• ETRI Journal
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• 제20권3호
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• pp.272-283
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• 1998

In this paper, we propose efficient content-based image retrieval methods using the automatic extraction of the low-level visual features as image content. Two new feature extraction methods are presented. The first one os an advanced color feature extraction derived from the modification of Stricker's method. The second one is a texture feature extraction using some DCT coefficients which represent some dominant directions and gray level variations of the image. In the experiment with an image database of 200 natural images, the proposed methods show higher performance than other methods. They can be combined into an efficient hierarchical retrieval method.

• ETRI Journal
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• 제30권6호
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• pp.865-867
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• 2008

A conventional environment adaptation for robust speech recognition is usually conducted using transform-based techniques. Here, we present a discriminative adaptation strategy based on a multi-condition-trained model, and propose a new method to provide universal application to a new environment using the environment's specific conditions. Experimental results show that a speech recognition system adapted using the proposed method works successfully for other conditions as well as for those of the new environment.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.97-105
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• 2006

인터넷 상에 저장된 콘텐츠를 3세대 통신 서비스를 이용해 내려 받으면 편리하지만, 자료의 양에 비례하여 통신료를 부과하는 경우 비용 면에서 부담스러울 수 있다. 본 논문은 peer라고 하는 이동단말기들이 협력하여 콘텐츠를 내려 받는데 지불하는 3G 통신비용을 줄이고자 콘텐츠의 지정된 일부분만을 유료인 3G 채널을 통해 내려 받고, 각 peer들은 자신이 내려 받은 부분을 다른 모든 peer들이 내려 받은 부분과 무료인 애드 혹 네트워크를 통해 교환 후 각 부분을 재구성하여 전체 콘텐츠를 생성한다. 본 논문은 per-peer 방식의 배분 방법을 주로 소개하며, 본 방법을 이와 유사한 방법인 per-packet 배분 방법과 성능을 비교한다. 시뮬레이션 결과로 볼 때, per-peer 방법이 per-packet 방법보다 우수하며, 두 방법 모두 10개의 peer가 참여하였을 때 약 90% 정도의 통신비용을 절감할 수 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제31권1호
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• pp.229-258
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• 2000

The growth of digital image an video archives is increasing the need for tools that efficiently search through large amount of visual dta. Retrieval of visual data is important issue in multimedia database. We are using contented-based visual data retrieval method for efficient retrieval of visual data. In this paper, we introduced fundamental techniques using characteristic values of image data and indexing techniques required for content-based visual retrieval. In addition we introduced content-based visual retrieval system for use of digital library.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.57-64
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• 2006

본 논문에서는 해마신경망(HCNN:HippoCampal Neural Network)을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 멀티미디어 검색시스템을 제안한다. 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 질감(texture)등과 같은 low-level의 특징을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 기반의 압축 비디오 스트림으로부터 장면 전환 검출을 수행하여 샷을 검출한다. 이 샷 프레임에서 컬러 객체의 자동 추출을 위하여 similar colorization과 ACE(Adaptive Circular filter and Edge) 알고리즘을 사용한다. 그리고 이렇게 추출된 특징을 해마 신경망을 통하여 학습한 후 멀티미디어 검색 시스템을 구성한다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 흥분학습을 통해 장기기억 시켜서 적응성 있는 실시간 검색 시스템을 구현한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.53-57
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• 2007

In this paper, a new content-based color image retrieval method is proposed, in which both the color content and the spatial relationship of image have been taken into account. In order to represent the spatial distribution information of image, a disorder matrix, which has the invariance to the rotation and translation of the image content, has been designed. This is based on multi-resolution color-spatial information. We present our algorithm in the following section, and then verified the search results with comparison to other methods, such as color histogram, wavelet histogram, correlogram and wavelet correlogram. Experimental results with various types of images show that the proposed method not only achieves a high image retrieval performance but also improve the retrieval precision.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.912-917
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• 2004

디지털 콘텐츠 산업이 핵심 신성장산업으로 등장하고 있으나 디지털 콘텐츠의 제작, 유통 및 관리상에서 디지털자료의 특성상 무한정 복제 및 해킹을 통한 손상 등의 문제가 심각하게 대두되고 있다. 이러한 문제들을 극복하기 위한 수단으로 제시되는 디지털 지적 재산권 보호를 위한 DRM(Digital Rights Management)기술의 하나인 디지털 워터마킹(Digital Watermarking)은 저작권 정보, 구입자 정보 등 저작권 보호에 필요한 정보를 디지털 콘텐츠에 몰래 숨겨놓는 기술이다. 지금까지 디지털 워터마킹 기술에 관한 연구는 주로 특정성 있는 워터마크 삽입과 검출 둥의 관점에서 연구되어 왔는데 본 연구에서는 지적재산권 보호를위한 광범위한 응용이 예상되는 워터마킹의 기법을 고찰하고 주파수영역에서 응용되는 웨이블릿 기반의 워터마킹 기법을 제안한다.

• ETRI Journal
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• 제45권3호
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• pp.505-517
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• 2023

Color, texture, and shape act as important information for images in human recognition. For content-based image retrieval, many studies have combined color, texture, and shape features to improve the retrieval performance. However, there have not been many powerful methods for combining all color, texture, and shape features. This study proposes a content-based image retrieval method that uses the combined local and global features of color, texture, and shape. The color features are extracted from the color autocorrelogram; the texture features are extracted from the magnitude of a complete local binary pattern and the Gabor local correlation revealing local image characteristics; and the shape features are extracted from singular value decomposition that reflects global image characteristics. In this work, an experiment is performed to compare the proposed method with those that use our partial features and some existing techniques. The results show an average precision that is 19.60% higher than those of existing methods and 9.09% higher than those of recent ones. In conclusion, our proposed method is superior over other methods in terms of retrieval performance.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.13-20
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• 2017

최근 TCP/IP 네트워크를 대체할 잘 알려진 미래 인터넷 가술들 중에서 Content-Centric Network(CCN) 방식을 무선 환경에 적용시키려는 연구들이 활발하다. 그러나 무선 환경의 불안전한 채널과 높은 오류율은 기존의 CCN 개념을 도입하기에 다소 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점들 중, 노드들이 Content의 일부 chunk들만 저장하는 경우에 발생하는 Content Download Time 지연 문제에 대한 개선 방법을 논의한다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜은 전체의 콘텐츠가 아닌 일부 chunk만을 소유하고 있는 노드들이 나머지 Chunk들을 콘텐츠 소비자로 부터의 부족한 Chunk에 대한 요청을 하여 부족한 Chunk를 채움과 동시에 콘텐츠 소비자에게 소유하고 있는 Chunk를 전달함으로써 더 빠르게 콘텐츠를 전달할 수 있게 한다.

• ETRI Journal
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• 제38권6호
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• pp.1190-1196
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• 2016

We propose a new bandpass filter (BPF)-based online channel normalization method to dynamically suppress channel distortion when the speech and channel noise components are unknown. In this method, an adaptive modulation frequency filter is used to perform channel normalization, whereas conventional modulation filtering methods apply the same filter form to each utterance. In this paper, we only normalize the two mel frequency cepstral coefficients (C0 and C1) with large dynamic ranges; the computational complexity is thus decreased, and channel normalization accuracy is improved. Additionally, to update the filter weights dynamically, we normalize the learning rates using the dimensional power of each frame. Our speech recognition experiments using the proposed BPF-based blind channel normalization method show that this approach effectively removes channel distortion and results in only a minor decline in accuracy when online channel normalization processing is used instead of batch processing