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- 저자 : 오득환(Oh Dukhwan) (검색결과 7 건)
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서병훈(Byung Hoon Seo),김병만(Byeong Man Kim),오득환(Dukhwan Oh) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
주행 중인 차량 뒷 번호판을 획득하여 이진화하는 과정에서 번호판 주변의 움푹 들어간 차량구조 영향으로 인하여 번호판에 그림자가 드리워지게 된다. 그림자가 진 상황에서 영상을 이진화를 하게 되면 번호판 문자가 확실하게 나오지 않게 된다. 따라서 그림자가 드리워진 번호판에 대해서 그림자 영역의 ?계를 구하여 처리를 하고, 그림자가 진 부분과 그림자가 지지 않은 부분을 각각 이진화한 후 두 부분을 합하여 번호판 문자를 얻어낸다. 그림자 처리 방법을 사용할 경우 일반적인 이진화를 했을 때 보다 훨씬 좋은 번호판 문자를 얻을 수 있었다.
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OpenMP를 이용한 차량 헤드라이트 얼라인먼트 보정 및 분류 방법
문창배(Moon Chang-Bae),김근홍(Kim Kun-Hong),김병만(Kim Byeong-Man),오득환(Oh Dukhwan) 한국산업정보학회 2017 한국산업정보학회논문지 Vol.22 No.2
본 논문에서는 CPU기반 병렬처리인 OpenMP를 적용하여 헤드라이트의 차종을 판별하기 위한 처리속도를 개선하고, 생산부품의 얼라인먼트를 보정 후 특징을 추출하여 차종을 판단하는 방법을 제안하였다. 제안방법의 세부성능을 분석하기 위해 그레이영상을 이용한 방법 및 라인 검출을 이용한 방법과의 판별성능과 처리속도를 비교·분석하였다. 분석결과, 판별성능의 경우 제안방법과 라인 검출을 이용한 방법이 좋은 성능을 보였지만 처리속도 측면에서 라인검출 방법보다 제안 방법이 더 좋은 성능을 보였다. 처리속도의 경우 그레이 영상을 이용한 방법이 가장 좋은 성능을 보였으나 판별성능 측면에서 제안방법이 그레이 영상을 이용한 방법보다 좋다고 할 수 있다. In This Paper, the Classification Speed of Vehicle Headlight Modules is Improved by a CPU-based Parallel Processing Using OpenMP. Also, a Classification Method of Headlight Modules which Extracts their Features after Revising their Alignment is Proposed. To Analyze the Performance of the Proposed Method, the Discrimination Accuracy and the Processing Speed were Compared with the Method Using Gray Image and the Method Using Line Detection. As the Results of the Analysis, in the Discrimination Accuracy, the Proposed Method and the Line Detection Method Showed good Performance, but the Proposed Method Showed Better Performance than the Line Detection Method by the Processing Speed. Also, the Gray-based Method was the Best in Processing Speed, but the Proposed Method is Better than the Gray-based Method in the Discrimination Accuracy.
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단위 신경망과 특징벡터 차원 축소 기반의 음악 분위기 자동판별
송민균(Min Kyun Song),김현수(HyunSoo Kim),문창배(Chang-Bae Moon),김병만(Byeong Man Kim),오득환(Dukhwan Oh) 한국산업정보학회 2013 한국산업정보학회논문지 Vol.18 No.4
본 논문에서는 개인화된 분위기 분류 모델 대신에 대중의 분위기 분류 모델을 제안한다. 분위기 판별 성능을 개선하기 위해 두 가지 접근 방법을 선택하였는데, 그 첫 번째가 표준편차에 기초한 특징축소이다. 이는 음악의 특징을 추출하기 위해 사용하는 MIRtoolbox에서 추출되는 391개의 특징들을 모두 사용할 경우의 성능 저하 문제를 해결하기 위한 방법이다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 특징축소 방법이 기존의 차원 축소 방법인 R-Square와 PCA보다 성능이 좋음을 확인할 수 있었다. 그리고 특징축소 방법만으로는 성능 개선에 한계가 있어 두 번째 개선 방법으로 단위 신경망을 사용하여 추가의 성능 개선을 시도하였다. 실험결과 이 역시 유효한 성능 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. This paper focuses on building a generalized mood classification model with many mood classes instead of a personalized one with few mood classes. Two methods are adopted to improve the performance of mood classification. The one of them is feature reduction based on standard deviation of feature values, which is designed to solve the problem of lowered performance when all 391 features provided by MIR toolbox used to extract features of music. The experiments show that the feature reduction methods suggested in this paper have better performance than that of the conventional dimension reduction methods, R-Square and PCA. As performance improvement by feature reduction only is subject to limit, modular neural network is used as another method to improve the performance. The experiments show that the method also improves performance effectively.
