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김영탁(Young-Tak Kim),신해준(Hae-Joon Shin),김령민(Ryung-Min Kim) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.30 No.3
본 논문에서는 복구시간의 최소화 및 효율적인 복구자원 제공을 위해 세그먼트 자동복구 기법을 이용한 네트워크 고장 복구 방안을 제안한다. 세그먼트 자동복구는 대규모 통신망을 다수개의 소규모 서브네트워크로 분할하여 각 서브네트워크에서 자동복구를 수행하는데, 그 성능은 서브네트워크의 크기와 형태에 따라서 다양한 특성을 나타낸다. 대부분의 장애를 서브네트워크 내부에서 복구할 수 있기 때문에 복구시간이 줄어들게 된다. 본 논문에서는 서브네트워크의 분할에 있어서의 특성을 분석하고, 서브네트워크의 크기와 그에 따른 자동복구 방법의 성능을 비교하고 분석한다. 링크와 노드장애가 발생하는 환경에 대한 시뮬레이션 결과에서 제안된 세그먼트 자동복구 방법이 가장 짧은 복구 시간을 나타내었다. 특히 세그먼트 자동복구의 개념을 사용하는 SLSP(Shortest Leap Shared Protection) 방법과 비교했을 경우 복구 시간과 복구 자원 면에서 모두 우수한 성능을 나타내었다. In this paper, we propose a network fault recovery algorithm based on a segment restoration scheme to reduce restoration time and restoration resource. The proposed segment restoration scheme is based on network partitioning which divides a large network into several small subnetworks. The restoration performance of the proposed segment restoration scheme depends on the size and the topology of subnetworks. Since most faults can be restored in a subnetwork, restoration time is reduced obviously. We compare and analyze restoration performance according to the size of subnetworks and restoration schemes. From simulation results, the proposed segment restoration scheme has the shortest restoration time compared with other restoration schemes. Especially the restoration performance of the proposed segment restoration scheme is better than the SLSP, which is also a segment-based restoration scheme, in terms of restoration time and required restoration resource capacity.
역광 이미지의 효율적인 컬러 색상 보정을 위한 Retinex 알고리즘의 성능 개선
김영탁(Young-Tak Kim),유재형(Jae-Hyoung Yu),한헌수(Hern-Soo Hahn) 한국컴퓨터정보학회 2011 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.16 No.1
본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. K-mean 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역, 어두운 영역, 중간 영역을 분리하고 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분을 추가적으로 복원해 주며, 중간 영역에 대해서는 히스토그램에서의 위치를 기준으로 밝고 어두운 성분에 대한 비율을 고려하여 각 비율에 따라 원본 영상과 Retinex 복원 영상의 밝기 값을 함께 이용하도록 한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다. This paper proposes a new algorithm that improve color component of compensated image using Retinex method for back-light image. A back-light image has two regions, one of the region is too bright and the other one is too dark. If an back-light image is improved contrast using Retinex method, it loses color information in the part of brightness of the image. In order to make up loss information, proposed algorithm adds color components from original image. The histogram can be divided three parts that brightness, darkness, midway using K-mean (k=3) algorithm. For the brightness, it is used color information of the original image. For the darkness, it is converted using by Retinex method. The midway region is mixed between original image and Retinex result image in the ratio of histogram. The ratio is determined by distance from dark area. The proposed algorithm was tested on nature back-light images to evaluate performance, and the experimental result shows that proposed algorithm is more robust than original Retinex algorithm.
김영탁(Kim, Young-Tak),김해림(Kim, Hae-Rim),박영주(Park, Young-Joo),이해평(Lee, Hae-Pyeong) 한국화재소방학회 2009 한국화재소방학회 학술대회 논문집 Vol.2009 No.춘계
FMVSS 302 수평 연소 시험법을 통과한 자동차 내장재의 열적 특성을 평가하기 위해서 콘칼로미터를 이용하여 시험을 수행하였다. 화재 위험과 관련된 착화시간(time to ignition), 열방출률(heat release rate), 질량감소율(specific mass loss rate), 감쇠계수(extinction coefficient) 그리고 연기요소(smoke factor)와 같은 여러 가지 요소들을 분석하였다. 최대 열방출률값은 시험편에 따라 232<TEX>${\sim}$</TEX>635kW/<TEX>$m^2$</TEX>으로 큰 편차를 보였으며, 연기요소 또한 99<TEX>${\sim}$</TEX>551MW/<TEX>$m^2$</TEX>로 큰 편차를 보였다. 보조매트의 최대 열방출률은 다른 시험편에 비해서 상대적으로 낮은 값을 보였지만, 총연기 발생이 다른 시험편에 비해서 상당히 높았다. 따라서 최대 열방출률과 총 연기발생을 함께 고려한 연기요소값은 상대적으로 다른 시험편에 비해서 높게 나타났다.
