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CCTV 영상에서 참조 영상을 이용한 자동차 번호판 인식률 제고
김동민,장상식,윤인혜,백준기,Kim, Dongmin,Jang, Sangsik,Yoon, Inhye,Paik, Joonki 대한전자공학회 2012 전자공학회논문지 Vol.50 No.8
본 논문에서는 저해상도, 저조도, 기하학적 왜곡 등과 같은 열화 요인에 의해서 식별이 불가능한 차량 번호판 분석 방법을 제안한다. 기존 차량 번호판 인식기술은 열화 요인을 제거하는 전처리 과정에서 영상을 식별 가능한 상태로 개선하지 못하는 경우 번호판의 인식이 불가능하였다. 제안된 방법은 전처리 과정에서 번호판 영상이 식별 가능한 상태로 개선되지 못하더라도, 미리 저장된 참조 번호 영상을 입력 영상과 동일하게 왜곡시킨 후, 통계적 방법으로 유사도를 추정하여 번호 인식을 가능하게 한다. 제안된 기술은 불완전한 조명 환경, 육안으로 식별이 불가능할 정도의 저해상도 영상에서도 용의 차량의 번호 인식을 가능하게 한다. 제안된 기술은 실제 범죄 용의 차량의 번호판을 인식하여 실제 검거에 사용이 되었고, 다양한 환경에서 실험을 통하여 범죄 증거를 입증하는데 사용할 수 있음을 확인하였다. This paper proposes a method of analyzing unrecognizable numbers of license plate images, which are degraded by various factors such as low resolution, low light level, geometric distortion, and periodic noise, to name a few. With existing vehicle license plate recognition methods, it is difficult to recognize license plate if images are not recognizable in the pre-process of removing degradation factors. Although images of license plate have not been improved to be recognizable in the pre-process, the proposed method makes it possible to recognize numbers of license by distorting pre-saved reference images of license plate numbers same as sample plates, and by assuming likelihood ratio using statistical methods. The proposed method also makes it possible to identify suspect vehicle license plate under unstable light conditions and with low resolution images that are unrecognizable by the naked eye. This method has been used in real criminal investigation to recognize numbers of license plate of criminal vehicle, and has proved to be useful as criminal evidence through experiments under various conditions.
김동민(Dongmin Kim),진주용(Juyong Jin),이석호(Sukho Lee) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
하나의 UDDI 노드에 저장된 웹 서비스 정보는 복제 연산을 통해 같은 레지스트리에 속한 다른 노드에도 똑같이 저장된다. 이러한 복제 연산은 changeRecord의 생성, 전송, 처리를 통해 수행된다. 그런데, 한 노드에서 성공적으로 처리된 연산이라도 복제 과정에서는 올바르게 동작하지 않을 수가 있다. 본 논문에서는 기본적인 복제 과정 외에, 복제 연산 중에 발생한 에러의 발견 및 처리, 저널의 효율적인 관리, 키 생성 등의 문제를 해결하기 위한 방법을 제안하고 있다.
인구감소 시대 지역소멸 대응을 위한 ‘생활권 연결’ 관점의 지역균형발전 방안 연구
김동민(Kim, Dongmin),전숙연(Jun, Sukyeon),정석(Jeong Seok) 한국지역개발학회 2024 한국지역개발학회 학술대회 Vol.2024 No.2
Considering that the population decreases across the country and that the population gap between regions is affected by social increase or decrease rather than natural increase or decrease, the creation of a megacity can be a zero-sum game to secure population between non-metropolitan areas. Therefore, this study explored the balanced regional development plan of the living area connection perspective suitable for each region at the small and medium-sized city level, rather than the wide-area base development perspective corresponding to the metropolitan area. As a result of the analysis, it is practically difficult for small and medium-sized cities to respond with metropolitan or non-metropolitan bases and economies of scale to prevent population outflow or to inflow population. Areas that cannot be included in the metropolitan base of Mega City will inevitably compete for population inflow with areas in a similar crisis state to cope with the risk of extinction. In other words, it can be summarized that the unions between region-specific small and medium-sized cities are necessary to avoid the emptiness that will be caused by each persons life.
김동민(Dongmin Kim),신성국(Sung Kuk Shyn) 한국정보기술학회 2020 Proceedings of KIIT Conference Vol.2020 No.10
원유가격은 그 중요성에도 불구하고 높은 변동성으로 인하여 가격 예측의 어려움이 많다. 이에 우리는 원유시장의 변동성에 알맞은 가우시안 커널 네트워크를 이용한 원유가격예측을 진행하고자 한다. 가우시안 커널네트워크는 커널의 개수, 데이터 간격 등 연구자의 직관에 의존한 다양한 실험변수들을 체계적으로 설정하고, 가우시안 함수를 바탕으로 학습을 최적화 시키는 장점을 가지고 있다. 위 논문에서는 일 분석, 주 분석, 월 분석의 세 가지 큰 틀로 연구를 진행하였다. 각 데이터별로 가우시안 커널 네트워크를 구성하고 데이터 부족으로 인한 과적합 및 정확도 저하의 현상은 일 데이터의 재가공을 통해 정확도를 향상시킨다. Although the importance of crude oil price is getting higher, its prediction is a very difficult task due to the highly volatile nature in oil market. Therefore our research conducted crude oil price prediction task based on Gaussian Kernel Network. Gaussian Kernel Network can systematically set its hyperparameters that were previously set based on researchers’ intuition such as kernel numbers, intervals of dataset, etc. Furthermore, it maximizes its learning capacity by setting models’ kernel based on Gaussian function. Our work analyzes daily, weekly, and monthly fluctuations of crude oil price respectively. Gaussian Kernel Network is established for each dataset and the problems of overfitting and low-precision are resolved using data augmentation techniques.