• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.10
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• pp.2252-2258
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• 2013

In this paper, parallel orthogonal matching pursuit (POMP) is proposed to supplement the simultaneous orthogonal matching pursuit (S-OMP) which has been widely used as a greedy algorithm for sparse signal recovery for multiple measurement vector (MMV) problem. The process of POMP is simple but effective: (1) multiple indexes maximally correlated with the observation vector are chosen at the first iteration, (2) the conventional S-OMP process is carried out in parallel for each selected index, (3) the index set which yields the minimum residual is selected for reconstructing the original sparse signal. Empirical simulations show that POMP for MMV outperforms than the conventional S-OMP both in terms of exact recovery ratio (ERR) and mean-squared error (MSE).

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.815-818
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• 2014

영상 분석을 통한 특징 추출은 객체의 인식이나 매칭, 인덱싱 등을 위해 수반되는 준비 단계로서 분야별로 다양한 방식을 통해 수행되어 왔다. 특히, 피부 영상 분석에 있어 주목할 만한 이슈는 피부의 노화 정도를 측정하는 것이다. 피부의 거칠기는 피부의 상태와 노화를 판단하는 중요한 근거의 하나이다. 본 논문에서는 피부 나이를 측정하기 위해 피부 현미경 영상에서 피부 거칠기를 평가하는 방법을 제안한다. 이를 위해 피부 현미경으로 촬영된 이미지에 이진화 및 질감 대비 향상, 노이즈 제거 등의 전처리 과정을 수행하고, Watershed 알고리즘과 외곽선 검출을 통해, 피부를 구성하는 셀들의 영역 정보를 획득한다. 이를 바탕으로 피부 거침의 변화량을 계산하여 거칠기를 정의한다. 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 다양한 연령대의 피험자로부터 피부 현미경 영상을 확보하고 실험을 통해 피부 거칠기 특징이 피험자의 연령대와 상관관계가 있음을 보인다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2009.08a
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• pp.320-325
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• 2009

네트워크 서비스에 있어서 품질을 정확히 측정하고 품질지수를 도출하는 것은 매우 중요하다. 종래의 네트워크 서비스에 대한 품질지수는 QoS(Quality of Service)로서 많은 연구가 있어왔다. 하지만 QosS를 통한 사용자 품질지수는 실제 사용자의 서비스 만족도를 효과적으로 표현해 주지 못하였다. 그래서 본 연구에서는 QoE(Quality of Experience)라는 개념을 도입하여, 사용자가 실제로 느낀 서비스의 만족도를 도출하고자 하였다. 사용자의 서비스 만족도를 잘 표현해주는 QoE를 도출하기 위하여 본 연구에서는 QoE Framework를 제안한다. QoE Framework는 framework를 위해 동작하는 agent들로 구성된다. QoE Framework의 agent는 크게 서비스 제공자측과 서비스 사용자 측으로 나눌 수 있는데, 서비스 사용자 측의 agent는 서비스를 이용하다가 사용자가 서비스 불만족을 감지하였을 때, 서비스 제공자측 agent는 사용자측 agent로부터 받은 서비스 불만족에 대한 feedback으로부터 QoE도출 알고리즘을 사용하여 최적의 QoE를 도출하는 기능을 한다. 서비스 제공자측 agent의 QoE도출 알고리즘으로 GA(Genetic Algorithm)을 사용하여 최적의 값을 구하게 된다. QoE framework의 알고리즘에서는 불만족 feedbaek을 이루는 QoS 파라미터들간의 중요도와 관계를 도출하여, 주어진 서비스 개선 비용으로 최적의 QoE를 도출함으로써, 네트워크 서비스에 대한 사용자의 만족도를 최대로 높이는 결과를 도출하게 된다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.8
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• pp.486-494
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• 2006

In this paper, we introduce a new solution for the load balancing problem, an important issue in parallel processing. Our heuristic load balancing technique called MGA effectively combines the benefit of both mean-field annealing (MFA) and genetic algorithms (GA). We compare the proposed MGA algorithm with other mapping algorithms (MFA, GA-l, and GA-2). A multiprocessor mapping algorithm simulation has been developed to measure performance improvement ratio of these algorithms. Our experimental results show that our new technique, the composition of heuristic mapping methods improves performance over the conventional ones, in terms of solution quality with a longer run time.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.9C
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• pp.859-868
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• 2006

