• Electrical & Electronic Materials
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• v.6 no.1
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• pp.63-68
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• 1993

CO$_{2}$기체의 운동량변환, 진동여기, 전자여기 및 전리충돌 단면적의 결정은 온도 293[.deg.K], 상대전계의 세기 E/N은 1.0[Td].leq.E/N.leq.200[Td]의 범위에서 볼츠만 방정식을 Backward-Prolongation 방법으로 해석하여 전자 이동속도의 계산값을 산출하고 이것을 M. T. Elford에 의해 실험적으로 측정된 이동속도의 값과 비교하였다. 본 연구에서 운동량변환충돌단면적은 Hake & Phelps의 값을 기초로 하였으며 온도 293[.deg.K], 상대전계의 세기 E/N은 3.0[Td].leq.E/N.leq.50[Td]인 범위 전자에너지분포함수 및 전자특성에너지는 상대전계의 세기 E/N이 1.0[Td].leq.E/N.leq.200[Td]인 범위에서 산출하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.149-152
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• 1998

정보통신 기술이 급격히 발달함에 따라 영상처리 및 압축 기술에 대한 중요성이 대두되고 있다. 현재 정지 압축 영상 표준인 JPEG과 동영상 압축 표준인 MPEG에서는 통계적 특성에 기반한 DCT 방법을 이용하여 압축을 수행하고 있다. 최근에는 웨이브렛 변환을 이용한 영상신호 처리 및 압축에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있는데, 이는 기존의 DCT 방법과는 달리 속도와 압축률이 뛰어나며 블록화 현상(Blocking Effect)이 발생하지 않기 때문이다. 또한 웨이브렛 자체가 함수이고 이러한 함수에 다른 스케일과 해상도를 적용하는것이므로, 영상을 확대하거나 축소하더라도 이미지에 손상을 주지 않고 복원할 수 있다. 스테레오 이미지는 사람의 시각에서 물체를 보는 것처럼, 카메라에서 같은 장면을 약간의 차이를 두어 찍은 것이다. 따라서 오른쪽과 왼쪽의 두 이미지로 나누어지게 되는데, 이 두 이미지 사이에서 공통 부분이 많다는 특징을 가지게 된다. 따라서 두 이미지의 공통 부분을 찾아 내고, 이를 이용하여 압축을 할 수 있다면 압축률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 스테레오 이미지에서의 공통 부분을 찾고 영상을 효율 岵막\ulcorner 압축하는 방법에 대하여 연구한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.17 no.3
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• pp.3-15
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• 2007

In this paper, we propose a simple scheme which produces a new S-box from a given S-box. We use well-known conversion technique between the polynomial functions over a finite field $F_{2^n}$ and the boolean functions from $F_2^n$ to $F_2$. We have applied this scheme to Rijndael S-box and obtained 29 new S-boxes, whose linear complexities are improved. We investigate their cryptographic properties via transform domain analysis.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.1 s.104
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• pp.27-34
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• 2006

In this study, we propose this new algorithm that generates score function in ICA(Independent Component Analysis) using entropy theory. To generate score function, estimation of probability density function about original signals are certainly necessary and density function should be differentiated. Therefore, we used kernel density estimation method in order to derive differential equation of score function by original signal. After changing formula to convolution form to increase speed of density estimation, we used FFT algorithm that can calculate convolution faster. Proposed score function generation method reduces the errors, it is density difference of recovered signals and originals signals. In the result of computer simulation, we estimate density function more similar to original signals compared with Extended Infomax and Fixed Point ICA in blind source separation problem and get improved performance at the SNR(Signal to Noise Ratio) between recovered signals and original signal.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.1
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• pp.30-35
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• 2010

This paper presents a quality enhancement of images by using a histogram equalization based on the symmetric logistic function. The histogram equalization is a simple and effective spatial processing method that it enhances the quality by adjusting the brightness of image. The logistic function that is a sigmoidal nonlinear transformation function, is applied to non-linearly enhance the brightness of the image according to its intensity level frequency. We propose a flexible and symmetrical logistic function by only using the intensity with maximum frequency in an histogram and the total number of pixels. The proposed function decreases the computation load of an exponential function in the traditional logistic function. The proposed method has been applied for equalizing 5 images with a different resolution and histogram distribution. The experimental results show that the proposed method has the superior enhancement performances compared with the source images and the traditional global histogram equalization, respectively.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.16 no.2
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• pp.459-478
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• 2013

