• 전자공학회논문지SC
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• 제45권4호
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• pp.20-28
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• 2008

본 논문에서는 L1-norm 기반 이산 극좌표에서의 방사형 영상처리 기법을 제안하고자 한다. 위를 위하여, 먼저 L2-norm 기반 극좌표는 이산 시스템에서 존재할 수 없음을 확인하였고, Cartesian 좌표를 이산 극좌표로 변환하는 기법을 개발하였다. 제안된 방법을 유방암 영상의 안정화와 극도의 무정형 물체 경계 탐지에 적용한다. Cartesian 좌표계에서 수행된 Gaussian 필터링 방법과 비교하여, 제안된 방법은 전반적인 방사형 mass 영상을 유지하는 동안 영상 신호를 안정화했다. 기존의 경계 탐지기가 무정형 물체의 모양을 정확하게 찾을 수 없는 반면, 제안된 경계 탐지 기법은 높은 정밀도로 탐지해낸다. 본 논문은 또한, 홍채 영상 분리 기법에의 응용과 좋은 검증 결과를 갖게 되었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제3권3호
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• pp.115-118
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• 2005

In this study, the proposed algorithm is a correlativity signal in a mobile wireless channel that has estimated the direction of arrival. The proposed algorithm applied the space average method in a MUSIC algorithm. The diagonal matrix of the space average method was changed to inverse the matrix and to obtain a new signal correlation matrix. The existing algorithm was analyzed and compared by applying a proposed signal correlation matrix to estimate the direction of arrival in a MUSIC algorithm. The experiment resulted in a proposed algorithm with a min-norm method resolution at more than $5^{\circ}$. It improved more than $2^{\circ}$ in a MUSIC algorithm.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.491-494
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• 2018

본 논문은 표본 기반 단일 영상 초해상도 복원 방식의 성능 개선을 위한 혼합 놈을 이용한 패치 유사도 검색 방식에 대해 제안한다. 초해상도 영상 복원 과정에서 패치의 국부 통계 특성을 반영하기 위해 패치 경사도에 따른 놈의 차수를 결정하고, 놈의 차수를 패치간의 유사도 검색을 위한 함수로 사용하는 방식에 대해 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 유사도 검색 방식은 기존 검색 방식의 성능을 개선할 수 있는 능력이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.488-491
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• 2003

A motion compression method by min s-norm composite fuzzy relational equations (dual-MCF) is proposed, where a motion sequence is divided into intra-pictures (I-pictures) and predictive-pictures (P-pictures). The I-pictures and the P-pictures are compressed by using uniform coders and non-uniform coders, respectively. A design method of non-uniform coders is proposed to perform an efficient compression and reconstruction of the P-pictures, based on the dual overlap level of fuzzy sets and a fuzzy equalization. An experiment using 10 P-pictures confirms that the root means square errors of the proposed method is decreased to 82.9％ of that of the uniform coders, under the condition that the compression rate is 0.0055. An experiment of motion compression and reconstruction is also presented to confirm the effectiveness of the dual-MCF based on the non-uniform coders.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.745-751
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• 2004

순수한 부울 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사 도를 나타내는 문서 값을 계산할 수 없기 때문에 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델 P-norm 모델이 개발되었다. 이러한 방법들은 부울 연산자를 유연하게 연산하는 공통된 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 지역적 문맥 분석 피드백(Local Context Analysis Feedback)을 이용한 웹 정보 검색 모델을 이용한다. 지역적 문맥 분석 피드백 모델의 연산 특성이 MMM(Max and Min Model), Paice, p-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.136-142
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• 2016

