• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1990년도 하계종합학술발표회 논문집
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• pp.120-123
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• 1990

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.2419-2424
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• 2013

기존 MOG (Mixture of Gaussian) 알고리즘에서 배경 결정을 위한 작은 임계치는 주기적인 배경에서 배경 인식 지연을 발생시키고, 큰 임계치는 고정 배경에서 지나가는 객체를 배경으로 인식하게 한다. 본 논문은 적응적인 임계치를 이용한 개선된 MOG 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 MOG 알고리즘의 주도적인 배경 모델에서 가중치 변화를 단 장기적으로 평가하고, 배경을 정적 배경과 주기성 배경으로 분류하여 그들에 적절한 임계치를 설정한다. 실험결과들은 제안된 알고리즘이 정적 배경에서 기존 알고리즘과 등등한 성능을 유지하면서 주기성 배경에서 배경인식 지연의 최대 프레임수를 137에서 4로 줄여주는 것을 보여주고 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.619-628
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• 2003

본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 계수간의 특성을 이용한 효과적인 워터마크 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상을 2단계 웨이블릿 변환 후 비가시성과 강인성을 고려하여 기저대역과 고주파 대역을 제외한 중간 대역에 이진 워터마크를 삽입하였다. 각종 공격으로 변형된 영상에서 워터마크론 효과적으로 김출하기 위해 계수 선택 임계치를 삽입시보다 검출시에 보다 높게 설정하는 비대칭 임계치 워터마킹 방법을 사용하였다. 또한 워터마크 검출시 선택된 웨이블릿 변환 계수 쌍의 차이가 일정 이하일 경우에 검출값을 그대로 유지하는 방법으로 검출 강도를 높였다. 실험 결과 제안한 방법은 비교적 우수한 화질에서 손실 JPEG 압축, 잡음 첨가, 클로핑, 블러링 등의 공격에 강임함을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권4호
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• pp.51-58
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• 2005

본 논문에서는 비디오 시퀀스의 자동분류를 지원하기 위한 기반기술로서, 변형된 $\chi^2$-테스트와 자동 임계치-결정 알고리즘을 이용한 장면전환 검출 기법을 제안하였다. 변형된 $\chi^2$-테스트는 기존의 컬러 히스토그램에서 컬러의 각 채널공간(RGB)에 NTSC표준에 따른 명암도 등급을 따로 계산하여 채널의 차이 값을 보다 세분화 할 수 있으며, 인접한 두 프레임사이의 상대적인 컬러 값의 차이를 강조하는$\chi^2$- 테스트를 결합하여 보다 강건한 장면전환 곁출을 시도하고 있다. 자동 임계치-결정 알고리즘은 변형된 $\chi^2$-테스트를 통하여 획득된 인접한 프레임들 사이의 차이 값들을 이용한다. 먼저, 차이 값들에 대한 전체 평균값을 계산한 후, 이 평균값을 만족하는 차이 값들만을 이용하여 다시 평균값을 계산하며, 이러한 평균값의 연속적인 계산 및 누적을 통하여 분산된 차이 값들로부터 가장 최적의 중간 평균값을 취하여 임계치로 설정하는 방법이다. 실험결과 제안된 장면전환 검출 방법과 자동 임계치-결정 알고리즘은 기존의 접근방법보다 효과적이며, 그 우수성을 보여주었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권2호
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• pp.19-27
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• 1999

본 논문에서 입력 버퍼에 설정된 점유 임계치를 동적으로 가변 시켜 최대의 점유도를 갖는 포트를 우선적으로 서비스 하는 입력 버퍼형 ATM 스위치의 경합 제어 방식을 제안 하고 이것의 하드웨어적 실현 방안을 기술 한다. 하드웨어적 실현 방법은 고속화를 위해 단순 구조를 지향 하여 신호 경로단의 경감과 발열량의 절감을 추구 한다. 입력 버퍼에 설정되는 점유 임계치는 매 타임 슬롯 마다 셀의 입려과 경합 제어에 의한 셀의 서비스 결과를 기반으로 가장 점유도가 높은 버퍼가 경합 제어에서 가장 높은 우선권을 갖도록 동적으로 가변 된다. 제안한 경합 제어 방식의 특성을 분석 하기 위해 마코흐(Markov) 체인을 이용한 성능해석을 실시하고 다양한 트래픽 조건에서의 모사 시험을 통하여 제안된 방식과 기존의 방식간에 트래픽에 대한 적응성을 비교, 분석한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권2호
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• pp.215-219
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• 2005

Ad-hoc 네트워크 내의 무선 이동 노드들은 일반적으로 전원 용량이 충분하지 않기 때문에 통신 중의 전원관리가 매우 중요하다. 이러한 전력 소모를 고려한 프로토콜로 MTPR, MBCR, MMBCR, CMMBCR 등이 제안되어 있으나, 전송 중 중간노드가 방전되어 링크가 단절되는 현상은 고려하지 못하고 있다. 따라서 경로의 연속성을 보장하기에는 미흡하다. 본 논문에서는 경로의 연속성을 증대하기 위한 세 가지 방안을 제안한다. 신호 세기가 임계치 이하인 경우 사전에 대체 경로를 설정하여 링크 단절에 대비한다. 전원용량이 임계치 이하로 떨어지는 경우에도 이를 미리 알려 대체 경로를 설정한다. 또한 멀티채널상의 중간 노드는 잔여 용량과 신규 링크 설정 요청에 필요한 전력을 비교하여 선택적으로 허락함으로써 중간 노드의 수명을 연장시키는 방안을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 방안이 경로 연속성을 강화시키며, 신뢰적인 연결 관리에 의하여 지연 시간을 줄이는 성능 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.649-652
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• 2002

