• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.1
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• pp.23-30
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• 2014

Feature matching using image descriptors is robust method used recently. However, mismatches occur in 3D transformed images, illumination-changed images and repetitive-pattern images. In this paper, we observe that there are a lot of mismatches in the images which have repetitive patterns. We analyze it and propose a method to eliminate these mismatches. MDMF(Multiple Descriptors-based Mismatch Filtering) eliminates mismatches by using descriptors of nearest several features of one specific feature point. In experiments, for geometrical transformation like scale, rotation, affine, we compare the match ratio among SIFT, ASIFT and MDMF, and we show that MDMF can eliminate mismatches successfully.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.306-308
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• 2012

본 논문은 특징 클러스터에 대한 묘사에 기반한 새로운 특징 기반 영상 정합을 제안한다. 추출되는 특징들을 모두 동등하게 처리하는 기존 방법은 반복 패턴이 존재하는 영상에서는 매칭이 종종 실패하거나 적은 일치점만을 제공한다. 그 이유는 서로 닮아 있는 반복 패턴들로 인해 기하학적으로 일관되지 않은 매칭점들이 발생하거나 거리 비율 테스트를 통과하지 못하기 때문이다. 이에 반해 제안하는 방법은 더 많은 수의 일치점들을 발견할 수 있다. 이를 위해 제안하는 방법은 먼저 추출된 특징들을 반복 패턴으로부터 온 것들과 그렇지 않은 두드러진 특징들로 분리한다. 그런 후 support vector data description을 이용하여 각 반복 패턴들을 묘사한다. 동일하지 않은 영상이 매칭되는 경우를 제거하고 기하학적으로 일관된 일치점들을 제공하기 위해 매칭된 쌍에 대한 기하학적인 단서가 추가된다. 실험을 통해 제안하는 방법은 반복 패턴으로부터 추출된 특징들에 대해 일치점을 제공함으로써 더 많은 수의 일치점을 제공하게 되어 더 정확한 영상 정합을 수행한다는 것을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.02a
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• pp.111-111
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• 2011

유기박막트랜지스터는 각 박막계면의 접촉성에 따라 그 성능이 좌우 된다는 것은 널리 알려진 사실이다. 이 때문에 계면간의 접촉성 및 결함을 최소화 하고 효율적인 패턴 형성을 위해 자기조립단분자막의 이용이 최근에 많이 시도되고 있다. 고품질 자기조립단분자막의 제작을 위해 RCA 세척을 통해 웨이퍼 표면에 OH기를 도입 보다 완벽한 단분자막의 형성을 촉진 하였으며 패턴제작은수분이엄격이조절된환경에서 alkyilsilane과 aminosilane 자기조립단분자막을 각각 ${\mu}CP$과 용액공정을 통해 시도되었다. 이 과정에서 물리적 흡착이나 OH기 부족으로 생성된 결함을 보안하기 위하여 SC1용액을 사용 단순 물리흡착된 자기조립단분자 물질의 제거와 다시 OH기 도입 용액공정을 통해 자기조립단분자막 형성을 반복적으로 실시하였다. 그 결과 자기조립단분자막의 결함이 최소화 되었고 자기조립단분자막의 질에 따라 유기전극재료 증착 시 선택적인 성장 과 형성된 유기전극재료 층의 형상이 다르게 관찰 되었다. 이런 반복적인 용액공정을 통해 결함이 최소화된 고품질 자기조립단분자막은 박막계면 간 옴성접촉을 형성하여 유기박막트랜지스터 제작 시 성능 향상이 기대되어진다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.33 no.4
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• pp.376-381
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• 2013

위상잠금 열화상에서는 일반적으로 변조된 주파수의 광램프를 쓰고 있다. 하지만 램프의 광도 분포는 입력신호가 평단(flat)특성임에 불구하고 심지어 불균일하여 검사 시편내에 측면 열유동을 만들어낸다. 이러한 열유동은 원치 않는 효과로서 측면의 분해능을 감소시키는 등과 같이 관심 결함구조의 영상에 부정적인 영향을 미친다. 본 고에서 검토되는 방식은 열원으로서 LCD 프로젝터와 같은 것을 이용하여 각 가진픽셀에 개별적으로 진동진폭, 광도 오프셋, 위상지연 등을 할당하는 방법에 대한 접근기술이다. 이러한 반복적인 자체학습 과정에 의한 조명 패턴을 통하여 측면 열유동이 제거되고 분해능이 향상되도록 제공하는 것이다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.3
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• pp.263-268
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• 2015