본 논문에서는 혼합 norm을 이용한 가중치 함수 기반의 비국부 평균 노이즈 제거 방식을 제안한다. 비국부 평균 노이즈 제거 방식에서 중심 패치와 참조 패치의 오차에 대한 신뢰도는 노이즈 양 및 국부 활동성에 의존적인 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 혼합 norm 기반의 새로운 가중치 함수를 제안하고, 혼합 norm의 차수를 노이즈 정도 및 중심 패치의 국부 활동성에 의해 적응적으로 결정하여 비국부 평균 노이즈 제거 방식의 성능을 개선하고자 하였다. 실험 결과를 통해 기존의 비국부 평균 노이즈 제거 방식과 비교하여 제안 방식의 정량적 및 정성적 성능의 우수성을 확인할 수 있었다. 더불어, 제안 방식은 표준 유클리드 norm 기반의 다른 형태의 비국부 평균 노이즈 방식의 성능을 개선할 수 있는 능력이 있음을 확인할 수 있었다.

• 전기의세계
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• 제49권9호
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• pp.9-16
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• 2000

A receding horizon $H_{\infty}$ predictive control method is derived by solving a min-max problem in non-recursive forms. The min-max cost index is converted to a quadratic form which for systems with input saturation can be minimized using QP. Through the use of closed-loop prediction the prediction of states the use of closed-loop prediction the prediction of states in the presence of disturbances are made non-conservative and it become possible to get a tighter $H_{\infty}$ norm bound. Stability conditions and $H_{\infty}$ norm bounds on disturbance rejection are obtained in infinite horizon sence. Polyhedral types of feasible sets for sets and disturbances are adopted to deal with the input constraints. The weight selection procedures are given in terms of LMIs and the algorithm is formulated so that it can be solved via QP. This work is a modified version of an earlier work which was based on ellipsoidal type feasible sets[15].

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권3호
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• pp.170-174
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• 2008

The measurement of performance of a process considering both the location and the dispersion of information about the process is referred to as the process capacity indices (PCIs) of interest, $C_{pk}$. This information is presented by the mean and standard deviation of the producing process. Linguistic variables are used to express the evaluation of the quality of a product. Consequently, $C_{pk}$ is defined with fuzzy numbers. Lee [Eur. J. Oper. Res. 129(2001) 683-688] constructed the definition of the $C_{pk}$ index estimation presented by fuzzy numbers and approximated its membership function using the "min" - norm based Zadeh's extension principle of fuzzy sets. However, Lee's result was shown to be invalid by Hong [Eur. J. Oper. Res. 158(2004) 529-532]. It is well known that $T_w$ (the weakest t-norm)-based addition and multiplication preserve the shape of L-R fuzzy numbers. In this paper, we allow that the fuzzy numbers are of L-R type. The object of the present study is to propose a new method to calculate the $C_{pk}$ index under $T_w-based$ fuzzy arithmetic operations.

• 전기학회논문지
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• 제58권11호
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• pp.2261-2265
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• 2009

In this paper, the problem of delay-dependent stability of uncertain stochastic systems with time-varying delay is considered. The uncertainties are assumed to be norm-bounded. Based on the Lyapunov stability theory, new delay-dependent stability criteria for the system are derived in terms of LMI(linear matrix inequality). Two numerical examples are given to show the effectiveness of proposed method.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.139-147
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• 2021

본 논문에서는 저조도 영상을 개선하기 위한 영상 분해 기반 심층 학습 방법 및 분해 채널 특성에 따른 손실함수를 제안한다. 기존 기법들의 문제점인 색신호 왜곡 및 할로 현상을 제거하기 위해, 입력 영상의 휘도 채널을 반사 성분과 조도 성분으로 분해하고, 반사 성분, 조도 성분 및 색차 신호를 신호 특성에 적합한 심층학습 과정을 적용하는 분해 기반 다중 구조 심층 학습 방법을 제안한다. 더불어, 분해 채널들의 특성에 따른 혼합 놈 기반의 손실함수를 정의하여 복원 영상의 안정성을 증대하고 열화 현상을 제거하기 위한 기법에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 다양한 저조도 영상을 효과적으로 개선하였음을 확인할 수 있었다.