• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.12 no.4
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• pp.242-249
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• 2011

In this paper, the correspondence matching method of stereo images was proposed by means of sampling projective transformation matrix in planar region of scene. Though this study is based on RANSAC, it does not use uniform distribution by random sampling in RANSAC, but use multi non-uniform computed from difference in positions of feature point of image or templates matching. The existing matching method sampled that the correspondence is presumed to correct by use of the condition which the correct correspondence is almost satisfying, and applied RANSAC by matching the correspondence into one to one, but by sampling in stages in multi probability distribution computed for image in the proposed method, the correct correspondence of high probability can be sampled among multi correspondence candidates effectively. In the result, we could obtain many correct correspondence and verify effectiveness of the proposed method in the simulation and experiment of real images.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.1
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• pp.27-34
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• 2013

Background subtraction is one of the key techniques for automatic video content analysis, especially in the tasks of visual detection and tracking of moving object. In this paper, we present a new sample-based technique for background extraction that provides background image as well as background model. To handle both high-frequency and low-frequency events at the same time, multiple interval background models are adopted. The main innovation concerns the use of a confidence factor to select the best model from the multiple interval background models. To our knowledge, it is the first time that a confidence factor is used for merging several background models in the field of background extraction. Experimental results revealed that our approach based on multiple interval sampling works well in complicated situations containing various speed moving objects with environmental changes.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.32 no.3
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• pp.67-74
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• 2023

A semiconductor fabrication facility(FAB) is one of the most capital-intensive and large-scale manufacturing systems which operate under complex and uncertain constraints through hundreds of fabrication steps. To improve fab performance with intuitive scheduling, practitioners have used weighted-sum scheduling. Since the determination of weights in the scheduling significantly affects fab performance, they often rely on simulation-based decision making for obtaining optimal weights. However, a large-scale and high-fidelity simulation generally is time-intensive to evaluate with an exhaustive search. In this study, we investigated three sampling methods (i.e., Optimal latin hypercube sampling(OLHS), Genetic algorithm(GA), and Decision tree based sequential search(DSS)) for the optimization. Our simulation experiments demonstrate that: (1) three methods outperform greedy heuristics in performance metrics; (2) GA and DSS can be promising tools to accelerate the decision-making process.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.71-76
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• 2002

보간법은 기본적으로 원래의 영상을 연속적인 함수 모형으로 나타내고 이 함수로부터 다시 샘플링을 하여 원하는 영상을 얻는 방식으로 접근한다. 본 논문에서는 다른 연속 함수모델보다 진동이 적고 필터 계수가 적은 B-spline 함수를 사용한다. 된 논문의 최적 보간 방법은 원래의 신호와 얻고자 하는 신호를 각각 spline함수로 나타내고, 이 둘의 차이가 가장 작은 것을 선택하는 것이다. 그러기 위해서는 여러 개의 spline계수 중에서 원래 신호와의 L$_2$-norm이 가장 작은 것을 선택해야 한다 이러한 최적 보간법을 일반화하기 위해서 spline 함수로 표현된 신호를 다시 샘플링 하여 신호를 얻고, 그 신호를 공간에 따라 변화하는 spline함수의 합으로 나타낸다. 그리고 이렇게 나타낸 함수들 중에서 원래의 함수와 가장 가까운 것을 선택하도록 함으로써 일반화될 수 있다. 이러한 최적화 된 비정규점 리사이징 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해서 더 적은 오차를 나타냄을 확인할 수 있다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.38 no.1
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• pp.45-52
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• 2014

Fractal theory has been widely used to quantify the complexity of remotely sensed digital elevation models and images. Despite successful applications of fractals to a variety of fields including computer graphics, engineering and geosciences, the performance of fractal estimators depends highly on data sampling. In this paper, we propose an algorithm for computing the fractal dimension based on the triangular prism method and a new sampling method. The proposed sampling method combines existing two methods, that is, the geometric step method and the divisor step method to increase pixel utilization. In addition, while the existing estimation methods are based on $N{\times}M$ window, the proposed method expands to $N{\times}M$ window. The proposed method is applied to generated fractal DEM, Brodatz's image DB and real images taken in the campus to demonstrate its feasibility.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.124-124
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• 2016

