• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.11-18
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• 2003

오차 확산 방법은 연속 계조 영상을 이진 영상으로 표현할 때 우수한 화질을 보이지만 에지 영역에서는 에지 정보가 흐려지는 특성이 있다. 이를 개선하기 위해 원영상의 국부적 특성을 고려하여 에지 강조 가중치를 다르게 적용하는 방법을 제안한다. 제안방법은 국부적 특성의 척도로 3$\times$3 소벨연산자를 이용한 에지 정보를 사용했다. 먼저 원영상을 소벨연산자를 이용해 에지를 검출한다. 검출된 에지 정보의 정규화 값을 입력으로 하는 정현파 함수로 에지 정보에 따라 에지 정보 가중치 함수를 구한다. 구해진 에지 정보 가중치 함수와 입력 화소 값을 곱하여 에지 강조 가중치를 구하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안 방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수와 해프톤 영상의 역해프톤 영상을 이용하여 기존의 방법과 비교했다. 제안방법을 적용한 결과 영상은 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이고 미세한 에지도 잘 표현되어졌다. 또한 기존의 방법에 비해 에지의 재현성이 개선되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.381-384
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• 2003

Among digital halftoning methods, error diffusion is a procedure for generating high quality bilevel images from continuous-tone images but blurs the edge information in the bilevel images. To solve the problem, we propose the edge enhanced error diffusion using the edge information of the original images. The edge enchanted weights is computed by adding local characteristic weights and input pixels multiplied a constant. Also, we combined the edge enhanced method with the adaptive error diffusion using human spatial and frequency perception characteristic. The performance of the proposed method is compared with conventional method by measuring the edge correlation. The halftoned images applied the proposed method get more fine quality due to the enchanced edge and better quality in halftoned image. And the detailed edge is preserved in the halftoned images by the proposed method.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제12권1호
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• pp.9-15
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• 2013

An inverse minimum spanning tree problem makes the least modification on the edge weights such that a predetermined spanning tree is a minimum spanning tree with respect to the new edge weights. In this paper, the concept of uncertain ${\alpha}$-minimum spanning tree is initiated for minimum spanning tree problem with uncertain edge weights. Using different decision criteria, two uncertain programming models are presented to formulate a specific inverse minimum spanning tree problem with uncertain edge weights involving a sum-type model and a minimax-type model. By means of the operational law of independent uncertain variables, the two uncertain programming models are transformed to their equivalent deterministic models which can be solved by classic optimization methods. Finally, some numerical examples on a traffic network reconstruction problem are put forward to illustrate the effectiveness of the proposed models.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2225-2227
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• 1998

An efficient stereo matching method with variable matching weights is proposed. The edge segment-based stereo matching has been shown to be efficient method. The method includes 5 matching factor with different weights. The ordinary matching weights are not always adequate for every image. Employing different weight sets depending on the complexity shows better matching performance. In this paper, an evaluation criterion for complexity is suggested and the experimental results with the proposed method is shown.

• 한국정밀공학회지
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• 제10권4호
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• pp.170-179
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• 1993

In this study, self-organized neural network is used to solve the vorrespondence problem of the axial stereo image. Edge points are extracted from a pair of stereo images and then the edge points of rear image are assined to the output nodes of neural network. In the matching process, the two input nodes of neural networks are supplied with the coordi- nates of the edge point selected randomly from the front image. This input data activate optimal output node and its neighbor nodes whose coordinates are thought to be correspondence point for the present input data, and then their weights are allowed to updated. After several iterations of updating, the weights whose coordinates represent rear edge point are converged to the coordinates of the correspondence points in the front image. Because of the feature map properties of self-organized neural network, noise-free and smoothed depth data can be achieved.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.786-792
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• 2022

최근 클라우드 환경의 서비스 지연문제 해결을 위하여 응용서비스의 사용자 근접성 확보 및 계산 오프로딩을 위한 FEC (Fog/Edge Computing) 패러다임에 대한 연구가 활발하다. 엣지 디바이스 (이동객체)들의 동적 위치변화 패턴 예측방법은 FEC 환경에서 컴퓨팅 리소스의 효율적 분배 및 배치를 위하여 중요한 역할을 한다. 본 논문은 엣지 디바이스들의 이동 빈발패턴에 대한 지지도의 임계값을 적용하여 선택된 경로들을 대상으로 임의의 가중치 (거리, 시간, 혼잡도)를 추가적으로 적용한 최적 이동패턴 추출방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘은 빈발도만을 적용한 OPE_freq [8] 알고리즘과 A^* 및 Dijkstra 알고리즘 등과 비교한 결과, 수행시간과 노드 접근횟수를 감소시키고 보다 정확한 경로를 추출함을 알 수 있다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제13권6호
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• pp.612-620
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• 2011

Recently, one of the problems with the Internet is the issue of scalability. To this end, locator/identifier separation protocol (LISP), which separates end-system identifiers and routing locators, has been proposed as a solution. In the LISP deployed network, the ingress and egress nodes of inter-AS traffic is determined by edge router selection (ERS) and endpoint identifier-routing locator mapping assignment (ERMA). In this paper, joint optimizations of ERS and ERMA for stub networks with and without predetermined link weights are studied and the mixed integer linear programming (MILP) formulations for the problems are given. To make the problem with optimizable link weights tractable, a revised local search algorithm is also proposed. Simulation results show that joint optimization of ERS and ERMA enables better network performance.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2975-2980
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• 2015

에지 검출은 대부분의 영상 처리에서 중요한 전처리 과정으로서, 물체의 크기, 위치, 방향 등을 포함한 여러 특징 정보를 검출하는 영상 처리 기법이다. 이러한 에지 검출은 국내외 여러 분야에서 발전되고 있다. 널리 알려진 기존의 에지 검출 방법에는 고정된 가중치 값으로 구성된 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, LoG 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 가중치가 고정된 마스크를 영상에 적용하기 때문에 다소 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해, 그레이 레벨 변환 함수를 적용한 후, 국부 마스크로부터 추정 마스크를 구하여 그 마스크의 최대값 및 최소값을 이용하여 에지를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, LoG 에지 검출 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1867-1873
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• 2015

에지 검출은 여러 분야에서 다양한 용도로 적용되는 영상 처리 기술 중 하나이고, 대부분의 응용에서 필수적인 전처리 과정으로 사용된다. 기존의 에지 검출 방법들에는 고정 가중치 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, LoG등이 있다. 기존의 에지 검출 방법들은 고정된 가중치 마스크를 영상에 적용하기 때문에 다소 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 중심 화소를 기준으로 한 십자 마스크와 중심화소의 주변 화소를 중심으로 상, 하, 좌, 우에 마스크를 적용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, LoG 에지 검출 방법들과 비교하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제10권1호
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• pp.101-106
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• 2007

In this paper, we propose chain code based decision technique of edge orientation. Edge Information is one of the most important information for handling image signals, and is applied to various civilian and military area, such as image surveillance for military reconnaissance, restoration of noised image signal, fingerprint recognition, and so on. The conventional methods to find edge orientations exploit a certain size of mask which weights for a certain direction, so they showed limitations in the case of diagonal edges except 45 degrees. We find edge orientations using chain code. According to the experiments, the proposed method shows better performance than the conventional approaches. The exact edge orientations including diagonal directions are well found.