• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.214-220
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• 2021

현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있으며, 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음 제거에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 디지털 이미지 전송 과정에서 발생하는 AWGN을 제거하기 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상의 경계선과 같은 정보를 보존하기 위해 마스크매칭에 기반하여 잡음을 제거하며, 입력 화소값과 주변 화소의 패턴에 따라 서로 유사한 패턴을 지닌 화소값들을 출력계산에 사용한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 특히 AWGN의 잡음 세기가 강한 영상에서 효과적인 모습을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권7호
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• pp.433-439
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• 2014

본 논문은 DPI (deep packet insepction)를 위한 CAM (content-addressable memory)과 병렬의 비트 분리(bit-split) 문자열 매처(matcher)를 이용한 2단의 문자열 매칭 엔진의 구조를 제안한다. 긴 타겟 패턴은 같은 길이의 서브 패턴으로 잘라지게 되고, 각 서브패턴은 1단의 CAM에 매핑된다. CAM으로부터의 매칭 인덱스의 시퀀스를 사용하여 2단에서 긴 패턴의 매칭 여부를 알 수 있다. CAM과 비트 분리 문자열 매처를 사용하여 이 기종의 메모리를 사용했을 경우에 메모리 요구량을 크게 줄일 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권5호
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• pp.601-608
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• 2007

2 Dimensional Gel Electrophoresis(2DGE) is an essentialmethodology for analysis on the expression of various proteins. For example, information for the location, mass, expression, size and shape of the proteins obtained by 2DGE can be used for diagnosis, prognosis and biological progress by comparison of patients with the normal persons. Protein spot matching for this purpose is comparative analysis of protein expression pattern for the 2DGE images generated under different conditions. However, visual analysis of protein spots which are more than several hundreds included in a 2DGE image requires long time and heavy effort. Furthermore, geometrical distortion makes the spot matching for the same protein harder. In this paper, an iterative algorithm is introduced for more efficient spot matching. Proposed method is first performing global matching step, which reduces the geometrical difference between the landmarks and the spot to be matched. Thus, movement for a spot is defined by a weighted sum of the movement of the landmark spots. Weight for the summation is defined by the inverse of the distance from the spots to the landmarks. This movement is iteratively performed until the total sum of the difference between the corresponding landmarks is larger than a pre-selected value. Due to local distortion generally occurred in 2DGE images, there are many regions in whichmany spot pairs are miss-matched. In the second stage, the same spot matching algorithm is applied to such local regions with the additional landmarks for those regions. In other words, the same method is applied with the expanded landmark set to which additional landmarks are added. Our proposed algorithm for spot matching empirically proved reliable analysis of protein separation image by producing higher accuracy.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.233-238
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• 1993

In this paper, two diagnosis algorithms using the simple fuzzy, cognitive map (FCM) that is an useful qualitative model are proposed. The first basic algorithm is considered as a simple transition of Shiozaki's signed directed graph approach to FCM framework. And the second one is an extended version of the basic algorithm. In the extension, three important concepts, modified temporal associative memory (TAM) recall, temporal pattern matching algorithm and hierarchical decomposition are adopted. As the resultant diagnosis scheme takes short computation time, it can be used for on-line fault diagnosis of large scale and complex processes that conventional diagnosis methods cannot be applied. The diagnosis system can be trained by the basic algorithm and generates FCM model for every experienced process fault. In on-line application, the self-generated fault model FCM generates predicted pattern sequences, which are compared with observed pattern sequences to declare the origin of fault. In practical case, observed pattern sequences depend on transport time. So if predicted pattern sequences are different from observed ones, the time weighted FCM with transport delay can be used to generate predicted ones. The fault diagnosis procedure can be completed during the actual propagation since pattern sequences of tvo different faults do not coincide in general.

• 한국음향학회지
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• 제26권8호
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• pp.415-425
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• 2007

본 논문에서는 간섭 패턴 정합을 이용한 수중 광대역 음원의 위치 추정법을 제안한다. 두 개의 센서 스펙트로그램에 나타나는 간섭 패턴의 정합을 통해 음원과 두 센서간의 상대적인 거리비를 추정하고 이를 아폴로니오스 원의 방정식에 적용하였다. 아폴로니오스의 원은 두 정점에 이르는 거리비가 일정한 값으로 운동하는 점의 자취로 정의되며, 음원의 위치로 추정 가능한 궤적을 나타낼 수 있다. 그러나 아폴로니오스의 원 하나만으로는 정확한 음원의 위치추정이 어렵다. 그러므로 또 하나의 위치 궤적을 추정 할 수 있는 방정식이 필요하다. 따라서 음원과 두 센서간의 신호도달 시간차이를 이용한 쌍곡선의 방정식을 도입하여 최종적인 음원의 위치는 두 방정식의 교점의 좌표로 추정하였다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 모의실험을 통해 위치 추정 오차율을 분석하고, 해상실험을 통하여 실제 적용 가능성을 분석하였다. 모의실험 및 해상실험 결과 본 논문에서 제안된 위치 추정 알고리즘이 오차율 10% 이내의 성능을 나타내었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제16권3호
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• pp.160-165
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• 2018

