• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.4
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• pp.1023-1031
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• 2010

With recent advances in hardware and wireless communication techniques, wireless multimedia sensor network which collects multimedia data through wireless sensor network has started to receive a lot of attentions from many researchers. Wireless multimedia sensor network requires a research of efficient compression and transmission to process the multimedia data which has large size, in the wireless sensor network that has very low network bandwidth. In this paper, we propose PIT protocol for the transmission based on the priority that classified by the DPCM compression. The PIT protocol sets different priority to the each subbands which are divided by the wavelet transform. The PIT protocol transmits the data with higher priority to guarantee the high image quality. The PIT protocol uses the characteristic of wavelet transform that the transformed image is very insensible to the data loss. In PIT protocol, each subbands of wavelet transformed image has fair weight in the compressed image to utilize the prioriy based transmission. The experiment results show that the PIT protocol improves the quality of image in spite of data loss.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.1
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• pp.75-82
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• 2009

In this paper, we propose a robust preprocessing scheme for entropy coding in gray-level image. The issue of this paper is to reduce additional information needed when bit stream is transmitted. The proposed scheme uses the preprocessing method of co-occurrence count about gray-levels in neighboring pixels. That is, gray-levels are substituted by their ranked numbers without additional information. From the results of computer simulation, it is verified that the proposed scheme could be reduced the compression bit rate by up to 44.1%, 37.5% comparing to the entropy coding and conventional preprocessing scheme respectively. So our scheme can be successfully applied to the application areas that require of losslessness and data compaction.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.6
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• pp.1015-1025
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• 2017

Bayesian personalized ranking (BPR) is a state-of-the-art recommendation system techniques for implicit feedback data. Unfortunately, there might be a loss of information because the BPR model considers only the binary transformation of implicit feedback that is non-binary data in most cases. We propose a modified BPR method using a level of confidence based on the size or strength of implicit feedback to overcome this limitation. The proposed method is useful because it still has a structure of interpretable models for underlying personalized ranking i.e., personal pairwise preferences as in the BPR and that it is capable to reflect a numerical size or the strength of implicit feedback. We propose a computation algorithm based on stochastic gradient descent for the numerical implementation of our proposal. Furthermore, we also show the usefulness of our proposed method compared to ordinary BPR via an analysis of steam video games data.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.9 no.1
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• pp.33-40
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• 2014

In this paper we propose new image coding using wavelet transform. The new method constructs hierarchical bit plane and progressively transports each bit plane. The Proposed algorithm not only supports multi-resolution, dividing original image into special band and various resolution using Antonini's wavelet basis function but also reduces blocking effects that come into JPEG. In encoding time this algorithm considers each band characters and priority of transport order, and applies to fast search of image.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.56-57
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• 2015

근래 3D산업의 발전으로 디지털 홀로그램 기술이 부각되고 있다. 본 논문에서는 디지털 홀로그램 영상을 쿼드트리형식으로 Fresnelet 변환을 통한 양자화기를 구현하기위해 특징 및 중요도를 분석하는 방식에 대해 제안한다. 디지털 홀로그램 영상을 Fresnelet 변환을 수행한 뒤 부대역 별로 평균에너지에 따른 에너지 분포의 순위를 정하였고, 크기에 따른 히스토그램의 결과를 이용해 향후 디지털 홀로그램 압축 및 전송 기법에 적용할 수 있는 것을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.94-97
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• 2009

본 논문에서는 실제 도로 환경에서의 실시간 차선 인식 방법을 제안한다. 전방주시카메라를 활용하여 촬영한 입력영상으로부터 도로영역에 해당하는 관심영역을 추출하고 반복적인 평균 명도를 측정하여 이진화함으로써 차선 특징을 검출하고 YCbCr 변환한 영상에 대한 실험 임계값을 적용하여 중앙선의 특징을 검출하였다. 이에 Canny 알고리즘을 이용한 에지 추출로 허프 변환시의 작업량을 최소화하였으며 허프 변환하여 얻은 차선 후보군으로부터 각도를 기반으로 필터링하여 통계적으로 우선순위가 높은 선분을 차선으로 인식하였다. 또한 실제 도로 환경에서 수집한 동영상으로 실험한 결과 강건한 차선 인식률을 보였다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.26 no.2
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• pp.82-98
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• 2010

