• Annual Conference of KIPS
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• 2020.05a
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• pp.401-404
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• 2020

현재 전자상거래에서 사용되는 협업 필터링은 고객이 입력한 평점 정보를 이용하여 추천 시스템을 구축한다. 하지만 기존의 평점 정보는 고객이 직접 입력해야 하므로 데이터 희소생의 문제가 있고 허위정보를 가려내지 못한다는 문제점 또한 존재한다. 본 논문에서는 기존 평점 정보 기반의 협업 필터링 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위해, 온라인 고객 행동 정보를 활용한 협업 필터링 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 Collaborative Filtering based on Online Behavior Information (BICF) 알고리즘이 기존의 평점 기반 협업 필터링 방식보다 우수한 성능을 보임을 보여주었다.

• The Journal of Engineering Research
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• v.3 no.1
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• pp.57-64
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• 1998

This paper presents an architecture of a real-time two-dimensional median filter. The architecture has appropriate characteristics for the VLSI implementation such as small memory requirements, regular computations, and local data transfers. For the efficient two-dimensional median filter, a separable two-dimensional median filtering structure and a bit-sliced pipelined median searching algorithm are used. A behavioral simulator is implemented with C language and used for the analysis of the presented architecture.

• The Journal of Bigdata
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• v.2 no.1
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• pp.41-48
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• 2017

Recently, the popularity of the recommendation system and the evaluation of the performance of the algorithm of the recommendation system have become important. In this study, we used modeling and RMSE to verify the effectiveness of various algorithms in movie data. The data of this study is based on user-based collaborative filtering using Pearson correlation coefficient, item-based collaborative filtering using cosine correlation coefficient, and item-based collaborative filtering model using singular value decomposition. As a result of evaluating the scores with three recommendation models, we found that item-based collaborative filtering accuracy is much higher than user-based collaborative filtering, and it is found that matrix recommendation is better when using matrix decomposition.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.373-376
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• 2009

영상처리 기술은 인간의 시각에 기반을 둔 영상정보와 관련된 분야에서 중요한 기반 기술로써 현재 여러 분야에서 연구가 활발하게 진행 중이다. 여러 응용 분야에서 사용되는 영상처리의 세부 기술범위는 영상 변환, 영상 개선, 영상 복원, 영상 압축등과 같이 다양하며, 이런 영상처리 기술의 중요한 연구 목표 중의 하나는 정확한 정보 추출을 위한 영상정보의 개선에 있다. 영상정보의 개선은 영상의 해석과 인식을 위한 기본적인 과제이며, 영상에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하는 영상처리 기술이 영상정보 개선의 한 분야라고 할 수 있다. 영상정보 개선을 위한 기존의 필터링 알고리즘은 잡음제거율이 높은 만큼 경계선의 보존이 어렵다는 단점이 있으며, 이를 보완하기 위해 다른 영상처리 알고리즘을 함께 응용하여 처리함으로써 처리시간이 증가되고 원 영상의 중요한 정보를 훼손할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 잡음 제거율을 높일 수 있는 Fuzzy Mask Filter 알고리즘을 제안한다. Fuzzy Mask Filter 알고리즘은 마스크에서 얻은 정보를 Fuzzy Logic에 적용하여 임계값을 구하며, 구해진 임계값을 기준으로 출력영상의 화소값을 결정하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해 Impulse 잡음과 Salt pepper 잡음을 임의로 생성하여 기존의 알고리즘과 비교한 결과, 제안된 방법이 잡음 영상에 존재하는 픽셀 정보를 훼손하지 않고 잡음을 효과적으로 제거한 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.13 no.3
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• pp.453-458
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• 2019