거리 행렬 연산 구조 최적화를 위한 확산 동적 시간 왜곡(Diffusive DTW) 알고리즘
김영탁(Young-tak Kim),진교홍(Kyo-hong Jin) 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.26 No.2
DTW는 길이가 서로 다른 시퀀스 사이의 간격을 제거하고 패턴의 유사성을 알아낼 수 있지만, 시공간 복잡성 때문에 대규모 데이터셋에서 많은 계산 비용이 필요로 한다. 본 논문에서는 계산 비용을 줄일 뿐만 아니라 결괏값의 오차도 없는 DDTW 알고리즘을 제안한다. 그리고 시퀀스의 길이에 따른 연산 시간을 측정하여 DTW와 DDTW의 알고리즘 복잡도를 비교한다. 시뮬레이션 결과 DTW에 비해 DDTW에서 연산 시간이 눈에 띄게 줄어듦을 확인하였다. DTW can eliminate gaps between sequences of different lengths and find out the similarity of patterns, but due to the time and space complexity, it requires a high computational cost on large datasets. In this paper, we propose a DDTW algorithm that not only reduces computational costs but also has no error in the results. In addition, the algorithm complexity of DTW and DDTW is compared by measuring the computational time according to the length of the sequence. Simulation results show a noticeable reduction in computational time in DDTW compared to DTW.
김영탁(Kim, Young-Tak),김해림(Kim, Hae-Rim),박영주(Park, Young-Ju),이해평(Lee, Hae-Pyeong) 한국화재소방학회 2008 한국화재소방학회 학술대회 논문집 Vol.2008 No.추계
We have carried out the test using the cone calorimeter and the smoke density chamber to evaluate the characteristics of the combustion for the car interior materials passed horizontal burning test. We have analysed many parameters related to fire hazard. These parameters are the ignition time, the heat release rate, the maximum average rate of heat emission, the flashover propensity and specific optical density. There was a significant difference in HRR and optical smoke density. The HRR was <TEX>$185{\sim}446kW/m^2$</TEX> and optical smoke density was <TEX>$119{\sim}1207$</TEX>. Only horizontal burning test was performed to evaluate the fire hazard for the car interior materials.
미디언 필터 기반의 Retinex 알고리즘을 통한 안개 영상에서의 차선검출 기법
김영탁(Young-Tak Kim),한헌수(Hern-Soo Hahn) 한국컴퓨터정보학회 2010 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.15 No.8
본 논문은 도로 영상에서 안개의 존재 여부를 판단하여 미디언 필터를 기반으로 하는 Retinex 알고리즘을 적용하고 영상을 개선한 후 최종적으로 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 영상 내에서 특정 관심 영역을 지정하고 해당 영역에서의 히스토그램을 분석하여 안개의 존재 여부를 판단한다. 안개 낀 영상으로 판단되는 경우 영상의 화질개선을 위해 미디언 필터를 기반으로 하는 Retinex 알고리즘을 이용해 대비도를 향상시킨다. 기존의 Retinex 알고리즘은 가우시안 필터를 적용하기 때문에 연산에 많은 시간이 걸리며, 특히 도로의 안개 영상에서는 차선의 특징이 두드러지지 않았다. 본 논문에서는 가우시안 필터를 미디언 필터를 바꿈으로써 도로의 안개 영상에 대해서 강인한 대비도 향상 효과를 얻을 수 있었다. 개선된 영상에서 차선에 대한 정보를 획득하기 위해서 이중 임계치를 이용한 이진화를 수행하고 라벨링을 통해서 검출된 차선의 크기, 방향 등의 정보를 계산하여 최종적인 차선을 검출한다. 제안한 알고리즘의 성능은 다양한 환경의 도로를 주행하면서 획득한 연속적인 영상들에 적용함으로써 제안하는 알고리즘의 효율성 및 우수성을 평가하였다. The paper proposes the median filter based Retinex algorithm to detect the lanes in a foggy image. Whether an input image is foggy or not is determined by analyzing the histogram in the pre-defined ROI(Region of Interest). If the image is determined as a foggy one, then it is improved by the median filter based Retinex algorithm. By replacing the Gaussian filter by the median filter in the Retinex algorithm, the processing time can be reduced and the lane features can be detected more robustly. Once the enhanced image is acquired, the binarization based on multi-threshold and the labeling operations are applied. Finally, it detects the lane information using the size and direction parameters of the detected lane features. The proposed algorithm has been evaluated by using various foggy images collected on different road conditions to prove that it detects lanes more robustly in most cases than the conventional methods.