• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.2
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• pp.167-175
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• 2002

Image Mosaicing creates a new image by composing video frames or still images that are related, and performed by arrangement, composition and redundancy analysis of images. This paper proposes a hierarchical image mosaicing system using camera and object parameters far efficient video database construction. A tree-based image mosiacing has implemented for high-speed computation time and for construction of static and dynamic image mosaic. Camera parameters are measured by using least sum of squared difference and affine model. Dynamic object detection algorithm has proposed for extracting dynamic objects. For object extraction, difference image, macro block, region splitting and 4-split detection methods are proposed and used. Also, a dynamic positioning method is used for presenting dynamic objects and a blurring method is used for creating flexible mosaic image.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.4
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• pp.84-90
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• 2010

DBMS is used for a range of applications from data warehousing through on-line transaction processing. As a result of this demand, DBMS has continued to grow in terms of its size. This growth invokes the most important issue of manually tuning the performance of DBMS. The DBMS tuning should be adaptive to the type of the workload put upon it. But, identifying workloads in mixed database applications might be quite difficult. Therefore, a method is necessary for identifying workloads in the mixed database environment. In this paper, we propose a SVM workload classifier to automatically identify a DBMS workload. Database workloads are collected in TPC-C and TPC-W benchmark while changing the resource parameters. Parameters for SVM workload classifier, C and kernel parameter, were chosen experimentally. The experiments revealed that the accuracy of the proposed SVM workload classifier is about 9% higher than that of Decision tree, Naive Bayes, Multilayer perceptron and K-NN classifier.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.11
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• pp.50-57
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• 2015

유한한 자원인 스펙트럼을 효율적으로 사용하고자 화이트 스페이스를 이용할 수 있는 방안에 대한 연구가 진행되고 있다. 화이트 스페이스를 활용하려면 장치가 스펙트럼 정보를 파악할 수 있어야 한다. 이를 위한 방법에는 크게 스펙트럼 센싱을 이용한 방법과 스펙트럼 데이터베이스를 이용하는 방법이 있다. 본고에서는 스펙트럼 데이터베이스를 활용하기 위해 필요한 프로토콜의 표준 동향에 대해서 살펴본다. 프로토콜 표준에 대한 이해를 돕기 위하여 표준이 완성되기까지의 개요, 프로토콜 요구사항 및 프로토콜 표준 내용에 대해서 간단하게 알아보고, 대표적인 기능으로써 스펙트럼 요청 기능에 대한 메시지 형태와 주요 파라미터에 대해 살펴본다.

• Journal of IKEEE
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• v.19 no.2
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• pp.186-192
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• 2015

This paper proposes an automatic generation technology of test case based on API in source code for software's quality improvement. The proposed technology is comprised of four processes which are analyzing source code by using the Doxygen open source tool, defining API specification by using analyzed results, creating test design, generating a test case by adapting Pairwise test technology. Analyzing source code by using the Doxygen open source tool is the phase in which API information in source code such as the API name, input parameter and return parameter are extracted. Defined API specification by using analyzed results is the phase where API informations, which is needed to generate test case, are defined as a form of database by SQLite database on the basis of extracted API information. Creating test design is the phase in which the scenario is designed in order to be composed as database by defining threshold of input and return parameters and setting limitations based on the defined API. Generating a test case by adapting Pairwise test technique is the phase where real test cases are created and changed into database by adapting Pairwise technique on the base of test design information. To evaluate the efficiency of proposed technology, the research was conducted by begin compared to specification based test case creation. The result shows wider test coverage which means the more cases were created in the similar duration of time. The reduction of manpower and time for developing products is expected by changing the process of quality improving in software developing from man-powered handwork system into automatic test case generation based on API of source code.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.12
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• pp.1542-1550
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• 2019

Legacy studies for classifying arrhythmia have been studied to improve the accuracy of classification, Neural Network, Fuzzy, etc. Deep learning is most frequently used for arrhythmia classification using error backpropagation algorithm by solving the limit of hidden layer number, which is a problem of neural network. In order to apply a deep learning model to an ECG signal, it is necessary to select an optimal model and parameters. In this paper, we propose optimal parameter extraction method based on a deep learning. For this purpose, R-wave is detected in the ECG signal from which noise has been removed, QRS and RR interval segment is modelled. And then, the weights were learned by supervised learning method through deep learning and the model was evaluated by the verification data. The detection and classification rate of R wave and PVC is evaluated through MIT-BIH arrhythmia database. The performance results indicate the average of 99.77% in R wave detection and 97.84% in PVC classification.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.32 no.10
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• pp.134-141
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• 2004

This paper addresses development of the conceptual design program of satellite communication system. A database for more than 200 small satellites of LEO which are between 10kg and 200kg was constructed to conduct a sequential process of conceptual design. General parameters based on the database were derived to be able to use for initial design of satellite communication system. The general conceptual design process developed and programed in this work is applicable to micro-class small satellites without regard to mission types. This conceptual design algorithm is consisted of five sequential steps, in which various parameters are defined every phase. These parameters are utilized for conceptual design through database analysis. The validity of an entire design algorithm has been demonstrated via program simulation.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.6
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• pp.658-663
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• 2018