In this study we analyzed the tendency of the image characteristic by changing filtering factor for the proposed fast non local means (FNLM) noise reduction algorithm with designed Male Adult mesh (MASH) phantom through Geant4 application for tomographic emission (GATE) simulation program. To accomplish this purpose, MASH phantom for human copy was designed through the GATE simulation program. In addition, we acquired degraded image by adding Gaussian noise with a value of 0.005 using the MATALB program in MASH phantom. Moreover, in degraded image, the FNLM noise reduction algorithm was applied by changing the filtering factors, which set to 0.005, 0.01, 0.05, 0.1, 0.5, and 1.0 value, respectively. To quantitatively evaluate, the coefficient of variation (COV), signal to noise ratio (SNR), and contrast to noise ratio (CNR) were calculated in reconstructed images. Results of the COV, SNR and CNR were most improved in image with a filtering factor of 0.05 value. Especially, the COV was decreased with increasing filtering factor, and showed nearly constant values after 0.05 value of the filtering factor. In addition, SNR and CNR were showed that improvement with increasing filtering factor, and deterioration after 0.05 value of the filtering factor. In conclusion, we demonstrated the significance of setting the filtering factor when applying the FNLM noise reduction algorithm in degraded image.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.1451-1454
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• 2015

RANSAC 알고리즘은 컴퓨터 비전 분야에서 호모그래피 행렬을 추정하는데 많이 사용되고 있다. CS-RANSAC 알고리즘은 RANSAC 알고리즘에 제약조건을 설정하여 정확도를 높인 알고리즘이지만 샘플링 단계에서 정확한 호모그래피를 추정하는데 불필요한 특징점을 선택하여 알고리즘의 효율성을 저하시키는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 Symmetric Transfer Error로 특징점이 참정보인지 평가하고 불필요한 특징점을 필터링하여 CS-RANSAC 알고리즘의 속도와 정확도를 증가시키는 방법을 제안한다. 실험은 제안하는 알고리즘의 수행시간과 오차율을 비교하였고, 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 CS-RANSAC 알고리즘보다 수행시간이 평균적으로 약 5% 단축되었고 정확도는 약 14% 향상 되었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.6 no.2
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• pp.15-18
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• 1987

Multiplication free adaptive digital filtering algorithms are discussed. The proposed. The proposed algorithm uses delta modulation digital filter and the relevant filter weights are updated using the SIGN algorithms to realize an adaptive digital filter without multiplication operations. It is shown that the resulting algorithm can be implemented using simple up/down counting operations. The convergence characteristics of the proposed adaptive digital filtering algorithm and .others are investigated for a system identification problem.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.796-798
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• 2004

continuous n-tuple 알고리즘은 tuple의 무작위적 추출을 기본으로 한다. 무작위적 추출의 여러 가지 장점을 감안하더라도, 무작위적 추출을 통한 인식의 성능은 가변성물 가지게 된다. 그리고 무작위적 추출은 의미 있는 정보의 선택이 불가능하다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 무작위적 추출이 가지는 설러 가지 약점을 보완하기 위해서, 유전 알고리즘을 이용하여 얼굴인식에 효과적인 tuple을 선택하여 사용하였다. 유전 알고리즘을 이용함으로서 얼굴 인식에 효과적이지 않은 tuple의 필터링 효과를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.354-357
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• 2013

The filtering algorithm is used very frequently in the preprocessing stage of many image processing algorithms in computer vision processing. Because video signals are two-dimensional signals, computaional complexity is very high. To reduce the complexity, separable filters and the factorization theorem is applied to the filtering operation. As a result, it is shown that a significant reduction in computational complexity is achieved, although the experimental results could be slightly different depending on the condition of the image.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.2
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• pp.691-702
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• 2013

In this study the quantitative outlier-filtering algorithm has been developed using the smoothing method based on the day-of-the-week traffic volume variation pattern and then, in order to test the effectiveness of the algorithm, it has been used to identify outliers from the traffic volume data collected at 14 continuous traffic counts sites on the national highways in the year 2010. The test results are satisfactory since the filtering rate is 98.2% for normal days and the mis-filtering rate is 8.0% for abnormal days. Therefore, the algorithm will be able to be used for roughly-but-quickly filtering outliers from the collected traffic volume data.