• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.67-70
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• 2010

본 논문은 바이너리 코드 수준에서 정적인 프로그램 분석을 수행하는 프레임워크를 설계 및 구현한다. 정적으로 바이너리 코드 수준에서 분석을 수행하려는 이유는 일반적으로 컴퓨터에 설치되는 실행 파일은 소스 코드 없이 단지 바이너리로 된 실행 파일만 주어지는 경우가 대부분이고, 정적 제어 흐름 분석을 통해 수행 전에 동작을 파악하기 위해서이다. 본 논문에서는 바이너리 실행 파일로부터 실행 순서 및 제어 흐름 등의 정보를 표현할 수 있는 제어 흐름 그래프를 작성하여 바이너리 파일의 실행 흐름과 위험한 함수의 호출 여부를 동시에 파악할 수 있도록 하며, 그래프 시각화를 통해 바이너리 파일의 분석을 용이하게 한다. 또한 실행 흐름에 대한 자동 탐색 방법을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.165-168
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• 2003

본 논문에서는 CCD 흑백 카메라를 이용하여 프로그래머의 알고리즘이 표현된 flowchart의 영상을 입력받아 C언어 코드로 변환하는 시스템을 구현하였다. 입력된 영상을 이진화 처리한 영상으로부터 flowchart 기호들을 인식하기 위하여 chain code 방법을 이용하였고, flowchart 기호에 기술된 영문자 및 특수문자의 인식을 위하여 가로 및 세로 히스토그램을 이용하여 한 문자색 분할한 후 각 문자들을 구성하는 흑화소 pixel의 합과 chain code 방법을 사용하였다. 가로 및 세로 투영을 이용하여 흐름선을 인식함으로써 flowchart의 논리흐름을 파악할 수 있었다. 이 시스템을 수치연산에 적용하여, 프로그래머의 알고리즘에 부합하는 프로그램이 작성되어짐을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.347-350
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• 2001

종래에 사용되어 왔던 1 차원 바코드가 정보를 포함하고 있는 데이터베이스에 접근하는 데이터 키 역할을 주로 해온 것에 비해, 2 차원 바코드는 다량의 데이터를 포함할 수 있고 고밀도의 데이터 표현이 가능하여, 호스트 컴퓨터의 데이터 베이스에 온라인 연결할 필요 없이 확인하고자 하는 사람이나 대상물에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 가장 널리 사용되는 2 차원 바코드 체계인 PDF417 을 중심으로, 디지털 카메라를 통하며 입력한 영상을 이진화하여 시작 심볼 또는 정지 심볼을 검색함으로써 2 차원 바코드 영역을 추출한 다음, 추출된 영역으로부터 바코드의 행과 열의 수, 오류수정 정도 등의 헤더정보를 검출하고 이를 바탕으로 코드정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.6
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• pp.1126-1139
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• 1994

This paper proposes an effective recognition system which recognizes the mixed document consisting of handwritten korean/alphanumeric texts and graphic images. In the preprocessing step, an input image is binarized by the proposed thresholding scheme, then graphic and character regions are separated by using connected components and chain codes. Separated Korean characters are merged based on partial recognition and their character types and sized. In the character recognition step, we use the branch and bound algorithm based on DP matching costs to recognize Korean characters. Also we recognize alphanumeric characters using several robust features. Finally we use a dictionary and information of a recognition step to correct wrong recognition results. Computer simulation with several test documents shows what the proposed algorithm recognized effectively handwritten mixed texts.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2003.08a
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• pp.7-9
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• 2003

멀티코드 CDMA 시스템은 비선형성 전력증폭기의 왜곡에 의해 영향을 많이 받는다. 이런 현상을 방지하기 위해서 멀티코드에서 전송신호의 레벨을 일정하게 하는 방법으로 프리코딩 방법과 Binary CDMA 방법이 제안되었다. 프리코딩은 정보 비트에 여유비트를 추가하여 코드간 직교성의 손실 없이 전송신호의 진폭을 일정하게 하는 방식으로 Wada 의 방법과 CS-CDMA 방법이 있다. Binary CDMA 시스템은 멀티레벨 신호를 이진 클리핑하여 전송하는 방법으로서, 클리핑에 의해 신호의 직교성이 감소하여 성능이 저하될 수 있다. 상관도 평활화 방법은 수신부의 상관도 값이 고르게 분포하도록 하여 Binary CDMA 의 성능을 향상시키는 방법이다. 본 논문 에서는 프리코딩 방식과 상관도 평활화를 적용한 Binary CDMA 방식을 소개하고 칩당 비트전송율과 BER 성능을 비교한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.12
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• pp.19-26
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• 2016

