• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.154-156
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• 2015

본 논문은 human visual system(HVS)에 따른 주파수 민감도와 공간에서 다양한 특성들을 구현하기 위한 신호처리 방법을 개발하였다. 인간의 눈은 주파수 성분에 따라 민감도가 다르며 초점에서 멀수록 인지 가능한 해상도가 떨어진다. 주파수 민감도를 구현하기 위해서 본 논문은 영상 신호의 에너지 스펙트럼 모양이 contrast sensitivity function(CSF)의 모양이 되도록하여 영상 신호의 에너지를 증가시켰으며 신호 방향에 적응적인 multiband energy scaling 방법을 개발하였다. 기존의 시스템에서 능률만을 향상시키는 기존의 분석 모델과 비교하면 개발한 방법은 HVS에 좀 더 적절하고 선호되게 영상 신호를 처리할 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.1
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• pp.82-91
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• 2009

Sign language spotting is the task of detecting and recognizing the signs in a signed utterance. The difficulty of sign language spotting is that the occurrences of signs vary in both motion and shape. Moreover, the signs appear within a continuous gesture stream, interspersed with transitional movements between signs in a vocabulary and non-sign patterns(which include out-of-vocabulary signs, epentheses, and other movements that do not correspond to signs). In this paper, a novel method for designing a threshold model in a conditional random field(CRF) model is proposed. The proposed model performs an adaptive threshold for distinguishing between signs in the vocabulary and non-sign patterns. A hand appearance-based sign verification method, a short-sign detector, and a subsign reasoning method are included to further improve sign language spotting accuracy. Experimental results show that the proposed method can detect signs from continuous data with an 88% spotting rate and can recognize signs from isolated data with a 94% recognition rate, versus 74% and 90% respectively for CRFs without a threshold model, short-sign detector, subsign reasoning, and hand appearance-based sign verification.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1433-1436
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• 2000

클러스터링에 있어서 k-means[7], DBSCAN[2], CURE[4], ROCK[5], PAM[8], 같은 기존의 알고리즘은 원형이나 타원형 등의 어느 고정된 모양에 의해 클러스터를 결정한다. 만약 클러스터 하려는 데이터의 분포가 우연히 알고리즘의 결정된 모양과 일치하면 정확한 해를 얻을 수 있다. 하지만 자연적인 데이터의 분포에서는 발생하기 어렵다. 데이터의 형태를 추적하여 이러한 문제점을 해결한 CHAMELEON[1] 알고리즘이 최근에 발표되었다. 하지만 모양에는 독립적이나 데이터의 양이 증가함에 따라 소요되는 시간이 폭발적으로 증가한다. 이것은 기존의 마이닝 데이터들이 대용량이라는 것을 고려하면 현실에 적용하기 힘든 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 K-means[7]]를 이용한 대표를 선출하는 방법으로 CHAMELEON[1]의 문제점 개선(EF-CHAMELEON)을 시도하였으며 여러 자연적인 형태의 도형들은 아주 작은 원형들의 집합으로 구성 될 수 있다는 생각을 기본으로 잡음에 영향을 받지 않을 정도로 아주 작은 초기 다수의 소형 클러스터를 K-mean을 이용하여 구성하고 이를 다시 크러스터간의 상대적인 거리를 이용하여 다시 머지 하는 방법으로 모양에 의존적인 문제를 해결하며 비교사 학습(unsupervised learning)에 충실하기 위해 임계값을 적용 적정 단계에서 알고리즘을 멈추게 한 ADF 알고리즘을 소개한다. 실험 데이터는 기존의 여러 클러스터링 알고리즘이 판별 할 수 없었던 다양한 모양을 가지고있는 2차원 배열을 사용하여 ADF. CHAMELEON[1], EF-CHAMELEON,의 성능을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.928-930
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• 2005

얼굴의 특징점 추적은 많은 응용프로그램에서 사용된다. AAM기반의 접근방식은 정교한 얼굴 특징점 정보를 제공하지만 정확한 특징 점 추출을 위해 얼굴 모양 파라미터 초기화 문제와 연속 영상에서 얼굴의 이동이 클 경우 모션 보정에 대한 문제가 여전히 남아있다. 이러한 문제를 풀기 위해 본 논문에서는 CAMShift를 사용해 얼굴 영역을 추적하고, 얼굴 영역 내에서 입을 검출함으로써 AAM 검색을 위한 얼굴 모양 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 기존 알고리즘과의 비교 실험을 통해 얼굴의 움직임이 심한 상황에서도 제안하는 알고리즘의 성능이 매우 우수함을 확인할 수 있었다.