Malware variations could be defined as malicious executable files that have similar functions but different structures. In order to classify the variations, this paper analyzed sequence alignment, the method used in Bioinformatics. This method found common parts of the Malwares' API call information. This method's performance is dependent on the API call information's length; if the length is too long, the performance should be very poor. Therefore we removed the repeated patterns in API call information in order to improve the performance of sequence alignment analysis, before the method was applied. Finally the similarity between malware was analyzed using sequence alignment. The experimental results with the real malware samples were presented.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.513-516
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• 2011

기존의 실시간 파노라마 합성 알고리즘에서는 매칭점과 입력 영상에서의 outlier를 구분하고 제거하기가 어렵기 때문에 노이즈가 많은 영상 또는 반복적인 패턴이 많은 영상에서 왜곡이 쉽게 발생하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 실시간 파노라마 합성 프레임웍에서 실시간 합성 조건을 만족시키면서 효과적으로 매칭점과 입력 영상에서의 outlier를 제거하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 선형 모델에서 outlier을 제거하는 데 주로 사용되는 RANSAC 알고리즘을 실시간 파노라마 합성에서 사용되는 비선형 모델에 적용 가능하도록 수정하고 속도 향상을 위해서 사용되는 모델의 파라미터를 줄이는 방법을 제안한다. 이를 통하여 매칭점 중에 존재하는 outiler를 제거하고 전체 매칭점 중에서 inlier 비율을 이용하여 입력되는 영상시퀀스에서 outlier 영상을 제거하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존의 방법에 비해서 합성 결과의 왜곡이 줄어드는 것을 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.5
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• pp.390-395
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• 2001

In this paper, we propose a fast warping prediction using bit-pattern for motion estimation. Because of the spatial dependency between motion vectors of neighboring node points carrying motion information, the optimization of motion search requires an iterative search. The computational load stemming from the iterative search is one of the major obstacles for practical usage of warping prediction. The motion estimation in the proposed algorithm measures whether the motion content of the area is or not, using bit-pattern. Warping prediction using the motion content of the area make the procedure of motion estimation efficient by eliminating an unnecessary searching. Experimental results show that the proposed algorithm can reduce more 75% iterative search while maintaining performances as close as the conventional warping prediction.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.364-366
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• 2012

스마트폰의 어플리케이션은 어플리케이션 생태계의 발전에 따라 그 수가 많아지고, 업데이트 또한 잦아졌다. 어플리케이션의 업데이트는 낸드 플래시 메모리에 이전 버전을 삭제하고, 새로운 버전의 어플리케이션에 대한 쓰기 명령을 내린다. 따라서 사용자는 낸드 플래시 메모리에서의 상대적으로 느린 쓰기 명령에 의해 스마트폰의 성능의 저하를 느끼고 낸드 플래시 메모리는 반복되는 지우기/쓰기 동작에 의해 수명이 단축된다. 본 논문에서는 업데이트 되는 스마트폰 어플리케이션 데이터가 이전 버전과 큰 차이가 없다는 것에 착안하여 데이터 중복제거를 통해 업데이트 성능을 향상시키고 낸드 플래시 메모리의 수명을 향상시키는 기법을 제안하고 있으며, 실험을 통해서 어플리케이션들에 대한 중복 제거율을 관찰하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.48 no.4
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• pp.1-6
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• 2011

In this paper we show the LCD simulator for defect inspection using image processing algorithm and neural network. The defect inspection algorithm of the LCD consists of preprocessing, feature extraction and defect classification. Preprocess removes noise from LCD image, using morphology operator and neural network is used for the defect classification. Sample images with scratch, pinhole, and spot from real LCD color filter image are used. From some experiments results, the proposed algorithms show that defect detected and classified in the ratio of 92.3% and 94.5 respectively. Accordingly, in this paper, a possibility of practical implementation of the LCD defect inspection system is finally suggested.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.48 no.2
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• pp.26-31
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• 2011

In this paper we show the LCD simulator for defect inspection using image processing algorithm and neural network. The defect inspection algorithm of the LCD consists of preprocessing, feature extraction and defect classification. Preprocess removes noise from LCD image, using morphology operator and neural network is used for the defect classification. Sample images with scratch, pinhole, and spot from real LCD color filter image are used. From some experiments results, the proposed algorithms show that defect detected and classified in the ratio of 92.3% and 94.5 respectively. Accordingly, in this paper, a possibility of practical implementation of the LCD defect inspection system is finally suggested.