• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.937-946
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• 1995

본 논문에서는 공간의존행렬과 신경망을 이용하여 문서영상에서 인식대상 문자가 포함되어 있는 블록들을 좀더 세분해 낼 수 있는 효과적인 방법을 제시 하였다. 제안 된 방법은 명암도 문서블록에서 공간의존행렬을 구하고 7가지 질감 특징을 추출한 뒤 신경망을 이용해 문서블록을 9가지 유형으로 분류할 수 있도록 하였다. 특히 기존에는 비문자영역으로 분류되던 수식, 도표, 순서도 등 주로 문자가 포함되어 있는 블록들을 세분해 낼 수 있도록 하였다. 또한 신경망 학습알고리즘인 BP 를 사용함으로써 기존의 선형분류시에 요구되던 유형별 임계값과 선형면결정지수를 찾는 어려움을 해소하였다. 명암도영상을 이진화하기 전에 먼저 Sobel연산을 적용함으로써 문서 뒷면에 의한 배경 잡음의 영향을 줄일 수 있도록 하였고, 교차 문지르기 후 분할함으로써 블록이 작은 조각으로 나누어지는 것을 방지하도록 하였다. 실험결과 제안한 방법에서는 문자가 포 함되어 있는 블록은 큰 문자, 중간문자, 작은 문자블록 및 수식, 순서도, 도표블록의 6가지로, 그리고 비문자블록은 인물사진, 그래프 등 3가지 유형으로 상세하게 분류 할수 堞있었으며 전체적인 분류성능도 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.26-27
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• 2021

본 논문에서는 자막방송 제공을 위해 방송콘텐츠를 이해하는 방법으로 잔차 합성곱 순환신경망 기반 음향 사건 분류 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔차 합성곱 신경망과 순환 신경망을 연결한 구조를 갖는다. 신경망의 입력 특징으로는 멜-필터벵크 특징을 활용하고, 잔차 합성곱 신경망은 하나의 스템 블록과 5개의 잔차 합성곱 신경망으로 구성된다. 잔차 합성곱 신경망은 잔차 학습으로 구성된 합성곱 신경망과 기존의 합성곱 신경망 대비 특징맵의 표현 능력 향상을 위해 합성곱 블록 주의 모듈로 구성한다. 추출된 특징맵은 순환 신경망에 연결되고, 최종적으로 음향 사건 종류와 시간정보를 추출하는 완전연결층으로 연결되는 구조를 활용한다. 제안된 모델 훈련을 위해 라벨링되지 않는 데이터 활용이 가능한 평균 교사 모델을 기반으로 훈련하였다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 DCASE 2020 챌린지 Task 4 데이터 셋을 활용하였으며, 성능 평가 결과 46.8%의 이벤트 단위의 F1-score를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권4호
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• pp.399-407
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• 2002

본 논문에서는 블록 기반으로 부호화된 영상에 대하여 블록 분류 (block classification)와 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron, MLP) 모델을 이용한 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록을 DCT 계수의 분포 특성에 따라 네 개의 클래스로 분류한 다음, 인접한 두 블록의 클래스 정보에 따라 수평 및 수직 블록 경계 영역에 대하여 적응적으로 신경망 필터를 적용한다. 즉, 평탄한 영역, 수평 방향 에지 영역, 수직 방향 에지 영역, 및 복잡한 영역에 대하여 각각 서로 다른 신경망 필터를 수평 및 수직 방향으로 적용하여 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.65-66
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• 2022

본 논문은 딥러닝을 이용하여 예측 블록을 개선하는 화면 내 예측 기법을 제안한다. 컨볼루션 신경망 네트워크로부터 기존의 VVC의 화면 내 예측 모드를 통해 구성한 예측 블록과 주변 참조 샘플을 통과하여 보다 원본에 가까운 예측 블록을 생성한다. 따라서 예측 후 신호는 원본 블록과의 차분 신호를 줄여 비디오 부호화 성능을 향상하게 된다. 실험 결과, VTM-10.0 대비 휘도성분에 대해 약 1.16%의 BD-rate을 개선하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.287-290
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• 2002

지문인식 알고리즘 구현에 있어서 일반적인 전처리 과정을 거쳐, 특징추출시 본 논문에서는 방향성이 추출된 영상에서 블록을 형성하여 각 블록에서의 방향성 특징들을 인공지능 기법의 한 분야인 신경회로망의 입력패턴으로 사용하여 특이점 추출을 수행했으며, 이를 바탕으로 PC없이 독립적으로 동작할 수 있는 지문인식 신호처리보드를 설계하여 그 신뢰성을 테스트한 결과 충분히 독립적으로 동작할 수 있음을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.273-280
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• 2020

