• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.11
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• pp.1365-1372
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• 2011

This paper proposes a cognitive contrast enhancement algorithm based on the non-linear masking to advance low cognitive contrast in dark regions of images. In order to improve brightness in dark regions of an image, we propose a new contrast enhancement algorithm based on the non-linear masking using regional adaptive parameters of an image. For performance evaluation of the proposed method, chromaticity and saturation comparison as a quantitative assessment and z-score comparison as a qualitative assessment were executed between test images and their simulated images by SSR, MSR, a conventional non-linear masking and the proposed method, respectively. As a result, the proposed method showed low chromaticity and saturation difference and improved cognitive contrast for the three methods.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.1-10
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• 2022

Deep neural networks are widely used to solve various problems. In a fully connected neural network, the nonlinear activation function is a function that nonlinearly transforms the input value and outputs it. The nonlinear activation function plays an important role in solving the nonlinear problem, and various nonlinear activation functions have been studied. In this study, we propose a combined parametric activation function that can improve the performance of a fully connected neural network. Combined parametric activation functions can be created by simply adding parametric activation functions. The parametric activation function is a function that can be optimized in the direction of minimizing the loss function by applying a parameter that converts the scale and location of the activation function according to the input data. By combining the parametric activation functions, more diverse nonlinear intervals can be created, and the parameters of the parametric activation functions can be optimized in the direction of minimizing the loss function. The performance of the combined parametric activation function was tested through the MNIST classification problem and the Fashion MNIST classification problem, and as a result, it was confirmed that it has better performance than the existing nonlinear activation function and parametric activation function.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.1
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• pp.26-30
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• 2009

We propose an adaptive Recursive Least Rank(RLR) L-filter which uses an L-estimator in order statistics and is based on rank estimate in robust statistics. The proposed RLR L-filter is a non-linear adaptive filter using non-linear adaptive algorithm and adapts itself to optimal filter in the sense of least dispersion measure of errors with non-homogeneous step size. Therefore the filter may be suitable for applications when the transmission channel is nonlinear channels such as Gaussian noise or impulsive noise, or when the signal is non-stationary such as image signal.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.2
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• pp.138-143
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• 2006

This paper presents intelligent digital redesign method for hybrid state space fuzzy-model-based controllers. For effectiveness and stabilization of continuous-time uncertain nonlinear systems under discrete-time controller, Takagi-Sugeno(TS) fuzzy model is used to represent the complex system. And global approach design problems viewed as a convex optimization problem that we minimize the error of the norm bounds between nonlinearly interpolated linear operators to be matched. Also, by using the bilinear and inverse bilinear approximation method, we analyzed nonlinear system's uncertain parts more precisely. When a sampling period is sufficiently small, the conversion of a continuous-time structured uncertain nonlinear system to an equivalent discrete-time system have proper reason. Sufficiently conditions for the global state-matching of the digitally controlled system are formulated in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, a TS fuzzy model for the chaotic Lorentz system is used as an . example to guarantee the stability and effectiveness of the proposed method.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.29 no.3
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• pp.159-174
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• 2013

This paper mainly deals with the appropriation of ship voyage allocation, using a heuristic regression model, in order to reduce total costs incurred in port, yard and at sea under the specific port condition. Because of different behavior of costs incurred in port, yard and at sea, an effort to minimize these costs by adjusting the number of voyages for three ship classes(50,000, 100,000, and 150,000-ton) should be made. For instance, if the port managers attempt to reduce the sea transport cost by increasing the annual allocated number of ship voyages classed 150,000-ton for economies of scale, they have no choice but to suffer a significant increase in queueing cost due to port congestion. To put it differently, there are trade-off relationships among the costs incurred in port, yard, and at sea. We utilized a computer simulation result to perform a couple of regression analyses in order to figure out the appropriate range of allocated number of voyages of each ship class using a heuristic approach. The detailed analytical results will be shown at the main paper. We also suggested a net present value(NPV) model to make a proper investment decision for an additional berth of 200,000-ton class that alleviates port congestion and reduces transport cost incurred both in port and at sea.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.271-274
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• 2004