H.264에서 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측 방법은 단일 참조프레임을 이용한 움직임 예측보다 더 많은 시간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이거나 채널에러에 강인하게 부호화하기 위해 사용된다. 하지만 다중 참조 프레임을 이용하여 움직임 예측을 하는 것은 단일의 참조 프레임을 이용하는 것보다 많은 계산량을 요구하기 때문에 비디오 인코더의 복잡도를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측을 화질 열화 없이 적은 복잡도로서 가능하게 하는 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측 절차의 복잡도를 줄이기 위해, 제안한 알고리즘에서는 연속되는 프레임 사이에 구성된 움직임 벡터맵을 이용하여 움직임벡터를 추정한다. 제안한 방식은 추정된 움직임벡터를 작은 탐색영역에서 보정하는 방식을 적용하기 때문에 기존의 방식들에 비해 적은 복잡도가 요구된다. 제안된 방법으로 추정된 움직임벡터는 각 참조프레임들에 대해 최적의 움직임 벡터를 효과적으로 추적하기 때문에 부호화 된 영상의 화질은 전 탐색영역 움직임 예측 알고리즘을 이용한 결과와 매우 비슷하다. 제안된 방식은 세가지 단계로 구성된다. (a) 연속되는 두 개의 프레임 사이에 벡터맵을 구성한다. (b) 벡터맵에 있는 요소벡터를 이용하여 시간적 움직임 벡터를 구성한다. (c) 마지막으로, 임시 움직임 벡터를 좁은 탐색영역에서 보정한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 입증하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들과의 비교를 위해 H.264 부호화기에서 움직임 예측 모듈에 의해 소비된 CPU 시간을 측정하였다. 컴퓨터 실험을 통해 알 수 있듯이 제안된 방식에 의해 부호화된 영상의 화질은 기존 방식과 을 통해 얻은 영상화질과 거의 같으면서 알고리즘 복잡도는 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.5
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• pp.593-598
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• 2005

The standard Kalman filter has been used to estimate the states of the target, but in the presence of a maneuver, its error is occurred and performance may be seriously degraded. To solve this problem, this paper presents a new intelligent tracking algorithm using the fuzzy Kalman filter. In this algorithm, the unknown acceleration is regarded as an additive process noise by using the fuzzy logic based on genetic algorithm(GA) method. And then, the modified filter is corrected by the new update equation method which is a fuzzy system using the relation between the filter residual and its variation. To shows the feasibility of the suggested method with only one filter, the computer simulations system are provided, this method is compared with multiple model method.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.6
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• pp.2702-2706
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• 2012

In plants, factory automation systems, although most of the growth of plants by the state workforce is the restaurant to check manually. In this paper, we use two cameras to measure the plant's developmental state has been studied. Plant measurement algorithm, the camera only affordable, reliable and simple system to get the data you can build a system. In this paper, the size of plants that plant growth in the plant to measure the efficient monitoring system has been developed. By utilizing this system, the size of the plant measured data required to maintain and manage accordingly, saving time and reducing costs and improving operational efficiency of plants, plant managers, the effect could be obtained by building the actual system the performance of the proposed system was confirmed.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.18 no.1
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• pp.1-7
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• 2015

Maintenance and repair devices used for the inspection of the main parts of domestic railway vehicles have been imported from abroad. Especially, one of the representative domestic devices, the 'Wheel Profile Inspector System (WPIS)', was made by benchmarking foreign devices; this vehicle has been operated in the field. However, problems such as the reliability and performance of the WPIS in operation have appeared. In this study, in order to improve the precision and reliability of the WPIS for maintenance and inspection of railway vehicle wheels, the researchers improved the railway vehicle's WPIS by applying high-speed vision camera technology and an optimized image algorithm. The test results show that the reliability of the developed WPIS improved by approximately 10.4% compared to that of the conventional system.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.19 no.3
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• pp.11-25
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• 2009

Fingerprint sample quality is one of major factors influencing the matching performance of fingerprint recognition systems. The error rates of fingerprint recognition systems can be decreased significantly by removing poor quality fingerprints. The purpose of this paper is to assess the effectiveness of individual sample quality measures on the performance of minutiae-based fingerprint recognition algorithms. Initially, the authors examined the various factors that influenced the matching performance of the minutiae-based fingerprint recognition algorithms. Then, the existing measures for fingerprint sample quality were studied and the more effective quality measures were selected and compared with two image quality software packages, (NFIQ from NIST, and QualityCheck from Aware Inc.) in terms of matching performance of a commercial fingerprint matcher (Verifinger 5.0 from Neurotechnologija). The experimental results over various Fingerprint Verification Competition (FVC) datasets show that even a single sample quality measure can enhance the matching performance effectively.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.14 no.4
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• pp.179-200
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• 2008

We develop a feature selection method that can improve both the efficiency and the effectiveness of classification technique. In this research, we employ case-based reasoning as a classification technique. Basically, this research integrates the two existing feature selection methods, i.e., the univariate analysis and the LVF algorithm. First, we sift some predictive features from the whole set of features using the univariate analysis. Then, we generate all possible subsets of features from these predictive features and measure the inconsistency rate of each subset using the LVF algorithm. Finally, the subset having the lowest inconsistency rate is selected as the best subset of features. We measure the performances of our feature selection method using the data obtained from UCI Machine Learning Repository, and compare them with those of existing methods. The number of selected features and the accuracy of our feature selection method are so satisfactory that the improvements both in efficiency and effectiveness are achieved.