• The Journal of Bigdata
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• v.2 no.2
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• pp.95-104
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• 2017

In 2014, Seoul Metropolitan Government launched a response service aimed at responding promptly to civil complaints. The complaints received are categorized based on their content and sent to the department in charge. If this part can be automated, the time and labor costs will be reduced. In this study, we collected 17,700 cases of complaints for 7 years from June 1, 2010 to May 31, 2017. We compared the XGBoost with RandomForest and confirmed the suitability of Korean text classification. As a result, the accuracy of XGBoost compared to RandomForest is generally high. The accuracy of RandomForest was unstable after upsampling and downsampling using the same sample, while XGBoost showed stable overall accuracy.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.2
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• pp.113-118
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• 2012

In this paper, we discuss the design of the Digital Down Converters for the IEEE 802.11 wireless LAN receiver, which can be used for the customized receiver. The customized receiver can be used for special puropsed services which cannot be realized using the general custom chip. In the OFDM receiver, DDC receives the up sampled Inphase/Quadrature signal from the AD converter and process down sampling and filtering procedures using the Cascaded Intergrator Filter and FIR filters. We discuss the structure and design methodology of DDC's and analyze the simulation results.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.297-300
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• 2001

본 논문에서는 동영상의 계층적 부호화의 효율을 높이기 위한 방안에 대해 연구하였다. 단일 계층부호화에 비해 다 계층부호화는 계산량이 많아진다. 따라서 계층적 부호화의 장점을 살리고 단점을 보완하는 방안을 제시하였다. 우선 인코더에서 고급계층의 복잡도를 줄이기 위하여 고급계층의 참조 형태를 P-VOP (Prediction-Video Object Plane)만으로 정한다. 고급계층의 참조 영역으로 사용되는 업샘플링된 VOP의 횟수를 줄여서 업샘플링에 따른 계산량을 줄인다. 그리고 고급계층의 비트율을 조절하여 Traffic shaping 효과도 얻을 수 있다. 이러한 방법들을 통해 단일 계층 부호화에 비해 다 계층부호화의 장점을 살리고 단점을 보완하는 코덱을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.81-83
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• 2018

Fully Convolutional Network(FCN)은 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였지만, FCN은 RGB 정보만을 사용하기 때문에 세밀한 예측이 필요한 장면에서는 다소 부족한 성능을 보였다. 이를 해결하기 위해 인코더-디코더 구조를 이용하여 RGB와 깊이의 멀티 모달을 활용하기 위한 FuseNet이 제안되었다. 하지만, FuseNet에서는 RGB와 깊이 브랜치 사이의 융합은 있지만, 인코더와 디코더 사이의 특징 지도를 융합하지 않는다. 본 논문에서는 FCN의 디코더 부분의 업샘플링 과정에서 이전 계층의 결과와 2배 업샘플링한 결과를 융합하는 스킵 레이어를 적용하여 FuseNet의 모달리티를 잘 활용하여 성능을 개선했다. 본 실험에서는 NYUDv2와 SUNRGBD 데이터 셋을 사용했으며, 전체 정확도는 각각 77%, 65%이고, 평균 IoU는 47.4%, 26.9%, 평균 정확도는 67.7%, 41%의 성능을 보였다.

• Smart Media Journal
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• v.1 no.3
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• pp.22-28
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• 2012

As the smart media becomes more popular, the demand for high-quality 3D images and depth maps is increasing. However, performance of the current technologies to acquire depth maps is not sufficient. The depth maps from stereo matching methods have low accuracy in homogeneous regions. The depth maps from depth cameras are noisy and have low-resolution due to technical limitations. In this paper, we introduce the state-of-the-art algorithms for depth map enhancement and up-sampling from conventional methods using only depth maps to the latest algorithms referring to both depth maps and their corresponding color images. We also present depth map enhancement algorithms for hybrid camera systems in detail.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.14 no.5
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• pp.119-127
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• 2010

This paper provides a new approach for durability prediction of reinforced concrete structures exposed to carbonation. In this method, the prediction can be updated successively by a Bayes' theorem when additional data are available. The stochastic properties of model parameters are explicitly taken into account in the model. To simplify the procedure of the model, the probability of the durability limit is determined based on the samples obtained from the Latin Hypercube Sampling(LHS) technique. The new method may be very useful in design of important concrete structures and help to predict the remaining service life of existing concrete structures which have been monitored. For using the new method, in which the prior distribution is developed to represent the uncertainties of the carbonation velocity using data of concrete structures(3700 specimens) in Korea and the likelihood function is used to monitor in-situ data. The posterior distribution is obtained by combining a prior distribution and a likelihood function. Efficiency of the LHS technique for simulation was confirmed through a comparison between the LHS and the Monte Calro Simulation(MCS) technique.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.15 no.2
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• pp.1-8
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• 2009