PCA 방법은 입력 차원을 수학적으로 줄일 수 있는 장점 때문에 패턴인식 부분에서 널리쓰이고 있다. 얼굴인식에서의 PCA는 학습 패턴의 분산을 최대로 하는 기저 벡터들인 고유얼굴을 만들어 얼굴인식이 필요한 영상을 이 기저 벡터에 투사시켜 이때 나온 인자들과 원래 각 개인의 대표 인자값과의 거리 비교로 얼굴을 인식하는 방법이다. 그러나 조명등의 영향에 매우 민감하며 거리값으로 얼굴을 인식하기 때문에 다양한 변화에 따라 오인식률이 높아진다. 이는 인식률을 높이고자 임계값을 높게 설정하는 과정에서 발생하는 오류이며, 이를 방지하기 위해 임계치를 낮게 설정하면 오거부율이 높아진다. 이에 본 연구에서는 PCA에 입력되는 패턴들을 사전에 비교, 분류하여 PCA 연산시에 분산과 변위를 최대한으로 가질 수 있도록 하였다. 그러하여, 기존의 PCA보다 상당히 낮은 임계값으로도 오거부율의 증가를 막았으며, 낮은 임계값 설정으로 인하여 오인식률을 낮추는 결과를 얻을 수 있었다. 이는 기존의 PCA 방법을 사용하는 인식시스템에서 종종 발생하는 허가되지 않아야 하는 외부인을 인증시키는 사례를 줄일 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권4호
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• pp.705-712
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• 2009

히스토그램이 활용의 간편성과 자료의 전체적 구조를 한 눈에 볼 수 있는 정보량을 제공하지만 히스토그램의 계급 구간의 설정에 따라 그 표현이 달라 질 수 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 퍼지 개념을 활용한 히스토그램이 제안되었고 그 효과가 제시되었다 (Loquin과 Strauss, 2008). 히스토그램이 다양한 분야에서 사용되지만 요즘 운영 위험과 관련된 손실 분포를 추정함에 있어서 유용하게 사용되고 있다. 그런데, 임계치를 활용한 극단치 확률 함수 추정에 사용함에 있어 임계치의 선택에 따른 히스토그램의 모양 변화는 그 활용을 어렵게 하는 경향이 있다. 본 연구는 퍼지히스토그램을 손실에 대한 극단치 분포를 추정에 사용할 경우 임계치의 선택에 따른 전체적 모양의 차이가 일반적인 히스토그램 보다 크지 않아 상대적으로 안정된 분포를 추정할 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.535-542
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• 2013

사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해 지금까지 의료진단, 생산계획, 고객분류 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 설계요소들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중 사례 검색 단계에서 결합할 이웃 사례들을 보다 효과적으로 선정할 수 있는 새로운 모형을 제시한다. 기존 연구에서는 결합할 이웃 사례를 선정하는 방법으로 사전에 정해진 이웃사례의 수(k-NN의 k)를 적용하든가, 혹은 최대 유사도의 상대적 비율을 임계치로 사용하는 방식을 적용해 왔다. 하지만, 본 연구에서는 결합할 유사사례를 선택하는 새로운 기준으로 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 임계치 값이 과도하게 작아지게 되면, 예측결과의 생성이 잘 이루어지지 않을 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이에, 전체 학습사례들 중에서 예측결과가 생성된 사례의 비중을 커버리지(coverage)로 정의하고, 이를 유사 임계치 최적화 시 제약조건으로 설정함으로서, 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아 추론할 수 있도록 모형을 설계하였다. 제안 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실존하는 국내 한 온라인 쇼핑몰의 표적 마케팅 사례에 적용하였다. 그 결과, 제안 모형이 CBR의 예측 성과를 유의미하게 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1122-1128
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• 2007

본 논문은 웨이블릿 패킷 변환과 AA(절대평균)임계값 설정 기반에 의한 영상의 노이즈를 제거하여 영상을 복원하는 연구이다. 웨이블릿 패킷 변환은 웨이블릿 변환보다 고주파부분에서 노이즈 제거가 효과적이다. 또한 기존에 사용된 임계값 결정은 표준편차 추정치를 사용하므로 노이즈 크기가 커지면 임계값이 증가하고 영상도 손상되고, 노이즈 크기에 비례하여 임계값이 설정되므로 영상이 변해도 동일한 임계값이 적용되어 복원 영상의 PSNR이 저하된다. 반면 AA임계값 적용기법은 극단적인 영향을 피할 수 있고 분해된 영상의 통계량에 따라 임계값이 결정되므로 영상의 변화에 적응적이다. 실험 결과 표준편차 추정 임계값을 적용한 웨이블릿 변환기법과 비교하여 10%, 웨이블릿 패킷 기반 노이즈 제거기법과는 5% PSNR이 증가하였다.