The purpose of this paper is to suggest the efficiency measurement way of Korean seaport by using Average Index Transformation model of fuzzy DEA(Data Envelopment Analysis). Two inputs[cargo handling capacity, and berthing capacity], and outputs[cargo handling amount, and the number of ship calls] are used in 1995 and 2004 for 26 Korean seaports. Empirical main results are as follows: First, Tongyung, Gohyun, Okpo, and Sogcho Ports are efficient, and Yeasu Port shows the high efficiency level over 95% under input oriented CCR model. Gohyun and Sogcho Ports showed the most efficient score under average index transformation model. Okpo and Yeasu Ports increased their efficiency scores as the lamda(λ) values are up. The empirical results of fuzzy DEA average index transformation model for Wando, Yeasu, and Seoguipo ports showed that if the lamda values are higher, the efficiency scores are also higher. The main policy implication based on the findings of this study is that the management manager of Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs in Korea should introduce the fuzzy DEA average index transformation model for deciding the size of inputs including the port investment amount and evaluating the port efficiency.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.6
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• pp.752-762
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• 1999

멀티미디어 정보 검색 응용에 있어서 관련성 있는 멀티미디어 문서를 검색하기 위해 이미지에 대한 내용-본위 검색이 필수적이다. 이를위하여 본 논문에서는 이미지를 몇 개의 인식 가능한 심볼 즉, 아이콘으로 표현하고, 주어진 문서를 대표하는 값으로 받아들여 색인을 한다. 사용자가 이미지에 대한 내용-본위 검색을 요구하면 질의에 있는 이미지를 아이콘으로 변환한후, 접근 깁버을 통하여 원하는 이미지를 검색한다. 이를 위하여 본 논문에서는 방향관계 연산자와 위치관계 연산자를 합성하여 새로운 공간 매치 표현 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지 내의 아이콘들간의 관계성을 보다 정확하게 표현하며 순위 부여가 가능한 새로운 공간관계 표현기법이다. 아울러 본 연구에서 제안한 방법을 기존의 9DLT 방법 및 SMR 방법과 검색효율면에서 성능 비교를 수행한다. 마지막으로 성능 실험을 통하여 제안한방버이 기존의 9DLT 및 SMR 방법에 비해 정확률 측면에서 약 0.1 재현율 측면에서 약 0.2만큼 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.589.1-591
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• 2004

현재 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic한 정보만을 제공한다. 웹 서비스의 이러한 단점을 보안하고자 시멘틱 웹 기술이 제안되고 있다. DQL 검색 시스템은 검색 결과의 질을 향상시키기 위해서 시멘틱 웹 기반의 검색 시스템 중지 하나다. 시멘틱 검색은 입력된 질의들을 통해서 사용자가 원하는 정보와 의미가 일치하는 결과를 얻어내는 것이다. 본 논문은 시스템을 이용하는 각 사용자에 따라 검색되는 결과들에 우선순위를 적용하는 DQL 검색 시스템을 제안하고 다음 3가지 부분에 중점을 두어 시스템을 설계하였다. 첫째, 각 사용자들의 성향을 검색 결과에 반영하기 위해 개인화 프로파일과 온톨로지를 생성하는 개인화 온톨로지 생성기를 설계한다. 둘째. 검색 정확도틀 논이기 위해 검색 대상에 되는 정보들의 숙성과 관계를 추론해주는 검색 엔진을 설계한다. 마지막으로 DQL 검색 시스템의 사용 효율성을 높이기 위해 사용자가 입력한 키워드를 DQL로 자동 변환하는 DQL 컨버터를 설계한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.6
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• pp.261-268
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• 2015

In spoken chatting systems, users'spoken queries are converted to text queries using automatic speech recognition (ASR) engines. If the top-1 results of the ASR engines are incorrect, these errors are propagated to the spoken chatting systems. To improve the top-1 accuracies of ASR engines, we propose a post-processing model to rearrange the top-n outputs of ASR engines using a ranking support vector machine (RankSVM). On the other hand, a number of chatting sentences are needed to train chatting systems. If new chatting sentences are not frequently added to training data, responses of the chatting systems will be old-fashioned soon. To resolve this problem, we propose a data collection model to automatically select chatting sentences from TV and movie scenarios using a support vector machine (SVM). In the experiments, the post-processing model showed a higher precision of 4.4% and a higher recall rate of 6.4% compared to the baseline model (without post-processing). Then, the data collection model showed the high precision of 98.95% and the recall rate of 57.14%.