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도로 사정에 따른 효율적인 자동차 애드 혹망의 성능평가에 관한 연구
조옥래(Cho Ok-Lae) 한국산학기술학회 2007 한국산학기술학회논문지 Vol.8 No.3
본 논문에서는 도로망의 사정에 따라 변화될 수 있는 자동차 애드 혹망 성능을 연구하기 위하여 도로망을 구성하고 라우팅 프로토콜별로 적용하여 성능을 비교분석하였다. 적용한 라우팅 프로토콜은 MANET(Mobile Ad-Hoc Network)인 AODV (Ad-hoc On-Demand Distance Vector)와 DSR (Dynamic Source Routing) 프로토콜이다. AODV는 일반적으로 DSR보다 성능이 우수한 것으로 알려져 있으나 애드 혹 도로망에서 자동차의 수가 많아질 경우에는 DSR 프로토콜이 성능 변에서 비슷하거나 오히려 우세하다는 결과를 얻을 수 있었다 시뮬레이션을 위하여 왕복 4차선을 OPNET에서 구현하고 실행하였다. In this paper, we composed several road network and evaluated the network for the performance of the network with protocols. The protocols we applied were the MANET routing protocols such as AODV (Ad-hoc On-Demand Distance Vector) and DSR (Dynamic Source Routing) protocols. Generally, the AODV performs better than the DSR. However, in my ad-hoc vehicular network, the performance of the DSR is the better than the AODV when there are more vehicles in the road environment than there are the less vehicles. For the simulation, we composed 4-lane road with vehicles and simulated in the OPNET.
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Fuzzy Threshold Inference of a Nonlinear Filter for Color Sketch Feature Extraction
조성목(Cho Sung-Mok),조옥래(Cho Ok-Lae) 한국산학기술학회 2006 한국산학기술학회논문지 Vol.7 No.3
본 논문에서는 컬러 디지털 영상에서의 특징점 추출을 위한 퍼지 임계치 설정기법을 제안한다. 이를 위하여 두 가지 종류의 퍼지 측정자를 사용하여 임계치를 계산하는 퍼지추론 시스템을 구성한다. 퍼지추론 시스템에 사용된 측정자들은 디지털 영상에서의 국부영역 밝기를 매우 잘 반영할 뿐만 아니라 특징점 추출 성능이 매우 우수함을 보여준다. 또한, 퍼지측정자로 사용되는 비선형 스케치 특징점 추출 필터의 특성을 도식적으로 해석하였고 특징점들의 특성이 반영된 퍼지추론 시스템을 설계하였다. 이와 같이 설계된 퍼지추론 시스템을 통해 디지털 영상에 포함된 특징점의 특성이 반영된 임계치를 선택하였다. 실험결과를 통해 제안된 퍼지 임계치 추론 방법이 매우 유용성을 증명할 수 있었다. In this paper, we describe a fuzzy threshold selection technique for feature extraction in digital color images. this is achieved by the formulation a fuzzy inference system that evaluates threshold for feature configurations. The system uses two fuzzy measures. They capture desirable characteristics of features such as dependency of local intensity and continuity in an image. We give a graphical description of a nonlinear sketch feature extraction filter and design the fuzzy inference system in terms of the characteristics of the feature. Through the design, we provide selection method on the choice of a threshold to achieve certain characteristics of the extracted features. Experimental results show the usefulness of our fuzzy threshold inference approach which is able to extract features without human intervention.
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조성목(Sung-Mok Cho),조옥래(Ok-Lae Cho) 한국컴퓨터정보학회 2006 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.11 No.3
본 논문에서는 칼라 영상의 스케치 특징점을 추출하기 위해 퍼지신경회로망을 이용하는 방법에 대하여 설명한다. 이 신경회로망은 스케치 특징점 추출을 위한 퍼지 소속함수를 학습시킴으로써 적절한 국부 임계치를 획득할 수 있도록 구성된다. 제안한 퍼지신경회로망의 입출력 소속함수는 표준영상으로부터 추출된 최적의 특징점 추출결과를 기반으로 구성하여 학습 데이타로 사용된다. 학습에 사용된 퍼지입력변수는 디지털 영상에서의 특징점 추출 시 국부영역 밝기를 잘 반영할 뿐만 아니라 특징점 추출성능이 매우 우수한 특성이 있으며, 이들 입력변수의 소속함수를 신경회로망으로 학습시킴으로써 매우 효과적이고 신속하게 스케치 특징점들을 추출할 수 있다. 실험결과, 소속함수로 학습된 신경회로망으로부터 얻어진 임계치를 사용한 특징점 추출이 다양한 영상에 대하여 매우 우수함을 보였다. This paper describes the technique which utilizes a fuzzy neural network to sketch feature extraction in digital images. We configure an artificial neural network and make it learn fuzzy membership functions to decide a local threshold applying to sketch feature extraction. To do this, we put the learning data which is membership functions generated based on optimal feature map of a few standard images into the artificial neural network. The proposed technique extracts sketch features in an image very effectively and rapidly because the input fuzzy variable have some desirable characteristics for feature extraction such as dependency of local intensity and excellent performance and the proposed fuzzy neural network is learned from their membership functions, We show that the fuzzy neural network has a good performance in extracting sketch features without human intervention.
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인간시각 인식특성을 지닌 효율적 비선형 스케치 특징추출 필터
조성목(Sung-Mok Cho),조옥래(Ok-Lae Cho) 한국컴퓨터정보학회 2006 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.11 No.1
디지털 영상에서의 특징점 추출 기술은 로봇비전, 의료영상 진단시스템 및 비디오 전송과 같은 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 디지털 영상에서 특징점을 추출하는 방법에는 비선형 그래디언트, 비선형 라프라시안, 엔트로피와 같은 필터들이 있다. 그런데 인간의 시각에서 영상의 특징이 형성되는 과정을 살펴보면, 밝은 영역보다는 어두운 영역에서의 특징에 더 민감한 특성을 가지고 있으므로 기존의 필터로써 특징점을 추출하는데 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 국부영역의 밝기를 고려하는 특징점 추출 필터들을 제안한다. 이들 필터들은 연산이 간단하여 매우 신속하게 특징점을 추출할 수 있으며, 국부적인 밝기를 고려하지만 기존의 엔트로피 연산자가 지닌 단점을 극복하여 어두운 영역에서의 미세한 밝기 변화에는 강건한 특성을 가지는 특성을 지닌다. 실험결과 다양한 밝기변화와 국부영역에 걸쳐 매우 뛰어난 특징점 추출결과를 나타내었다. Feature extraction technique in digital images has many applications such as robot vision, medical diagnostic system, and motion video transmission, etc. There are several methods for extracting features in digital images for example nonlinear gradient, nonlinear laplacian, and entropy convolutional filter. However, conventional convolutional filters are usually not efficient to extract features in an image because image feature formation in eyes is more sensitive to dark regions than to bright regions. A few nonlinear filters using difference between arithmetic mean and harmonic mean in a window for extracting sketch features are described in this paper. They have some advantages, for example simple computation, dependence on local intensities and less sensitive to small intensity changes in very dark regions. Experimental results demonstrate more successful features extraction than other conventional filters over a wide variety of intensity variations.
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