• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.5
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• pp.493-500
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• 2001

Video scene segmentation is fundamental role for content based video analysis. In this paper, we propose a new region based video scene segmentation method using continuity test for each object region which is segmented by the watershed algorithm for all frames in video data. For this purpose, we first classify video data segments into classes that are the dynamic and static sections according to the object movement rate by comparing the spatial and shape similarity of each region. And then, try to segment each sections by grouping each sections by comparing the neighbor section sections by comparing the neighbor section similarity. Because, this method uses the region which represented on object as a similarity measure, it can segment video scenes efficiently without undesirable fault alarms by illumination and partial changes.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1995.12a
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• pp.197-202
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• 1995

본 논문에서는 조명, 얼굴 개수 및 얼굴의 크기에 제한 받지 않고 복잡한 배경에서 얼굴 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 3단계로 구성된다. 첫번째 단계는 입력 영상의 평균 그레이값을 계산하고 그 값이 임계치보다 작다면 히스토그램 균일화 작업을 수행한다. 두번째 단계에서는 입력 영상의 모자이크 이미지를 만들고 이 이미지에 대해 확장된 quartet을 만들고 실험을 통해 얻어진 규칙을 적용하여 대략적으로 얼굴의 후보 영역들을 추출한다. 이 작업은 모자이크 이미지를 구성하는 셀의 크기를 변화시킬 때마다 적용한다. 세번째 단계에서는 추출된 얼굴 후보 영역에 대해 Octet을 만들고 이 octet에 규칙을 적용하여 후보 영역에 대한 검증 작업을 수행한다. 세번째 과정에서 만들어진 모자이크 이미지는 두 번째 과정에서 얻어진 이미지보다 더 세밀하게 얼굴의 특징들을 표현하고 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1330-1332
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• 2012

생물정보학 데이터를 분석하는 과정에서 서열 데이터의 시각화는 연구자에게 방대한 서열 데이터의 특성을 눈으로 쉽게 이해하기 위한 필수 과정이다. 대조 실험 데이터나 다중 서열 데이터를 시각화해 주는 많은 도구들이 있지만 방대한 유전체 서열에서 사용자가 원하는 다중 데이터간의 비교 영역을 찾아서 시각화해주는 기능이 부족한 것이 현 상황이다. 본 논문은 불리언 질의를 통해서 다중 전사체 서열을 효율적으로 비교하고 그 결과를 시각화해주는 방법을 제안한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.17 no.3
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• pp.503-518
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• 2012

In this paper, we propose a complexity-based parallelization method of the sample adaptive offset (SAO) algorithm which is one of HEVC in-loop filters. The SAO algorithm can be regarded as region-based process and the regions are obtained and represented with a quad-tree scheme. A offset to minimize a reconstruction error is sent for each partitioned region. The SAO of the HEVC can be parallelized in data-level. However, because the sizes and complexities of the SAO regions are not regular, workload imbalance occurs with multi-core platform. In this paper, we propose a LCU-based SAO algorithm and a complexity prediction algorithm for each LCU. With the proposed complexity-based LCU processing, we found that the proposed algorithm is faster than the sequential implementation by a factor of 2.38 times. In addition, the proposed algorithm is faster than regular parallel implementation SAO by 21%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.37-40
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• 2011

선택 스플라이싱 (alternative splicing)은 mRNA (messenger RNA)의 전구체인 pre-mRNA가 mRNA로 전사될 때 pre-mRNA의 엑손 영역들 (exons)이 여러 가지 유형 (pattern)으로 다시 연결되는 과정을 말한다. 선택 스플라이싱에 의해 하나의 유전자로부터 서로 다른 mRNA가 만들어 지고 서로 다른 이소형의 단백질 (protein isoforms)이 생성된다. 현재까지 알려진 선택 스플라이싱의 유형은 약 7가지 종류가 있으며, 유전자의 돌연변이 및 질병과 밀접한 연관성을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 차세대 시퀀싱 (Next Generation Sequencing : NGS) 기술로 생성된 RNA-Seq 데이터로부터 각 유전자 영역에 대한 선택 스플라이싱 유형을 분류/추출하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 RNA-Seq 데이터를 DNA 시퀀스와 mRNA 트랜스크립트 시퀀스에 동시 매핑하고, 각 엑손 영역에 정렬된 RNA-Seq 데이터의 커버리지 정보 및 엑손의 접합 (junction) 정보를 이용하여 발현된 트랜스크립트 (transcript)의 종류와 양을 측정한다. 알고리즘의 유효성을 보이기 위하여 시뮬레이션 데이터를 이용한 인간 유전자 영역에서의 선택 스플라이싱 유형 추출 실험을 수행하였으며, 검증된 선택 스플라이싱 DB와 비교, 검증하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.398-401
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• 2010

