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이미지 센서를 이용한 도로상에 주행하는 자동차 추적시스템에 대한 연구
양황규,함창현 東西大學校 1998 동서논문집 Vol.4 No.-
도로상에서 주행하는 차랴의 움직임을 측정하는방법은 현재 많이 연구되어지고 있으며, 그 방법 또한 다양하다. 이미지 센서를 이용하여 도로상에서 주행하는 차량의 움직임을 추적하느 방법은 일반적으로 영상간(intra frame)의 밝기 변화에 의존하는 방법과 영상내(inter frame)의 밝기 변화를 분석하는 방법으로 분류되어질 수 있다. 영산간의 밝기 변화를 이용하는 방법은 주행하는 차량의 움직임에 제약사항이 많이 존재하여 일반적인 실제 환경에서 적용하기에 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상내의 밝기 변화를 추정하여 영상내에 존재하는 차량의 위치를 판단한다. 그리고 영상간의 상관관계의 분석으로 기존에 제안되어진 단순한 중심적 추적에의한 방법보다 정확한 차량추적에 대한 결과를 알 수 있었다. The research for vehicle tracking system has received a great deal of attention and various method has been proposed. The method using sensor for tracking moving vehicle can be classified into two: one is using intensity change of intra frame, the other is analysis intensity change of inter frame. The method using intensity change between intra frames has many constraints for vehicle tracking and has trouble some question for applying real world. In this paper, we decide on location of the vehicle as the result of presuming intensity change in the inter frame images. And we show more reliable result about vehicle tracking through of correlation between intra frame, not centroid tracking method which was proposed previously.
개선된 평활화를 이용한 퍼지 학습 알고리즘의 영상인식에 관한 연구
양황규,함창현 東西大學校 1998 동서논문집 Vol.4 No.-
본 논문에서는 인공신경망(Artificial Neural Networks)의 단충 퍼셉트론(Single Layer Perceptron)알고리즘이 실세계 응용 분야에 적용될 수 없는 문제점을 분석하여 실세계 응용분야에 적용될 수 있는 새로운 퍼지 단층 학습 알고리즘을 제안하였다. 그리고 이미지를 인식하는과정에 있어서 이미지 입력 패턴의 특징 추출도 중요하므로 새로운 평활화 방법을 이용한 윤곽선을 검출하는 방법도 제안하였다. 제안된 평활화(Smoothing)를 이용한 이미지 윤곽선 검출방법과 퍼지 단층 학습 방법의 타당성을 보이기 위해 각국의 국기 이미지 입력패턴들에 대해 윤곽선을 검출하여 인식하는 부분을 실험을 통해서 보였다. 실험결과, 단층 학습 방법으로도 이미지를 인식할 수 있으며 실세계 응용분야에 적용할 수 있다는 가능성을 보였다. This paper analyzes the problem that the single layer perceptron algorithm of artificial neural networks can not apply to the application field in the real world, and proposes the new fuzzy single learning perceptron algorithm that can apply to the applicaion field in the real world. And then because it is important characteristic extraction of image input pattern at the process of image recognizing, this paper proposes the outline searching method with the new smoothing method. The outline searching and recoginzing part was showed by experiments for the input pattern of national flag images to see the image outline searching method with the proposed smoothing and the reasonability of the fuzzy single layer perceptron algorithm. From the result of experiments, this paper shows the possibility that the single learning method can recognize image and applys to the application field in real world.
한ㆍ일ㆍ인도 컴퓨터 교육과정의 비교 및 우리나라 컴퓨터 교육과정의 개선 방안
함창현(Chang-Hyun Ham) 한국정보과학회 영남지부 2004 한국정보과학회 영남지부 학술발표논문집 Vol.12 No.1
본 연구는 앞으로의 한국 컴퓨터 교육과정 개정에 대비하여 2002년부터 시행되고 있는 일본과 인도의 중ㆍ고등학교 컴퓨터 교육과정과 한국의 중ㆍ고등학교 컴퓨터 교육과정을 비교ㆍ분석한다. 이를 바탕으로 현재 우리나라 컴퓨터 교육과정의 문제점 및 개선 방향을 제시한다.
Multiple Target Tracking in Clutter Backgrounds Using Self-Organizing Feature Map
Yang, Hwang-Kyu,Ham, Chang-Hyun 동서대학교부설연구소 1997 연구소 논문집 Vol.2 No.-
Target tracking in a real world situation is difficult problem beacause of continous variations in images, huge amounts of data, and high processing speed demands. The problem becomes even harder in the case of sea background. This paper presents and initial study of nerual network based method for target detection and tracking in cluttering environment. The approach uses a combination of differential motion analysis, Kohonen self-organizing network and region growing method. The network is capable of deteching in the sequential frmaes approximates the traces of the targets. The experiments done with the network in simulated environment showed promising results.
가우시안 데이터에 대한 개선된 신경회로망과 코호넨 자기 조직화 특징 지도 성능 비교 연구
김용수,함창현,백용선 대전대학교 산업기술연구소 2000 산업기술연구소 論文集 Vol.11 No.1
Kohonen Self-Organizing Feature Map is widely used as a self-organizing neural network. This neural network uses a modified Kohonen learning rule which updates weights of both a winner and its neighborhood. But this learning rule can produce the underutilization problem. This paper presents both a neural network architecture and a learning rule which solve the underutilization problem. This neural network architecture is based on the combination of ART-1 neural network and Kohonen Self-Organzing Feature Map. A fuzzy learning rule is based on both a fuzzification of modified Kohonen learning rule and a fuzzification of the conditional probability. The Gaussian distributed data are generated and used to compare the performance of the Improved IAFC neural network and Kohonen Self-Organizing Feature Map.
김용수,함창현 대전대학교 산업기술연구소 2000 산업기술연구소 論文集 Vol.11 No.2
Image segmentation is to divide an image into similar parts or objects. Image segmentation of satellite image is difficult because of changes of environment and noise. This paper presents a segmentation system which combines a fuzzy neural network and a set of image processing filters. The fuzzy neural network does not need initialization of weights. Therefore it does not have the underutilization problem, The fuzzy neural network controls the size and number of clusters by the vigilance parameter instead of fixing the number of clusters at the initial stage. Two satellite images were segmented using a system of a fuzzy neural network and a set of image processing filters. The segmented results show that the proposed system is better on segmenting images.
The Development of VOD Server based on IOCP for Supporting Multi-User Connection
이상은(Sangeun Lee),함창현(Changhyun Ham) 한국정보과학회 영남지부 2004 한국정보과학회 영남지부 학술발표논문집 Vol.12 No.1
This paper describes the implementation of IOCP based VOD Server for supporting multi-user connection in mobile environment. To prevent the status of cut-off and delay due to a number of contemporary users, we designed and implemented IOCP(I/O Completion Port) based Server which supports user access to the internal structure of RTSP through fast and small thread to enhance the performance of RTSP socket connection.