• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.3
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• pp.124-131
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• 2007

Research field on crowd animation can be classified into two major categories. One is to offer realism of the crowd motion and the other is to improve speed of the animation. For the last decade, a lot of research on realism and behavior of crowd have been presented. But lately, research on improving speed seems like more interesting. Therefore, in this paper, we conducted an experiment to analyze what is the main bottleneck of crowd animation. As the result, we find out one of the most important bottleneck is the number of joints transformed in each animation frame. In order to resolve this problem we propose a novel level-of-detail technique 'motion level-of-detail', which is a joint-reduction technique operated in the pre-processing time. We used a non-linear optimization, SQP (sequential quadric programming), to generate the low detailed motions.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.11a
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• pp.150-151
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• 2014

HVDC 시스템의 안정적인 동작을 위해 보호 알고리즘이 요구된다. 보호 알고리즘에 사용되는 전력신호는 적용 알고리즘에 따라 필터링, RMS, RSS등의 전처리 과정이 필요하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.287-290
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• 2002

지문인식 알고리즘 구현에 있어서 일반적인 전처리 과정을 거쳐, 특징추출시 본 논문에서는 방향성이 추출된 영상에서 블록을 형성하여 각 블록에서의 방향성 특징들을 인공지능 기법의 한 분야인 신경회로망의 입력패턴으로 사용하여 특이점 추출을 수행했으며, 이를 바탕으로 PC없이 독립적으로 동작할 수 있는 지문인식 신호처리보드를 설계하여 그 신뢰성을 테스트한 결과 충분히 독립적으로 동작할 수 있음을 입증하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.38 no.8
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• pp.62-71
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• 2001

This paper presents a design of the real-time digital image enhancement preprocessor for CMOS image sensor. CMOS image sensor offers various advantages while it provides lower-quality images than CCD does. In order to compensate for the physical limitation of CMOS sensor, the spatially adaptive contrast enhancement algorithm was incorporated into the preprocessor with color interpolation, gamma correction, and automatic exposure control. The efficient hardware architecture for the preprocessor is proposed and was simulated in VHDL. It is composed of about 19K logic gates, which is suitable for low-cost one-chip PC camera. The test system was implemented on Altera Flex EPF10KGC503-3 FPGA chip in real-time mode, and performed successfully.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.1
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• pp.236-245
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• 2008

Robust face recognition under various illumination environments is very difficult and needs to be accomplished for successful commercialization. In this paper, we propose an efficient illumination preprocessing method for face recognition. illumination preprocessing algorithm based on anisotropic smoothing is well known to be effective among illumination normalization methods but deteriorates the intensity contrast of the original image, and incurs less sharp edges. The proposed method in this paper improves the previous anisotropic smoothing based illumination normalization method so that it increases the intensity contrast and enhances the edges while diminishing effects of illumination. Due to the result of these improvements, face images preprocessed by the proposed illumination preprocessing method becomes to have more distinctive feature vectors(Gabor feature vectors). Through experiments of face recognition using Gabor jet similarity, the effectiveness of the proposed illumination preprocessing method is verified.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.271-274
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• 2004

본 논문에서는 매 프레임 단위로 새롭게 노이즈를 추정하는 방법을 적용하는 전처리 기법을 이용하여 적응 지각필터의 속도를 향상하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 전처리 잡음 추정 알고리즘은 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정하여 적응 지각 필터에 적용함으로써 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘이다. 이는 처리되는 신호 구간에 따라 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정함으로써 초기 추정 잡음에 보다 가까운 추정 잡음을 얻을 수 있다. 결과적으로 적응 지각 필터의 수행 횟수를 효과적으로 줄일 수 있다. 이는 기존의 묶음 구간에서 추정잡음을 이용한 적응 지각 필터의 SNR 및 MNR 비교와 적응 지각 필터 적용 횟수, 동작 시간 등을 이용하여 개선을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.81-83
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• 2023

태양 에너지 수집형 IoT 기기는 주기적으로 재충전되는 태양 에너지의 특성상, 에너지 소모를 최소화하기보다는 수집된 에너지를 최대한 유용하게 사용하는 것이 중요하다. 한편, 데이터 기밀성과 프라이버시, 응답속도, 비용 등의 이유로 클라우드가 아닌 데이터 소스 근처에서 머신러닝을 수행하는 엣지 AI에 대한 연구도 활발한데, 그 중 하나는 여러 IoT 장치들이 수집한 오디오 데이터를 활용하여, 다양한 AI 응용들을 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 제공하는 것이다. 그러나, 이와 관련된 많은 연구에서, IoT 기기들은 에너지의 제약으로 인하여, 엣지 서버(IoT 서버)로의 센싱 데이터 전송만을 수행하고, 데이터 전처리를 포함한 모든 AI 과정은 엣지 서버에서 수행한다. 이 경우, 엣지 서버의 과부하 문제 뿐 아니라, 학습 및 추론에 불필요한 데이터까지도 서버에 그대로 전송되므로 네트워크 과부하 문제도 야기한다. 또한, 이를 해결하고자, 데이터 전처리 과정을 각 IoT 기기에 모두 맡긴다면, 기기의 에너지 부족으로 정전시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 IoT 기기의 에너지 상태에 따라 데이터 전처리 여부를 결정함으로써, 기기들의 정전시간 증가 문제를 완화시키면서 서버 집중형 엣지 AI 환경의 문제들(엣지 서버 및 네트워크 과부하)을 완화시키고자 한다. 제안기법에서 IoT 장치는 기기가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지 외의 여분의 에너지 양을 예측하고, 이 여분의 에너지가 있는 경우에만 이를 사용하여 기기에서 전처리 과정, 즉 수집 대상 소리 판별과 잡음 제거 과정을 거친 후 서버에 전송함으로써, IoT기기의 정전시간에 영향을 주지 않으면서, 에너지 적응적으로 데이터 전처리 위치(IoT기기 또는 엣지 서버)를 결정하여 수행한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.20 no.4
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• pp.109-115
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• 2010

Differential Power Analysis (DPA) is well known as one of efficient physical side-channel attack methods using leakage power consumption traces. However, since the power traces usually include the components irrelevant to the encryption, the efficiency of the DPA attack may be degraded. To enhance the performance of DPA, we introduce a pre-processing technique which extracts the encryption-related parts from the measured power consumption signals. Experimental results show that the DPA attack with the use of the proposed pre-processing method detects correct cipher keys with much smaller number of signals compared to that of the conventional DPA attack.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.475-478
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• 2000

사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.7
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• pp.225-232
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• 2022

Recent development in information and communication technology has been beneficial to many, but at the same time, malicious attack attempts are also increasing through vulnerabilities in new programs. Among malicious attacks, malware operate in various ways and is distributed to people in new ways every time, and to solve this malware, it is necessary to quickly analyze and provide defense techniques. If new malware can be classified into the same type of malware, malware has similar behavioral characteristics, so they can provide defense techniques for new malware using analyzed malware. Therefore, there is a need for a solution to this because the method of accurately and quickly classifying malware and the number of data may not be uniform for each family of analyzed malware. This paper proposes a system that combines image preprocessing and ensemble techniques to increase accuracy in imbalanced data.