• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.123-130
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• 2007

SAR 영상은 스펙클 잡음의 승법(multiplicative) 특성으로 인하여 영상 분석하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환을 사용하여 SAR 영상의 스펙클 잡음을 제거하고자 한다. 이를 위해 잡음영상에 대해 로그를 취해 얻은 가법(additive) 잡음 영상에서 웨이블렛 분해 한 후 잡음 성분을 제거하고 원영상을 얻기 위해 지수형태를 취한다. 웨이블렛 변환에서 임계치 처리는 소프트 임계법을 사용하고 VisuShrink, SureShrink, BayesShrink 그리고 수정된 BayesShrink 방법으로 임계값을 선택한다. 영상실험을 통하여 이들 임계값 선택 방법들 간의 비교는 수정된 BayesShrink 방법이 다른 방법들보다 좋은 영상의 질을 유지하고 있으며 또한 PSNR 면에서 좋은 잡음제거 성능을 갖고 있음을 알 수 있었다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2016년도 제50회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.213-213
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• 2016

현재 반도체 산업에서는 디바이스의 고 집적화, 고 수율을 목적으로 패턴의 미세화 및 웨이퍼의 대면적화와 같은 이슈가 크게 부각되고 있다. 다중 패터닝(multiple patterning) 기술을 통하여 고 집적 패턴을 구현이 가능해졌으며, 이와 같은 상황에서 각 패턴의 임계치수(critical dimension) 변화는 패턴의 위치 및 품질에 큰 영향을 끼치기 때문에 포토마스크의 임계치수 균일도(critical dimension uniformity, CDU)가 제작 공정에서 주요 파라미터로 인식되고 있다. 반도체 광 리소그래피 공정에서 크롬(Cr) 박막은 사용되는 포토 마스크의 재료로 널리 사용되고 있으며, 이러한 포토마스크는 fused silica, chrome, PR의 박막 층으로 이루어져 있다. 포토마스크의 패턴은 플라즈마 식각 장비를 이용하여 형성하게 되므로, 식각 공정의 플라즈마 균일도를 계측하고 관리 하는 것은 공정 결과물 관리에 필수적이며 전체 반도체 공정 수율에도 큰 영향을 미친다. 흔히, 포토마스크 임계치수는 플라즈마 공정에서의 라디칼 농도 및 식각 선택비에 의해 크게 영향을 받는 것으로 알려져 왔다. 본 연구에서는 Cr 포토마스크 에칭 공정에서의 Cl2/O2 공정 플라즈마에 대해 O2 가스 주입량에 따른 식각 선택비(etch selectivity) 변화를 계측하여 선택비 제어를 통한 Cr 포토마스크 임계치수 균일도 향상을 실험적으로 입증하였다. 연구에서 사용한 플라즈마 계측 방법인 발광분광법(OES)과 optical actinometry의 적합성을 확인하기 위해서 Cl2 가스 주입량에 따른 actinometer 기체(Ar)에 대한 atomic Cl 농도비를 계측하였고, actinometry 이론에 근거하여 linear regression error 1.9%을 보였다. 다음으로, O2 가스 주입비에 따른 Cr 및 PR의 식각률(etch rate)을 계측함으로써 식각 선택비(etch selectivity)의 변화율이 적은 O2 가스 농도 범위(8-14%)를 확인하였고, 이 구간에서 임계치수 균일도가 가장 좋을 것으로 예상할 수 있었다. (그림 1) 또한, spatially resolvable optical emission spectrometer(SROES)를 사용하여 플라즈마 챔버 내부의 O atom 및 Cl radical의 공간 농도 분포를 확인하였다. 포토마스크의 임계치수 균일도(CDU)는 챔버 내부의 식각 선택비의 변화율에 강하게 영향을 받을 것으로 예상하였고, 이를 입증하기 위해 각각 다른 O2 농도 환경에서 포토마스크 임계치수 값을 확인하였다. (표1) O2 11%에서 측정된 임계치수 균일도는 1.3nm, 그 외의 O2 가스 주입량에 대해서는 임계치수 균일도 ~1.7nm의 범위를 보이며, 이는 25% 임계치수 균일도 향상을 의미함을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.104-112
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• 2016

