• Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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• v.9 no.1
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• pp.71-82
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• 1997

The squid fishery from the East China Sea has increased in importance in recent years, for management of resources were carried out selection experments using diamond and square mesh cod-end with enclosing small mesh cover net by trouser net method during 1991-1994 year. Mesh selection studies on Short-finned squid and Long-finned squid divided from catches by trial experiments. The results that square mesh cod-end retained proportionally fewer small and undersized Short-finned squid and Long-finned squid, square mesh cod-end were greater selection factor and 50% selection length than diamond mesh cod-end.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.427-432
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• 1999

지금까지 감성측정은 심박 변화율, 피부저항, 피부온도 등의 생리 신호를 측정하고 그 신호를 이용하여 비교, 분석하여 왔다. 심박 변화율, 피부저항, 피부온도와 마찬가지로 자율신경계 반응의 하나로써 맥파 또한 인간의 감성을 평가하는 한 파라미터가 될 수 있음을 예상하고 본 연구를 수행하였다. 건강한 피험자 5명을 상대로 긍정과 부정 시각 자극을 각각 주어서 심박 변화율과 맥파의 생리신호를 측정한 후 그 동안 발표되었던 심박 변화율의 결과를 기준으로 맥파의 결과와 비교, 분석하였다. 그 결과 평균 R-R 간격의 변화율과 맥파의 최고점 평균 시간 간격의 변화율 그리고 맥파의 최대 기울기점 사이의 시간 간격의 변화율이 유사함을 알 수 있었다. 또한 맥파의 Baseline Deflection 과 Amplitude를 이용하여 감성 측정을 시도하였다. 긍정 시각 자극에 비해 부정 시각 자극 일 때 맥파의 최고점 및 최대 기울기점의 평균 시간 간격은 감소하였고, Baseline Deflection은 증가하였고, Amplitude 는 감소하였다. 이는 부정시각 자극이 교감신경계를 활성화시킴을 보여 주는 것이다. 본 연구를 통하여 맥파도 자율 신경계의 반응을 대면하는 생리신호로써 감성 측정에 유용한 도구임을 검증할 수 있었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.8
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• pp.2017-2024
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• 1997

The main focus of this paper is the recognition of printed Hangul documents in terms of typeface, character size and character slope for IICS(Intelligent Image Communication System). The fixed-size blocks extracted from documents are analyzed in frequency domain for the typeface classification. The vertical pixel counts and projection profile of bounding box are used for the character size classification and the character slope classification, respectively. The MLP with variable hidden nodes and error back-propagation algorithm is used as typeface classifier, and Mahalanobis distance is used to classify the character size and slope. The experimental results demonstrated the usefulness of proposed system with the mean rate of 95.19% in typeface classification. 97.34% in character size classification, and 89.09% in character slope classification.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.9
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• pp.695-699
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• 2009

In this paper, we propose an automatic prostate segmentation technique using image intensity and gradient information. Our method is composed of four steps. First, rays at regular intervals are generated. To minimize the effect of noise, the start and end positions of the ray are calculated. Second, the profiles on each ray are sorted based on the gradient. And priorities are applied to the sorted gradient in the profile. Third, boundary points are extracted by using gradient priority and intensity distribution. Finally, to reduce the error, the extracted boundary points are corrected by using B-spline interpolation. For accuracy evaluation, the average distance differences and overlapping region ratio between results of manual and automatic segmentations are calculated. As the experimental results, the average distance difference error and standard deviation were 1.09mm $\pm0.20mm$. And the overlapping region ratio was 92%.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.6A
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• pp.782-793
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• 2000

This paper presents a simple dynamical prediction scheme of the signal level which is attenuated and varied due to rain fading in satellite communication links using above 10GHz frequency bands. The proposed prediction scheme has four functional blocks for discrete-time low-pass filtering, slope-based prediction, mean-error correction and hybrid fixed/variable prediction margin allocation. Through simulations using Ka-band attenuation data obtained from the data measured over Ku-band by frequency-scaling, it is shown that the slope-based prediction with the mean-error correction has as small standard deviation of prediction error as below 1 dB, and that the error is about 1.5 to 2.5 times as small as that without the mean-error correction. The hybrid prediction margin allocation requires smaller average margin than those of both fixed and variable methods.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.10
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• pp.1193-1203
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• 1999

