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System Development Network에 대한 소개
차의영,박승규 한국정보과학회 1982 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.9 No.2
이 논문은 KIET의 Computer Architecture개발 프로젝트중의 하나인 system architecture의 system development network을 설명한 것이다. This paper briefly describes SDN which is the research subject of global network in Computer Architecture Development Project which is doing in KIET now.
차의영,박승규 한국정보과학회 1983 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.10 No.1
지난 한해동안 우리는 모든 사람들의 공동의 노력을 통하여 System Development Network을 개발하였다. 여기서는 System Development Network에 대한 소개와 설치를 하는데 당면했던 문제점을 설명하고 있다. We have been developed the System Development Network during last year. This paper briefly describes the Mtroduction of system Development Network and the problems we have been confronted with.
차의영(Eui-Young Cha),허우형(Woo-Hyung Heo),구은진(Eun-Jin Goo) 한국컴퓨터정보학회 2013 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.21 No.1
본 논문은 조명을 제거한 차영상을 이용하여 객체의 움직임을 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저, 입력받은 RGB영상을 Lab영상으로 변환하여 L채널 영상을 분리해낸다. 분리해낸 L채널 영상을 반전시켜 역 조명 영상을 만들어 원 영상과 합성한다. 그 후 만들어진 영상에 모폴로지 기법을 적용하고, 잡음 제거를 위해 크기 필터링을 사용한다. 그리고 배경 영상과 현재 영상의 차영상을 이용하여 객체의 움직임을 탐지한다. 실험 결과 제안된 시스템은 조명이 밝거나 어두워 영상 분석이 힘든 경우, 제대로 분석되지 않은 배경과 전경에 있어서 더욱 효과적으로 작동함을 증명한다.
차의영(Woo-Hyung Heo),구은진(Eun-Jin Gu),허우형(Eui-Young Cha) 한국컴퓨터정보학회 2013 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.21 No.1
본 논문에서는 차세대 무인 군사 로봇에 활용할 수 있는 적군 및 아군 식별 수단으로 군복의 색깔을 이용한 기법을 제안한다. 이 기법은 전장지역의 군사로봇이 할 수 있는 피아식별법 중에 하나로 로봇에 부착되어 있는 카메라 외에 추가적으로 가져야 하는 장비가 필요 없기 때문에 추가비용 없이 효과적으로 적군을 포착할 수 있다. 군복의 색깔 차이를 식별하기 위해서는 먼저 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 기법을 이용하여 사람을 검출한 다음, 이후 검출된 사람영역에 대하여 인체 비율을 고려해서 추출한 상의 부분의 색깔 데이터를 받는다. 이때 색공간은 HSV 공간으로 하여 조명의 변화에 덜 민감하도록 하였다. 북한 군복 색깔 영역의 pixel들만 추출하여 이진화를 한 후, 상의 전체 픽셀에 대한 개수 비율을 계산한다. 비율이 임계값 보다 높을 경우 적으로 인식한다.
여재윤,차의영,조민혁,디니,김민하 한국방재학회 2012 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.11 No.-
본 논문에서는 백두산 화산 분출시 화산재의 확산이 한반도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 화산재 확산을 계산하는 프로그램인 Puff, Fall3D, Tephra 모델에 대해 연구하였다. 연구에서 세 가지 프로그램의 구성 및 설치환경, 기본적인 특성파악 및 장단점을 분석하였으며, 모델링을 위한 입력 조건을 비교하고 각 모델의 계산 결과에 대해 테스트하였다.
