망막혈관 영상에서(retinal image) 혈관의 모양 또는 생성변화를 효과적으로 검진하기 위해서 망막혈관을 자동적으로 분리하는 영상분할 기법의 개발은 매우 중요한 사안이다. 이를 위해서 주로 망막혈관영상의 잡음을 억제하고 또한 혈관의 명암대비도(contrast)를 증가시키는 전처리 과정을 거쳐서 혈관의 국부적인 화소값의 변화, 방향성을 판별하여 혈관을 자동적으로 검출하는 방법들이 제시되어왔으며 최근에는 합성곱 신경망(CNN) 딥러닝 학습모델을 활용한 망막혈관 분리 알고리즘들이 제시되고 있다.
Jung, Se Jun;Kim, Janghwan;Lee, Won Young;Park, Bo Kyung;Son, Hyun Seung;Kim, R. Young Chul
International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.89-96
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2021
In various areas of the 4th industry, a big issue is software quality enhancement for stability and reliability of the smart software systems. After revising software promotion law at 2020, we must clearly define requirements and separate design parts and implementation parts of an all public software development contracts. In this study, we need to validate whether the final implementation of software is followed by the original design or not. To do this, we consider the design restoration through software visualization based on reverse engineering. Therefore we propose an UML design extraction and visualization method based on reverse engineering. Based on this, we may validate whether it is implemented according to the original design, and how much visualizes and includes the code the internal complexity for improvement of software quality.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권1호
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pp.1-7
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2021
Reinforcement learning is an area of machine learning that studies how an intelligent agent takes actions in a given environment to maximize the cumulative reward. In this paper, we propose a new MAC protocol based on the Q-learning technique of reinforcement learning to improve the performance of the IEEE 802.11 wireless LAN CSMA/CA MAC protocol. Furthermore, the operation of each access point (AP) and station is proposed. The AP adjusts the value of the contention window (CW), which is the range for determining the backoff number of the station, according to the wireless traffic load. The station improves the performance by selecting an optimal backoff number with the lowest packet collision rate and the highest transmission success rate through Q-learning within the CW value transmitted from the AP. The result of the performance evaluation through computer simulations showed that the proposed scheme has a higher throughput than that of the existing CSMA/CA scheme.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.110-117
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2021
The purpose of the study is to develop effective teaching methods to strengthen the major learning capabilities of electronic engineering learners through inquiry learning using computing thinking ability. To this end, first, in the electronic engineering curriculum, we performed teaching-learning through an inquiry and learning model related to mathematics, probability, and statistics under the theme of various majors in electronic engineering, focusing on understanding computing thinking skills. Second, an efficient electronic engineering subject inquiry class operation using computing thinking ability was conducted, and electronic engineering-linked education contents based on the components of computer thinking were presented. Third, by conducting a case study on inquiry-style teaching using computing thinking skills in the electronic engineering curriculum, we identified the validity of the teaching method to strengthen major competency. In order to prepare for the 4th Industrial Revolution, by implementing mathematics, probability, statistics-related linkage, and convergence education to foster convergent talent, we tried to present effective electronic engineering major competency enhancement measures and cope with innovative technological changes.
Despite extensive research, performance enhancement of keyphrase (KP) extraction remains a challenging problem in modern informatics. Recently, deep learning-based supervised approaches have exhibited state-of-the-art accuracies with respect to this problem, and several of the previously proposed methods utilize Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)-based language models. However, few studies have investigated the effective application of BERT-based fine-tuning techniques to the problem of KP extraction. In this paper, we consider the aforementioned problem in the context of scientific articles by investigating the fine-tuning characteristics of two distinct BERT models - BERT (i.e., base BERT model by Google) and SciBERT (i.e., a BERT model trained on scientific text). Three different datasets (WWW, KDD, and Inspec) comprising data obtained from the computer science domain are used to compare the results obtained by fine-tuning BERT and SciBERT in terms of KP extraction.
영상 강조를 위하여 새로운 셀룰러 오토마타의 천이규칙을 제안하고 그것을 이용한 첨예화 알고리즘을 제안한다. 천이 규칙은 순차적이고 병렬적인 움직임을 가지며 Lyapunov함수를 만족한다. 영상 첨예화는 셀룰러 오토마타의 고정된 점으로 수렴하는 동적인 특성을 이용하여 천이 규칙을 개발, 실험하였다. 영상에 대한 사전지식 없이 상대적으로 밝기값의 차이가 완만한 부분에 연산을 집중해 효율적인 첨예화된 영상을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 위성 영상과 같은 원격 센싱 영상 등의 저 대비 영상의 화질을 개선하기 위하여 SVD (singular value decomposition)를 이용한 적응적 히스토그램 평활화 기법을 제안한다. 저 대비 영상의 특이값과 히스토그램 평활화 영상의 특이값을 결합하되, 사용자 파라미터를 통해 영상의 화질을 조절할 수 있도록 적응적 화질 개선 기법을 제안한다. 위성 영상을 비롯한 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과 제안하는 방법이 기존의 히스토그램 평활화 기법 및 이를 개선한 방법에 비해 GSD (global standard deviation)으로 측정한 객관적 수치 측면에서 우수한 성능을 나타내고, 주관적 화질 측면에서 자연스럽고 영상의 어두운 영역 및 밝은 영역에서의 디테일 보존 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.443-450
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2023
One of the basic tasks in the automobile manufacturing process is to design a bare chassis, which is the basic frame of a vehicle, and a bracket is a member connecting various devices to the frame. Bracket, which is a member connecting the engine, transmission, and suspension, which are the core devices of driving and operating the vehicle, to the frame, must maintain safety during vehicle operation. If the bracket connecting the various devices constituting the vehicle to the frame does not have durability, serious accidents may occur during operation of the vehicle. In this study, we performed stress analysis on the brackets installed in the bare chassis of the 25-passenger bus in the development stage. Based on the stress analysis performed, an improved bracket dimension was proposed.
다양한 방면에서 사용되는 임베디드 시스템의 메모리 취약성에 대한 관심이 많아짐에 따라 임베디드 시스템의 메모리 보호와 관련하여 많은 연구가 진행 중이다. 스택 카나리는 효율적인 메모리 보호 기법으로써 널리 사용되지만 물리 메모리가 제한적이고 사용자 권한 분리를 지원하지 않는 임베디드 시스템에서는 기존 방식을 활용한 스택 카나리를 적용하는 것에 한계가 있다. ARM의 TrustZone은 일반 실행 환경과 신뢰 실행 환경으로 분리하여 일반 실행 환경에서 신뢰 실행 환경의 데이터나 코드에 접근하지 못 하도록 막는다. 그렇기 때문에 ARM의 TrustZone에 암호화 키를 저장하거나 보안이 중요한 동작을 TrustZone에서 실행하는 연구가 많다. 본 논문에서는 ARM의 TrustZone을 활용하여 임베디드 시스템에서 스택 카나리 기법의 한계를 보완 할 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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