• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.4
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• pp.125-132
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• 2021

As the layers of artificial neural network deepens, and the dimension of data used as an input increases, there is a problem of high arithmetic operation requiring a lot of arithmetic operation at a high speed in the learning and recognition of the neural network (NN). Thus, this study proposes a data dimensionality reduction method to reduce the dimension of the input data in the NN. The proposed Line-segment Feature Analysis (LFA) algorithm applies a gradient-based edge detection algorithm using median filters to analyze the line-segment features of the objects existing in an image. Concerning the extracted edge image, the eigenvalues corresponding to eight kinds of line-segment are calculated, using 3×3 or 5×5-sized detection filters consisting of the coefficient values, including [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, and 128]. Two one-dimensional 256-sized data are produced, accumulating the same response values from the eigenvalue calculated with each detection filter, and the two data elements are added up. Two LFA256 data are merged to produce 512-sized LAF512 data. For the performance evaluation of the proposed LFA algorithm to reduce the data dimension for the recognition of handwritten numbers, as a result of a comparative experiment, using the PCA technique and AlexNet model, LFA256 and LFA512 showed a recognition performance respectively of 98.7% and 99%.

• Journal of IKEEE
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• v.6 no.1 s.10
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• pp.80-86
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• 2002

This paper presents a fast hardware architecture to implement a 2-D DWT(Discrete Wavelet Transform) computed by lifting scheme framework. The conventional 2-D DWT hardware architecture has problem in internal memory, hardware resource, and latency. The proposed architecture was based on the 4-way partitioned data set. This architecture is configured with a pipelining parallel architecture for 4-way partitioning method. Due to the use of this architecture, total latency was improved by 50%, and memory size was reduced by using lifting scheme.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2017.03a
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• pp.665-671
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• 2017

Iks 칼륨 전류에 관여하는 KCNQ1유전자의 S140G 돌연변이는 심방세동에 영향을 미치는 대표적인 돌연변이 유전자로, 심방세동과 S140G 돌연변이의 상관관계를 밝히기 위한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 하지만 S140G 돌연변이 유전자가 심방 세동 환자의 심실 반응에 영향을 미칠 수 있다는 선행연구를 비롯하여 심방과 심실의 활동전위에 영향을 미칠 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, KCNQ1 S140G 돌연변이 유전자의 심실세동에 대한 영향과 그 메커니즘에 대한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구는 KCNQ1 S140G 돌연변이 유전자가 심실세동에 미치는 영향에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 연구를 통해 그 상관관계를 밝히고자 하였다. 이를 위해 1차원 세포 모델을 비롯하여 2차원 심실세동 반응과 3차원 전기 생리학 및 기계적 수축 시뮬레이션을 진행하였다. 3차원의 전기생리학 및 기계적 수축 시뮬레이션에서는 심실의 박출 활동을 확인하기 위한 정상 박동 시뮬레이션과 심실 세동 발생시의 심실의 변화를 확인하기 위한 세동 시뮬레이션을 각각 진행하였다. 그 결과 KCNQ1 S140G 돌연변이로 인해 심실의 Iks가 증가되었으며, 그로 인해 심실의 활동 전위기간(APD)과 불응기(ERP)가 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 활동전위 지속 곡선(APDr)과 불응기 지속 곡선(ERPr)이 완만하게 나타났으며, 심근세포의 전도파장이 감소하였다. 3차원 정상 박동 시뮬레이션의 결과 표준형에서 보다 KCNQ1 S140G 돌연변이형에서 심실이 소모하는 ATP의 양과 박출계수가 감소하였다. 3차원 세동 시뮬레이션 결과 표준형에서는 심실세동이 종결되었으나, S140G 돌연변이 형에서는 심실세동이 종결되지않고 유지되었으며, 심실세동이 빠르게 발생하였다. 결론적으로, KCNQ1 S140G 돌연변이로 인해 증가된 심실의 Iks는 심실의 박출 효율을 감소시키고 심실세동을 발생시키고 유지시키며, 부정맥 발생의 위험성을 높일 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.7B
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• pp.957-967
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• 2001

