• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.115-120
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• 2001

본 논문에서는 비닐 튜브의 결함검사에 이용하기 위한 이진화 임계치의 자동 결정방법과 패턴매칭에 이용되는 패턴 모델의 자동 친정방법에 대하여 기술한다. 256 Gray 영상을 받아 들여 이진화 임계치를 결성하기 위해서, 휘도치 분포 곡선에서 2개의 극대값을 찾고, 두 극대 위치의 중간위치를 이진화 임계치로 결정하는 방법을 이용하였다. 그리고 패턴 모델을 생성하기 위하여는 수직, 수평 방향의 누적함(Profile)을 이용하였다. 이 방법은 인쇄물 검사 시스템뿐 아니라 비슷한 휘도치 분포를 같는 반도체 자동 검사 시스템을 비롯한 일반적인 건사 시스템에 적용이 가능하다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.8A no.1
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• pp.48-55
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• 2001

Using BDD, we can represent Boolean functions uniquely and compactly, Hence, BDD have become widely used for CAD applications, such as logic synthesis, formal verification, and etc. The size of the BDD representation for a function is very sensitive to the choice of orderings on the input variables. Therefore, it is very important to find a good variable ordering which minimize the size of the BDD. Since finding an optimal ordering is NP-complete, several heuristic algorithms have been proposed to find good variable orderings. In this paper, we propose a variable ordering algorithm based on the $\mu$O(microcanonical optimization). $\mu$O consists of two distinct procedures that are alternately applied : Initialization and Sampling. The initialization phase is to executes a fast local search, the sampling phase leaves the local optimum obtained in the previous initialization while remaining close to that area of search space. The proposed algorithm has been experimented on well known benchmark circuits and shows superior performance compared to a algorithm based on simulated annealing.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.510-513
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• 2002

대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimodal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 포함되어 있으므로 스케치 특징점 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매 모호함이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 영상에 대해 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 구하여 최소 밝기값과 최대 밝기 값을 설정하고 삼각형의 소속 함수에 적용한다. 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut 을 적용하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법보다 제안된 퍼지 이진화 방법이 효율적인 것을 알 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.2C
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• pp.178-183
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• 2008

The videotext brings important semantic clues into video content analysis. In this paper, we propose an automatic binarization method of text region using a stroke filter. Proposed text binarization method consists of stroke filtering, text color polarity determination, and local region growing. By using the responses of dark and bright stroke filters, we can determine color polarity of text region automatically. And the method is robust against complex background, because it considers stroke information of videotexts by using a stroke filter. The effectiveness of our method is verified by experiments on a challenging database.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.877-880
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• 2007

이 논문에서는 에너지 제한이 엄격한 환경에서 동작하는 무선 센서 네트워크를 위한 기회적 전송 전략을 제안한다. 본 연구는 무선 센서 네트워크의 호스트 지연에 민감한 어플리케이션을 고려하였다. 우리가 제안한 전송 전략은 시변 채널에서 지연의 제약을 받으면 채널상태가 좋을 때 전송을 시도하는 이진-결정 기반 전송 방식이다. 마코브 결정 프로세스가 전송 결정을 위한 최적 임계치를 찾는데 사용되었다. 우리의 이진-결정 기반 전송 방식은 에너지 소모의 원인인 전송실패를 가능하면 피하기 위해 채널의 질이 최적 임계 치를 넘을 때만 전송을 시작한다. 우리가 제안한 방식의 성능을 검증하기 위해 무선 페이딩 채널에서 광범위한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과는 이진-결정 기반 전송 방식이 다른 방식보다. 35% 놓은 에너지 효율을 가지고 이로인해 네트워크 수명이 연장된다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.265-268
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• 2005

기존에 널리 사용되어 지고 있는 영상 이진화 기법은 영상에서의 그레이 레벨의 빈도수 히스토그램에 기반하여 임계값[2-7, 9-11]을 결정하여 왔다. 그리고 최근 히스토그램에 기반한 영상 이진화 기법의 단점을 보완하기 위해서 그레이 레벨 분포에 기반한 임계값 결정법[1]이 제시되었다. 본 논문에서는 그레이 레벨의 공간적 분포를 이용한 임계값 결정법을 제안함으로서 최근 제안된 그레이 레벨 분포에 기반한 임계값 결정법의 단점을 보완하고자 한다. 기존의 여러 가지 예제 영상을 통하여 제안된 임계71 결정법의 타당성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.825-828
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• 2004