영상정합을 통한 의료영상 분석방법들 중 동일환자에 대한 선형적 다중모달리티 정합이 널리 이용되고 있다. 그러나 실제적으로 여러 종류의 환자영상 취득이 어렵거나 해부학적 영상정보가 손실되는 경우가 적지 않다 본 논문에서는 표준 형상을 가지는 정상인 해부학적 뇌영상에 대한 환자 기능적 뇌영상의 정합방법을 제안한다. 먼저 두 영상간 모멘트 정보 매칭 및 초기선형 변환을 수행하고, 3차원 B zier 함수 기반 free-form 변형기법을 이용한 비선형 정합을 수행하여 정합 영상간 형상 차이를 최소화한다 제안방법은 환자 기능영상의 해부학적 분석 뿐 아니라 시술전-시술중 영상정합을 통한 영상유도시술에도 확장 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.110-113
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• 2019

본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안한 방식의 알고리즘을 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.11a
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• pp.31-32
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• 2014

전압형 인버터를 이용한 전동기 구동시스템에서, 출력전압의 비선형성은 역기전력기반 센서리스의 성능에 큰 영향을 미친다. 역기전력기반 센서리스는 전압방정식을 이용하기 때문에 출력전압에 대한 정보가 필요한데 일반적인 인버터에는 출력전압을 측정하는 센서가 없어 출력전압지령을 출력전압과 같다고 가정하고 사용한다. 그러나 인버터의 비선형성으로 인해 전압지령과 실제 출력되는 전압간의 차이가 발생하게 되어 각 추정오차가 생기게 되고 센서리스의 성능을 떨어트린다. 인버터 비선형성의 주원인인 데드타임에 의한 영향을 보상하기 위해서 여러 가지 방법들이 연구되었지만 전류의 크기가 낮은 저속, 저부하 상황에서는 여전히 오차가 존재 하였다. 본 논문에서는 전압오차가 발생할 수 있는 저전류 구간을 최대한 줄이도록 전류의 형태를 바꾸어 저속 저부하 상황에서의 전압오차를 최소화 하였다. 이를 통해서 역기전력 기반의 센서리스의 저속영역 특성을 개선하였고 실험을 통해 그 효용성을 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2278-2280
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• 2004

이 논문은 이동식 수레형 도립진자 제어에 있어서 비선형적인 특성을 발생시키는 원인중의 하나인 마찰력을 보상하는 방법에 대하여 고찰한다. 여기에 사용된 방법은 모터에 전압을 인가하였을 때의 이동식 수레형 도립진자의 위치와 속도에 대한 데이터를 가지고, 가우시안 반복을 적용한 비선형 최소 자승법을 이용하여 마찰력을 추정하고, 모델링을 하여, 모델링 된 파라미터를 이용하여 비선형적인 특성을 최소화하는 것이다. 이 논문의 주된 결과는 수학적으로 모델링 한 마찰력이 실제의 마찰력과 유사하며, 이 마찰력을 보상함으로서, 이동식 수레형 도립진자의 제어 성능이 향상되었음을 보여준다. 따라서 이 결과는 기존의 마찰력을 무시하고, 이동식 수레형 도립진자를 제어하였을 때보다 마찰력을 보상하였을 때가 더욱 안정된 시스템이 됨을 실험적으로 확인한다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.24 no.5
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• pp.569-576
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• 2011

In this paper a new analysis procedure for evaluation of progressive collapse resisting capacity of a structure was proposed based on the nonlinear static analysis procedure. The proposed procedure produces analysis results identical to those obtained by the linear static analysis procedure specified in the GSA guidelines without iteration, therefore saving a lot of computation time and excluding the possibility of human errors during the procedure. To verify the validity of the proposed procedure, the two methods were applied to the analysis of a reinforced concrete moment frame and a steel braced frame subjected to loss of a first story column and the results were compared. According to the analysis results, the two methods produce identical results in the prediction of progressive collapse and the hinge formation. As iterative analysis is not required in the proposed method, significant amount of analysis time is saved in the proposed analysis procedure.