• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.626-631
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• 1997

This paper represents the design of a real-time image preprocessing system. The preprocessing system performs hardware-wise mask operations and thresholding operations at the speed of camera output single rate. The preprocessing system consists of the preprocessing board and the main processing board. The preprocessing board includes preprocessing unit that includes a $5\times5$ mask processor and LUT, and can perform mask and threshold operations in real-time. To achieve high-resolution image input data($20485\timesn$), the preprocessing board has a linescan camera interface. The main processing board includes the image processor unit and main processor unit. The image processor unit is equipped with TI's TMS320C32 DSP and can perform image processing algorithms at high speed. The main processor unit controls the operation of total system. The proposed system is faster than the conventional CPU based system.

• 스마트미디어저널
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• 제12권1호
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• pp.47-53
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• 2023

최근 정보통신기술을 농업과 접목해 새로운 가치를 창출하는 스마트팜 연구가 활발하게 진행되고 있다. 국내 스마트팜 기술이 농업 선진국 수준의 생산성을 가지기 위해서는 기계 학습을 활용한 자동화된 의사결정이 필요하다. 그러나 현재의 스마트 온실 데이터 수집 기술은 빅데이터 분석이나 기계 학습을 수행하기에 충분하지 않다. 본 논문에서는 자율 기계 학습을 위한 스마트 온실 데이터 전처리 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 대상 데이터를 다양한 전처리 기법에 적용하고 평가를 수행하여 최적 전처리 기법을 탐색하고 저장한다. 이렇게 탐색 된 최적 전처리 기법은 새롭게 수집된 데이터에 대하여 전처리를 수행하는데 활용된다.

• 전기학회논문지
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• 제66권12호
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• pp.1751-1758
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• 2017

This paper presents a fuzzy logic system with data preprocessing to make the accurate electric power load prediction system. The fuzzy logic system acceptably treats the hidden characteristic of the nonlinear data. The data preprocessing processes the original data to provide more information of its characteristics. Thus the combination of two methods can predict the given data more accurately. The former uses TSK fuzzy logic system to apply the linguistic rule base and the linear regression model while the latter uses the linear interpolation method. Finally, four regional electric power load data in taiwan are used to evaluate the performance of the proposed prediction system.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.15-27
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• 2013

그간 차량검지기로부터 수집되는 다양한 정보는 주로 실시간 자료로 이용되었으나 최근 교통데이터 이력자료의 활용방안에 대한 중요성이 증대되고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 차량검지기자료의 이력자료 활용을 위한 전처리 개선에 대한 연구를 수행하였다. 실제 교통현상과 가장 가까운 데이터 처리를 목적으로 세부처리로직을 개선하였다. 평가결과 기존 전처리 과정보다 개선 전처리 과정이 실제값에 가까운 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5377-5391
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• 2017

In this paper, we propose a new scheme to suppress the narrowband interference (NBI) in OFDM-based systems. The scheme utilizes code division multiple access (CDMA) and weighted-type fractional Fourier transform (WFRFT) domain preprocessing technologies. Through setting the WFRFT order, the scheme can switch into a single carrier (SC) or a multi-carrier (MC) frequency division multiple access block transmission system. The residual NBI can be eliminated to the maximum extent when the WFRFT order is selected properly. Final simulation results show that the proposed system can outperform MC and SC with CDMA and frequency domain preprocessing in terms of the narrowband interference suppression.

• 디지털융복합연구
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• 제12권11호
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• pp.257-264
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• 2014

효율적인 데이터베이스 마케팅을 위하여 고객들을 세분화하고, 새로운 지식을 탐색할 수 있는 데이터마이닝의 필요성이 증대되고 있다. 데이터마이닝 도구를 구축하기 위해서는 단계별 구현이 요구되어 지는데, 본 연구에서는 데이터마이닝을 위한 분산 환경에 적응 가능한 데이터 전처리 도구를 구성하였다. 기존의 데이터마이닝 도구인 앤서 트리, 클레멘타인, 엔터프라이즈 마이너, 캔싱턴, 웨카의 전처리 부분을 고찰하고, 분산 환경에서 효율적으로 사용할 수 있는 데이터 마이닝 전처리 도구를 구성하였다. 새로이 제안된 시스템은 엔터프라이즈 자바 빈즈와 XML을 기반으로 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.144-152
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• 2017

