• Journal of Nutrition and Health
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• 제30권5호
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• pp.520-528
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• 1997

This study was conducted to develop a food frequency questionnaire for an epidemiological study of dietary patterns and nutrient intake among Koeran American. A random sample of 101 Korean Americans between the ages of 17 and 71 residing in New York and New Jersey was interviewed by the method of 24-hour dietary recall. The foods Korean Americans consumed most frequently were rice (91% of the population), kimchee (81%), coffee(59%), bread(49%), apple(45%), bean sprouts (33%), milk (30%), dried anchovies (27%), eggs(27%), juice (26%), bulgogi, and soybean paste soup (24%, equally. The classification of food items standardized portion sizes were according to both Block's questionnaire and the standardized portion sizes by the Korean Nutrition Association. The value of this food frequency questionnaire is that it can accurately estimate dietary food patterns and nutrient intake among Korean Americans for epidemiological studies. It could also potentially be modified to study the relationship between specific diseases and food intake in the future.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권3호
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• pp.57-67
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• 1999

본 논문에서는 영상 부호화시 전처리 과정을 수행함으로써 잡음을 제거하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 영상의 선명도를 유지할뿐아니라 전체적인 부호화 효율을 높여준다. 효율향상 과정은 다음과 같다. 첫째 블록 특성에 다라 영역을 분류하며, 둘째로는 Canny 연산자와 Sobel 연산자를 이용하여 경계선 방향을 얻는다. 세 번째로 블록 특성과 경계선 방향에 따라 방향성 형태학적 필터를 구한다. 형태학적 필터링은 영상내 존재하는 잡음을 제거하고, 표준 영상의 경우 인간이 시각적으로 느낄 수 없는 성분을 제거한다. 형태학적 필터링은 경계선 성분을 손실시키는 결과가 발생하지만, 제안한 알고리듬은 손실된 경계선 영역을 복원하는 과정을 거친다. 그러한 과정의 결과로, 전체적인 부호화 효율이 향상된다. 특히, 제안한 알고리듬을 적용한 표준영상의 경우, 약 50-50%의 비트 발생량이 줄어드는 결과를 나타내었다. 잡음 분산값을 달리하여 만든 잡음 영상에 제안한 방법을 적용한 결과, 영상의 선명도를 유지하였다. 제안한 알고리듬은 인간의 시각 특성을 고려한 미세한 잡음 제거 방법에서 우수한 성능을 나타내었으며, 영상의 선명도를 유지하는 것을 보여 주었다.

• The Journal of Advanced Prosthodontics
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• 제9권6호
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• pp.486-495
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• 2017

The wide use of chairside CAD/CAM restorations has increased the diversity of the restorative material. For the practitioner, the selection of the appropriate material is difficult amongst the variety offered by the market. Information on the characteristics of the products can be difficult to assess due to the lack of up-to-date classification and the lack of reliability of manufacturer's advertising. The purpose of this article is to structure the data on restorative materials provided by various sources in order for the practitioner to choose the product most suited to the clinical situation. The objective is to classify chairside CAD/CAM materials and to define their characteristics and indications.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.118-118
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• 2001

본 논문에서는 블록 분류와 적응적 필터링을 이용하여 블록 기반 부호화에서의 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 블록 분류, 적응적인 블록 간 필터링, 및 블록 내 필터링의 단계로 이루어진다. 먼저, 각 블록을 8x8 DCT 계수 분포에 따라 7개의 클래스로 분류하고, 인접한 두 클래스 정보에 따라 적응적인 블록 간 필터링을 수행한다. 그리고 에지 블록으로 분류된 블록에 대하여 에지맵을 이용한 블록 내 필터링을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 측면에서는 유사하지만, 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.3050-3065
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• 2016

Neural networks (NNs) are extensively used in applications requiring signal classification and regression analysis. In this paper, a NN based threshold selection algorithm for 60 GHz millimeter wave (MMW) time of arrival (TOA) estimation using an energy detector (ED) is proposed which is based on the skewness, kurtosis, and curl of the received energy block values. The best normalized threshold for a given signal-to-noise ratio (SNR) is determined, and the influence of the integration period and channel on the performance is investigated. Results are presented which show that the proposed NN based algorithm provides superior precision and better robustness than other ED based algorithms over a wide range of SNR values. Further, it is independent of the integration period and channel model.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.191-194
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• 1997

본 논문에서는 2D-DCT 변환된 동영상 프레임 사이의 오차 블록들의 활성 레벨(atcivity level)과 에지의 특성을 분류하여 동영상의 적응적인 양자화를 제안한다. 각 블록에서는 활성 레벨이 각기 다르고, 같은 활성 레벨이라 할지라도 에지의 특성도 각기 다르게 나타난다. 적응적인 양자화를 위해서, 2D-DCT 변환된 영상 오차의 각 블록의 활성레벨 뿐만 아니라 AC 계수들의 분포에 따른 에지 특성을 분류하면, 블록의 활성 레벨만을 일률적으로 적용한 Sorting 방법의 경우보다 향상된 영상을 복원할 수 있다. 블록의 활성 레벨은 AC energy에 의해서 측정하고, 에지 특성은 AC 계수들의 분포에 의해 결정하게 된다.

• ETRI Journal
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• 제33권3호
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• pp.454-457
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• 2011

In this letter, we propose a new quality measurement method to identify the causes of video quality degradation for IP-based video services. This degradation mainly results from network performance issues and video compression. The proposed algorithm identifies the causes based on statistical feature values from blocky block distribution in degraded IP-based videos. We found that the sensitivity and specificity of the proposed algorithm are 93.63% and 91.99%, respectively, in comparison with real error types and subjective test data.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.99-108
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• 1994

In this paper an image compression technique based on fractal theory using iterated contractive transformation is analysed and an improved image coder is suggested. Existing methods used the classifier proposed by Ramamurthi and Gersho which utilize the properties of neighboring pixels in the spatial domain. In this paper DCT-based classification is applied to 512$\times$512 images and PSNR improvement of 0.4~2.7 dB is obtained at lower bit rate over conventional algorithms. In addition the effect of varying the domain block size and quantization step size of the luminance shift parameter on the compression ratio and the image quality is compared and analysed.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권4호
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• pp.474-477
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• 1999

In this paper, a new method of measuring of distance between digital images, the 2D Integra-Normalizer, is proposed and compared with the grey block distance (GBD) to show its superiority of images. The 2D Integra-Normalizer removes a restriction that the image to be compared is {{{{ { 2}^{n } }}}} dimension where n is a positive integer, which means that any dimensional image can be applied to the 2D Integra-Normalizer for measuring distance of images. In addition, the 2D Integra-Normalizer measures the distance of images more in detail than the GBD with a better interpretation that is more close to human's intuitive understanding.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.458-460
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• 2003

This paper proposes new algorithms for cloudy area detection by GHA (Generalized Hebbian Algorithm) and SOFM (Self-Organized Feature Map). SOFM and GHA are unsupervised neural networks and are used for pattern classification and shape detection of satellite image. Proposed algorithm is based on block based image processing that size is 16${\times}$16. Results of proposed algorithm shows good performance of cloudy area detection except blur cloudy area.