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김영균(Youngkyun Kim),이창진(Changjin Lee),노봉남(Bongnam Noh) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.1
역학기반 접근 제어 기법은 시스템 권한의 감독관리를 쉽게 해주며 사용자들의 접근권한을 관리하는 작업을 단순화시키는 매우 유용한 접근 제어 기법이다. 본 논문에서는 역할기반 접근 제어 기법에 객체지향 개념을 적용하며 데이타 보호 메카니즘을 관련된 여러가지 개념들을 객체지향 환경에 적합하도록 정의하고, 역할 접근 제어 함수를 이용하여 응용 트랜잭션에서 임무의 분리를 유지시키는 접근 제어 트리거 메카니즘을 제안한다.
밝기변화에 강인한 Genetic Programming 기반의 비파라미터 다중 컬러 검출 모델
김영균(Youngkyun Kim),권오성(Ohsung Kwon),조영완(Youngwan Cho),서기성(Kisung Seo) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.2
본 논문은 물체인식이나 영상추적에 사용되는 컬러검출을 위한 GP(Genetic Programming)기반의 컬러검출 모델을 제안한다. 기존의 컬러검출은 기본적인 RGB 모델의 색상을 선형, 비선형 함수를 통해 조명이나 밝기 변화에 강인한 컬러 모델로 변경한 후 색상에 대한 채널 값을 사용하거나, 다양한 컬러모델의 조합을 통해 영상 내에서 특정 색상을 검출하고자 하였다. 하지만 대부분의 경우 색상 채널간의 연관성에 의해 특정 색상에 대한 분류가 어렵고, 다양한 조명변화에 따른 파라미터 설정등이 필요하다. 학습 기법의 경우, 학습된 하나의 특정 색상에 대해서만 분류가 가능하여 다양한 색상에 대한 검출이 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 GP의 최적화된 학습기법과 제안된 모델 생성 기법을 통해 검출하고자 하는 색상의 연관성을 최소화하고, 파라미터 설정이 필요 없는 컬러 검출 모델을 제안한다. 다양한 색상과 조명환경이 다른 임의의 영상을 통해 테스트를 수행하여 제안된 모델의 적용 가능성을 발견하고자 한다.
밝기변화에 강인한 Genetic Programming 기반의 비파라미터 다중 컬러 검출 모델
김영균(Youngkyun Kim),권오성(Ohsung Kwon),조영완(Youngwan Cho),서기성(Kisung Seo) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.6
본 논문은 물체인식이나 영상추적에 사용되는 컬러검출을 위한 GP(Genetic Programming)기반의 컬러검출 모델을 제안한다. 기존의 컬러검출은 기본적인 RGB 모델에 대한 선형, 비선형 함수의 변환을 사용하거나, 최적화 기법이나 학습기법에 의해 조명 변화에 개선된 컬러 모델을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 경우 색상 채널간의 간섭에 의해 다양한 색상에 대한 분류가 어렵고, 조명변화에 강인하지 못하다. 본 연구에서는 GP의 최적화된 학습기법과 모델 생성 기법을 통해 조명변화에 강인하고, 다중의 색상 검출이 가능하며, 파라미터 설정이 필요 없는 컬러 모델을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 색상과 조명환경이 다른 영상에 대해서 기존 컬러모델과 비교 분석하였다. This paper introduces GP(Genetic Programming) based color detection model for an object detection and tracking. Existing color detection methods have used linear/nonlinear transformatin of RGB color-model and improved color model for illumination variation by optimization or learning techniques. However, most of cases have difficulties to classify various of colors because of interference of among color channels and are not robust for illumination variation. To solve these problems, we propose illumination robust and non-parametric multi-colors detection model using evolution of GP. The proposed method is compared to the existing color-models for various colors and images with different lighting conditions.
김영균(Youngkyun Kim),현수환(Soohwan Hyun),장재영(Jaeyoung Jang),서기성(Kisung Seo) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.5
본 논문은 SURF(Speeded Up Robust Features)를 기반으로 한 대상 물체 인식 알고리즘과 GP(Genetic Programming)를 기반으로 한 직진, 회전, 정지, 후진 걸음새(gait) 자동 생성을 각각 구현한다. 그리고 이를 결합 하여. 대상을 인식하고 자율적으로 접근 및 추종할 수 있는 인식 기반 지능적인 보행 기법을 제안한다. 4족 보행 로봇의 걸음새는 GP를 사용하여 각 관절의 궤적에 대한 회귀분석으로 생성한다. 고속의 특징점 검출에 적합한 SURF를 사용해서 물체의 위치와 크기를 인식하고, 물체까지의 거리를 계산한다. 4족 보행로봇의 물체 인식 및 이를 통한 자율접근 보행 실험은 ODE(Open Dynamics Engine) 기반의 Webots 시뮬레이션과 실제 로봇에 대해서 수행된다. This paper introduces an objects recognition algorithm based on SURF(Speeded Up Robust Features) and GP(Genetic Programming) based gaits generation. Combining both methods, a recognition based intelligent walking for quadruped robots is proposed. The gait of quadruped robots is generated by means of symbolic regression for each joint trajectories using GP. A position and size of target object are recognized by SURF which enables high speed feature extraction, and then the distance to the object is calculated. Experiments for objects recognition and autonomous walking for quadruped robots are executed for ODE based Webots simulation and real robot.
