• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권6호
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• pp.257-264
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• 2013

본 연구에서는 3축 가속도 측정을 위한 LSM을 개발하고 가변 진폭을 이용하여 걸음수 검출 정확도를 향상시킨 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 테스트 프로토콜에 따라 실험하여 수집한 x, y, z 값을 SVM(Signal Vector Magnitude) 알고리즘을 사용하여 하나의 에너지값($E_t$)으로 변환하고 Peak 데이터 검출 알고리즘과 고정 Peak 임계값을 사용하여 평균 99%이상의 정확도로 걸음수를 검출하였다. 그러나 검출한 걸음이 정확한 걸음임을 증명하기 위해 에너지값($E_t$)의 진폭 크기로부터 고정 진폭 임계값을 구하고 노이즈를 필터링 한 결과 걸음수 검출 오차율이 증가하였다. 따라서 본 연구에서는 오차율을 줄이기 위하여 고정 진폭 임계값이 아닌 데이터를 관찰하여 적응적으로 변화하는 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 가변 진폭 임계값 알고리즘을 적용한 결과, 걸음수 검출의 평균 정확도는 샘플링 주기 10Hz에서 평균 98.9%, 20Hz에서는 99.6%로 높아졌다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.468-574
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• 1991

분산 너버우전탐색 트리구성에서 통신복잡성은 몇가지 임계값에 기초한 효과적인 통신동기방식에 의해서 개선될 수 있다. 본 논문에서는 분산 그래프의 밀도함수로서 임계값을 설정하고 그 임계값을 이용하여 통신 동기방식에 의거한 분산 너비우선탐색 트리 구성 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 밀도가 낮은 그래프에서 기존의 알고리즘보다 통신 복잡성면성 면에서 수학적 분석을 통해개선됨을 입증하였으며, 밀도가 높은 그래프에서는 현재와 동일함을 입증함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘이 종래의 알고리즘들보다 통신 복잡성에서 가장 효율적임을 보았다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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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.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권8호
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• pp.17-22
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• 2007

본 논문에서는 1-bit 샘플러를 사용한 비동기식 초광대역 임펄스 수신기의 임계값 추정 알고리즘을 제안하였다. 수신된 신호의 에너지를 측정하여 임계값을 추정하는 기존의 방식과 달리 제안된 임계값 추정 알고리즘은 1-bit 샘플러를 통과한 이진 데이터만을 사용함으로써 하드웨어적인 복잡도를 크게 낮추었으며, 이론적인 최적 임계값에 근접한 성능을 나타내었다. 제안된 임계값 추정 알고리즘은 이론적인 검증과 함께 IEEE 802.15.4a의 채널 모델을 이용한 컴퓨터 모의실험을 통해 성능을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.163-164
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• 2015

바코드 영상을 판독하기 위해서는 이진화 과정이 필수적이다. 기존 이진화 방법에는 글로벌 임계값 이진화 방법과 지역 임계값 이진화 방법이 있다. 글로벌 이진화 방법은 하나의 임계값을 사용한다. 바코드 영상에서 부분적으로 명도가 다를 경우나 blur가 있는 경우가 있다. 따라서 이진화 패턴정보가 유지되지 않는다. 지역 임계값 이진화 방법은 이진화 패턴 정보가 유지되는 반면 글로벌 임계값 이진화보다 처리속도가 느려진다. 이 문제를 해결하기 위한 알고리즘으로는 부분 지역 이진화 알고리즘을 제안 한다. 본 논문에서는 부분 지역 이진화 알고리즘을 하드웨어에 적합하도록 설계하고 Vivado를 통해 합성 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2828-2835
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• 1996

본 논문은 쉐이핑 기능에 기인한 셀 지연과 버퍼의 크기를 조정할 수 있는 한개의 임계 값을 가진 셀 간격 조정 알고리즘을 제안하고 리키버킷 알고리즘을 통과할 수 있는 가장 worst한 트래픽을 셀 간격 조정 알고리즘의 입력으로 가정하여 임계값의 위치에 따라 셀 간격 조정 알고리즘을 통과할 수 있는 트래픽 형태를 규정한다. 그리고 이 트래픽들이 스위치의 지연 및 버퍼 크기에 미치는 영향을 대해 기존의 다른 셀 간격 조정 알고리즘과 비교하였다. 그 결과 제안 알고리즘이 임계값이 없는 기존의 알고리즘보다 쉐이핑에 기인한 지연 및 출력 버퍼 크기를 임계 값에 따라 쉽게 조정할 수 있음을 보여 주었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.40-48
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• 2000

ABR 서비스에서 전송률 제어 방식은 크게 크래딧 방식과 전송률 기반 방식으로 구분되는데, 전송률 기반 방식의 대표적인 스위치 알고리즘인 EPRCA(Enhanced Properties RATE Control Algorithm)를 비롯하여 지금까지 제안된 전송률 기반 폭주제어방법은 대부분 스위치의 평균 큐 길이 Q 에 의한 폭주제어 방식을 사용한다. [2, 6, 8]. 폭주판단방법은 큐 임계치 방식, 부하 임계치 방식, 큐 증가 임계치 방식으로 나눌 수있다. 큐 임게치 만을 사용하는 방법이 가장 일반적이지만, 큐 길이와 큐 임계치의 비교에 따른 지연이 발생하게 된다. 본 논문에서는 큐 길이의 증감 상태를 큐 임계치와 동시에 사용하여 폭주제어를 신속히 할 수 있는 스위치 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.553-561
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• 1998

본 논문에서는 심전도를 분석함에 있어 임계값과 변화량 및 웨이브렛 변환을 이용하여 R파 검출 알고리즘을 설계하였다. 웨이브렛 함수를 이용하여 입력되는 심전도 데이터를 저주파 대역과 고주파 대역으로 각각 j=-9 레벨까지 분할하고, 분할의 j=-9 레벨에서의 저주파 신호인 A9를 제거함으로써 기저선 변동을 제거하였다. 기저선 변동이 제거된 신호에서 심전도 신호의 임계값에 의한 방법과 변화량의 임계값에 의한 방법 그리고 웨이브렛 변환 중 j=-1 레벨에서의 고주파 신호인 Dl의 임계값에 의한 방법을 사용하여 R파를 검출하였다. 알고리즘 검증을 위하여 CSE 데이터베이스와 MIT/BIH 데이터베이스의 일부를 사용하였다.

• 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.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.121-124
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• 2000

적응 학습 알고리즘으로 가중치를 변화시키는 단층 신경망의 출력부에 Ramp 임계 함수를 적용하여 입력이 zero-mean Gaussian random vector인 경우 가중치의 stationary point를 구하고, 적응 학습 알고리즘을 유도한다.