Adaboost 학습 알고리즘은 학습 단계마다 가장 좋은 특징을 선택하도록 하는 학습 알고리즘 이다. 각 학습 단계에서는 최적의 특징을 선택하기 위해 특정 임계값과 그에 대한 최소 오차율을 가지는 특징을 선택하도록 되어 있다. 하지만, 임계값을 이용하는 방법은 최적의 오차율을 검출하는데 있어 효율적인 방법이 아니다. 본 논문에서는 최적의 오차율을 검출하기 위한 퍼지 Adaboost 기법을 제안한다. 퍼지를 통해 결정 경계를 유연하게 한 Adaboost는 학습 단계가 적어도 좋은 성능을 보이는 장점이 있다. 기존의 Adaboost는 학습 전에 학습데이터에 대한 가중치를 동일하게 할당한다. 하지만, 본 논문에서는 이에 대한 가중치를 확률을 이용하여 초기 가중치를 다르게 줌으로서, 적은 학습에도 좋은 결과를 보이는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 기존의 Adaboost와 제안하는 방법에 대한 성능 평가를 통해, 퍼지 Adaboost가 기존 방법에 비해 좋은 결과를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.143-152
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• 2004

본 논문에서는 칼라영상 각 채널에 대한 인간시각 특성이 다르다는 것을 이용하여, 워터마킹의 강인성과 화질열화에 중요한 영향을 미치는 Scaling값을 구하는 알고리듬을 제안한다. 또한, 칼라영상이 다채널 영상임을 이용하여, 상관도와 임계값의 차이가 최대가 되는 경우를 선택하여 워터마크를 삽입하는 선택적 워터마킹 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬을 통하여 동일한 화질열화의 조건 아래에서 보다 향상된 강인성을 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1111-1120
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• 2005

협력적 여과 시스템에서 대부분의 사용자들은 모든 아이템에 대하여 선호도를 평가하지 않으므로 인하여 사용자~아이템 행렬은 희박성을 나타내며, 또한 사용자가 평가하지 않은 아이템으로부터 결측치가 발생한다. 일반적인 결측치 예측 방법은 특정 대상의 사용자가 평가하지 않은 결측치를 이 사용자와 비슷한 흥미를 갖는 사용자들의 평가값을 기반으로 예측하나, 기본 평가값 예측 방법은 사용자-아이템 렬의 결측치를 특정 사용자가 아닌 전체 사용자에 대하여 예측한다. 기본 평가값 예측 방법 중 가장 많이 사용되는 방법은 아이템 평균이나 사용자 평균을 이용한 방법이다. 그러나 이 방법은 아이템이나 사용자의 특성, 또한 데이타 집합의 분포 특성을 전혀 고려하지 않는다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 데이타 집합에 나타난 사용자의 변동 계수를 이용하는 기본 평가값 예측방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 수식을 이용하여 자동적으로 사용자 변동 계수의 임계값을 선택하고, 그 임계값에 따라 사용자 평균에서 아이템 평균으로 전환하여 사용자들의 결측치에 대한 기본 평가값을 결정한다. 그러나 사용자 변동 계수들의 분포 정보로 인하여 사용자 변동 계수와 임계갈이 항상 일정한 관계를 유지하는 것이 아니므로, 제안된 방법에서는 임계값을 선택하기 위하여 사용자 변동 계수의 평균과 변동 계수의 분포 정보를 병합한다. 제안된 방법은 사용자가 영화에 대하여 평가한 MovieLens 데이타 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 기본 평가값 예측 방법보다 그 성능이 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권1호
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• pp.30-37
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• 2003

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환에 기반한 워터마크 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템의 특징으로는 워터마크 삽입 시 화질과 워터마크의 정보량과의 트레이드-오프, 그리고 화질과 워터마크의 강인성의 트레이드-오프를 적절하게 조절 할 수 있다. 또한, 워터마크를 추출 시 워터마크 삽입 영상의 공격에 따라 임계값이 재설정되고 훼손된 정도를 측정하여 추출된 비트 중에서 가장 영향을 받지 않은 비트를 선택한다. 마지막으로 워터마크 검출을 위한 새로운 응답 방법을 제안하였다. 실험결과 제안된 워터마킹 시스템은 여러 종류의 신호처리와 의도적인 총격에도 높은 강인성을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.165-172
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• 2010

임상 데이터마이닝에서 최적의 특징 집합을 선택하는 것은 주어진 데이터로부터 생성된 모델의 복잡성을 줄일 뿐만 아니라 유용성을 향상시키는 데에 매우 중요하고, 선택된 특징들의 임계값은 질병의 감별진단을 위해 임상 전문가의 결정기준으로 사용된다. 본 논문에서는 데이터의 공간적인 분포, 즉 중첩영역에서 중복 속성값을 포함하는 데이터의 분리성 정도를 평가함으로써 연속형 속성을 가진 데이터에 대한 퍼지 이산화기법을 제안한다. 제안된 방법에서 중복 속성값의 가중치 평균값은 각 특징의 임계값(즉 경계값)을 결정하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 전체 특징들 중에서 중요특징들의 집합을 선택하기 위해서 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자 데이터를 근거로 3가지 이산화방법과 제안된 이산화방법에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과, 퍼지분할을 기반으로 한 이산화방법이 하드분할을 기반으로 한 이산화방법에 비해서 평균 분류정확도와 G-mean 성능에서 보다 좋은 결과를 제공함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.126-134
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• 2017