오늘날 개방형 플랫폼과 정보공유공간인 소셜네트워크 서비스(Social Network)의 사용이 증가하면서 관련 웹사이트와 어플리케이션이 많이 생겨났다. 기존의 시스템은 소셜네트워크 사이트가 개인 데이터의 소유권을 가지고 있어서 정보 보호에 문제가 있고, 웹 사이트 간 정보공유가 제한되었다. 그래서 소셜네트워크의 데이터를 개인이 원하는 다른 관리 영역에서 소유할 수 있고 서로 다른 소셜네트워크에서도 자유로이 정보를 공유할 수 있는 분산형 소셜네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 기술을 이용하여 이종 소셜네트워크 서비스, 다른 관리 영역의 데이터, 사용자들과의 관계, 데이터의 연관성들을 구조화 시키고, 데이터 웹 검색의 사용성을 높이는 데이터 웹 검색기반 분산형 소셜네트워크를 설계 하였다.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.1
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• pp.147-154
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• 2020

Today, research is actively being conducted to derive meaningful results from big data. In this paper, we propose a partition-based big data analysis algorithm that can analyze the correlation between variables by setting the data areas of big data as partitions and calculating the representative values of each partition. In this paper, the analyzed visualization results are compared according to the partition size of a proposed partition-based big data analysis (PBDA) algorithm that can control the size of the partition. In order to verify the proposed PBDA algorithm, the big data of 'A' is analyzed, and meaningful results are obtained through the analysis of changes in sales volume of products according to changes in temperature and sales price.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.1
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• pp.111-117
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• 2011

In this paper, proposed client virtualization technology to minimize degradation of the local computing environment, efficient and qualified users in the area of virtual functions needed to enable the user to provide important information in the local computing environment protection and performance, stability and continuity was important to keep. As well as the local computing environment from malicious code attacks such as methods for protecting virtualized domain also can not be overlooked as a major problem area in a virtualized, virtualized data through the encryption of user-space security, maximized. In addition, through virtualization using local computing resources efficiently while still a local computing system separate from the computing resources to a single user can get the same effect.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1845_1846
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• 2009

본 논문에서는 특징 벡터를 이용한 강인한 물체 추적 방법을 제안한다. 먼저, 초기 이동 물체의 움직임 영역을 추출하고, KLT알고리즘을 입력 영상에 적용시켜 특징 벡터들을 추출한다. 초기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 추출된 특징 벡터를 적용시켜 1차 정규화 한다. 그 후, RGB 칼라모델과 HSI 칼라모델을 이용하여 이동 물체에 대한 Blob 영역을 설정하고 설정된 Blob 영역에 대해 1차 특징벡터를 Snake 알고리즘으로 동정하여 2차 정규화 과정을 마무리 한다. 최종 정규화 된 특징 벡터를 Particle filter에 입력 데이터로 이용하여 이동 물체를 추적 한다. 마지막으로, 복잡한 환경에서 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.138-142
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• 1998

자동차 번호판 인식시스템은 영상획득, 번호판 추출, 전처리(이치화), 문자영역분할, 문자인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성되어 있다. 따라서 자동차 번호판 인식시스템의 최종 인식률은 각 단계의 성능에 따라 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 컴퓨터 비젼의 한 분야인 영상처리 기법을 이용한 이치화된 자동차 번호판의 문자영역 추출에 관한 연구로서 문자 인식단계에서 높은 인식률을 확보하기 위해서 가장 중요한 입력 데이터의 상태를 보다 깨끗하게 정확하게 분리하는데 변형된 Run Length Coding 기법을 이용하여 효과적이고 빠른 문자 영역 분리 방법을 제안함으로서 처리속도의 향상은 물론 잡영에도 강한 문자 영역 분리 시스템을 구현하였다.