자동화된 정적분석 도구는 소스 코드상에 잠재된 결함을 개발자들이 적은 노력으로 빠르게 찾을 수 있도록 도와준다. 하지만 이러한 정적분석 도구는 수정할 필요가 없는 오탐지 경고들을 무수하게 발생시킨다. 본 연구에서는 소스코드 블록의 토픽 모델을 이용한 인공신경망 기반의 경고 분류 기법을 제안한다. 소프트웨어 변경 관리 시스템으로부터 버그를 수정한 리비전들을 수집하고, 개발자들로부터 수정된 코드 블록들을 추출한다. 토픽 모델링을 이용하여 수집된 코드 블록의 토픽 분포 값을 구하고, 코드 블록의 리비전 간 경고들의 삭제 여부를 표현하는 이진데이터를 인공신경망의 입력 값과 출력 값으로 사용하여 심층 학습을 수행한다. 그 결과, 인공신경망 기반의 분류 모델이 높은 예측 성능으로 진성 또는 오탐지 경고를 분류하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.101-109
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• 2006

본 논문에서는 DCT 도메인에서 영상의 블록에 대한 분류에 따라 다른 블록들에 삽입될 워터마크의 강도를 적용적으로 조절하여 워터마크를 삽입하기 위해 인간 시각 시스템(HVS)과 선경회로망 중 SOM(Self-Organizing Map)을 이용한 적용적 디지털 이미지 워터마킹을 제안한다. 인간 시각 시스템을 기반으로 하여 블록의 특정벡터를 찾아낸다. 블록의 특정벡터를 입력으로 SOM에 의해 블록들은 4등급으로 분류된다. 이들 중 3개의 등급에 속하는 블록을 선택하여 DCT 계수들 중 DC성분을 제외한 저주파 성분을 가지는 6개의 계수들을 선택하여 워터마크를 삽입한다. 실험을 통해 새로 제안된 알고리즘은 좋은 화질을 얻을 수 얻을 수 있었고 JPEG 압축, 영상처리, 기하학적 변환과 잡음과 같은 공격에 아주 강인하였다.

• Applied Microscopy
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• 제35권4호
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• pp.10-15
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• 2005

신경연접 구조 관찰을 위한 방법으로 hydrofluoric acid 용액을 이용하여 유리 커버글라스 위에 배양된 신경세포의 전자현미경 관찰을 위한 편리한 시료제작법을 제시하였다. 배양된 신경세포의 TEM관찰을 위한 전체적인 시편제작 방법은 일반적인 전자현미경 시편 준비법과 큰 차이가 없으나 시료 블록을 제작한 후 유리 커버글라스를 효과적으로 제거하는 것이 가장 큰 차이점이다. 유리 커버글라스의 제거를 위해 열중합 반응이 끝난 시료 블록은 유리 커버글라스를 완전히 노출시켜 48% hydrofluoric acid 용액이 들어있는 플라스틱 비이커에 넣어 $5{\sim}10$분간 처리하여 유리 커버글라스를 완전히 제거한 후, 흐르는 물로 충분히 세척하고 상온에서 건조하여 사용하였다. 유리 커버글라스가 제거된 시료 블록은 실체 현미경을 이용하여 관찰하고자 하는 부위를 선정한 후 절삭하여 절편을 제작하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2824-2826
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• 1999

본 논문에서는 자율이동로봇의 동작 제어를 수행한다. 제어기로서는 블록기반 진화신경망을 이용하고, 진화 알고리즘을 사용하여 내부구조와 가중치를 동시에 진화시킨다. 진화에 의하여 최대 적합도를 가지는 제어기를 획득한 후 이를 이용하여 자율이동로봇의 동작 성능을 평가한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.270-271
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• 2019

본 논문에서는 최신 비디오 압축 표준인 HEVC 를 기반으로, 영상의 부호화 과정에서 블록 사이에 형성되는 잡음을 감소시키기 위하여 합성곱 신경망을 학습시켜 영상의 품질과 예측 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 실험 결과 본 제안 기법은 기존의 HEVC 대비 평균 0.06dB 의 PSNR 개선을 보였고, 원본 값과 예측 값의 오차는 0.5%만큼 감소하였다.