• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.127-130
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• 2004

혼합정규분포에서 얻어진 히스토그램 자료에서 모수의 추정은 EM 알고리즘 혹은 스프라인 방법이 흔히 이용되고 있다. 본 논문에서는 히스토그램 자료를 비선형회귀모형으로 적합하는 방법을 제시하고, 시뮬레이션으로 제시된 방법과 EM 알고리즘 방법을 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.4
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• pp.705-712
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• 2009

Histogram is the oldest and most widely used density estimator for presentation and exploration of observed univariate data. The structure of a histogram really depends on the number of bins and the width of the bins, so that slight changes on bins can produce totally different shape of a histogram. In order to solve this problem the fuzzy histogram was introduced and the result was good enough (Loquin and Strauss, 2008). In particular, when estimating loss distribution related with operational risk a histogram has been widely used. In this article, instead of an ordinary histogram we try to use a fuzzy histogram for estimating loss distribution and show that a fuzzy histogram provide more stable results.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.1
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• pp.1-17
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• 2022

We propose a test of consistency for two differentially private histograms using parametric bootstrap. The test can be applied when the original raw histograms are not available but only the differentially private histograms and the privacy level α are available. We also extend the test for the case where the privacy levels are different for different histograms. The resident population data of Korea and U.S in year 2020 are used to demonstrate the efficacy of the proposed test procedure. The proposed test controls the type I error rate at the nominal level and has a high power, while a conventional test procedure fails. While the differential privacy framework formally controls the risk of privacy leakage, the utility of such framework is questionable. This work also suggests that the power of a carefully designed test may be a viable measure of utility.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.10 no.1
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• pp.1-11
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• 2004

It is very important part of pre-processing for get better results by image processing that get emphasized image by processing of source image. Emphasized image is not only good looking image but clear and sharp image. Emphasized images are used very useful data at contour extraction and image recognition in image processing. It have different image recognition by how much represent a origin scene in row quality image. Present algorithms that get emphasized premier image do not get clear picture of degree that want in various kind of images and there is shortcoming that need much process times being proportional size of picture quality or accumulation degree of histogram. In this paper, we propose method to change distribution chart that pixels occupy in histogram as subsequentness in reflex of various kinds as well as that picture quality reflex method to emphasize so that is suitable in practical use purpose originally of premier. Proposed algorithm re-allot histogram distribution by reverse tracking histogram. Experimental images are same result and take less processing time than histogram equalization.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.101-103
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• 2013

Most pickpockets occurs at a place where a lot of people. However, the current occurs more commonly in a secluded place and unfrequented place. In this paper, we classified to the scene for submitting to image forensics evidence target for pickpockets of theft. Using the ${\chi}^2$ histogram to detect the scene change detection. We wish to submit evidence by classifying as a pickpocket scene video.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.110-113
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• 2002

통신과 멀티미디어 기술의 발전으로 대용량의 멀티미디어 자료에 대한 효율적인 검색 방법이 대두되고 있다. 본 논문에서 다루고자 하는 동영상 장면전환 검출 연구는 멀티미디어 데이터베이스의 내용기반 비디오 정보검색 및 비디오 데이터 인덱싱 구현의 기반이 되는 첫번째 단계의 핵심적인 분야에 속한다. 비디오 데이터를 내용기반으로 처리 하기 위해서는 우선 비디오데이터를 연속성에 의한 유사 영역으로 분할하여야 한다. 동영상을 분할하기 위한 방법으로 비디오의 불연속점을 찾아내는 장면전환 검출이 널리 사용되어 이에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 방법인 히스토그램 방식과 에지검출 방식의 장단점을 비교하고 두 알고리즘의 장점을 혼합한 방식을 제안하였다. 영상을 1차로 히스토그램의 피크값과 계곡특징값을 이용하고 2차로 에지검출 방식으로 두 단계로 나누어 처리하여 속도향상과 정확도를 높이고자 하는 방법을 제안하였다. 그리고 실험을 통하여 기존의 방법들과의 비교 분석을 통하여 성능평가를 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.61-64
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• 2014

문자열 매칭은 긴 텍스트 문자열 상에 짧은 질의 문자열이 나타나는 모든 위치를 찾는 문제이다. 텍스트 문자열이 고정되어 있는 경우에는 접미사 트리나 접미사 배열과 같은 자료구조를 이용하여 보다 효율적인 문자열 매칭을 수행할 수 있다. 이 때 사용자 인터페이스에 관련되어, 또는 다른 통계적 처리를 수행하기 위하여 주어진 질의 문자열의 출현 위치에 대한 히스토그램을 계산할 필요성이 있다. 그러나 질의 문자열의 출현 횟수가 많은 경우 각 출현 위치를 모두 순회하며 집계해야 하므로 시간적으로 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 웨이블릿 트리를 이용하여 접미사 배열을 색인함으로써 히스토그램 계산에 있어서 질의 문자열의 출현 횟수와는 시간적으로 독립적인 집계 기법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 질의 문자열의 출현 횟수가 많을수록 제안 기법의 성능이 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.130-132
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• 2000

주요 멀티미디어 자료인 이미지는 데이터 특성을 표현하기가 어렵고, 특성추출에서 얻은 데이터가 너무 고차원적이라 이를 저차원의 처리가능한 데이터로 변환하는 과정에서 많은 손실이 있다. 이미지의 특성값을 전체 이미지의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 기존의 이미지 전체 특성추출기법이나 고정된 블록의 평균값으로 변경하여 저차원 데이터를 얻는 이미지 블록 특성추출기법은 유사 이미지의 검색이 부정확하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이미지를 가변적인 영역으로 나누어 특성값을 얻고, 히스토그램을 이용하여 효율적으로 유사 이미지를 찾는 영역기반 유사 이미지 검색기법을 제안하고 이를 구현하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.10
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• pp.2427-2432
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• 2014

Color-$X^2$ is used as a method for scene change detection. It extracts a violent scene in an elevator and then could be used for real-time surveillance of criminal acts. The scene could be also used to secure after-discovered evidences and to prove analysis processes. Video Forensic is defined as a research on various methods to efficiently analyze evidences upon crime-related visual images in the field of digital forensic. The method to use differences of color-histogram detects the difference values of histogram for RGB color from two frames respectively. Our paper uses Color-$X^2$ histogram that is composed of merits of color histogram and ones of $X^2$ histogram, in order to efficiently extract violent scenes in elevator. Also, we use a threshold so as to find out key frame, by use of existing Color-$X^2$ histogram. To increase the probability that discerns whether a real violent scene or not, we take advantage of statistical judgments with 20 sample visual images.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.119-121
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• 2013

The fact of smoking is prohibited in elevators. Smoking in elevators that contrary to business ethics, and it can be fatal to our children and women. In this paper, people who smoke in elevators is submitted to forensic evidence. Method is to extract the white bar at the mouth, biting people that smoke. ${\chi}^2$ histogram of scene change detection method is extracted.