• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권11호
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• pp.118-127
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• 2006

무선 네트워크의 물리계층에서 이용하는 무선 전송매체는 전송 범위내의 모든 이웃 노드들이 동시에 전송 신호를 수신할 수 있는 브로드캐스트 전파 특성을 갖는다. 기존의 비동기 무선 MAC 프로토콜들은 신뢰성 있는 브로드캐스트에 대한 구제적인 해결 방안을 고려하지 않고 있다. 무지향성 브로드캐스트가 과다한 채널 경쟁과 충돌을 발생시켜 네트워크의 성능 저하를 야기하기 때문이다. 본 논문에서는 링크계층에서 지향성 안테나와 이웃노드 정보를 이용하여 지향성 브로드캐스트를 지원하는 MNDB(MAC protocol with Neighborhood for reliable Directional Broadcast) 프로토콜을 제안한다. MNDB 프로토콜은 이웃노드 정보와 RTDB, CTDB, DDATA, DACK의 4-way 핸드셰이크에 의한 DMACA(Directional Multiple Access Collision Avoidance) 구조를 기반으로 신뢰성 있는 지향성 브로드캐스트를 지원한다. 성능 평가를 위해 MNDB 프로토콜과 기존의 $RMDB^{[2]}$ 참고문헌 [3]의 프로토콜 2, IEEE 802.11 프로토콜$^{[9]}$를 비교대상으로 브로드캐스트로 인한 충돌과 패킷 분실, 패킷 중복수신, 브로드캐스트 전송지연 관점에서 성능을 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권6C호
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• pp.465-474
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• 2005

본 논문은 잡음이 존재하는 전송 선로를 통해 전송된 영상의 손실 블록에 대해 방향성 복구 방법을 제안한다. 손실된 DCT 계수나 화소값들은 손실된 블록 주위의 마주보는 블록 간 DC값 차이(DDC:Difference of DC)와 AC계수의 유사성(SAC: Similarity of AC)으로 구성된 방향성 척도에 의해 적응적으로 선택되어진 이웃 블록들을 이용해서 선형 보간법으로 복구된다. 본 논문에서 제안하는 방향성 복구 방법은 고정된 이웃 블록을 이용하지 않고 국부 영상 내의 방향성 정보에 따라 적응적으로 변하는 이웃 블록들이 사용하기 때문에 강한 에지 성분이나 텍스쳐 영역에 대해서 효과적이다. 본 논문에서는 DDC와 SAC로 구성된 새로운 방향성 척도(CDS: Combination of DDC and SAC)를 구하고 그 방향성 척도를 통해 국부 영역의 특성에 따라 손실된 블록을 복구하기 위한 블록들을 선택한다. 모의실험에서 제안 방법은 기존의 방법보다 평균적으로 약 0.6dB의 PSNR 개선을 보였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권9호
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• pp.76-83
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• 1993

A morphological filtering algorithm using directional information is presented. Directional filtering technique is effective in reducing noises and preserving edges. The proposed directional filtering is composed of two stage filtering processes. The opening and closing operations in the lst stage are performed for the pixels is aligned to the vertical, horizontal, and two diagonal directions, respectively. The opening operation supresses the positive impulse noises, while the closing operation the negative ones. Then, each directional result and their average value are filtered by the opening or closing operations in the 2nd stage. The averaging operation diminishes the effects of Gaussian noises in the homogeneous regions. Thus, the morphological operation in the 1 st stageremoves the impulse noises and in 2nd stage reduces. Gaussian ones. The experimental results show that the proposed filtering is superior to the existing nonlinear filtering in the aspects of the subjective quality. Also, the morphological filtering method reduces the computational loads.

• 음성과학
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• 제12권3호
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• pp.125-136
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• 2005

Automatic speech recognition is much more difficult in real world. Speech recognition according to SIR (Signal to Interface Ratio) is difficult in situations in which noise of surrounding environment and multi-speaker exists. Therefore, study on main speaker's voice extractions a very important field in speech signal processing in binaural sound. In this paper, we used directional filter and harmonic filter among other existing methods to extract the main speaker's information in binaural sound. The main speaker's voice was extracted using directional filter, and other remaining speaker's information was removed using harmonic filter through main speaker's pitch detection. As a result, voice of the main speaker was enhanced.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1066-1071
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• 1998

