• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권1호
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• pp.63-70
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• 1991

Design of Arrhythmia Automatic Diagnostic System Using Decision Table We have developed an arrhythmia automatic diagnostic system using decision table which is based on the criteria of Minnesota code. This system is divided into two Parts. One is wave detection algorithm using significant point extraction method, the other is arrhythmia diag- nostic algorthm. The proposed system allows physicians to diagnose more accurately by pro- viding the objective information about a lot of computer -processed ECG data.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권3호
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• pp.525-533
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• 2003

In this paper we introduce some existing preprocessing algorithm for character recognition and consider feature extraction method for the recognition of low resolution document. Image recognition of low resolution document including fax images can be frequently misclassified due to the blurring effect, slope effect, noise and so on. In order to overcome these difficulties in the character recognition we considered a mesh feature extraction and contour direction code feature. System for automatic character recognition were suggested.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.297-297
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• 2000

This paper proposed character recognition method by using DB Matching and Artificial Neural Network at the Gerber files. Gerber files are file for make PCB. But we also use the file to a program of extraction PCB position data. If the Gerber file recognized a character, the extraction PCB position data will be faster and also when the recognition rate is high, it can be possible to automatic extraction. We apply to the construction PCB Gerber file program and Simulation results are presented to verify the usefulness of the method.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제12권4호
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• pp.524-531
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• 2009

In this paper, we propose an automatic image registration method for multi-sensor image fusion such as visible and infrared images. The registration is achieved by finding corresponding feature points in both input images. In general, the global statistical correlation is not guaranteed between multi-sensor images, which bring out difficulties on the image registration for multi-sensor images. To cope with this problem, mutual information is adopted to measure correspondence of features and to select faithful points. An update algorithm for projective transform is also proposed. Experimental results show that the proposed method provides robust and accurate registration results.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.671-674
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• 1997

The objective of this paper is to present a new feature-vector extraction method for the automatic detection and classification of power quality(PQ) disturbances, where FIT, DWT(Discrete Wavelet Transform), and Fisher's criterion are utilized to extract an appropriate feature vector. In particular, the proposed classifier consists of three parts: i.e., (i) automatic detection of PQ disturbances, where the wavelet transform and signal power estimation method are utilized to detect each disturbance, (ii) feature vector extraction from the detected disturbance, and (iii) automatic classification, where Multi-Layer Perceptron(MLP) is used to classify each disturbance from the corresponding extracted feature vector. To demonstrate the performance and applicability of the proposed classification algorithm, some test results obtained by analyzing 10-class power quality disturbances are also provided.

• 한국음향학회지
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• 제14권3호
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• pp.71-81
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• 1995

본 논문에서는 수중에서 발생되는 전이 신호의 자동 식별을 위하여 특징벡타를 추출하는 기법과 식별 알고리즘에 대하여 논한다. 특징벡타 추출기법으로 적은 계수로도 우수한 성능을 보이는 wavelet 변환을 사용한 방법을 제안하고 기종의 고전적인 방법들과 비교한다. 자동식별을 위해서는 MLP (Multilayer Perceptron), RBF (radial Basis Function), MLP-클래스 등 세 종류의 신경회로망을 사용하고, 성능 및 신뢰성을 높이기 위해서 두가지 특징벡타 및 세 식별기를 결합하는 방법을 사용한다. Traco의 표준 천이 데이터 집합 (standard transient data set) I과 모의 실험 데이터를 사용하여, 주어진 천이신호가 배경잡음에 비하여 충분히 에너지가 크고, 유한개의 소음원이 존재하며, 동시에 둘 이상의 소음원이 존재하지 않는다는 가정하에서 제안된 특징벡타 추출기법과 식별 알고리즘의 우수성을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1874-1884
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• 1996

In this paper, we proposed automatic searching algorithm of thresholding value using multilevel thresholding for face segmentation from input bust image effectively. The proposed algorithm extracted the thresholding value of brightness that is formed background region, face region and hair region without illumination, background and face size from input image. The statistical projection analysis project the brightness of multilevel thresholding image into horizontal and vertical direction and decide the thresholding value of face. And the algorithm extracted elliptical type block of face from input image in order to reduce the back ground region and hair region efficiently. The proposed algorithm can reduce searching area of feature extraction and processing time for face recognication.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.243-248
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• 2004

자동 지문 인식 과정은 지문의 방향성 추출, 이진화, 세선화, 특징점(끝점, 분기점)추출의 과정을 거치게 되며, 여기서 방향성 추출 이후 이진화는 세선화와 특징점(끝점, 분기점)추출 과정에 많은 영향을 미친다. 잘못된 이진화는 특징점의 오추출율을 증가시킨다. 본 논문에서는 기존의 이진화 과정과 비교하여 개선된 이진화 방법으로 더욱 높은 정확도의 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 이진화 과정을 수행할 때 문제가 되는 임계값을 지문의 방향성과 융선간의 반주기를 이용하여 비교 대상 영역의 밝기를 임계값으로 적용함으로써 더욱 뛰어난 이진화를 수행하여 지문인식의 향상된 처리 과정을 수행할 수 있다. NIST DBI의 지문화상에 적용한 결과 제안하는 이진화 알고리즘이 특징점 추출을 향상 시켰음을 나타내고 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제6권1호
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• pp.7-12
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• 2003

위성영상에 나타나는 선구조는 화소의 명암차에 바탕을 두어 육안판독이나 자동 추출 알고리즘을 이용하여 추출한다. 보통 육안판독은 다양한 보조자료와 연구자의 경험적 지식을 필요로 하기 때문에 더욱 객관적이고 신속한 자동선구조 추출 알고리즘들이 필요하다. 산악지형 외에도 충적층 요소까지 고려하여 개발된 DSTA(dynamic segment tracing algorithm) 알고리즘은 충적층 지역이 산악지형에 대해 비교적 넓은 부분을 차지하고 있는 경우에 충적층 지역에서 노이즈가 나타난다. 본 연구에서는 이러한 노이즈를 감소시킬 수 있는 알고리즘인 AERA(alluvial effect reducing algorithm)를 개발하여 산악지형과 농경지와 도심지역이 넓게 분포되어 있는 지역에 이를 적용하였으며, 기존의 알고리즘만 이용하여 선구조를 추출한 결과와 비교하여 이의 적용 가능성을 알아보았다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권6호
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• pp.1-8
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• 2000

이 논문은 동영상에서 의미 있는 객체를 추적하기 위해, 첫 번째 프레임에서 사용자가 관심 대상인 객체를 정의하고, 그 다음 프레임부터 자동으로 그 객체를 추적하는 반자동 기법을 제안한다. 제안한 객체 추적 알고리즘은 객체 경계 투영, 불확실 영역 추출, 경계 재조정 단계 등 모두 세 단계로 구성되며, 첫 단계에서는 움직임 추정을 통해 이전 프레임에서 현재 프레임으로 객체를 투영하고, 두 번째 단계는 투영한 결과를 이용하여 윤곽선 부근에서 투영이 불확실한 영역을 MC 오류 및 색채 유사성 검사를 거쳐 추출하며, 마지막으로 투영이 불확실한 영역을 재조정함으로써 정확한 객체의 경계를 찾는다. 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 반자동 알고리즘에 비해 다양한 영상에 대해 만족할 만한 결과를 보임을 확인하였다.