• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.1663-1666
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• 2002

PIM-SM은 특정 라우터를 RP(Rendezvous Point)로 설정하여 이 RP를 루트로 하고 한 그룹 내에서 공유하는 RPT(RP-rooted Shared Tree)를 사용한다. 초기에는 RPT를 통해 전송이 이루어지지만 마지막 홉 라우터에 트래픽 임계치의 값이 설정되어, 한 그룹에 대한 임계값이 초과되었을 경우 RPT에서 수신자가 소스를 루트로하는 SPT(Shotrest Path Tree)로 트리 전환을 시도한다. 그러나 RPT에서 SPT로 전환하는 동안 네트워크 내부의 전송상태 결여로 인해 패킷손실이 발생하고 소스의 데이터 패킷이 수신자에게 전달되지 못한 가능성이 발생한다. 본 연구에서는 유동적인 망의 전송되는 데이터의 양이 일시적으로 증가했을 때 임계치의 값에 따른 패킷 손실율을 조사하여 최적의 임계피를 찾아낸다.

• 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.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.109-112
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• 2003

본 논문은 비트 플레인의 위치에 따라 정보 삽입량에 대한 주관적이고 고정적인 임계치가 아니라 비트 플레인의 가중치를 고려하여 각 영상의 비트 플레인별 적응적인 임계값에 따라 최대 정보량을 삽입하고 추출하는 알고리즘을 연구하였다. 다양한 이미지를 대강으로 고정 임계값을 적용하는 기존의 방법과 영상의 특징에 따라 비트 플레인별 임계값이 적응적으로 산출되는 제안한 방법에 대해서 최대용량을 측정하고, 같은 양의 정보를 삽입한 후 화질을 비교 분석하였다. 그 결과 기존의 방법보다 용량면이나 화질면에서 나은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.739-742
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• 2005

본 논문은 디지털 영상 데이터를 대상으로 웨이블릿 변환을 이용하여 주파수 영역에서 워터마크를 삽입하는 블라인드 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 다양한 임계치에 따른 워터마크 정보의 수용력과 영상의 손실 정도(PSNR), 저작권 인증 여부와 검출 값(Correlation response) 사이의 관계(Trade-off)들을 고려하여 최적의 임계치에 관하여 연구한다. 또한 인간의 시각적인 특성을 고려한 HVS(Human visual system) 기법을 적용하여 영상의 비가시도를 유지하면서 시각적으로 중요한 영역에 워터마크를 삽입하여 일반적인 공격에 강인성을 가지는 워터마킹 방법을 연구한다. 워터마크로서 가우시안 랜덤 수열(Gaussian Random sequence)을 삽입하여 최적의 임계값을 적용한 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 여러 영상에 대하여 실험해 본 결과 워터마크가 삽입된 영상의 화질은 비가시도 측면에서 시각적으로 인지할 수 없을 만큼 측정되었으며, JPEG 손실압축, 선형 필터링, 잡음첨가 그리고 크로핑 등의 공격에 대하여 향상된 상관도와 강인함을 알 수가 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.954-956
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• 2017

본 연구에서는 X-선 영상을 이용한 비산란 그리드의 검사 자동화 시스템에서, 결함후보 ROI에 대한 판단정확도를 향상시킬 수 있는 최적영상 획득을 위한 임계치결정 기법을 제안한다. 주파수 도메인에서 영상히스토그램을 분석 및 재구성한 후 최적임계치의 결정에 필요한 요소를 추출하며, 재구성 히스토그램으로부터 영상패턴을 판단하여 각 유형에 따른 최적 임계치를 결정한다. 50개의 영상에 적용한 실험 결과 제안된 방법은 4.8/5.0의 성능 (Inter-class correlation, ICC: 0.985, 95% CI, p-value<0.05)을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.1607-1615
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• 1996

본 논문에서는 계산이 간단하면서 효과적으로 스케치 특징을 추출할수 있는 새로운 연산자 DBAH(differ-ence between arithmetic mean and harmonic mean) 를 제안하고,임계치를 자동으로 결정하는 퍼지 임계치 추론기를 제안한다. 제안한 연산자는 국부 밝기를 고려하며,매우 어두운 영역에서의 밝기변화에서는 낮은 출력을 나타내는 장점을 가진다. 또한 제안된 퍼지 임계치 추론기는 조작자의 개입 없이도 스케치 특징점을 매우 잘 검출한다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1555-1558
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• 2015

본 논문에서는 프레임 블록화와 Otsu 임계값 설정 방법을 이용한 샷 전환 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 연속된 두 프레임을 일정 크기의 영역으로 분할하여 두 프레임 간 대응되는 영역의 히스토그램 차이를 이용해 샷 전환을 탐지한다. 또한 각 영상마다 Otsu 임계값 설정 방법을 이용하여 자동으로 임계값을 설정한다. 제안 방법의 실험은 영화, 드라마, 애니메이션 등 다양한 영상에 대해 테스트되었으며, 기 연구된 샷 전환 탐지 알고리즘과 비교 시 우수한 탐지율을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.226-228
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• 2013

본 논문은 실제 주행 도로영상에서 교통표지판을 검출하기 위하여 다중 색상 임계값 모델을 이용한 색상 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 하나의 모델을 이용하는 기존의 색 분할 방법과 달리 다양한 조명 환경에서도 동작할 수 있는 다중 색상 모델을 사용한 방법이다. 모델 생성을 위해 각 조명 모델에 해당하는 학습용 데이터를 이용하여 모델의 임계값 범위를 추정한다. 이 과정에서 임계값의 범위는 상위 0.5%와 하위 0.5%를 제외한 픽셀 값 분포에서의 최대 및 최소값으로 결정한다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 조명 상태에서의 교통표지판도 검출이 가능하다.