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- 저자 : 송명남 (검색결과 6 건)
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황준,송명남,조수영 한국운동역학회 2000 한국운동역학회지 Vol.10 No.1
운동거리이상(dysmetria)은 운동경로, 속도 및 힘에 대한 조절 능력이 감소되는 것으로서 운동 기능에 심각한 지장을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 운동거리이상을 과학적으로 계측하고 분석함으로써 환자의 운동조절능력을 정량적으로 평가할 수 있는 도구를 개발하였다. 이를 위하여, 터치 스크린상에 그려진 수직 및 수평선의 모든 위치좌표를 추출하기 위한 거북이 알고리즘을 제안하였으며, 이를 이용하여 운동 경로와 운동성을 분석함으로써 상지의 운동실조(ataxia)를 정량적으로 측정할 수 있는 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 개발한 도구를 사용하여 임상실험을 한 결과 터치스크린을 이용한 운동실조 측정 도구는 운동거리 이상을 정량적이고 다각적으로 분석할 수 있었으며, 공간상에서의 복잡한 운동인 손의 운동에 대한 여러 가지 추가 정보도 제공하고 있어 임상에서 상지 조절 기능을 정량적으로 평가하는 도구로서의 의의가 있을 것으로 평가된다.
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CORBA와 JAVA를 이용한 OBJECT WEB기반 주식매매관리시스템 설계
황준,김영신,송명남,조수영 서울여자대학교 자연과학연구소 1999 자연과학연구논문집 Vol.11 No.-
This paper proposes the infra-architecture that supports high scalability, performance, flexibility, security, conservation and officiency in designing the 3-tier stock market management systems using the Java and CORBA(Common Object Request Broker Architecture). This paper explains the OMG CORBA, Object Web and Java which is an object oriented interpreter language developed at Sun Microsystems. In this paper, we design the client user interfaces, application objects and database objects of the stock market management systems.
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원격조정 가능한 웹카메라의 이동거리 최소화를 위한 이차원 스케줄링에 관한 연구
조수영 ( Soo Young Cho ),송명남 ( Myung Nam Song ),김영신 ( Young Sin Kim ),황준 ( Hwang Jun ) 한국인터넷정보학회 2000 인터넷정보학회논문지 Vol.1 No.2
인터넷 실시간 방송 시스템 중에서 특히 각광을 받고 있는 카메라 원격조정이 가능한 웹 카메라의 경우 다수의 클라이언트가 웹 카메라의 서버에 접속하여 서비스를 요구하므로 스케줄링 기법이 중요시된다. 그러나 기존의 FIFO(First In First Out) 또는 SDF(Shortest Distance First) 스케줄링 기법을 사용할 경우 서비스 요구에 따른 카메라 이동거리의 최소화와 사용자에 대한 공정성 유지측면은 모두 만족하지 못했다. 본 연구에서 제시하고 있는 2D(2-Dimensional)스케줄링기법을 사용할 경우 FIFO 스케줄링 기법에 비해 카메라의 이동거리가 크게 줄어들었으며, SDF 스케줄링에 비하여 특정 Request의 기아현상이 발생하지 않았다. 따라서 2D스케줄링 기법을 원격 조정 가능한 웹 카메라 시스템에 도입 할 경우, 사용자의 서비스 요구에 따른 카메라 이동 거리의 최소화와 사용자에 대한 공정성을 동시에 만족시켜 주므로 사용자에 대한 요구 만족도와 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. In case of the remote controllable web-camera that was took notice especially in internet real-time broadcasting systems, a great many clients connect the server of web-camera to request the service. So, the scheduling methods are important. Web-camera systems have used to the traditional FIFO(First In First Out) or SDF(Shortest Distance First) scheduling method. But they does not satisfy both the minimization of moving distance on the web-camera and the fairness on the users. In this paper, We propose the 2D scheduling method, As a result, the moving distance of the web-camera decreases compared with FIFO scheduling method. And the starvation state on the user`s request does not happen compared with SDF scheduling method. Thus, if the remote controllable web-camera systems use the 2D scheduling method, they are satisfied with the minimization of moving distance on the remote controllable web-camera and the fairness on the users simultaneously. Therefore the user`s satisfaction and the performance of the systems are improved.