본 논문에서는 여권 인식 시스템을 위한 전처리 단계로 스캔된 여권 영상에서 문자 영역을 추출하는 방법에 대해 제안하였다. 인식에 필요한 문자 영역을 흑 화소로 나머지 영역은 휜 화소로 이진화하기 위해서 문자의 RGB 값을 이용하였다. 이진화하는 임계 값을 자동으로 결정하기 위하여 MRZ 의 일부 영역을 사용하였다. 이진화된 영상에서 비문자 영역인 사진 영역을 제거하기 위하여 가로/세로 프로파일을 수행한다. 결과 값을 분석하여 사진 영역을 결정하고 제거하여 여권 상에서 문자 영역 추출이 가능하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.311-313
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• 2011

대부문의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimadal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있다. 하지만 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성이 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 있을 때 스케치 특징점의 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매모호함이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 영상에 대한 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 알고리즘은 원 영상을 특정 크기의 윈도우로 나누어서 윈도우의 소속 함수에 대한 소속도를 구하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 기법보다 제안된 퍼지 이진화 알고리즘이 효율적인 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11c
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• pp.431-434
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• 2001

단층 퍼셉트론이 처음 개발되었을 때, 간단한 패턴을 인식하는 학습 기능을 가지고 있기 장점 때문에 학자들의 관심을 끌었다. 단층 퍼셉트론은 한 개의 소자를 이용해서 이진 논리를 가중치(weight)의 변경만으로 모두 표현할 수 있는 장점 때문에 영상처리, 패턴인식, 장면인식 등에 이용되어 왔다. 최근에, 역전파학습(Back-Propagation Learning)알고리즘이 이진 공간내의 매핑 문제에 적용되고 있다. 그러나, 역전파 학습알고리즘은 연속공간 내에서 긴 학습시간과 비효율적인 수행의 문제를 가지고 있다. 일반적으로 역전파 학습 알고리즘은 간단한 이진 공간에서 매핑하기 위해서 많은 반복과정을 요구한다. 역전파 학습 알고리즘에서는 은닉층의 뉴런의 수는 주어진 문제를 해결하기 위해서 우선순위(prior)를 알지 못하기 때문에 입력층과 출력층내의 뉴런의 수에 의존한다. 따라서, 3층 신경회로망의 적용에 있어 가장 중요한 문제중의 하나는 은닉층내의 필요한 뉴런수를 결정하는 것이고, 회로망 합성과 가중치 결정에 대한 적절한 방법을 찾지 못해 실제로 그 사용 영역이 한정되어 있었다. 본 논문에서는 패턴 분류를 위한 새로운 학습방법을 제시한다. 훈련입력의 기하학적인 분석에 기반을 둔 이진 신경회로망내의 은닉층내의 뉴런의 수를 자동적으로 결정할 수 있는 NETLA(Newly Expand and Truncate Learning Algorithm)라 불리우는 기하학적 학습알고리즘을 제시하고, 시뮬레이션을 통하여, 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.10
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• pp.1852-1859
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• 2016

The effectiveness of a binarization algorithm in image processing depends on how to eliminate the uncertainty of determining threshold in a reasonable way and on minimizing information loss due to the binarization effect. Fuzzy binarization technique was proposed to handle that uncertainty with fuzzy logic. However, that method is known to be inefficient when the given image has low intensity contrast. In this paper, we propose an improved fuzzy binarization method to overcome such known drawbacks. Our method proposes a trapezoid type fuzzy membership function instead of most-frequently used triangle type one. We also propose an adaptive ${\alpha}$_cut determination policy. Our proposed method has less information loss than other algorithms since we do not use any stretching based preprocessing for enhancing the intensity contrast. In experiment, our proposed method is verified to be more effective in binarization with less information loss for many different types of images with low intensity contrast such as night scenery, lumber scoliosis, and lipoma images.