• Life and Agrochemicals
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• s.248
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• pp.44-45
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• 2009

고추는 가지과에 속하는 1년생 초본이다. 품종에 따라 모양, 색깔, 크기, 매운맛의 정도가 다르고 풍토에 적응성이 강해서 오래 재배되는 동안에 교잡하여 고추의 품종이 50여종이나 된다. 비타민A의 모체인 카로틴과 비타민 C가 다른 채소에 비해 특히 많으며 무기질이 골고루 들어 있고, 매운맛 성분인 캡사이신9Capsicin)은 식욕증진, 소화개선작용, 암유전과 발현조절작용으로 항암효과와 산화방지효과가 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.3
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• pp.282-291
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• 2001

In this paper, an efficient VLSI architecture of Shape Adaptive Discrete Cosine Transform(SADCT) based on systolic array is proposed. Since transform size in SADCT is varied according to the shape of object in each block, it are dropped that both usability of processing elements(PE´s) and throughput rate in time-recursive SADCT structure. To overcome these disadvantages, it is proposed that the architecture based on a systolic way structure which doesn´t need memory. In the proposed architecture, throughput rate is improved by consecutive processing of one-dimensional SADCT without memory and PE´s in the first column are connected to that in the last one for improvement of usability of PE. And input data are put into each column of PE in parallel according to the maximum data number in each rearranged block. The proposed architecture is described by VHDL. Also, its function is evaluated by MentorTM. Even though the hardware complexity is somewhat increased, the throughput rate is improved about twofold.

• Computational Structural Engineering
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• v.6 no.3
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• pp.125-137
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• 1993

Recently, many researches are being dealt with the adaptive method for improving the accuracy of finite element solution. This paper deals with rh-methods that are the combination of r and h-method ; r-method is to relocate the nodes for the grid optimization, h-method is to divide the elements with great error into the equal shape. As a results, rh-method has the same error decrease and convergence as h-method in the same degree of freedom, but it has more exact result of finite element in the state of restraining degrees of freedom than h-method alone.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2777-2779
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• 2002

본 논문에서는 영상안에서의 노이즈를 제거하기 위한 방법과 영상을 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 영상을 필터링하기 위한 방법으로 해상도의 손상 없이 영상의 신호대잡음비(SNR)를 개선시킬 수 있는 국부 형태 적응 필터링을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 템플릿 형태가 고정되어 있는 기존의 필터링 방법 대신에 다중 템플릿들을 정의하였다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할 때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나. $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 영상 압축에 있어서는 두 가지 모델이 제안되었다. 첫 번째로, 향상된 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 무손실에 가까운 압축을 제안하였으며, 두 번째로, 완전 복원이 가능한 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 통합된 유/무손실 압축을 제안하였다. 모의 실험에서, 제안된 알고리즘에 의해 재구성된 영상들은 부동 소수점 기반 웨이블렛 변환과 JPEG에 의해 재구성된 영상들에 비해 높은 신호대잡음비를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.572-575
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• 2012

본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 변형된 Census 변환과 적응적 윈도우를 이용한 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 영역 기반 기법으로 스테레오 영상의 대응점을 찾기 위해 탐색 화소 주변 영역의 기울기를 계산하여 윈도우의 크기 및 모양을 적응적으로 결정하고, 윈도우 영역의 정합 비용 함수는 변형된 Census 변환과 AD 연산 결과의 가중합으로 구한다. 정합 과정에서 계산복잡도를 줄이기 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만들고, 정합의 정확성을 향상시키기 위해 정합 영역에 변위 평활성과 같은 제약 조건을 적용하여 변위를 전파하는 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성이 보장됨을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1815-1816
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• 2006

소음은 환경 오염원의 하나로서 사람에게 육체적, 정신적 피해를 발생시킨다. 이에 소음 제어 기술의 필요성이 증대하였고, 그 중에서 제어가 까다롭고 고비용을 요구하는 저주파 소음 제어 기술의 개발이 확대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 저주파의 주기적인 특성을 가지는 1차원 평면파 소음에 대한 능동 제어를 위해 기존의 적응 피드포워드 방법의 단점을 보완하는 적응 피드백 방법을 이용한 능동 소음 제어 시스템을 구성하고 능동 소음 제어 실험을 수행하였다. 이를 위해 소음원과 제어 음원을 가지는 덕트 형상의 실험 장치를 구성하였다. 제어기 설계를 위해 전파 소음을 예측하는 선형 예측법을 적용한 적응 디지털 필터를 구성하였으며 적응 알고리즘으로 Filtered-X LMS 알고리즘을 이용하였다. 제어기는 제어 알고리즘을 프로그램화하여 DSP에 입력함으로써 구성하였다. 실험에 사용된 소음은 500[Hz] 이하의 단일 주파수의 정현파 소음을 사용하였으며, 실험결과 음압 감소의 효과를 볼 수 있었다. 능동 소음 제어의 기술을 개발하여 하드웨어(덕트)의 모양 및 구조, 제어기의 종류 및 처리 속도, 주파수나 크기와 같은 특성이 급격히 변하는 소음의 경우에 능동적으로 소음을 제어할 수 있으며, 저주파 소음을 발생시키는 관형 연소기와 같은 장치 및 여러 분야에 응용이 가능하도록 하였다.