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개선된 텍스쳐 정보를 이용한 갑작스러운 조명 변화에 강인한 이동 물체 탐지
오요한(Yoe Han O),장형진(Hyung Jin Chang),김수완(Soo Wan Kim),최진영(Jin Young Choi) 대한전기학회 2008 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2008 No.10
Moving object detection is a fundamental technique in visual surveillance. Robust technique to enhance performance of moving object detection is required for several bad conditions in real external circumtance. In case of sudden illumination change in outdoor condition. many objects are determined as moving object though they are not really moving, but just their illumination changes. This makes the detection result untrustworthy. In this paper, robust moving object detecton to sudden illumination change using gaussian mixture background model and new texture information using background from the weighted sum of recent images is proposed.
장형진(Hyung Jin Chang),김규현(Gyuhyun Kim),임재문(Jaemoon Lim),안재성(Jaesung An) 한국자동차공학회 2006 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.- No.-
The reconstruction of crash accidents is important to examine the cause of traffic accidents. For this purpose, the data for the delta v and deceleration of the vehicle, a driver's status and the environment of road and facility is a prerequisite. The characteristics of domestic cars in crash tests are obtained and will be used for the purpose of the crash accident reconstruction. Also, the characteristics are used for the method development estimating the impact speed through investigating the damage of cars. In this study, the test results of the full frontal barrier crash, the 40% offset crash, the center pole frontal crash and the 30 degree oblique frontal crash are reviewed and examined. The results show that the damages and the decelerations of various cars are increased in proportion to the increment of the impact speed.
장형진(Hyung Jin Chang),이상율(Sangyul Lee),안재성(JaeSung An),송진화(Jin Hwa Song),임재문(Jae Moon Lim) 한국자동차공학회 2003 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.- No.-
To evaluate the rear seat occupant safety, two frontal barrier tests were conducted according to the test procedures of the New Car Assessment Program (NCAP). The NCAP test method is identical but more severe condition than the vehicle safety regulation of the Ministry of Construction and Transportation (MOCT). In each test, the injury data of head, chest and femur for driver, front and rear passenger dummies were measured and analyzed. The head and chest injury of rear seat passenger dummies are lower than those of the driver and front passenger dummies. The femur load of the rear seat dummies is higher than those of the front seat dummies. The results show that the rear seat passengers are safer than the driver and front passenger. The submarining phenomenon is occurred in the rear seat<br/> passenger dummies. The lower legs of the rear seat dummies pushed the front seat back. The submarining effect of the rear seat passenger dummies may result in the behavior of the driver and front seat dummies. Also, this effect may result in the increase of the injuries of the driver and front passenger.<br/>
장형진(Hyung Jin Chang),이광무(Kwang Moo Yi),김수완(Soo Wan Kim),윤석민,최진영(Jin Young Choi) 대한전기학회 2010 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2010 No.10
지능형 영상 감시 시스템의 구현을 위한 탐지, 추적, 인식 등의 개별 알고리즘에 대한 연구는 많이 진행되어왔다. 하지만 각각의 알고리즘들이 서로 유기적으로 결합되어 하나의 시스템으로 운영될 경우 어떠한 효과를 내는지에 대한 연구는 아직 미진한 상태이다. 개별 알고리즘의 단순 결합에 의한 시스템이 아닌, 카메라로부터의 실시간 영상 획득에서부터 사 용자에 의한 실시간 알고리즘 성능 조절 및 결과 확인의 사용자 인터페이스에 이르기까지의 전체 시스템이 구성되어야 알고리즘의 유기적 결합이라 볼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 개별 알고리즘을 하나의 시스템으로 구성하는 방법에 대해 제안한다. 실시간 영상 획득에서부터 필터링, 탐지, 추적, 행위 인식의 알고리즘을 거쳐 사용자에게 필요한 정보를 보여주는 시스템을 구성하였다. 사용자는 실시간으로 알고리즘을 선택 수정 가능하며 알고리즘의 성능을 평가할 수 있다. 실제 구현된 시스템을 여러 실험을 통하여 그 효용성을 검증해 보았다.
평균 이동 알고리즘을 이용한 지지 벡터 영역 표현 학습시간 단축 방법
장형진(Hyung jin Chang),김표재(Pyo Jae Kim),최정환(Jung Hwan Choi),최진영(Jin Young Choi) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.7
Quadratic programming solver of Support Vector Data Description (SVDD) has a runtime complexity of O(N³). So SVDD has a limitation of dealing with a large data set. To handle this scale problem, we propose SVDD using Mean Shift clustering method, which is finding the modes of data distribution first and then clustering the data based on the modes. This algorithm’s computational time reduction performance is outstanding, and we can get the same results which are containing the characteristic of data distribution regardless of how many times we carried out the experiments. Also Mean Shift window bandwidth has some margin in deciding.
