• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.1
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• pp.19-26
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• 2005

The basis function of wavelet transform used in this paper is constructed by using lifting scheme, which is different from general wavelet transform. Lifting scheme is a new biorthogonal wavelet con-structing method, that does not use Fourier transform for constructing its basis function. In this paper, an image compression and reconstruction method using the lifting scheme was proposed. And this method improves data visualization by supporting a partial reconstruction and a local reconstruction. Approx- imations at various resolutions allow extracting various sizes of feature from an image or signal with a small amount of original information. An approximation with small size of scaling coefficients gives a brief outline of features at fast. Image compression and edge detection techniques provide good frame- works for data management and visualization in multimedia database.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.422-423
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• 2018

In this paper, we implement Frenelet transform for decomposition of the fringe pattern and analyze its characteristics. The implemented wavelet-like basis functions are well suited for reconstruction and processing of optically generated Fresnel holograms. After analyzing the characteristics of the B-spline function, we will discuss the wavelet-like multi-resolution analysis method. Through this process, we implemented a transform tool that can decompose fringe patterns effectively. We have implemented a B-spline function with various decomposition properties and showed the results of decomposing the fringe pattern.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.7
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• pp.1680-1686
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• 2015

Edge detection is an essential preprocessing for most image processing application, and there are several existing detection methods such as Sobel, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) operators, etc. Those existing edge detection methods have not given satisfactory results since they do not offer enough pixel brightness change in low light level environment. Therefore, in this study new algorithms using brightness transfer function in the preprocessing and for edge detection applying standard deviation and average-weighted local masks are proposed. In addition, the performance of proposed algorithms was evaluated in comparison with the existing edge detection methods such as Sobel, Roberts, Prewitt, Laplacian, LoG operators.

• Tunnel and Underground Space
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• v.24 no.1
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• pp.81-88
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• 2014

In the course of performing the stability analysis of rock structures, there are times when the strength of the Hoek-Brown rock mass needs to be understood in terms of the internal friction angle and cohesion. In this case, the original Hoek-Brown criteion, giving the relationship between ${\sigma}_1$ and ${\sigma}_3$ at failure, have to be transformed to the corresponding Mohr envelope. A new approach to derive the Mohr envelope of the Hoek-Brown criterion is suggested in this study. The new method is based on the Londe's transformation making the stress components dimensionless. The correctness of the derivation leading to the new ${\tau}-{\sigma}$ relationship is confirmed by comparing the calculation results with the Bray's solution through a verification example.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.35 no.3
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• pp.141-149
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• 2008

Most functional programming languages allows programmers to write ambiguous rules, under the strategy that pattern-matching will be performed in a direction of 'from top to bottom' way. While providing programmers with convenience and intuitive understanding of defining default rules, such ambiguous rules may make the semantics of functional languages unclear. More specifically, it may fail to apply the equational reasoning, one of most significant advantage of functional programming, and may cause to obscure finding a formal way of translating functional languages into the ${\lambda}$-calculus; as a result, we only get an ad hoc translation. In this paper, we associate with separability of term rewriting systems, holding purely-declarative property, pattern-matching semantics of lazy functional languages. Separability can serve a formalism for translating lazy functional languages into the ${\lambda}$-calculus.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.2
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• pp.563-573
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• 2000

In this paper, we propose three estimators of Kullback-Leibler Information functions using the data from accelerated life tesb. This acceleration model is assumed to be a tampered random variable model. Some asymptotic properties of proposed estimators are proved. Simulations are performed for comparing the small sample properties of the proposed estimators under use condition of accelerated life test.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.225-228
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• 2005

본 논문에서는 이동로봇의 저가형 위치인식센서로 적합한 PSD(Position Sensitive Detector)센서를 이용하여 거리계측시스템을 개발하였다. PSD 센서는 거리-전압 출력이 비선형적인 단점을 가지고 있어 센서의 특성실험을 통해 선형화가 가능한 변환함수를 제안하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 거리계측시스템의 하드웨어 및 소프트웨어를 구성하였다. 또 피측정체의 색상 및 재질에 따른 출력특성을 실험하고 거리-전압 데이터를 측정하였다. 실측한 데이터를 바탕으로 제안한 선형화함수의 계수를 추출하였다. 마지막으로 제안한 함수에 의한 거리와 실제거리를 비교하여 시스템의 성능 및 정확성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.524-527
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• 2011

본 논문에서는 웨이블릿 기저를 적용하여 영상을 주파수 대역이 각각 다른 영상으로 분리하고 이들과 원본 영상을 조합 후 웨이블릿 역변환을 적용하여 고해상도의 영상을 획득하는 초고해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상을 이용한 초고해상도 기법의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위해 확률 기반의 여러 다양한 방법이 제시되었으나 연산 복잡도 증가로 인해 처리시간 증가 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 웨이블릿 기저 함수를 이용한 다양한 초고해상도 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 웨이블릿 기저 함수를 이용하여 주파수 대역 별로 영상을 먼저 생성하고, 원본 영상과 주파수 대역 별로 분리된 영상을 조합한 후 웨이블릿 역변환을 적용하여 해상도를 증가시키는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 웨이블릿 기반의 초고해상도 기법이 기존의 해상도 향상을 위한 다양한 보간법에 비해 향상된 효율을 보이는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.336-339
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• 2012

본 논문에서는 비선형 MLCA(Maximum Length Cellular Automata)와 1D CAT(One-Dimensional Cellular Automata Transform)를 이용하여 의료 영상 암호화 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저, Wolfram Rule 행렬에 의해 전이행렬 T를 생성한다. 그 후, 암호화하려는 원 영상에 생성된 전이 행렬 T를 곱하여 원 영상의 픽셀 값을 변환한다. 또한 변환된 원 영상을 여원 벡터 F와 XOR 연산하여 비선형 MLCA가 적용된 영상으로 변환한다. 다음, 게이트웨이 값을 설정하여 1D CAT 기저함수를 생성한다. 그리고, 비선형 MLCA가 적용된 영상에 생성된 1D CAT 기저함수를 곱하여 암호화를 한다. 마지막으로 키 공간 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.321-324
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• 2004

본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류하고자 할 때 직접적인 분류가 어렵거나 성능이 좋지 않을 경우 적절한 방법을 통하여 변환을 하거나 또는 패턴 분류기의 특성에 맞도록 변환하여 패턴 분류 성능을 향상하는 등 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 의해 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하여 학습을 하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 모델의 최종 성능을 개선하는 것이다. 각각의 알고리즘이 가지는 특징을 활용하면서도 단점을 계층적으로 보안하여 유도 전동기 고장 진단 성능을 개선하였다. 이를 실제 계측된 유도전동기 데이터를 이용하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.