본 논문은 적응적 영상개선을 위한 전 단계로 자기상관함수를 이용한 지문 영상의 방향성 특성과 화질의 관계 분석에 관한것이다. 이를 위해서 원 영상을 방향 영상으로 변환한 실험영상을 대상으로 부 영역의 크기를 16, 32, 64, 방향성을 1, 2, 3, 4로 설정하고 화질의 척도인 방향성 누적값을 산출하였다. 또한 지문영상에 대한 화질 특성을 추출하고 최적의 부 영역과 방향성 관계를 정량적인 실험 자료로 제시하기위해 군집환 알고리즘을 이용한 분석 과정을 수행하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권11호
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• pp.102-110
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• 1992

In this paper, a new method of character recognition is proposed. It uses density information, in addition to positional and directional information generally used, to recognize a character. Four directional feature primitives are extracted from the thinning templates on the observation that the output of the templates have directional property in general. A simple and fast feature extraction scheme is possible. Features are organized from recursive nonary tree(N-tree) that corresponds to normalized character area. Each node of the N-tree has four directional features that are sum of the features of it's nine sub-nodes. Every feature primitive from the templates are added to the corresponding leaf and then summed to the upper nodes successively. Recognition can be accomplished by using appropriate feature level of N-tree. Also, effectiveness of each node's feature vector was tested by experiment. A method to implement the proposed feature vector organization algorithm into hardware is proposed as well. The third generation node, which is 4$\times$4, is used as a unit processing element to extract features, and it was implemented in hardware. As a result, we could observe that it is possible to extract feature vector for real-time processing.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2117-2123
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• 2014

현재 셀룰러 이동통신 시스템이 직면한 가장 큰 문제인 데이터 트래픽 폭증 수용문제를 효율적으로 해결하기 위한 방안으로써 스몰셀 및 단말간 통신 등 다양한 기술 등이 제안되고 있다. 이러한 데이터 트래픽 폭증 문제를 해결하기 위한 방안중 하나로써 기지국의 전송 파워를 서비스 받는 단말로 집중시키는 방향성 전송이 고려되고 있다. 본 연구에서는 셀룰러 이동통신 시스템에서 방향성 전송을 고려한 시스템 레벨 시뮬레이터를 개발하였고 방향성 전송이 사용될 때의 어려움 중 하나인 간섭 예측을 해결하기 위한 새로운 간섭 예측방안을 제안하였다. 본 시뮬레이터를 이용하여 제안된 적응적 간섭 예측 방안의 성능을 확인하였고 방향성 전송이 셀룰러 이동통신 시스템에서 활용될 때의 성능을 살펴보았다. 이를 통해 방향성 전송이 셀룰러 이동통신 시스템의 수율을 130% 이상 향상시킬 수 있음을 보였다.

• ETRI Journal
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• 제34권1호
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• pp.98-101
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• 2012

The directional medium access control (MAC) protocol improves the throughput of mobile ad hoc networks but has a deafness problem and requires location information for neighboring nodes. In the dual-channel directional MAC protocol [12], the use of omnidirectional packets does not require the exact location of destination node. In this letter, we propose a tone dual-channel MAC protocol with directional antennas to improve the throughput of mobile ad hoc networks. In the proposed MAC protocol, we use a directional CTS and an out-of-band directional DATA tone with a new blocking algorithm to improve the spatial reuse. We confirm the throughput performance of the proposed MAC protocol by computer simulations using the Qualnet simulator.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.483-488
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• 2008

An active omni-directional raging system using an omni-directional vision with structured light has many advantages compared to the conventional ranging systems: robustness against external illumination noise because of the laser structured light and computational efficiency because of one shot image containing $360^{\circ}$ environment information from the omni-directional vision. The omni-directional range data represents a local distance map at a certain position in the workspace. In this paper, we propose a matching algorithm for the local distance map with the given global map database, thereby to localize a mobile robot in the global workspace. Since the global map database consists of line segments representing edges of environment object in general, the matching algorithm is based on relative position and orientation of line segments in the local map and the global map. The effectiveness of the proposed omni-directional ranging system and the matching are verified through experiments.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4549-4566
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• 2017

This work presents a novel facial descriptor, which is named as multiscale adaptive local directional texture pattern (MALDTP) and employed for expression recognition. We apply an adaptive threshold value to encode facial image in different scales, and concatenate a series of histograms based on the MALDTP to generate facial descriptor in term of Gabor filters. In addition, some dedicated experiments were conducted to evaluate the performance of the MALDTP method in a person-independent way. The experimental results demonstrate that our proposed method achieves higher recognition rate than local directional texture pattern (LDTP). Moreover, the MALDTP method has lower computational complexity, fewer storage space and higher classification accuracy than local Gabor binary pattern histogram sequence (LGBPHS) method. In a nutshell, the proposed MALDTP method can not only avoid choosing the threshold by experience but also contain much more structural and contrast information of facial image than LDTP.