장형진(Hyung Jin Chang),김표재(Pyo Jae Kim),최정환(Jung Hwan Choi),최진영(Jin Young Choi) 대한전기학회 2007 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2007 No.4
SVDD의 scale problem을 해결하기 위하여, 학습 데이터를 sub-grouping하여 group 단위로 SVDD를 통해 학습함으로서 학습 시간을 줄이는, K-means clustering을 이용한 SVDD 방법(KMSVDD)이 제안되었다. 하지만 KMSVDD는 K means clustering 알고리즘의 본질상 최적의 K값을 정하기 힘들다는 문제와, 동일한 데이터를 학습할지라도 clustered group이 랜덤하게 형성되기 때문에 매번 학습의 결과가 달라지는 문제점이 있었다. 또한 데이터의 분포 상태와 관계없이 무조건 타원(elliptic) 형태의 K개의 cluster로 나누기 때문에 각각의 나눠진 cluster들은 데이터 분포에 대한 특징을 나타내기 힘들게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 데이터 분포에서 mode를 먼저 찾은 후 이 mode를 기준으로 clustering하는 Mean Shift clustering 방법을 이용한 SVDD를 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 KMSVDD와 비교해 데이터 학습 속도에서는 큰 차이가 없으면서도 데이터의 분포 상태를 고려한 형태로 clustering한 sub-group을 학습하므로 학습의 정확도가 일정하게 되며, 각각의 cluster는 데이터 분포의 특징을 포함하는 효과가 있다. 또한 Mean Shift Kernel의 bandwidth의 결정은 K-Means의 K와는 달리 어느 정도 여유를 갖고 결정되어도 학습 결과에는 차이가 없다. 다양한 데이터들을 이용한 모의실험을 통하여 위의 내용들을 검증하도록 한다.
최우형 ( Woo Hyung Choi ),장형진 ( Hyoung Jin Chang ),승지환 ( Jee Hwan Seung ),고봉석 ( Bong Suk Ko ),강상범 ( Sang Bum Kang ) 대한소화기학회 2013 대한소화기학회지 Vol.62 No.3
A jejunal ectopic pancreas, where pancreatic tissue is found outside of the usual anatomical location, is a rare submucosal tumor that may cause obscure gastrointestinal (GI) bleeding. After initial negative endoscopic evaluation of the obscure GI bleeding, including colonoscopy and/or upper endoscopy, it is reasonable to proceed with further evaluation of the small bowel. Diagnostic options for the evaluation of the small bowel may include capsule endoscopy, push enteroscopy, or barium contrast small bowel studies. Here, we report a case of obscure GI bleeding caused by a jejunal ectopic pancreas, diagnosed through capsule endoscopy and barium contrast small bowel studies, which was treated successfully with single incision access laparoscopy. (Korean J Gastroenterol 2013;62:165-168)
KMSVDD: K-means Clustering을 이용한 Support Vector Data Description
김표재(Pyo Jae Kim),장형진(Hyung Jin Chang),송동성(Dong Sung Song),최진영(Jin Young Choi) 대한전기학회 2006 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2006 No.1
기존의 Support Vector Data Description (SVDD) 방법은 학습 데이터의 개수가 증가함에 따라 학습 시간이 지수 함수적으로 증가하므로, 대량의 데이터를 학습하는 데에는 한계가 있었다. 본 논문에서는 학습 속도를 빠르게 하기 위해 K-means clustering 알고리즘을 이용하는 SVDD 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 decomposition 방법과 유사하게 K-means clustering 알고리즘을 이용하여 학습 데이터 영역을 sub-grouping한 후 각각의 sub-group들을 개별적으로 학습함으로써 계산량 감소 효과를 얻는다. 이러한 sub-grouping 과정은 hypersphere를 이용하여 학습 데이터를 둘러싸는 SVDD의 학습 특성을 훼손시키지 않으면서 중심점으로 모여진 작은 영역의 학습 데이터를 학습하도록 함으로써, 기존의 SVDD와 비교하여 학습 정확도의 차이 없이 빠른 학습을 가능하게 한다. 다양한 데이터들을 이용한 모의실험을 통하여 그 효과를 검증하도록 한다.