Among the various services for mobile banking, user authentication method using bank security card is still very useful. We can use mobile banking easily and safely in case of saving encoded security codes in smart phone and entering codes automatically whenever user authentication is required without bank security card. In this paper automatic recognition algorithm of security codes of bank security card is proposed in oder to enroll the encoded security codes into smart phone using smart phone camera. Advanced adaptive binarization is used for extracting digit segments from various background image pattern and adaptive 2-dimensional layout analysis method is developed for segmentation and recognition of damaged or touched digits. Experimental results of proposed algorithm using Android and iPhone, show excellent security code recognition results.

• Journal of IKEEE
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• v.2 no.1 s.2
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• pp.150-159
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• 1998

This paper described the recognition of the Off-line handwritten Hangul based on neural network using a feature extraction method. Features of Hangul can be extracted by a $5{\times}5$ window method which is the modified $3{\times}3$ mask method. These features are coded to binary patterns in order to use neural network's inputs efficiently. Hangul character is recognized by the consonant, the vertical vowel, and the horizontal vowel, separately. In order to verify the recognition rate, three different coding methods were used for neural networks. Three methods were the fixed-code method, the learned-code I method, and the learned-code II method. The result was shown that the learned-code II method was the best among three methods. The result of the learned-code II method was shown 100% recognition rate for the vertical vowel, 100% for the horizontal vowel, and 98.33% for the learned consonants and 93.75% for the new consonants.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.13 no.4
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• pp.35-44
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• 2007

This paper proposes a new method of weighted template matching for machine-printed numeral recognition. The proposed weighted template matching, which emphasizes the feature of a pattern using adaptive Hamming distance on local feature areas, improves the recognition rate while template matching processes an input image as one global feature. Template matching is vulnerable to random noises that generate ragged outlines of a pattern when it is binarized. This paper offers a method of chain code trimming in order to remove ragged outlines. The method corrects specific chain codes within the chain codes of the inner and the outer contour of a pattern. The experiment compares confusion matrices of both the template matching and the proposed weighted template matching with chain code trimming. The result shows that the proposed method improves fairly the recognition rate of the machine-printed numerals.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.6
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• pp.699-706
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• 2015

In recent years, as near-duplicate image has been increasing explosively by the spread of Internet and image-editing technology that allows easy access to image contents, related research has been done briskly. However, BoF (Bag-of-Feature), the most frequently used method for near-duplicate image detection, can cause problems that distinguish the same features from different features or the different features from same features in the quantization process of approximating a high-level local features to low-level. Therefore, a post-verification method for BoF is required to overcome the limitation of vector quantization. In this paper, we proposed and analyzed the performance of a post-verification method for BoF, which converts SIFT (Scale Invariant Feature Transform) descriptors into 128 bits binary codes and compares binary distance regarding of a short ranked list by BoF using the codes. Through an experiment using 1500 original images, it was shown that the near-duplicate detection accuracy was improved by approximately 4% over the previous BoF method.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.477-480
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• 2001

본 논문에서는 허프만 코딩의 기본 원리인 이진트리로부터 생성된 효율적인 일차원 검색테이블 구성과, 프로세싱 효율을 증가시키기 위한 수치연산 기법의 도입을 통하여 도출된 효율적인 허프만 디코딩 방법을 제시한다. 제안된 방법에서는 허프만 코드화 된 비트스트림으로부터 읽어 들인 비트 데이터를 직접 이진트리를 검색하기 위한 주소연산에 적용함으로써, 기존의 이진트리 검색을 위하여 수행되던 비교 및 분기문의 제거를 가능토록 하였다. 본 논문에서 제안하는 허프만 디코딩 기법은 기존의 비교 및 분기구분에 의하여 수행되던 허프만 디코딩 기법대비 30%이상의 검색속도 증가 및 이진트리 방식의 검색을 수행하기 위하여 필요로 하는 검색테이블에서 존재하던 데이터 및 노드간의 연결주소를 저장하기 위하여 사용되던 메모리 공간을 효율적으로 제거할 수 있는 일차원 검색테이블을 구성함으최써, 기존 방법대비 1/3의 메모리 공간만을 사용하도록 하였다. 제안된 허프만 디코딩 기법의 성능평가를 위하여 MPEG-2 AAC의 허프만 디코더에 적용한 결과 기존의 순차검색방법에 의한 디코딩 기법대비 198%의 성능향상 결과를 확인할 수 있었다.