, we present a robot-centered direction relation representation and the reasoning methods. When deciding the relative directional relationship of target objects based on the robot in an indoor environment, the proposed methods make use of the orientation information as well as the position information of the robot. The robot-centered reasoning methods are implemented by extending the existing cone-based, matrix-based, and hybrid methods which utilized only the position information of two objects. In various experiments with both the physical Turtlebot and the simulated one, the proposed representation and reasoning methods displayed their high performance and applicability.
이석준 ( Seokjun Lee ),유형욱 ( Hyunguk Yoo ),손태식 ( Taeshik Shon ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.2
최근 스마트폰 사용량이 급증함에 따라 사용자의 편의, 재미를 위한 수많은 애플리케이션이 출시되었으며 일상생활에서부터 비즈니스목적까지 다양한 분야에서 사용되고 있다. 스마트폰 애플리케이션은 필연적으로 내장메모리에 데이터를 저장하게 되는데, 그 데이터로는 대화기록, 개인정보, 유료구매 데이터 등이 있을 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰 애플리케이션의 데이터 저장 및 로드 방식을 분석하여 어느 정도 데이터 보호가 되고 있는지, 데이터를 수정함에 따라 발생하는 문제는 무엇인지 등을 분 석한 결과를 보일 것이다.