본 논문에서는 모델 기반 지각적 그룹핑을 이용한 3차원 다면체의 인식 및 형상 복원에 관한 새로운 기법을 제안한다. 2차원 입력 영상과 여기에서 추출된 특징들의 3차원 특징을 거리 측정기를 이용하여 추출하여 인식 및 복원의 기본 특징으로 이용한다. 이 때, 모델의 3차원 기하학적 정보는 결정 트리 분류기에 의하여 학습되며 지각적 그룹핑은 이와 같은 모델 기반으로 이루어진다. 또한, 1차 그룹핑의 결과로 얻어진 3차원 직선 특징간의 관계는 Gestalt 그래프로 표현되며 이것의 부그래프 분할을 통하여 인식을 위한 후보 그룹이 생성된다. 마지막으로 각각의 후보 그룹은 3차원 모델과 정렬되어 가장 잘 부합되는 그룹을 인식 결과로 생성하게 된다. 그리고 정렬의 결과로서 2차원 텍스춰를 추출하여 3차원 모델에 매핑함으로써 실제적인 3차원 형상을 복원할 수 있다. 제안하는 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 불록 영상과 지형 모델 보드 영상에 대하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모델 기반의 그룹핑 기법은 결과 그룹의 수를 상당히 감소시켰으며 또한 잡음과 가리워짐에 강건한 인식과 복원 결과가 얻어졌다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.28 no.3
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• pp.247-257
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• 2018

High-speed trains have been developed widely in many countries in order to transport large quantity of people and commodities rapidly. When a high speed train enters a tunnel, aerodynamic resistance is generated suddenly. The resistance caused from air pressure induces micro pressure wave and discomfort to passengers in a train. Therefore, a pressure relief system should be installed in a tunnel to reduce the resistance acting against the running train in a tunnel. Additionally, the shape of a grain should be streamlined in order to reduce aerodynamic resistance caused by a high-speed train. The cross-section of a tunnel also should be carefully designed to reduce discomfort of passengers. This study represents the effect of pressure relief ducts installed between two running tunnels. The pressure relief duct was integrated with a cross-passage in order to save cost and construction time. One-dimensional network numerical simulations were carried out in order to estimate the effect of pressure relief systems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.517-519
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• 2004

GPS(Global Positioning System)은 위성에서 현재 시스템이 위치한 곳의 주위 지역을 2차원으로 표현해 주는 시스템이다. 이 시스템에서의 그래픽 표현은 비트맵 표현 방식으로 다량의 메모리를 사용하는 단점이 있다. 이 논문에서는 GPS의 다량의 메모리를 사용하는 단점을 보완하기 위하여 비트맵 표현 방식을 지양하고 벡터 표현 방식을 사용하는 SVG(Scalable Vector Graphic)를 이용하며 메모리 사용량을 감소시킬 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 또한 XML의 그래픽 표준안인 SVG에서는 2차원만을 표시하기 때문에 3차원 표현이 어려우나, ECMAScript를 사용하여 SVG의 단정인 3자원 표현의 어려움을 개선하는 방법에 대해 고찰하고자 한다.

• Journal of KIISE
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• v.45 no.1
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• pp.69-75
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• 2018

In the streaming data where data samples arrive sequentially in time, it is difficult to apply the dimension reduction method based on batch learning. Therefore an incremental dimension reduction method for the application to streaming data has been studied. In this paper, we propose an incremental linear discriminant analysis method using the least squared error solution. Instead of computing scatter matrices directly, the proposed method incrementally updates the projective direction for dimension reduction by using the information of a new incoming sample. The experimental results demonstrate that the proposed method is more efficient compared with previously proposed incremental dimension reduction methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.309-312
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• 2016

최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.653-655
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• 1998

본 논문은 3차원 지형을 현실감 있고 효율적으로 구축하기 위하여, 등고선 데이터로부터 지형의 특징점을 추출하고 이를 이용하여 3차원 지형 데이터를 복원하는 방법을 제안한다. 래스터 기반의 거리변환기법 알고리즘을 사용하여 2차원의 등고선 데이터로부터 3차원 지형을 생성하며, 생성된 3차원 지형정보로부터 지형의 특징점을 추출한다. 복원된 3차원 지형을 격자망 형태로 시각화하는데, 이때 특징점의 높이정보를 이용함으로써 지형을 표시하는데 요구되는 정보의 크기를 감소시킨다. 제안한 방법은 사용자가 상호대화식으로 수행할 수 있는 프로그램으로 윈도우 환경의 PC상에서 구현되었다. 이 프로그램의 실험결과는, 기존의 방법보다 적은 데이터양으로 3차원 지형을 시각화할 수 있음을 보여준다.

• JOURNAL OF ELECTRICAL WORLD
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• no.5 s.101
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• pp.6-7
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• 1985