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A Heuristic Search-based Motion Correspondence Algorithm using Fuzzy Clustering
엄기열,김문현,정재영 제어·로봇·시스템학회 2012 International Journal of Control, Automation, and Vol.10 No.3
Motion correspondence problem between many feature points of consecutive frames is computationally explosive. We present a heuristic algorithm for finding out the most probable motion correspondence of points in consecutive frames, based on fuzzy confidence degrees. The proposed al-gorithm consists of three stages: (i) reduction of the search space for candidate points of association, (ii) pairwise association cost estimation and (iii) complete association of every feature point between the consecutive frames. In the first stage, all the points in a frame, frame t-1 are grouped into several groups by using fuzzy clustering. This is done with a Euclidean distance as a similarity measure be-tween the points. The points in the following frame, frame t are also clustered into the same number of groups with respect to the cluster centers of the previous frame. The association between the points of the consecutive frames is allowed only for the points that belong to the same group in each frame. In the second stage, the cost of each association of a point in frame t-1 with a point in frame t is estimated by using motion constraints that are based on the velocity vector and the orientation angle of each point. The cost is measured as a fuzzy confidence degree of each head point, i.e., a point in frame t-1, belonging to each measurement, i.e., a point in frame t. In the final stage, we search for the most likely associations among all the possible mappings between the feature points in the consecutive frames. A search tree is constructed in such a way that an ith level node represents an association of ith node in frame t-1 with a node in frame t. We devise a heuristic function of an admissible A* algorithm by using the pairwise association cost developed in the second stage. Experimental results show an accuracy of more than 98%.
미국 언론의 전쟁보도에 대한 역사적 고찰: 건국 후부터 제2차 세계대전까지
엄기열 한국방송공사 2003 방송 문화 연구 Vol.15 No.1
이 연구는 미국이 하나의 국가로 건국한 이후, 국내∙외적인 전쟁을 치르며 미국언론이 전쟁보도를 어떻게 하였으며 미국정부가 전쟁보도를 어떠한 방법으로 통제하였는지에 관하여 건국 초기부터 제2차 세계대전까지의 시기를 연대기별로 살펴보고 있다. 이 연구에서 특기할 점은 미국이 한 전쟁을 끝내고 또 다른 전쟁을 시작할 때에는 그 당시로는 새로운 미디어가 꾸준히 등장하여 전쟁 그 자체뿐만 아니라 그 당시의 세계를 새롭게 조망하는 시각적 틀을 제공한다는 것이다. 이러한 점을 다루기에 앞서 이 연구는 국가 지상주의적인 이데올로기의 현현(顯現)으로서의 전쟁과 전쟁수행에 따른 기밀보호가 과연 어떻게 언론의 자유라는 가치보다 개념적으로 우위를 차지하게 되는가에 대한 의문의 해결점으로 헤겔의 국가관을 개괄적으로 검토하고 있다.
엄기열 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.16 No.2
Nowadays, Cars are continuing to grow at an alarming rate, but they also cause many problems such as traffic accident, pollutions and so on. One of the most effective methods that prevent traffic accidents is the use of traffic monitoring systems, which are already widely used in many countries. The monitoring system is beginning to be used in domestic recently. An intelligent monitoring system generates photo images of cars as well as identifies cars by recognizing their plates. That is, the system automatically recognizes characters of vehicle plates. An automatic vehicle plate recognition consists of two main module: a vehicle plate locating module and a vehicle plate number identification module. We study for a vehicle plate number identification module in this paper. We use image preprocessing, feature extraction, multi-layer neural networks for recognizing characters of vehicle plates and we present a feature-comparison method for improving the performance of vehicle plate number identification module. In the experiment on identifying vehicle plate number, 300 images taken from various scenes were used. Of which, 8 images have been failed to identify vehicle plate number and the overall rate of success for our vehicle plate recognition algorithm is 98%.
하이브리드 빅데이터 분석을 통한 홍수 재해 예측 및 예방
엄기열,이재현 사)한국빅데이터학회 2023 한국빅데이터학회 학회지 Vol.8 No.1
최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.