• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.667-673
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• 2009

본 논문에서는 전처리 기반 히스토그램 거리측정에 의한 효율적인 얼굴표정 인식기법을 제안하였다. 여기서 전처리는 중심이동과 히스토그램 평활화에 의해 인식성능을 개선하기 위함이고, 히스토그램 사이의 거리측정은 영상 상호간의 유사도를 측정하기 위함이다. 특히 중심이동은 1차 모멘트 평형에 기반을 둔 것으로 불필요한 배경을 제거시켜 위치나 크기 변화에 강건한 인식을 위함뿐만 아니라 거리의 측정부하를 줄이기 위함이다. 히스토그램 평활화는 조명의 세기에 의한 영상의 명암대비 감소에 강건한 인식을 위함이다. 제안된 기법을 320*243 픽셀의 72개(4명*18장) 표정얼굴을 대상으로 히스토그램 사이의 유사도 측정을 위해서 city-block, Euclidean, 그리고 ordinal 거리를 각각 이용하였다. 실험결과, 제안된 기법은 중심이동 및 히스토그램 평활화의 전처리를 거치지 않는 기법보다 우수한 인식성능이 있으며, ordinal 거리가 가장 높은 인식성능이 있음을 확인하였다.

• 설비공학논문집
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• 제27권12호
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• pp.609-619
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• 2015

A preprocessing scheme utilizing multi-division of the ROI (region of interest) in a chemiluminescence image during inversion is proposed. The resulting inverted image shows the flame's structure, which can be useful for studying combustion instability. The flame structure is often quantitatively visualized with PLIF (planar laser-induced fluorescence) images as well. The chemiluminescence image, which is a line-integral of the flame, needs to be preprocessed before inversion, mainly due to the inherent noise and the assumption of axisymmetry during the inversion. The feasibility of the multi-division preprocessing technique has been tested with experimentally-obtained OH PLIF and $OH^*$ chemiluminescence images of jet and swirl-stabilized flames burning substitute natural gas (SNG). It turns out that the technique outperforms two conventional methods, specifically, the technique without preprocessing and the one with uni-division, reconstructing the SNG flame structures much better than its two counterparts when compared using corresponding OH PLIF images. The characteristics of the optimum degree of polynomials to be applied for curve-fitting of the flame region data for the multi-division method involving two flames has also been investigated.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권7호
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• pp.503-506
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• 2013

본 논문에서는 기존의 CS-LBP를 변형한 ECSP 전처리 기법과 조명에 강인한 D2D-PCA 특징을 결합하는 얼굴인식 방법에 대하여 제안한다. 제안하는 얼굴인식 방법의 성능평가는 Yale B 데이터베이스 상에서 기존의 다양한 이진패턴 변환 영상과 얼굴인식에 널리 사용되고 있는 PCA 및 2D-PCA 특징을 이용하여 수행되었다. 실험 결과, 제안하는 얼굴인식 방법은 다른 방법들에 비하여 가장 높은 인식 성능을 보였으며, 이로부터 제안 시스템이 조명 변화에 강인한 얼굴인식 방법임을 확인하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제8권4호
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• pp.19-25
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• 2016

There are many free applications that need users to sign up before they can use the applications nowadays. It is difficult to choose a suitable password for your account. If the password is too complicated, then it is hard to remember it. However, it is easy to be intruded by other users if we use a very simple password. Therefore, biometric-based approach is one of the solutions to solve the issue. The biometric-based approach includes keystroke dynamics on keyboard, mice, or mobile devices, gait analysis and many more. The approach can integrate with any appropriate machine learning algorithm to learn a user typing behavior for authentication system. Preprocessing phase is one the important role to increase the performance of the algorithm. In this paper, we have proposed ensemble-by-session (EBS) method which to operate the preprocessing phase before the training phase. EBS distributes the dataset into multiple sub-datasets based on the session. In other words, we split the dataset into session by session instead of assemble them all into one dataset. If a session is considered as one day, then the sub-dataset has all the information on the particular day. Each sub-dataset will have different information for different day. The sub-datasets are then trained by a machine learning algorithm. From the experimental result, we have shown the improvement of the performance for each base algorithm after the preprocessing phase.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.615-622
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• 2014

국제적 수준으로 성장한 한국의 영화 시장 환경은 더욱 타당한 자료 분석에 근거한 의사 결정 수단을 필요로 하게 되었다. 또한 발전된 정보 환경으로 인해 실시간으로 생성되는 대규모 데이터를 신속히 처리하고 분석하여 보다 정밀한 결과를 예측할 수 있어야 한다. 특히 전처리 작업은 정보 분석 과정 중 가장 많은 시간이 소요 되므로 대규모 데이터 기반 분석 환경에서도 합리적인 시간 내에 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 영화 흥행 예측을 위한 대용량 데이터 전처리 방법을 연구하였다. 영화 흥행 데이터의 특성을 분석해 전처리의 각 유형별 처리 방법을 설정했으며 하둡 기반 맵리듀스 프레임워크를 사용하는 방법을 사용하였다. 실험 결과 빅데이터 기법을 사용한 전처리가 기존의 방법보다 더 좋은 수행 결과를 보이는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.200-206
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• 2006

