• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.931-934
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• 2000

움직임 추정 및 보상을 위한 방법 중 가장 많이 사용하는 블록 정합 방법은 어떤 평가 함수와 탐색방법(Search Procedure)을 사용했느냐에 따라 그 성능이 달라지게 된다. 본 논문에서는 평가 함수로써 평균 제곱 오차(Mean Squared Error; MSE), 평균 절대값 오차(Mean Absolute Error; MAE), 화소 차분류(Pel Difference Classification: PDC)을, 탐색 방법으로써 전체 탐색 방법(Full Search Method : FSM), 3단계 탐색 방법(Three Step Search : TSS), 대각 탐색 방법(Cross Search Algorithm ;CSA)을 사용하여 이들의 성능을 각각 비교 분석하여 봄으로써 블록 정합 방법을 이용한 움직임 추정에 대한 전반적인 이해를 도모하고자 한다.

• The Korean Journal of Pain
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• 제37권3호
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• pp.201-210
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• 2024

The application of ultrasound (US) in pain medicine has been a rapidly growing field since the 2000s. Musculoskeletal injections, peripheral nerve blocks, and neuraxial injections under US guidance have been acknowledged for managing chronic pain. Although many studies on US-guided pain procedures have been published, there needs to be a classification system to evaluate which image device, the US or fluoroscopy, is clinically and technically better in various pain interventions. Therefore, this narrative review introduces the classification system for the US-guided pain procedures according to their clinical and technical outcomes and designates US-guided pain procedures into one of the four categories by reviewing previous prospective randomized comparative trials.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.605-610
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• 2002

영상물에 대한 학습과 분류를 위해 단순 베이지안, N-Nearest 방법 등이 사용된다. 이 방법들은 단순하면서 높은 정확도를 갖는다. 본 논문에서는 2단계 투표를 통해 이들 방법들을 조합하여 사용하였다. 유해 영상물들을 대상으로 학습 및 분류를 실험하였다. 결과로 색상분포에 따른 영상 분류가 실시간 처리 및 유해 영상 인식에 효과적임을 보였다. 또한 2단계 투표 방식의 알고리즘으로 약 2000장 이상의 사진을 가지고 학습 및 분류를 시행했으며 결과 80%에 가까운 높은 정확도와 대상 사진에 영향 받지 않는 안정도를 보였다.

• 사상체질의학회지
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• 제19권3호
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• pp.293-299
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• 2007

1. Objectives The main ingredient of ephedra is ephedrine which affects on autonomic nervous system induce some adverse effects just like vasoconstriction, hypertension, tachycardia, miosis, insomnia, dizziness, headache, and etc. and heart disease. If we use Mahuang according to the Sasang constitution classification in clinic, we could not only may minimize the anxiety but maximize the potential curative value in Asthma Treatment. 2. Methods On a day three times in Mahangjungchentang taken patients who with Ventricular septal defect in the aftermath of the RBBB. We are observed that the main symptoms of change, vital sign, sleep, stool, urine, heart disease. 3. Results Teaumin with asthma, the effect of Mahuang, and the side effects are fewer. The individual effects of herbs are important. but Sasang constitutional effects are important too. 4 Conclusions Mahuang can increase heart disease. But there was a difference among Sasang constitution classification. This has no side effects from Teaumin than other constitutions. If we use Mahuang according to the Sasang constitution classification in clinic. We have an excellent effect on the treatment of asthma.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.5074-5094
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• 2016

Screen splitting is one of the fundamental tasks in different methods including video and image compression, screen classification, screen content coding and the like. These methods in turn support various applications in data communications, remote screen sharing, remote desktop delivery to assist teaching-learning, telemedicine, Desktop as a Service etc. In the literature we find systems requiring splitting assumes a fixed size split that do not change dynamically, also there is no analysis why that split is chosen in terms of performance. By doing mathematical analysis this paper first finds the efficient splitting schemes that can be easily automated to make a system adaptive. Thereafter, taking the screen motion detection as a case study, it demonstrates the effects of various splitting methods on motion detection performance. The simulation results clearly shows how classification performances varies with different splitting which will facilitate to choose the best splitting for a specific application scenario as well as making the system adaptive by providing dynamic splitting.

• 터널과지하공간
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• 제6권2호
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• pp.131-143
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• 1996

In-situ survey and laboratory rock test were carried out for rating rock mass around the tunnel that some failures had been occurred in Danyang limestone quarry. For rating rock mass, several methods such as RMR, Q-system, rock strength etc. were applied. The stability analysis on tunnel was evaluated by numerical method FLAC. And The block theory using streographic projection was also applied for stability analysis. The 3-4 major discontinuity sets are distributed in rock mass around tunnel.

• 대한수학회지
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• 제39권6호
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• pp.821-879
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• 2002

Let U, V and W be complex vector spaces of dimensions 3, 3 and 4 respectively. The reductive algebraic group G = PGL(U) $\times$ PGL(W) $\times$ PGL(W) acts linearly on the projective tensor product space (equation omitted). In this paper, we show that the G-equivalence classes of the projective tensors are in one-to-one correspondence with the PGL(3)-equivalence classes of unordered configurations of six points on the projective plane.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.396-403
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• 1999

본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.851-854
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• 2004

본 논문에서는 독립성분분석(Independent Component Analysis, 이하 ICA)기법과 Kurtosis에서의 제안된 GBD 알고리즘을 이용한 영상 분류 방법을 제안한다. 이 제시된 방법은 기존의 GBD 알고리즘과 비교해서 영상이 급격히 변화하는 부분의 정보를 잃지 않게 개선할 수 있었다. 모의실험 결과로부터 제안된 GBD 알고리즘을 적용하여 영상을 분류할 때 편차가 줄어들어 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하여 빨리 수렴이 되는 것을 모의실험을 통하여 확인 할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권5호
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• pp.48-55
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• 2009

실내외 영상 분류에 대한 연구는 밝기나 에지 정보와 같이 하위 레벨(low-level) 정보의 단순 결합을 이용하여 수행되어 왔다. 그러나 기존의 하위 레벨 영상 정보만을 기반으로 하는 실내외 영상 분류 방법은 다양한 콘텐츠를 극복하는데 한차가 군기 때문에 상위 레벨(high-level) 영상 정보를 함께 이용하는 방법에 대한 연구가 많이 진행되어 왔다. 이러한 연구의 대부분은 영상 내 하늘이나 수풀과 같은 영역을 검출하기 위해 별도의 알고리즘을 수행하기 때문에 특징 벡터의 차원을 증가시키거나 수행 속도를 저하시키는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 효율적인 실내외 영상 분류 기법을 제안한다. 먼저 효과적인 특징 벡터를 생성하기 위해 영상을 5개의 하위 블록으로 나눈다. 각각의 블록에 대하여, 제안하는 에지 색상 방향 히스토그램(edge and color orientation histogram, ECOH) 기술사(descriptor)를 이용하여 해당 블록을 표현하고 모든 블록의 값을 연결하여 최종적으로 특징 벡터를 생성한다. 제안하는 알고리즘의 효율성과 강건함을 보이기 위해 1200개 이상의 다양한 실내외 영상을 사용하였으며, 학습을 통해 각 영역의 가중치를 결정하여 분류 성능을 향상 시켰다.