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송민균(Min Kyun Song),문창배(Chang Bae Moon),김현수(HyunSoo Kim),김병만(Byeong Man Kim),오득환(Dukhwan Oh),유경령(Qing-Ling Liu) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.3
기존 음악 장르 분류의 경우 대부분의 연구가 음악의 특징 추출 또는 기계학습에 중점을 두어 진행하여왔다. 하지만, 기계학습에 사용되는 장르 데이터가 웹 사이트마다 다르고 각 웹사이트의 장르가 해당 음악의 장르가 아닌 해당 음악이 속한 앨범의 장르로 표시하기 때문에 해당 음악의 장르가 앨범의 장르와 정확히 일치한다고 할 수 없다. 장르 분류 시스템 간의 객관적인 성능분석을 위해서는 일관된 음악 장르 데이터 구축이 필요한데, 이러한 연구의 일환으로 본 논문에서는 현재 음악을 제공하는 각 웹사이트에서 다르게 제공하는 장르 데이터에 따른 성능 분석을 하였고, 또한 새로운 장르 분류법을 제안하고 이의 성능도 분석하였다. 분석 결과 분류 방법에 따라 판별성능이 다소 차이가 발생하였으며 그 중 Allmusic에서 제공한 장르 분류가 가장 좋은 성능을 보였다. 하지만 실험 시 학습 및 판별에 사용한 데이터의 수를 고려한다면 Allmusic보다는 벅스에서 제공된 장르/스타일 사전을 이용하여 장르를 분류한 결과가 더 좋은 신뢰성을 가진다고 할 수 있다. Most of researches on music genre classification have focused on extraction of features and machine learning. However, the genre data used in machine learning differ from web site to web site and the genre of music is usually determined by the genre of album containing the music. So, the actual genre of music can't be match with the genre provided by the web site. For a fair comparison between genre classification systems, we need to build coherent genre data. For this purpose, in this paper, we first analyze classification performances with each genre data of a few web sites providing music category service. Also, we propose two genre assignment methods and analyze their classification performances. The analysis result shows that the classification performance varies with genre data and the best performance is shown for the genre data of Allmusic. But the genre data generated by use of Bugs' genre/style dictionary are more reliable than Allmusic when considering the number of data involved in training and testing.
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비교 쇼핑 에이전트를 위한 Wrapper의 자동생성 설계 및 구현
강준규(Joon Gyu Kang),김병만(Byeong Man Kim),김주연(Ju Youn Kim),임은기(En Ki Lim),오득환(Dukhwan Oh) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1A
본 논문에서는 비교 쇼핑 에이전트에 필수 요소인 wrapper를 자동으로 생성하는 방법에 대하여 제안한다. 상품 정보들을 추출하기 위하여 사용자로부터 URL을 입력받고, cgi URL, 질의 형식(Get 또는 Post), 입력 매개변수들, 검색된 HTML 페이지에서 출력 위치들(상품명, 모델명, 판매가...)을 추출한다. 또한, 상품명을 이용하여 검색을 실시하고, 검색 결과 문서들을 분석하여 상품가격을 추출하여 규칙을 생성하며, 생성된 규칙을 WIDL로 기술하여 데이터베이스에 저장한다.
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분산 기억장치 다중처리기상의 Boltzmann Machine의 병렬계산
오득환,김시관 金烏工科大學校 1993 論文集 Vol.14 No.-
In this paper we persent an efficient way to implement a Boltzmann Machine on a distributed memory multiprocessors(DMM) for solving combinatorial optimization problems. In this mapping scheme, the neurons in the Boltzmann Machine are Partitioned into P disjoint sets, and each set is mapped on a processor system. A parallel convergence and learning algorithms of Boltzmann Machine, communication pattern of the ? processors, and time complexities when neurons are partitioned and implemented the parallelisms. A theoretical p processor speed up of the parallelizing scheme over a single processor is analyzed and an experimental speed up is also presented to demonstrate the usefulness of our parallel implementation.
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오득환,임은기 國立金烏工科大學校附設生産技術硏究所 1990 産業技術開發硏究 Vol.6 No.-
수치제어(NC)용 기계를 위한 프로그래밍을 작성하는 것은 상당한 시간과 계산의 정밀을 요하는 작업이다. 이러한 계산및 프로그램 작성을 자동적으로 수행할 수 있는 NC 언어 중의 하나가 APT이다. APT를 이용한 시스템에서 설계자의 설계도를 받아 프로그램 작성시 여러가지 문제점 중 과거에 작성한 NC 프로그램을 참조할 수 있는 기능, 과거에 작성한 프로그램의 일부를 복사 사용할 수 있는 기능, NC프로그램의 문법적인 오류를 검출할 수 있는 기능이 미약하거나 없다. 이러한 기능을 갖춘 편집기를 본 논문에서 설계및 구현하여 보다 정확하고 편리하게 NC프로그램을 작성할 수 있도록하였다.
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