Among the technologies for implementing autonomous vehicles, advanced driver assistance system is a key technology to support driver's safe driving. In the technology using the vision sensor having a high utility, various preprocessing methods are used prior to feature extraction for lane detection. However, in the existing methods, the unnecessary lane candidates such as cars, lawns, and road separator in the road area are false positive. In addition, there are cases where the lane candidate itself can not be extracted in the area under the overpass, the lane within the dark shadow, the center lane of yellow, and weak lane. In this paper, we propose an efficient preprocessing method using k-means clustering for image division and the HSV color model. When the proposed preprocessing method is applied, the true positive region is maximally maintained during the lane detection and many false positive regions are removed.

• 지구물리와물리탐사
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• 제14권3호
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• pp.227-233
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• 2011

지열은 외부 연료 공급요건에 영향을 받지 않고 연중 가동할 수 있는 장점을 가지기 때문에 최근 해외에서 주목받고 있는 대체 에너지원이다. 그리고 국내의 온천 및 지열이상대는 화강암 지역의 심부 파쇄대를 통한 지열수의 순환에 의한 것이 대부분으로 알려져 있다. 따라서 국내에서의 지열탐사는 지하유체의 주요 통로인 심부 파쇄대의 분포상황을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 석모도에서 취득한 수직 탄성파탐사(Vertical Seismic Profiling, VSP) 자료의 전처리와 심부 파쇄대의 영상화를 수행하기 위하여 급경사 파쇄대 지역과 퇴적층 구조를 모사한 속도모델로부터 합성탄성파 자료를 생성하고, 이 자료에 일반적인 VSP 자료처리기법과 급경사 파쇄대를 고려한 VSP 자료처리기법을 각각 적용한 결과를 비교 분석하였다. 그 결과 파쇄대에 의한 반사 이벤트의 손실을 없애기 위해서는 단순히 모든 하향파를 제거하는 일반적인 전처리 과정이 아닌 파쇄대를 고려한 전처리 과정이 필요하다는 것을 확인하였다. 또한 파쇄대를 고려한 전처리 과정이 수행된 석모도 거꿀 수직 탄성파탐사(Reversed VSP, RVSP) 현장자료에 3차원 겹쌓기전 위상막 참 반사보정을 적용하여 석모도 탐사현장의 지하구조를 영상화하였다. 참 반사보정 결과 파쇄대로 추정되는 구조가 확인되었으며, 이는 시추공 자료에서 추정되는 균열대의 심도와 일치하였다.

• International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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• 제8권1호
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• pp.38-45
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• 2007

We propose a preprocessing method for removing floating particles from underwater images based on an analysis of the image features. We compared baseline JPEG and wavelet codec methods to determine the method best suited for underwater images. The proposed preprocessing method enhanced the compression ratio and resolution, and provided an efficient means of compressing the images. The wavelet codec method yielded better compression ratios and image resolutions. The results suggest that the wavelet codec method linked with the proposed preprocess method provides an efficient codec processor and transmission system for underwater images that are used for searches and transmitted via ultrasonic communications.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권4호
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• pp.251-258
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• 2005

Automatic document classification may differ significantly according to the characteristics of documents that are subject to classification, as well as classifier's performance. This research identifies e-mail document's characteristics to apply a three-step preprocessing algorithm that can minimize e-mail document's atypical characteristics. In the first 5go, uncertain based sampling algorithm that used Mean Absolute Deviation(MAD), is used to address the question of selection learning document for the rule generation at the time of classification. In the subsequent stage, Weighted vlaue assigning method by attribute is applied to increase the discriminating capability of the terms that appear on the title on the e-mail document characteristic level. in the third and last stage, accuracy level during classification by each category is increased by using Naive Bayesian Presumptive Algorithm's Dynamic Threshold. And, we implemented an E-Mail Recommendtion System using a three-step preprocessing algorithm the enable users for direct and optimal classification with the recommendation of the applicable category when a mail arrives.