• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.2
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• pp.85-97
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• 1998

The existing edge detection methods can not represent the real edge of object at fitting point or detect the edge which has unsufficient connecting trait. Especially, the two-fold thick edge detected by these methods cannot coincide real boundary of subject and it's location. To overcome these problems, we introduce the Genetic Algorithm(GA) in edge detection. The energy function is the value of fixel's satisfaction degree to edge condition. And it consists of the fitness value to image formation type, fitness value to connecting trait to it's neighboring edge and evalulation function which can represents the edge at fitting point as one fixel. This method is superior to remove the noise in edge detection than the existing methods. And it also detects the clear and exact edge because it can find the one fixel which is located at fitting point and has strong connecting trait.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.22 no.2
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• pp.49-55
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• 2019

In this study, we presented a reference-shot subset method for stable convergence of full waveform inversion using a cyclic-shot subsampling technique. Full waveform inversion needs repetitive modeling of wave propagation and thus its calculation time increases as the number of sources increases. In order to reduce the computation time, we can use a cyclic-shot subsampling method; however, it makes the cost function oscillate in the early stage of the inversion and causes a problem in applying the convergence criteria. We introduced a method in which the cost function is calculated using a fixed reference-shot subset while updating the model parameters using the cyclic-shot subsampling method. Through the examples of full waveform inversion using the Marmousi velocity model, we confirmed that the convergence of cost function becomes stable even under the cyclic-shot subsampling method if using a reference-shot subset.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.9 no.2
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• pp.34-41
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• 1990

The energy parameter is widely used in pre-processing of speech signals, because it represent the phoneme characteristics of well But, the energy parameter is affected by the window length during the extracting. Thus, in this paper, the window length effects are studied in detail, and we proposed a new energy extraction algorithm that reduces the length effects. The energy contours with this algorithm are well representing for the characteristics of speech phonemes. And the computations to implement the algorithm are only required one subtraction, one addition, and two comparison aperation per speech sample.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.9-12
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• 2017

본 논문에서는 어깨 초음파 영상을 분석하여 인대 손상(Tear) 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에서 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 높인다. 명암 대비가 조정된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화가 적용된 ROI 영역에서 워터쉐드 기법을 적용하여 연골과 힘줄의 후보 영역들을 추출한다. 추출된 연골과 힘줄의 후보 영역들 중에서 위에서 아래로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역에 해당하는 힘줄 영역의 상단 경계선을 추출한다. 그리고 아래에서 위로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용하여 연골 영역의 상단 경계선을 추출한다. 힘줄 영역의 상단 경계선과 연골 영역의 상단 경계선 양 끝에 2차 함수 곡선을 적용하여 곡선 사이의 양자화할 영역을 추출한 후, SOM 기법을 적용하여 인대 손상 후보 영역을 양자화한다. 양자화된 인대 손상 후보 영역을 분석하여 어깨 힘줄의 손상 영역과 비손상 영역을 구분하고 인대 손상(Tear) 영역을 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 인대 손상(Tear) 영역이 비교적 정확히 추출되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.954-957
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• 2013

고안전성이 요구되는 내장형 소프트웨어의 경우 극히 낮은 확률로 발생하는 오류로 인하여 전체시스템의 안전에 치명적인 상황을 야기할 수 있으므로, 철저한 안전성 검증이 요구된다. 모든 가능한 실행경로를 고려해야 하는 안전성 검증의 고비용 문제를 해결하기 위하여, 기존연구에서는 안전성 특질기반 테스트 대상함수를 추출하여 테스트 시나리오 생성하는 생성기를 개발하여 검증 효율을 높이는데 기여하였다. 그러나 기존의 도구는 함수포인터를 탐색 하지 못한 문제와, 변수에 대한 규칙 부족문제 그리고 모듈화 되지 않아 유지 및 보수가 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 기존도구의 문제점들을 개선하여 정확도를 높인 새로운 함수탐색기를 소개한다. 개발된 함수탐색기는 모듈화 되어 차후에 수정 및 보완 문제에 대하여 유연하게 대처할 수 있게 하였다. 개선된 함수탐색기를 OSEK/VDX[1] 기반의 개방형 차량전장용 운영체제인 Trampoline을 대상으로 테스트 해 본 결과 기존 도구보다 약 68%의 높은 정확도를 보였다.