하천에서의 분변성대장균은 분변성 오염 정도를 나타내는 지표로서, 이 농도가 높을수록 오염된 하천수와의 접촉을 통한 호흡기, 소화기 및 피부 관련 질병의 발발 확률이 높다고 알려져 있다. 따라서 하천에서의 수영, 수상스키 등과 같은 입수형 친수활동을 할 때, 분변성대장균 농도가 농도 기준 이하인지를 확인하고 이러한 정보를 친수활동에 이용할 필요가 있다. 그러나 분변성대장균의 경우, 현재 자동수질측정망에서 측정되고 있는 다른 수질인자들과는 달리 실시간 측정이 불가능하다고 알려져 있다. 분변성대장균을 측정하는데 있어 최소 18시간 이상이 필요하며, 이러한 분변성대장균 측정 방식은 하천 이용자들이 안전한 친수활동을 영위하는데 있어 적절한 수질 정보를 제공하지 못한다. 그러므로 분변성대장균을 예측하는 모델을 개발하고, 이를 이용하여 실시간 분변성대장균 정보를 생성하여 하천 이용자들에게 제공할 필요가 있다. 본 연구에서는 친수활동이 활발하게 이루어지는 곳 중 하나인 북한강의 대성리 지점에 대해 데이터 기반 모델을 이용하여 분변성대장균을 예측하였다. 데이터 기반 모델은 물리 기반 모델에서 필요한 지형데이터나 비점오염원 등의 초기 오염물의 양에 대한 데이터를 필요로 하지 않고, 대신 독립변수로 사용되는 기상 및 수질데이터를 필요로 한다. 이러한 기상 및 수질데이터는 기존 기상관측소, 수질관측소에서 매일 자동으로 측정되기 때문에 데이터 기반 모델은 물리 기반 모델에 비해 입력데이터를 구성하기가 쉽다는 장점을 지닌다. 이러한 데이터 기반 모델 중 분류 모델은 회귀 모델과 달리 분변성대장균 농도가 일정 수질기준 이상을 넘는지를 바로 예측할 수 있다. 본 연구에서는 분류 모델 중 높은 예측력을 가진다고 알려진 랜덤포레스트(random forest) 기법을 이용하여 분변성대장균 예측 모델을 개발하였다. 분변성대장균 예측 모델은 주어진 기상 및 수질 조건에 대해 분변성대장균이 200 CFU/100ml가 넘는지를 예측하였다. 예측된 분변성대장균이 기준을 넘는 경우를 2등급, 넘지 않는 경우를 1등급으로 명명하였다. 모델을 개발하기 위하여 북한강 대성리 인근 측정소에서 2010년부터 2015년까지 측정된 기상 및 수질데이터를 수집하였다. 수집한 데이터를 훈련 및 검증데이터로 샘플링하였으며, 이 때 샘플링한 데이터가 기존 데이터가 가지고 있던 등급별 비율을 유지하기 위하여 층화샘플링을 하였다. 본 연구에서는 샘플링에 의한 불확실성을 줄이기 위하여 랜덤하게 50번 샘플링된 각각의 훈련데이터에 대해 모델을 개발하였다. 50개의 모델의 검증 결과를 종합한 결과, 전체 예측률은 0.139로 나타났다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.3 s.106
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• pp.369-376
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• 2006

This paper presents a new method of significantly improving conventional Bayesian statistical text classifier by incorporating accelerated EM(Expectation Maximization) algorithm. EM algorithm experiences a slow convergence and performance degrade in its iterative process, especially when real online-textual documents do not follow EM's assumptions. In this study, we propose a new accelerated EM algorithm with uncertainty-based selective sampling, which is simple yet has a fast convergence speed and allow to estimate a more accurate classification model on Naive Bayesian text classifier. Experiments using the popular Reuters-21578 document collection showed that the proposed algorithm effectively improves classification accuracy.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.2
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• pp.221-225
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• 2008

In this paper, to avoid the frequency analysis requiring a high sampling rate, time-warped similarity measure algorithms, which are able to classify objects even with a low-rate sampling rate as time- series methods, are presented and proposed the DTW-Cosine algorithm, as the best classifier among them in wireless sensor networks. Two problems, local time shifting and spatial signal variation, should be solved to apply the time-warped similarity measure algorithms to wireless sensor networks. We find that our proposed algorithm can overcome those problems very efficiently and outperforms the other algorithms by at least 10.3% accuracy.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.39 no.2
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• pp.104.1-104.1
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• 2014

한국우주전파관측망(KVN, Korea VLBI Network)의 우주전파수신시스템(22GHz, 43GHz, 86GHz, 129GHz의 4파수 동시관측 시스템)으로부터 수신된 전파신호를 디지털 신호로 바꾸어 주는 장치인 초고속 샘플러의 국산화와 성능 향상을 위하여, 우리는 1GHz 샘플링을 할 수 있는 전파관측 자료의 샘플링 장치를 설계, 제작하였다. GHz 샘플링 기본 기술 확보와 독자 개발을 위하여 제작된 1GHz 샘플러를 KVN울산전파천문대에 설치하여 관측 시험한 결과, 연구 관측에 적용할 수 있음을 보여 주었다. 한편, 광대역 관측과 e-VLBI 구현을 위하여 샘플러에서 직접 첨단망으로 VDIF(VLBI Data Interchange Format, VLBI 자료전송 규격)의 자료를 보낼 수 있는 차세대 4GHz 샘플러를 개발 중에 있다. 이번 발표에서는 1GHz 샘플러에 대한 개발 내용과 관측 결과 및 향후 계획을 소개한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.8 no.2
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• pp.146-152
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• 2003

ATSC DTV receivers use repetitive data segment syncs or Gardner algorithm as a tuning recovery circuit. Many multipath signals can induce timing-offset in the symbol timing recovery circuit using Gardner algorithm and this timing-offset shifts sampling instant to the wrong points, causing the performance of the equalizer to become nr. When many echoes exist, the optimal sampling instant will be the Point at which the main-path has a peak value. In this paper, by using channel correlation techniques, we find the optimal sampling instant, thereby compensating the timing offset and improving DTV reception performance. We analyzed the Performance enhancement of DTV receivers using the timing offset compensator.