• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.3
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• pp.41-49
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• 2009

Flash memory has become increasingly requestion for the importance and the demand as a storage due to its low power consumption, cheap prices and large capacity medium. This research is to design a high performance flash memory structure for the substitution of a hard-disk by dynamic prefetching of aggressive spatial locality from the spatial smart buffer system. The proposed buffer system in a NAND flash memory consists of three parts, i.e., a fully associative victim buffer for temporal locality, a fully associative spatial buffer for spatial locality, and a dynamic fetching unit. We proposed new dynamic prefetching algorithm for aggressive spatial locality. That is to use the flash memory instead of the hard disk, the proposed flash system can achieve better performance gain by overcoming many drawbacks of the flash memory by the new structure and the new algorithm. According to the simulation results, compared with the smart buffer system, the average miss ratio is reduced about 26% for Mediabench applications. The average memory access times are improved about 35% for Mediabench applications, over 30% for Spec2000 applications.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.1
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• pp.55-64
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• 2013

Due to the popularization of digital high-performance capturing equipments and the emergence of powerful image-editing softwares, it is easy for anyone to make a high-quality counterfeit money. However, the probability of detecting a counterfeit money to the general public is extremely low. In this paper, we propose a counterfeit money detection algorithm using a general purpose scanner. This algorithm determines counterfeit money based on the different features in the printing process. After the non-local mean value is used to analyze the noises from each money, we extract statistical features from these noises by calculating a gray level co-occurrence matrix. Then, these features are applied to train and test the support vector machine classifier for identifying either original or counterfeit money. In the experiment, we use total 324 images of original money and counterfeit money. Also, we compare with noise features from previous researches using wiener filter and discrete wavelet transform. The accuracy of the algorithm for identifying counterfeit money was over 94%. Also, the accuracy for identifying the printing source was over 93%. The presented algorithm performs better than previous researches.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.613-615
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• 2003

본 논문에서는 절삭, 크기변화, 회전, 프로젝션 등의 기하학적 공격에 매우 강인한 비디오 워터마킹 알고리즘을 소개한다. 동기정보를 파괴하는 기하학 공격은 원 비디오 데이터의 화질을 크게 손상하지 않으면서도 워터마크 정보를 극단적으로 제거할 수 있는 공격이며, 이에 대한 연구는 아직 미비하다. 한 프레임의 휘도성분의 평균값은 전역 혹은 지역적인 기하 공격에 강인하다는 것은 잘 알려진 사실이다. 그러므로 휘도성분의 평균값을 워터마크 정보에 따라 변화시키면 기하학 공격에 강인한 비디오 워터마킹 알고리즘을 만들 수 있다. 제안된 방법의 용량성과 비가시성 향상을 위해 간단하지만 매우 효율적인 시공간적 인간시각특성이 이용된다. 실험결과에 의하면 제안된 방법은 기하학공격과 압축 등의 공격이 동시에 일어나도 삽입된 워터마크 정보를 추출 할 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.179-183
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• 2009

본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.10
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• pp.110-116
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• 2017

This paper presents an effective demosaicking algorithm for color filter array (CFA) images acquired from single-sensor devices based on directional interpolation and nonlocal properties of the image. We interpolate the G channel considering diagonal directions as well as horizontal and vertical directions, using a small number of pixels to reflect local properties of the image. Then, we overcome image degradations, such as zipper effects near edges and false colors, by applying nonlocal means (NLM) filtering to the interpolated pixels. R and B channels are reproduced by using directional interpolation with information of the reconstructed G channel and NLM filtering. Experimental results for various McMaster images with high saturation and color changes show that the proposed algorithm accomplishes high PSNR compared with conventional methods. Moreover, the proposed method demonstrates better subjective quality compared with existing methods in terms of reduction of quality degradation, like false colors, and preservation of the image structures, such as edges and textures.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.4
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• pp.61-67
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• 2017