Didactic transposition refers to an adaptive treatment of mathematical knowledge into knowledge to be taught. This study intends to investigate how mathematical knowledge was modified in mathematics textbooks and lessons. This study identified examples of didactic transposition in mathematics textbooks and lessons in Korea and those in the U.S., The examples identified were FOIL method, trigonometry using s, c, t in writing style, order of operations(PEMDAS), area of a circle and circumference, order of prefixes in the metric system, trigonometry(SOH, CAH, TOA), operations on integer, and regular polyhedra. These examples were classified into the two categories, one for mnemonics, and one for concreteness and intuitiveness. Then a survey was conducted for in-service teachers in Korea and those in the U.S. to evaluate the appropriateness and the necessity of didactic transposition. Lastly, the potential didactic phenomena, meta-cognitive shift which may occur with these examples were discussed.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.215-218
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• 2002

본 논문에서는 타원형 클러스터링을 위한 거리측정 함수로써 변형된 가무시안 커널 함수를 사용하며, 주어진 클러스터링 문제를 각 타원형 클러스터의 체적을 최소화하는 문제로 해석하고 이를 선형행렬 부등식 기법 중 하나인 고유값 문제로 변환하여 최적화하는 새로운 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.267-268
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• 2012

본 논문에서는 효과적인 영상암호를 위하여 영상을 여러 단계별 블록화 한 뒤 암호화 과정을 수행한다. 이러한 암호화 과정의 효과적인 연산을 위하여 기본 행렬 변환을 이용한 대수적 연산과 비정칙적 복잡 함수의 무작위적 특이성을 이용한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.347-348
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• 2018

본 논문에서는 야간 도로 영상을 보정하여 주간 영상으로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 영상 변환 딥러닝 알고리즘인 Generative Adversarial Network(GAN)를 기반으로 주야간 도로 영상을 학습시켜 주야간 상호 변환이 가능한 시스템을 구현한다. 우선, 입력 영상에 대해 변환된 영상을 출력하는 generative network 를 정의한다. 또한, 변환된 영상을 다시 본래 영상으로 변환하는 inverse network 를 정의한다. Generative network 와 inverse network 를 모두 통과한 결과 영상과 본래 영상의 차 영상을 통해 손실 함수를 정의함으로써 파라미터를 목적에 맞게 학습시킬 수 있다. 또한, generative network 를 통과한 결과 영상과 목적하는 영상을 구분하는 discrimination network 를 정의하여 discrimination network 와 generative network 의 minimax two- player game 을 통해 변환된 영상이 실제 목적 영상과 유사하도록 유도한다. 제안하는 알고리즘을 적용하여 야간 도로 영상의 보정을 수행하면 주변 물체 인식이 어려운 야간 영상을 물체 인식이 용이한 주간 영상으로 변환 할 수 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.101-104
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• 2004

음성속도변환(TSM : Time Scaling Modification) 알고리즘은 시간축에서 음성 신호의 속도를 변환할 수 있는 방식이다. 이러한, 방법으로는 OLA(Overlap Add), SOLA (Synchronized Overlap Add) 알고리즘 등이 연구 되어 왔다. 2 가지 방식 중에도 동기화를 시켜 overlap 을 시키는 SOLA 알고리즘이 OLA 방법에 비해 음질이 우수하다. 본 논문에서는 TMS320C5416 DSP 에 계산량이 감소된 SOLA 알고리즘을 실시간 구현하였다. 기존의 SOLA 알고리즘에서 동기화를 위해 사용하고 있는 cross-correlation 함수는 곱셈연산에서 발생하는 bit 의 dynamic range 가 커서 나눗셈 연산에서도 과도한 연산량을 필요로 한다. 따라서 이러한 계산량의 감소를 위해 기존의 cross-correlation 함수가 대신 더하기와 빼기의 연산으로 수행되는 NAMDF 함수를 사용하여 계산량을 줄였다. 제안한 방법을 SOLA 알고리즘에 적용하여 성능 평가를 실시하였다. TMS320C5416 DSP 에 실시간으로 실험한 결과 NAMDF 함수를 사용하였을 경우 음질의 저하가 거의 없었으며, 계산량을 기존의 cross-correlation 방식에 비해 6.22MIPS 가까이 감소시킬 수 있었다.