In this paper, a performance evaluation algorithm of contents curation platform is proposed. The evaluation starts with setting the initial-final conditions, and measures four performance evaluation parameters. These parameters are response rate of service, accuracy of response result, precision of analysis result, and recall rate of analysis result. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, a database of 118,738 cases was constructed and the contents was opened on the Internet. In this experiment, 6,975,365 pageviews were applied to analysis user behavior. Through the measurement of four parameters, it was confirmed that the integrated and unit evaluation of content curation platform can be performed objectively.

• 한국가시화정보학회:학술대회논문집
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• 2005.04a
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• pp.115-154
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• 2005

SI 엔진의 연소특징은 비정상 난류 예혼합 화염이며 여기서 내부 유동은 직접 화염 전파에 영향을 미치며 난류와 거시적 유동의 패턴 모두 중요한 역할을 한다. 내연기관 연소에서 난류는 매우 중요한 역할을 하고 통상 엔진 속도($\approx$흡입유동 속도)에 비례하며 그 주요 역할은 고속 운전 시 해당 사이클 내에 연소가 완료되는 데 기여하지만 출력저하, 제어 및 측정 그리고 사이클 변동과 관련하여 실질적으로 난류 제어를 통한 엔진 성능 개선은 사실상 불가능하다. 실물 엔진의 성능 파라미터로 주로 유동의 거시적 거동이 사용되며 이 유동과 연료 분사계가 혼합기 분포 상태와 화염 전파 방향을 결정하여 최종적으로 엔진의 성능을 지배한다. 따라서 가시화를 통한 연소 진단도 이 현상에 주목할 필요가 있으며 거시적 파라미터를 성능에 연관하는 다양한 기법이 존재하고 이들은 매우 풍부한 데이터베이스를 통해 비교적 정확한 성능의 예측을 가능하게 하고 이 점에 주목한 엔진만 성공을 거두었다. 이 거시적 현상에 주목하여 가시화를 통해 성층화 현상을 실험적으로 해석한 예를 제시하였다. SI 엔진 가시화에서 기법보다 중요한 것은 현상의 이해이다. 이를 위해 성공적 가시화 진단을 위해서는 우선 현상에 대한 모델링이 필요하고 이 모델에서 가시화를 통해 규명 가능한 현상을 추출해 내는 것이다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.325-326
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• 2011

인체의 질량분포, 부피, 무게중심 등은 운동역학적 변인들을 분석하기위한 중요한 파라미터로 활용된다. 본 연구는 이러한 파라미터, 즉 인체분절계수를 추정하기 위한 분석도구의 개발에 관한 연구이다. 분석은 CT촬영을 통해 얻어진 2차원 의료영상데이터에 대해, 영상정보를 읽어 watershed 알고리즘을 통해 체성분에 따라 지방조직, 뼈조직, 근육조직에 따른 영역경계를 반 자동으로 구분할 수 있다. 분절계수의 추정은 최종적으로 확보한 영상에 대해, 분절경계면을 구분하여 이에 따른 질량, 부피 및 무게중심에 대한 비율을 계산하고 결과는 CSV 타입으로 저장한다. 개발된 분석도구는 연구목적에 따라 다양하게 분절화가 가능할 뿐만 아니라 영상데이터의 확보를 통해 인체분절계수 데이터베이스의 확장 구축에 기여할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.386-392
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• 2007

최근 들어 손 제스처를 인간-기계 인터페이스에 활용하는 연구가 많아지고 있다. 그 중에서 수화 인식은 청각장애인과 일반인 사이의 원활한 의사 소통을 하게 해 주는 인터페이스로서 중요성이 날로 더해가고 있다. 하지만 기존의 수화 인식 연구는 사용자 개개인의 수화 동작의 차이를 고려하지 않고 다수 사용자를 위한 모델을 사용하기 때문에 사용자에 따라 인식률이 낮아지게 된다. 이러한 점을 보완하기 위해 본 논문에서는 개개인의 수화 동작 특성을 반영하여 시스템이 사용자에게 적응해 가는 과정을 다루고자 한다. 특히 점진적인 사용자 적응에 있어서 가장 문제가 되는 것은 어떻게 비관측된 상태(unobserved state)의 파라미터를 수정할 것인가 하는 것이다. 이를 위해서 본 논문에서는 동작 유사도와 적응 추이에 의한 추정을 통해 비관측된 상태의 모델 파라미터를 수정한다. 실제 청각 장애인들로부터 획득한 데이터베이스를 사용하여 제안한 방법이 기존 방법에 비해 더욱 빠르게 사용자의 특성을 시스템에 반영하고 인식률을 향상시킨다는 것을 실험을 통해 보인다.