심전도(ECG) 신호에서 R-피크를 추출하는 기법에 대하여 많은 연구가 진행 되어 왔으며, 다양한 방법으로 구현되어 왔다. 그러나 이러한 검출 방법 대부분은 실시간 휴대용 심전도 장치에서 구현하기가 복잡하고 어려운 단점이 있다. R-피크 검출을 위해서는 심전도 데이터에 대하여 베이스라인 드리프트 및 상용전원 잡음 제거 등의 적절한 전처리 및 후가공이 필요하며, 특히 적응형 필터를 활용한 기법에서는 적절한 임계값을 선택하는 것이 중요하다. 적응형 필터의 임계값을 추출하는 방식에서는 고정형(Fixed) 및 적응형(adaptive)으로 구분할 수 있다. 고정 임계 값 추출 방식은 고정된 임계값 보다 낮은 값의 입력이 들어오는 경우에 R-피크 값을 감지하지 못하는 경우가 있으며, 적응 임계값 추출 방식은 때때로 잡음에 의한 잘못된 임계값을 도출하여, 다른 파형(P혹은 T파)의 피크를 감지하는 경우도 나타난다. 본 논문에서는 계산상의 복잡성이 적고, 코드 구현이 단순하면서도 잡음에 강인한 R-피크 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 앞서 설명한 임계값 추출 문제를 해결하기 위해서, 적응형 필터를 사용해, 심전도 신호에서 베이스 라인 드리프트 제거를 하여 적절한 임계값을 계산하도록 한다. 그리고 필터 처리된 심전도 신호의 최소 값과 최대 값을 사용하여 적절한 임계값이 자동으로 추출 되도록 한다. 그런 다음 심전도 신호로부터 R-피크를 검출하기 위해 임계값 아래에서 'neighborhood searching' 기법이 적용된다. 제안된 방법은 R-피크 검출의 정확도를 향상시키고, 계산 량을 줄여 검출 속도가 보다 빨라지도록 하였다. 다음으로 R-피크 값이 검출 되면, R-R interval 등의 값을 이용해 심박 수를 계산할 수 있도록 한다. 실험결과 심박 수 검출 정확도와 감도가 약 100%로 매우 높았음을 확인할 수 있었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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• pp.4-10
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• 1995

이동가입자 수신단에서의 평균 수신전력 레벨이 핸드오버 임계값과 수신기 임계값 사이에 있는 영역을 핸드오버 영역이라고 하며, 이동가입자가 핸드오버 영역이라고 하며, 이동가입자가 핸드오버 영역에 머무르는 시간을 핸드오버 지속시간(Handover Duration Time)으로 정의한다. 본 논문에서는 이동통신 시스템에서 트래픽 모델링시 중요한 파라메타중 하나인 핸드오버 지속시간에 대한 분포를 추정한다. 첫번째로 핸드오버 지속시간의 분포군을 선택하기 위해 시뮬레이션 결과로부터 얻어진 샘플 데이타를 이용하여 점 통계량, 히스토그램, 확률도의 방법을 적용하며, 두번째로 구체적인 분포를 결정하기 위해서 모수(parameter)의 값들을 추정하는데, 본 논문에서는 모수를 추정하기 위해서 최우추정량을 사용하여 모수의 값들을 산출하고 이를 토대로 적합도 검정을 수행한다. 최종적인 분석 결과 핸드오버 지속시간은 감마 분포를 따르는 것을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.227-230
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• 2002

지문인식을 위한 중요한 전처리 과정중의 하나는 영상의 이진화 과정이다 이진화 과정은 그레이 레벨의 영상( gray scale input image)을 받아들여 이진의 영상(binary image)으로 만드는 것이다. 이진화 과정에 있어서의 어려운 점은 적절한 임계값(threshold value)을 찾는 것이다. 된 논문에서는 국부적인 융선과 골의 밝기의 특성에 따라 적절한 임계값을 선택하는 적응 이진화 방법을 제시한다. 실험을 통하여 게시된 방법은 기존의 방법과 비교하여 족은 성능을 보여주고 있음을 입증하였다.