무선 센서 네트워크를 이용한 차량의 피치/롤 예측 알고리듬 개발
김영균(Youngkyun Kim),이기룡(Giroung Lee),백운혁(Woonhyuk Baek),송봉섭(Bongsob Song),홍석교(Suk-Kyo Hong) 한국자동차공학회 2006 한국자동차공학회 Symposium Vol.- No.-
This paper presents the pitch/roll estimation algorithm of a passenger vehicle using MEMS accelerometers and sensor networks (S/N). While expensive equipments such as IMU and DGPS are in general used for the pitch/roll estimation, the inexpensive approach using an S/N system and distributed 2-axis accelerometers is proposed with the sacrifice of the performance and operating conditions. Due to the practical difficulties of the proposed hardware layout such as packet loss and measurement noises, a discrete Kalman filter is applied to overcome the difficulties. Furthermore, the noise characteristics are identified through experiments. Finally, feasibility of the pitch/roll estimation algorithm is shown experimentally in the framework of an indoor test platform as well as a test vehicle.
칼만 필터와 가변적 탐색 윈도우 기법을 적용한 강인한 이동 물체 추적 알고리즘
김영균(Youngkyun Kim),현병용(Byeongyong Hyeon),조영완(Youngwan Cho),서기성(Kisung Seo) 제어로봇시스템학회 2012 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.18 No.7
This paper introduces robust tracking algorithm for fast and erratic moving object. CAMSHIFT algorithm has less computation and efficient performance for object tracking. However, the method fails to track a object if it moves out of search window by fast velocity and/or large movement. The size of the search window in CAMSHIFT algorithm should be selected manually also. To solve these problems, we propose an efficient prediction technique for fast movement of object using Kalman Filter with automatic initial setting and variable configuration technique for search window. The proposed method is compared to the traditional CAMSHIFT algorithm for searching and tracking performance of objects on test image frames.
Genetic Programming을 이용한 코너 검출자의 자동생성
김영균(Youngkyun Kim),서기성(Kisung Seo) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.1
본 논문은 영상처리에 사용되는 코너점 추출을 위한 GP(Genetic Programming)기반의 코너 검출자를 소개한다. Harris와 SUSAN등 기존의 대표적인 코너 검출자들이 소개되어 왔고, 여러 가지 경험적인 알고리즘들이 연산 시간과 정확도 측면에서 이들 기법을 개선하기 위해서 연구되어 오고 있다. 이들 기법들은 코너점에 대한 특성을 고찰하여 이를 알고리즘화 한 것으로 효율성이 높으나, 한편으로 기존의 방식이나 알고리즘에서 크게 벗어난 혁신적인 알고리즘을 발견하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 GP의 진화연산에 의해 자동적으로 코너 검출자를 생성함으로서 새로운 기법의 가능성을 발견하고자 한다. 제안된 방법을 다른 코너 검출자들과 테스트영상을 통해 비교분석 하였다.
Genetic Programming을 이용한 코너 검출자의 자동생성
김영균(Youngkyun Kim),서기성(Kisung Seo) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회논문지 Vol.19 No.4
본 논문은 영상처리에 사용되는 코너점 추출을 위한 GP(Genetic Programming)기반의 코너 검출자를 소개한다. Hanrris와 SUSAN등 기존의 대표적인 코너 검출자들이 소개되어 왔고, 여러 가지 경험적인 알고리즘들이 연산 시간과 정확도 측면에서 이들 기법을 개선하기 위해서 연구되어 오고 있다. 이들 기법들은 코너점에 대한 특성을 고찰하여 이를 알고리즘화 한 것으로 효율성이 높으나, 한편으로 기존의 방식이나 알고리즘에서 크게 벗어난 혁신적인 알고리즘을 발견하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 GP의 진화연산에 의해 자동적으로 코너 검출자를 생성함으로서 새로운 기법의 가능성을 발견하고자 한다. 제안된 방법을 다른 코너 검출자들과 테스트영상을 통해 비교 분석 하였다. This paper introduces GP(Genetic Programming) based comer detectors for an image processing. Various empirical algorithms have been studied to improve computational speed andㆍaccuracy including typical approaches, such as Harris and SUSAN. The these techniques are highly efficient, because properties of corner points are inspected and reflected into the algorithms. However these approaches are limited in discovering an innovative algorithm. In this study, we try to discover a more efficient technique by creating corner detector automatically using evolution of GP. The proposed method is compared to the existing comer detectors for test images.