박현준,차의영,Park, Hyun-Jun,Cha, Eui-Young 한국정보통신학회 2007 한국정보통신학회논문지 Vol.11 No.6
본 논문에서는 신경회로망 알고리즘 중 하나인 backpropagation network을 이용한 악보인식 기법과 그에 필요한 악보 영상에 대한 전처리 기법을 제안한다. 전처리과정으로 이진화, 기울기 보정, 오선제거 등의 과정을 수행하여 인식에 필요한 음악 기호와 음표를 분리한다. 분리된 음악 기호와 음표들은 backpropagation 알고리즘을 사용하여 구성된 음표 인식 신경망과 비음표 인식 신경망을 통해 각각 음표와 비음표 인식과정을 거친다. 다양한 복잡도를 가진 악보를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 통해 제안한 악보 인식 기법의 정확도를 기술하였다. This paper presents techniques to recognize music using back propagation network one of the neural network algorithms, and to preprocess technique for music mage. Music symbols and music notes are segmented by preprocessing such as binarization, slope correction, staff line removing, etc. Segmented music symbols and music notes are recognized by music note recognizing network and non-music note recognizing network. We proved correctness of proposed music recognition algorithm though experiments and analysis with various kind of musics.
차영상과 ART2 클러스터링을 이용한 스마트폰 기반의 FND 인식 기법
구경모,차의영,Koo, Kyung-Mo,Cha, Eui-Young 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.7
본 논문에서는 가전기기에 탑재 된 FND에 표시되는 부호화 된 코드를 스마트폰으로 촬영하여 이로부터 원문데이터를 추출하는 인식기법에 대해 제안한다. 제안하는 스마트폰 기반의 FND 인식 기법은 먼저 차영상을 이용하여 입력되는 영상에서 FND의 위치를 추정한 뒤 RGB값 클러스터링을 통해 Segment를 추출한다. 다음으로 기울어진 Segment에 대한 정규화 과정을 거친 뒤 상대적인 거리를 이용하여 각각의 Segment를 인식한다. 실험을 통해 실제 스마트폰에서 사용 시 속도와 인식률이 모두 양호함을 확인하였다. In this paper, we propose a novel recognition method that extract source data from encoded signal that are displayed on FND mounted on home appliances. First of all, it find a candidate FND region from sequential difference images taken by smartphone and extract segment image using clustering RGB value. After that, it normalize segment images to correct a slant error and recognize each segments using a relative distance. Experiments show the robustness of the recognition algorithm on smartphone.
효과적인 문자 인식을 위한 저 품질 문자 영상의 이진화 및 획 재구성 방법
김도현,차의영,Kim, Do-Hyeon,Cha, Eui-Young 한국정보통신학회 2007 한국정보통신학회논문지 Vol.11 No.3
영상의 이진화는 영상을 물체와 배경으로 구분하는 전처리 과정으로써 처리해야 할 대상이 되는 물체를 규정짓기 위한 매우 중요한 처리 과정이다. 본 논문에서는 저 품질 문자 영상에서 효과적인 문자 인식을 위한 효율적인 이진화 방법 및 획 영상 재구성 방법을 제안하다. 먼저 전역적 이진화 방법의 장점과 지역적 이진화 방법의 장점을 반영하여 문자 영역에 대한 이진화를 수행한 다음 이진화된 획 영상에 대한 분석을 통해 획에 붙어 있는 획 잡영 제거와 획 부분에 파여진 공백 잡영에 대한 채움 과정을 수행하여 고 품질의 획 영상으로 재구성하였다. 제안하는 문자 영상을 위한 이진화 알고리즘은 적응적인 임계값 선택 방법에 의해 속도와 성능의 효율성을 추구할 수 있도록 하였으며 이진화 결과로 인한 획 표면 잡영에 대해 단계적인 제거 과정을 수행하여 획 영상을 재구성함으로써 고 품질의 이진 영상을 획득할 수 있었다. Image binarization is an important preprocessing to identify the object of interest by dividing pixels into the background and object. We proposes efficient binarization method and a stroke reconstruction method of the low quality character image for an effective character recognition. First, the character image is binarized by using the both advantages of local and global thresholding method and then the noise elimination around the character stroke and the hole filling on the stoke by the analysis of the binarized stroke image are performed to enhance the quality of the character stroke. Proposed binarization algorithm for character image achieved an efficiency of both processing speed and performance by the adaptive threshold selection. Moreover, We could get a high qualify binary image by a stroke reconstruction of the step-by-step denoising process.