This paper introduces a virtual dress up system, according to user's input model and garment image. At first step, we deform the garment image by using skeleton structures and ARAP method. Next step, sampling the boundary points and find their matching vertices which are used for optimizing the boundary fitting. In 2D rendering of the dress up, they have some unrealistic results, so we reconstruct the garment mesh to the 3D mesh. Rendering from the reconstructed 3D mesh, we can get the final dress up result. We present that our system produce a visually plausible and well-fitted virtual dress up results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.89-89
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• 2017

유기농업은 저농약, 무농약, 자연농법과 함께 환경 친화적 농업으로 인식되어 세계적으로 유기농산물 생산량 및 재배면적이 급격하게 증가하고 있다. 국내 역시 안전한 먹거리 생산과 재배환경에서의 유해물질 관리방안 구축 등이 필요한 상황이다. 자가생산 유기농자재, 가축분을 이용한 축분 퇴비와 액비, 그리고 유박 등이 유기농업에 활용되고 있으나 사용 유기농자재의 양분가용화와 양분이용효율에 따른 비점오염원 형태로 토양 및 수질에 미치는 환경영향 등의 관측과 분석이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 밭 포장에서의 유기농업 적용에 따른 유기농과 관행농에서의 대표적 비점오염원인 영양물질(T-N 및 T-P)에 대한 원단위를 평가하는데 있다. 시험포장은 전북 순장군 순창읍에 위치하고 있으며, 유기질비료시비 및 관행작물(고구마)의 3반복 1처리구(경사도 $6.6^{\circ}$)와 관행농관리 및 관행작물(고구마)의 1반복 1대조구(경사도 $6.8^{\circ}$)로 구성하였다. 현장에서 강우량과 유량을 실측하였으며, 강우 이벤트 시 T-N 및 T-P의 수질항목을 샘플링 후 분석하였다. 2016년 현재까지 총 6회의 강우 이벤트가 발생하였으며, 그 중 4회의 수질 샘플링을 실시하였다. 유출률은 평균 유기농에서 32%와 관행농에서 57%로 나타났다. 이는 토지피복 및 선행강우 등의 영향으로 다양한 분포를 보여주었다. 유기농 처리구에서 수질 부하량이 전체적으로 높게 나타났으며, T-N의 경우 4.4배와 T-P의 경우 1.8배로 나타났다. 이러한 경향은 유출수의 농도 영향보다 유출량의 영향이 큰 것으로 보인다. 유기농 처리구의 경우 제초제 등의 농작업이 제대로 이루어지지 않아 조도계수가 높았으며, 유기농 처리구에서 유출량이 31% 수준으로 상대적으로 낮게 나타났다. 본 연구의 경우 관행적으로 이루어지는 제초관리 형태를 벗어난 경우로 일반적인 결론 도출에는 한계가 있으나 유기농업 경작지에서 일반적으로 식생분포가 활발한 특성을 보여주고 있다. 향후 추가적인 모니터링 연구가 지속적으로 필요하며, 본 연구를 바탕으로 유기농업 최적관리방안 제시에 필요한 기초자료로 활용되기를 기대된다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.1
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• pp.141-147
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• 2017

Scalable extension of High Efficiency Video Coding (SHVC) standard uses the up-sampled residual data from the base layer to make a residual data in the enhancement layer. This paper describes an efficient algorithm for improving coding gain by using the filtered residual signal of base layer in the Scalable extension of High Efficiency Video Coding (SHVC). The proposed adaptive filter selection mechanism uses the smoothing and sharpening filters to enhance the quality of inter-layer prediction. Based on two filters and the existing up-sampling filter, a rate-distortion (RD)-cost fuction-based competitive scheme is proposed to get better quality of video. Experimental results showed that average BD-rate gains of 1.5%, 2.1%, and 1.7% for Y, U and V components, respectively, were achieved, compared with SHVC reference software 5.0, which is based on HEVC reference model (HM) 13.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.6
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• pp.8-17
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• 2011

Recently, fusion camera systems that consist of depth sensors and color cameras have been widely developed with the advent of a new type of sensor, time-of-flight (TOF) depth sensor. The physical limitation of depth sensors usually generates low resolution images compared to corresponding color images. Therefore, the pre-processing module, such as camera calibration, three dimensional warping, and hole filling, is necessary to generate the high resolution depth map that is placed in the image plane of the color image. However, the result of the pre-processing step is usually inaccurate due to errors from the camera calibration and the depth measurement. Therefore, in this paper, we present a depth map upsampling method robust these errors. First, the confidence of the measured depth value is estimated by the interrelation between the color image and the pre-upsampled depth map. Then, the detailed depth map can be generated by the modified kernel regression method which exclude depth values having low confidence. Our proposed algorithm guarantees the high quality result in the presence of the camera calibration errors. Experimental comparison with other data fusion techniques shows the superiority of our proposed method.