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운동성 추정을 이용한 다중 이동체 좌표 실시간 추적 알고리즘에 관한 연구
황준,이주연,김영신,송명남,조수영 한국운동역학회 1999 한국운동역학회지 Vol.9 No.1
As the representative method the abstracts the location of several movement targets in the simultaneous image on real-time, there is the method that abstracts the typical points of movement targets after the binarization of image. To solve the several problems in this case such as appearance of reproduced typical point according to the damage of image, the correspondence between the typical point and the movement target in case of the tracking of multiple movement target, the process of real-time, etc., the real-time tracking algorithm of multiple movement target coordinates that used the estimation of movement is developed. That is, in this research, the followings are reorganized to cope with the movement of each movement target. The each velocity of the typical point coordinates in the most recent frame and previous frame among the input movement target images is abstracted. Then, the estimated value of coordinate of the typical points in future frame is calculated. After setting up the effective domain among the typical points of multiple movement targets which are abstracted from the future frame, is abstracted. To prove the above algorithm, the error range between the coordinate value of actual typical point and the coordinate value of estimated value is analyzed after simulating the movement value of estimated value is analyzed after simulating the movement of assumed slow moving movement target by the luminous market and hand. As the result, the average error range of 1.57pixel is calculated. It shows that it is included in the set effective domain. Also, it proves that the tracking the movement route is possible. In addition, the followings are obtained. The capacity that can analyze in real-time was proved. Also, the error between the actual coordinate and the typical point is proportionate to the relative velocity of movement target by frame.
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이미지 인식률 개선을 위한 CNN 기반 이미지 회전 보정 알고리즘
이동구,선영규,김수현,심이삭,이계산,송명남,김진영 한국인터넷방송통신학회 2020 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.20 No.1
이미지 인식 및 영상처리, 컴퓨터 비전 등의 분야에서 합성곱 인공신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)은 다양하게 응용되고 탁월한 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용한 이미지 인식 시스템에서 인식률을저하시키는 요인 중 하나인 이미지의 회전에 대한 해결책으로써 CNN 기반 이미지 회전 보정 알고리즘을 제안한다. 본논문에서는 Leeds Sports Pose 데이터셋을 활용하여 이미지를 임의의 각도만큼 회전시킨 학습데이터로 인공지능 모델을 학습시켜 출력으로 회전된 각도를 추정하도록 실험을 진행하였다. 학습된 인공지능 모델을 100장의 테스트 데이터이미지로 실험하여 mean absolute error (MAE) 성능지표를 기준으로 4.5951의 값을 얻었다. Recently, convolutional neural network (CNN) have been showed outstanding performance in the field of image recognition, image processing and computer vision, etc. In this paper, we propose a CNN-based image rotation correction algorithm as a solution to image rotation problem, which is one of the factors that reduce the recognition rate in image recognition system using CNN. In this paper, we trained our deep learning model with Leeds Sports Pose dataset to extract the information of the rotated angle, which is randomly set in specific range. The trained model is evaluated with mean absolute error (MAE) value over 100 test data images, and it is obtained 4.5951.
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YOLO 네트워크를 활용한 전이학습 기반 객체 탐지 알고리즘
이동구,선영규,김수현,심이삭,이계산,송명남,김진영,Lee, Donggu,Sun, Young-Ghyu,Kim, Soo-Hyun,Sim, Issac,Lee, Kye-San,Song, Myoung-Nam,Kim, Jin-Young 한국인터넷방송통신학회 2020 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.20 No.1
딥 러닝 기반 객체 탐지 및 영상처리 분야에서 모델의 인식률과 정확도를 보장하기 위해 다량의 데이터 확보는 필수적이다. 본 논문에서는 학습데이터가 적은 경우에도 인공지능 모델의 높은 성능을 도출하기 위해 전이학습 기반 객체탐지 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 객체탐지를 위해 사전 학습된 Resnet-50 네트워크와 YOLO(You Only Look Once) 네트워크를 결합한 전이학습 네트워크를 구성하였다. 구성된 전이학습 네트워크는 Leeds Sports Pose 데이터셋의 일부를 활용하여 이미지에서 가장 넓은 영역을 차지하고 있는 사람을 탐지하는 네트워크로 학습을 진행하였다. 실험결과는 탐지율 84%, 탐지 정확도 97%를 기록하였다. To guarantee AI model's prominent recognition rate and recognition precision, obtaining the large number of data is essential. In this paper, we propose transfer learning-based object detection algorithm for maintaining outstanding performance even when the volume of training data is small. Also, we proposed a tranfer learning network combining Resnet-50 and YOLO(You Only Look Once) network. The transfer learning network uses the Leeds Sports Pose dataset to train the network that detects the person who occupies the largest part of each images. Simulation results yield to detection rate as 84% and detection precision as 97%.
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