• The Korean Journal of Nuclear Medicine
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• v.33 no.3
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• pp.316-326
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• 1999

Purpose: We evaluated the feasibility of extracting pure left ventricular blood pool and myocardial time-activity curves (TACs) and of generating factor images from human dynamic N-13 ammonia PET using factor analysis. The myocardial blood flow (MBF) estimates obtained with factor analysis were compared with those obtained with the user drawn region-of-interest (ROI) method. Materials and Methods: Stress and rest N-13 ammonia cardiac PET imaging was acquired for 23 min in 5 patients with coronary artery disease using GE Advance tomograph. Factor analysis generated physiological TACs and factor images using the normalized TACs from each dixel. Four steps were involved in this algorithm: (a) data preprocessing; (b) principal component analysis; (c) oblique rotation with positivity constraints; (d) factor image computation. Area under curves and MBF estimated using the two compartment N-13 ammonia model were used to validate the accuracy of the factor analysis generated physiological TACs. The MBF estimated by factor analysis was compared to the values estimated by using the ROI method. Results: MBF values obtained by factor analysis were linearly correlated with MBF obtained by the ROI method (slope = 0.84, r = 0.91), Left ventricular blood pool TACs obtained by the two methods agreed well (Area under curve ratio: 1.02 ($0{\sim}1min$), 0.98 ($0{\sim}2min$), 0.86 ($1{\sim}2min$)). Conclusion: The results of this study demonstrates that MBF can be measured accurately and noninvasively with dynamic N-13 ammonia PET imaging and factor analysis. This method is simple and accurate, and can measure MBF without blood sampling, ROI definition or spillover correction.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.313-316
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• 2008

이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, 인식의 기본 단위인 세그먼트를 자동 추출하는 기법과 Trace transform을 이용하여 발자국 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안하였다. Trace transform 방법을 이용하면 패턴의 크기, 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 특징값을 도출하기 위한 첫 번째 단계로는 추출된 세그먼트에 대한 Trace transform을 통해 새로운 Trace 이미지를 생성시킨다. 그런 다음 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특성 함수에 의해 특징들이 일차적으로 도출되고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 2가지 서로 다른 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 크기, 이동, 회전, 반사에 관계없이 인식에 적합한 특징값들이 추출됨을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.661-665
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• 2006

모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작 기술은 컴퓨터 애니메이션 제작에 매우 광범위하게 사용되고 있다. 모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작 기술은 센서를 사용해서 대상체의 운동을 측정하여 운동 렌더링 파라미터를 추출한 후, 이 운동 파라미터를 컴퓨터에 옮겨서 그래픽 툴을 사용하여 애니메이션화 한다. 이러한 일련의 작업이 현재의 데스크 톱 컴퓨터에서는 문제없이 수행될 수 있지만, 모바일 임베디드 시스템에 그대로 적용되기에는 다소 무리가 있다. 왜냐하면, 모바일 임베디드 시스템의 경우, CPU의 계산 능력과 메모리의 크기가 매우 작기 때문에 이에 특화된 방법이 필요하게 된다. 이러한 취지에서 본 논문은 모바일 임베디드 시스템에서 메모리 사용 효율을 높이기 위해서, 추출된 운동 렌더링 파라미터의 데이터량을 줄여서 메모리에 저장하는 방안을 모색한다. 일반적으로 사용되는 영상 압축 기술은 복원 과정이 복잡해서 모바일 임베디드 시스템의 적은 계산력에 무리를 줄 수 있으므로, 가능한 복원 과정도 계산량이 적은 방안을 강구할 필요가 있다. 이와 같은 목적으로 본 논문에서는 추출된 운동 렌더링 파라미터의 프레임 별 변화를 시간 정합 함수로 모델링 하여, 정합 함수의 파라미터를 메모리에 저장하고, 정합 함수의 함수값 계산을 통해 운동 파라미터를 복원해 내는 쉽고 효율적인 방법을 제안한다. 그리고 본 정합 데이터 압축 방식을 사용하여 상용화된 모바일 임베디드 멀티미디어 시스템에서 효율적인 모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작을 시현한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.34 no.2
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• pp.157-162
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• 2015

In this paper, we propose an audio fingerprinting using robust hash based on the MCLT (Modulated Complex Lapped Transform) peak-pair. In existing methods, the robust audio fingerprinting is not generated if various distortions occurred; time-scaling, pith-shifting and equalization. To solve this problem, we used the spectrum of the MCLT, an adaptive thresholding method for detection of prominent peaks and the novel hash function in the audio fingerprinting. Experimental results show that the proposed method is highly robust in various distorted environments and achieves better identification rates compared to other methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.72-74
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• 2021

The deep learning process currently utilized in various fields consists of data preparation, data preprocessing, model generation, model learning, and model evaluation. In the process of model learning, the loss function compares the value of the model with the actual value and outputs the difference. In this paper, we analyze various loss functions used in the deep learning model for biomarker extraction, which measure the degree of loss of neural network output values, and try to find the best loss function through experiments.