This paper designed and developed the image processing system of integrating feature extraction and matching by using convolutional neural network (CNN), rather than relying on the simple method of processing feature extraction and matching separately in the image processing of conventional image recognition system. To implement it, the proposed system enables CNN to operate and analyze the performance of conventional image processing system. This system extracts the features of an image using CNN and then learns them by the neural network. The proposed system showed 84% accuracy of recognition. The proposed system is a model of recognizing learned images by deep learning. Therefore, it can run in batch and work easily under any platform (including embedded platform) that can read all kinds of files anytime. Also, it does not require the implementing of feature extraction algorithm and matching algorithm therefore it can save time and it is efficient. As a result, it can be widely used as an image recognition program.

• 전자공학회논문지A
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• 제31A권4호
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• pp.127-135
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• 1994

In this paper we propose an EWLD(Enhanced Weighted Levenshtein Distance) algorithm to organize code-string pattern matching linear array processor based on the mappting to an one-dimensional array from a two-dimensional matching matrix, and design a processing element(PE) of the processor, N PEs are required instead of NS02T in the processor because of the mapping. Data input and output between PEs and all internal operations of each PE are performed in bit-serial fashion. The bit-serial operation consists of the computing of word distance (WD) by comparison and the selection of optimal code transformation path, and takes 22 clocks as a cycle. The layout of a PE is designed based on the double metal $1.5\mu$m CMOS rule. About 1,800 transistors consistute a processing element and 2 PEs are integrated on a 3mm$\times$3mm sized chip.

• 방송공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.437-446
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• 2012

흑백 혹은 컬러 영상과 같은 2차원 정보를 사용한 얼굴 검출 알고리즘에 관한 연구가 수십 년 동안 이루어져 왔다. 최근에는 저가 range 센서가 개발되어, 이를 통해 3차원 정보 (깊이 정보: 카메라와 물체사이의 거리를 나타냄)를 손쉽게 이용함으로써 얼굴의 특징을 높은 신뢰도로 추출하는 것이 가능해졌다. 대부분 사람 얼굴에는 3차원적인 얼굴의 구조적인 특징이 있다. 본 논문에서는 흑백 영상과 깊이 영상을 사용하여 얼굴을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 처음에는 흑백 영상에 adaboost를 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 얼굴 후보 영역의 위치에 대응되는 깊이 영상에서의 얼굴 후보 영역을 추출한다. 추출된 영역의 크기를 $5{\times}5$ 영역으로 분할하여 깊이 값의 평균값을 구한다. 깊이 값들의 평균값들 간에 순위를 매김으로써 블록 순위 패턴이 생성된다. 얼굴 후보 영역의 블록 순위 패턴과 학습 데이터를 사용하여 미리 학습된 템플릿 패턴을 매칭함으로써 최종 얼굴 영역인지 아닌지를 판단할 수 있다. 제안하는 방법의 성능을 Kinect sensor로 취득한 실제 영상으로 실험하였다. 실험 결과 true positive를 잘 보존하면서 많은 false positive들을 효과적으로 제거하는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.283-290
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• 2005

워터마킹에서 영상의 평행이동, 회전, 크기변환 왜곡에 기인한 워터마크 삽입 위치와 추출 위치의 불일치는 해결해야 하는 문제이다. 본 논문에서는 복구패턴 정합을 통한 영상동기화를 이용함으로써 기하학적 왜곡에 강인한 워터마킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 복구패턴을 정의하여 워터마크가 삽입된 영상에 복구패턴을 삽입 배포한다. 그리고 배포된 영상으로부터 복구패턴을 추출하여 삽입한 복구패턴과 비교함으로써 기하학적 왜곡 여부를 확인한다 기하학적 왜곡이 발생하였다면 왜곡된 만큼 역변환을 함으로써 워터마크 삽입 위치와 추출 위치를 동기화 한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 이동, 회전, 스케일링 공격에 대한 실험결과를 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.1186-1191
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• 1991

This paper represents a new edge relaxation algorithm that enhances the noisy boundary informations in images. The proposed algorithm employes relaxation process that reduces or eliminates ambiguities of derivative operator response via contextual informations. The contextual informations are the neighborhood patterns of a central edge which are estimated using fuzzy pattern matching technique. The algorithm is developed on crack edges. Experimental results show that the proposed scheme is effective even for noisy images or low contrast images.