• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.40 no.3
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• pp.234-240
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• 2021

In this paper, the mask-based speech enhancement is improved for effective speech recognition in noise environments. In the mask-based speech enhancement, enhanced spectrum is obtained by multiplying the noisy speech spectrum by the mask. The VoiceFilter (VF) model is used as the mask estimation, and the Spectrogram Inpainting (SI) technique is used to remove residual noise of enhanced spectrum. In this paper, we propose a combined loss to further improve speech enhancement. In order to effectively remove the residual noise in the speech, the positive part of the Triplet loss is used with the component loss. For the experiment TIMIT database is re-constructed using NOISEX92 noise and background music samples with various Signal to Noise Ratio (SNR) conditions. Source to Distortion Ratio (SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ), and Short-Time Objective Intelligibility (STOI) are used as the metrics of performance evaluation. When the VF was trained with the mean squared error and the SI model was trained with the combined loss, SDR, PESQ, and STOI were improved by 0.5, 0.06, and 0.002 respectively compared to the system trained only with the mean squared error.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11d
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• pp.818-820
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• 2000

본 연구는 벡터데이터에 워터마크를 삽입하고 추출하는 알고리즘을 제시한다. 삽입방법은 각 좌표를 마스크 안에서의 좌표로 변환한 후 워터마크의 크기에 따라 삽입영역을 다르게 설정한다. 이 방법은 기존의 Sakamoto 알고리즘을 일반화한다. 즉 기존의 마스크는 $2^R$-1이지만 이 논문에서는 일반화된 정사각형을 사용할 수 있다. 또한 잡음에 강인함을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1855_1856
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• 2009

본 논문은 Haar-like 마스크와 유사한 특징을 갖지만 두 사각형 영역의 크기와 위치를 제한하지 않는 분리된 두 사각 특징 마스크를 이용한 Adaboost 기반 얼굴검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 Haar-like 특징이 단순히 두 사각 영역의 화소값들의 차를 구함으로써 계산이 용이하나 인접한 두 사각 영역으로 한정함으로써 고품질 특징을 얻기 어렵다. 이런 Haar-like 특징마스크의 내재된 문제점을 개선하기 위해, 제안하는 특징 마스크는 다양한 크기와 분리된 두 사각 영역을 갖는 형태로 고품질의 특징을 얻는다. 고품질의 특징은 Adaboost 알고리즘의 약 분류기(weak classifier)의 성능을 학습단계부터 높여 전반적으로 얼굴 검출 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 제안하는 분리된 두 사각 특징을 이용한 adaboost 기반 얼굴검출 기법의 우수성을 다양한 실험을 통해 검증하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.5
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• pp.179-185
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• 2010

In this paper, we present a performance evaluation for face recognition algorithm using feature feedback according to the Feature mask. In the face recognition method using feature feedback, important region is extracted from original data set by using the reverse mapping from the extracted features to the original space. In this paper, we evaluate the performance of feature feedback according to shape of Feature Mask for Yale data. Comparing the result using Important part and unimportant part, we show the validity and applicability of the pattern recognition method based on feature feedback.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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• v.35D no.10
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• pp.76-82
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• 1998

As the minimum feature size of a semiconductor chip gets smaller, the inevitable distortion of patterned image by optical lithography becomes the limiting factor in the mass production of VLSI. The optical proximity correction (OPC), which corrects pattern distortion that originates from the resolution limit of optical lithography, is becoming indispensable technology. In this paper, we describe a program that corrects optical proximity effect and thus finds the optimum mask pattern with a Monte-Carlo method. The program was applied to real memory cell patterns to produce mask patterns that generate image patterns closer to object images than original mask patterns, and increase of process margin is expected, as well.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.12C no.1 s.97
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• pp.97-104
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• 2005

One of the problems of the currently used IPv4 addressing-structure is the fact that there is a shortage of IP addresses and many addresses are being wasted, especially on sub-netting design. The variable subnet masking is a resolution to reduce IP address wasting. We propose an effective subnet W address calculation and management method on VLSM. Also, with the proposed subnet IP address management method, a web based subnet allocation and management system is introduced.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.147-150
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• 2023

본 논문에서는 코로나 19 확산에 따른 마스크 생산량 급증에 따라 폐마스크 수거함을 배치하는 경기도 용인시에 데이터를 기반으로 한 수거함 위치 추천을 목표하는 프로젝트를 소개한다. 해당 프로젝트는 전국 표준노드 링크와 건축물 용도 API를 활용했으며 데이터 전처리와 메모이제이션 기법 등으로 적절한 시간 안에 결과가 도출되도록 위치 추천 엔진을 개발했다. 개발 완료된 엔진으로부터 도출된 결과를 바탕으로 폐마스크 수거함을 배치한다면 보다 효과적인 결과로 이어질 것으로 기대된다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.279-282
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• 2001

본 논문에서는 가상의 블루스크린(Virtual Blue Screens, VBS)을 이용한 반자동 영상분할 기법을 제안한다. 가상 블루스크린은 동영상에서 배경영역을 특정한 값으로 채워 만든 참조영상으로 정의한다. 반자동 영상 분할 기법은 크게 화면내 영상분할과 화면간 영상분할의 두 단계로 이루어진다. 화면내 영상분할은 VBS와 원영상의 형태학적 분할 기법을 사용하고, 화면간 영상 분할은 두개의 연속하는 화면에서 변화검출(Change Detection)로 이루어진다 [1]. 본 논문에서는 효과적인 변화검출을 위하여 제안된 VBS를 사용한다. VBS를 이용한 영상분할에서는 우선, 이전화면에서 만들어진 VBS를 참조하여 다음화면에서 움직임 영역을 예측한다. 이렇게 예측된 영상과 원영상에 대해 형태학적 분할 기법(Morphological Segmentation Technique)을 이용해서 각각에 대한 레이블 마스크(Label Mask)를 얻는다 [2]. 두개의 레이블 마스크 사이에는 서로 공통된 영역들이 존재하게 되는데, 이런 공통된 영역을 추출함으로써 움직임 객체를 검출한다. 현재화면에서 검출된 움직임 객체는 다음화면을 위한 가상의 블루 스크린을 만드는데 사용한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.171-174
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• 2010

본 논문에서는 렌즈의 흠집을 추출할 수 있는 퍼지 기법을 이용한 렌즈 흠집 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 렌즈 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 캐니 마스크를 이용하여 렌즈의 경계선을 추출한다. 추출된 렌즈의 경계선에 대해 평균 이진화와 모폴로지를 이용하여 렌즈 경계선을 보정한다. 렌즈 경계선이 보정된 영상에서 Seed Fill 알고리즘을 적용하여 렌즈의 내부 영역만을 추출한다. 추출된 렌즈의 내부 영역에 해당하는 원 영상에서 소벨 마스크를 적용하여 렌즈 내부 영역의 에지를 추출한다. 렌즈 내부 영역에서 추출된 에지 객체들의 정보를 이용하여 흠집과 비흠집을 분류하는 퍼지 기법을 적용하여 흠집 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안된 렌즈의 흠집 검출 방법의 성능을 평가하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM 시력 보정용 렌즈를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 흠집을 효과적으로 검출하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.473-476
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• 2015

본 논문에서는 영상의 명암도 분포도를 효과적으로 조정하기 위해 개선된 퍼지 스트레칭 기법을 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 스트레칭이 적용된 영상에서 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지영상에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집 크기에 대한 소속도와 중심과 흠집간의 거리에 대한 소속도를 구한 후에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집이 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM와 같은 시력 보정용 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확히 추출되고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.