본 논문에서는 한글과 영문 문서 영상들에 대한 기울어짐 추정(skew estimation) 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 전체 문서 영상에서 텍스트 요소들이 밀집되어 있는 영역을 선별하고, 선별된 영역에 대해 허프 변환을 적용하는 선택적 주의집중(selective attention) 방식을 채택한다. 제안 방법의 기울기 추정 과정은 2단계로 구성되는데, coarse 단계에서는 전체 영상을 몇 개의 영역으로 나누고 동일한 영역에 속하는 데이타들간의 연결 각도를 계산하여 각 영역별 accumulator에 저장한다. accumulator에 저장된 빈도치를 기준으로 $\pm$45$^{\circ}$범위 내에서 최대 $\pm$1$^{\circ}$의 오차를 가진 각 영역별 기울기를 계산한 후, 이들 중 최대 빈도값을 갖는 영역을 선정하고 그 영역의 기울기 각도를 문서 영상의 대략적인 기울기 각도로 결정한다. Refine 단계에서는 coarse 단계에서 선정된 영역에 허프 변환을 적용하여 정확한 기울기를 계산하는데, coarse 단계에서 추정한 기울기의 $\pm$1$^{\circ}$범위 내에서 0.1$^{\circ}$간격으로 측정한다. 이와 같은 선택적 주의집중 방식을 통해 기울기 추정에 소요되는 시간 비용은 최소화하고, 추정의 정확도는 최대화 할 수 있다.제안 방법의 성능 평가를 위한 실험은 다양한 형태의 영문과 한글 문서 영상 2,016개에 적용되었다. 제안 방법의 평균 수행 시간은 Pentium 200MHz PC에서 0.19초이고 평균 오차는 $\pm$0.08$^{\circ}$이다. 또한 기존의 기울기 추정 방법과 제안 방법의 성능을 비교하여 제안 방법의 우수성을 입증하였다.Abstract In this paper we propose a skew estimation algorithm for English and Korean document images. The proposed method adopts a selective attention strategy, in which we choose a region of interest which contains a cluster of text components and then apply a Hough transform to this region. The skew estimation process consists of two steps. In the coarse step, we divide the entire image into several regions, and compute the skew angle of each region by accumulating the slopes of lines connecting any two components in the region. The skew angle is estimated within the range of $\pm$45 degree with a maximum error of $\pm$1 degree. Next we select a region which has the most frequent slope in the accumulators and determine the skew angle of the image roughly as the angle corresponding to the most frequent slope. In the refine step, a Hough transform is applied for the selected region within the range of $\pm$1 degree along the angle computed from the coarse step, with an angular resolution of 0.1 degree. Based on this selective attention strategy, we can minimize the time cost and maximize the accuracy of the skew estimation.We have measured the performance of the proposed method by an experiment with 2,016 images of various English and Korean documents. The average run time is 0.19 second on a Pentium 200MHz PC, and the average error is $\pm$0.08 degree. We also have proven the superiority of our algorithm by comparing the performance with that of other well-known methods in the literature.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.10
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• pp.2093-2099
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• 2011

Speech signal and car noise signal such as muffler noise are segregated from the one which has both signals mixed using statistical method. To classify speech signal from the other in segregated signals, FFT coefficients were obtained for all segments of a signal where each segment consists of 128 elements of a signal. For several coefficients of FFT corresponding to the low frequencies of a signal, autocovariances are calculated between coefficients of same order of all segments of a signal. Then they were averaged over autocovariances. Linear equation was eatablished for the those autocovariances using the linear regression method for each siganl. The coefficient of the slope of the line gives reference to compare and decide what the speech signal is. It is what this paper proposes. The results show it is very useful.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.4
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• pp.273-281
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• 2010

In this paper, we propose an automatic segmentation method of the endo- and epicardial boundary by using ray-casting profile based on intensity distribution and gradient information in CT images. First, endo-cardial boundary points are detected by using adaptive thresholding and seeded region growing. To include papillary muscles inside the boundary, the endo-cardial boundary points are refined by using ray-casting based profile. Second, epi-cardial boundary points which have both a myocardial intensity value and a maximum gradient are detected by using ray-casting based adaptive gradient profile. Finally, to preserve an elliptical or circular shape, the endo- and epi-cardial boundary points are refined by using elliptical interpolation and B-spline curve fitting. Then, curvature-based contour fitting is performed to overcome problems associated with heterogeneity of the myocardium intensity and lack of clear delineation between myocardium and adjacent anatomic structures. To evaluate our method, we performed visual inspection, accuracy and processing time. For accuracy evaluation, average distance difference and overalpping region ratio between automatic segmentation and manual segmentation are calculated. Experimental results show that the average distnace difference was $0.56{\pm}0.24mm$. The overlapping region ratio was $82{\pm}4.2%$ on average. In all experimental datasets, the whole process of our method was finished within 1 second.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.3
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• pp.319-326
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• 2001

오차확산법은 중간조 처리에서 우수한 영상의 재현능력을 갖는 기법이다. 그러나 이의 기법은 경계재현 능력이 미약하며, 주기적인 패턴이 발생하여 영상의 화질을 저하시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 경계재현의 능력을 개선하기 위한 경계강조법과 주기적인 패턴 발생을 감소시키기 위한 적응형 임계값 변조를 적용하는 방법을 제안하였다. 경계강조를 위한 임계값을 변조는 원영상의 공간적 기울기 정보를 활용하여 수행하였고, 동시에 기울기 정보를 이용하여 청색잡음 마스크를 적응적으로 적용하는 임계값 변조로 주기적인 패턴의 발생을 감소시키도록 하였다. 적응형 임계값 변조를 적용한 실험에서 영상의 주기적인 패턴이 감소된 보다 선명한 경계강조의 중간조 영상을 얻을 수 있었으며, 객관적인 특성분석을 위한 표시오차의 RAPSD, 거리에 따른 경계상관도 및 로컬 평균 일치도의 분석에서 제안한 기법이 효율적임을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.4
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• pp.327-334
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• 2001

본 논문에서는 기울기하강과 동적터널링이 조합된 학습알고리즘의 다층신경망을 이용한 고신회성의 회귀분석 모델을 제안하였다. 기울기하강은 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위함이고, 동적터널링은 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치를 설정하여 전역최적해로 수렴되도록 하기 위함이다. 또한 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약도 동시에 해결하였다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 역전과 알고리즘의 신경망이나 주요성분분석에 의한 차원을 감소시키지 않은 학습패턴을 이용한 신경망보다 각각 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 학습패턴의 영평균 정규화로 회귀용 신경망의 성능을 더욱 더 개선하였다.