Low-dose X-ray fluoroscopic image sequences to avoid radiation exposure risk are contaminated by quantum noise. To restore these noisy sequences, we propose a 3D nonlocal means (NLM) filter based on stochastic distancesed can be applied to the denoising of X-ray fluoroscopic image sequences. The stochastic distance is obtained within motion-compensated noise filtering support to remove the Poisson noise. In this paper, motion-adaptive weight which reflected the frame similarity is proposed to restore the noisy sequences without motion artifact. Experimental results including comparisons with conventional algorithms for real X-ray fluoroscopic image sequences show the proposed algorithm has a good performance in both visual and quantitative criteria.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.49-52
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• 2006

최근 대규모 지역 혹은 전 지구에 걸친 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나면서 이를 처리하기 위한 효율적인 '영상좌표 상호등록'법이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 일반적으로 오랜 시간이 소요되는 '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해 '사전검수영역기반정합법'(Pre-qualified area based matching)을 사용하였다. 이를 통해 '영상좌표 상호등록'시 연산시간을 현저히 단축시켰고 추출된 정합점에 과대오차제거법을 적용함으로서 단순히 영역기반정합법을 적용한 경우에 비해서 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안한 알고리즘을 이용하여 테스트 프로그램을 작성, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.436 영상소, 정합점은 평균 38,475개로 나타났다. 연산시 간은 평균 약 8분으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1503-1506
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• 2007

수공구조물의 설계를 위해서 주로 사용되는 강우강도식은 연최대치 강우자료를 이용하여 빈도별 혹은 지속기간별 확률강우량을 구한 후 이 값들을 선형 혹은 비선형식의 형태로 회귀분석하여 구하게 된다. 그러나, 이와 같이 회귀분석을 이용하여 추정된 강우강도식은 원래의 강우자료가 가지고 있는 확률적인 특성을 재현한다고 하기는 어렵기 때문에, 본 연구에서는 연최대치 강우자료에 대한 적정 확률분포형으로부터 직접 강우 강도식을 유도하는 방법을 적용하여 대상지역 강우강도식의 매개변수를 산정하였다. 선정된 적정 확률분포형을 이용하여 강우강도식의 매개변수를 추정하는데 있어서, 평균제곱오차의 제곱근을 최소화하는 형태의 목적함수를 구성한 후 유전자알고리즘을 이용하여 적절한 매개변수를 산정하였다. 산정된 매개변수를 사용한 강우강도식으로 구한 결과값과 기존의 강우강도식에 의한 결과값 그리고 지점빈도해석에 의한 결과값을 비교하여 본 연구에서 산정된 강우강도식의 적용성을 평가해 보았다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.10 no.5
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• pp.227-234
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• 2009

The Paper introduces a new technique for block matching motion estimation. since the temporal correlation of a animation sequence between the motion vector of current block and the motion vector of previous block. In this paper, we propose the scene change detection algorithm for block matching using the temporal correlation of the animation sequence and the center-biased property of motion vectors. The proposed algorithm determines the location of a better starting point for the search of an exact motion vector using the point of the smallest SAD(sum of absolute difference) value by the predicted motion vector from the same block of the previous frame and the predictor candidate point on each search region. Simulation results show that the PSNR values are improved as high as 9~32% in terms of average number of search point per motion vector estimation and improved about 0.06~0.21dB on an average except the FS(full search) algorithm.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.27 no.5
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• pp.521-534
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• 2011

The high-resolution X-band SAR systems such as COSMO-SkyMED and TerraSAR-X have been launched recently. In addition KOMPSAT-5 will be launched in the early of 2012. In this study we developed the new method for persistent scatterer candidate (PSC) selection and network construction, which is more suitable for PSInSAR analysis using multi-temporal X-band SAR data. PSC selection consists in two main steps: first, selection of initial PSCs based on amplitude dispersion index, mean amplitude, mean coherence. second, selection of final PSCs based on temporal coherence directly estimated from network analysis of initial PSCs. To increase the stability of network the Multi- TIN and complex network for non-urban area were addressed as well. The proposed algorithm was applied to twenty-one TerraSAR-X SAR of New Orleans. As a result many PSs were successfully extracted even in non-urban area. This research can be used as the practical application of KOMPSAT-5 for surface displacement monitoring using X-band PSInSAR.