본 논문은 음성 부호화기에서 입력 오디오 신호가 보다 효과적으로 처리되도록 하기 위해 입력오디오신호를 전 처리하는 방법을 소개한다. 이를 위해 본 논문은 잡음억제 및 적응이득제어 방법을 도입한다. 여기서 입력 오디오 신호는 잡음 부가된 신호로 간주되며 그 오디오 신호의 부호화오차신호는 부가된 잡음신호로 간주된다. 입력 오디오 신호는 기존의 잡음억제방식에 따라 잡음신호 즉, 부호화 오차신호가 억제된 뒤 적응이득제어기를 거쳐 최종적으로 음성 부호화기에 인가된다. 결과적으로 이러한 동작을 통하여 입력 오디오 신호의 주파수 스펙트럼 분포가 음성 부호화기 특성에 맞게 재배치된다 이 방법의 하나의 단점은 부호화 오차를 계산하기 위해 사전에 추가적인 부호화 동작이 필요하다는 것이다. 반면, 이 방법은 일반적인 구조를 가지고 있으며 따라서 기존의 여러 음성부호화기에 쉽게 적용될 수 있다는 장점을 가진다. 주관적인 선호도 조사결과 제안된 방법이 복잡한 음악신호로 기인한 성가신 잡음을 사전에 억제해 주며 결과적으로 음질개선을 가져다준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.234-239
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• 2014

This paper proposes a new automatic detection method to inspect mura defects on display film surface using morphological image processing and labeling. This automatic detection method for mura defects on display films comprises 3 phases of preprocessing with morphological image processing, Gabor filtering, and labeling. Since distorted results could be obtained with the presence of non-uniform illumination, preprocessing step reduces illumination components using morphological image processing. In Gabor filtering, mura images are created with binary coded mura components using Gabor filters. Subsequently, labeling is a final phase of finding the mura defect area using the difference between large mura defects and values in the periphery. To evaluate the accuracy of the proposed detection method, detection rate was assessed by applying the method in 200 display film samples. As a result, the detection rate was high at about 95.5%. Moreover, the study was able to acquire reliable results using the Semu index for luminance mura in image quality inspection.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.75-82
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• 2009

본 논문에서는 그레이레벨 (gray-level) 영상의 효율적인 엔트로피 부호화를 위한 강인한 순차적 전처리 기법을 제안한다. 이 논문의 목적은 비트스트림을 전송할 때 부가정보를 줄이는 것이다. 제안한 기법은 서로 인접한 픽셀의 그레이레벨 쌍에 대한 발생 빈도를 측정하여 원래 영상의 그레이레벨 값을 이에 대응하는 순위 값으로 변환시킨다. 이때 부가정보가 발생하지 않도록 입력 영상의 한 픽셀씩 순차적으로 순위 변환을 한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 기법은 엔트로피 부호화 기법과 기존 순차적 전처리 기법에 비해 압축 비트 율을 각각 최대 44.1%, 37.5%까지 절감할 수 있었다. 따라서 제안한 기법은 무손실 데이터 압축을 요구하는 응용분야에 효율적으로 사용될 수 있다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제35권6호
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• pp.450-457
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• 2010

Although cherry tomato is one of major vegetables consumed in fresh vegetable market, the quality grading method is mostly dependant on size measurement using drum shape sorting machines. Using Visible/Near-infrared spectroscopy, apparatus to be able to acquire transmittance spectrum data was made and used to estimate firmness, sugar content, and acidity of cherry tomatoes grown at hydroponic and soil culture. Partial least square (PLS) models were performed to predict firmness, sugar content, and acidity for the acquired transmittance spectra. To enhance accuracy of the PLS models, several preprocessing methods were carried out, such as normalization, multiplicative scatter correction (MSC), standard normal variate (SNV), and derivatives, etc. The coefficient of determination ($R^2_p$) and standard error of prediction (SEP) for the prediction of firmness, sugar, and acidity of cherry tomatoes from green to red ripening stages were 0.859 and 1.899 kgf, with a preprocessing of normalization, 0.790 and $0.434^{\circ}Brix$ with a preprocessing of the 1st derivative of Savitzky Golay, and 0.518 and 0.229% with a preprocessing normalization, respectively.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.547-552
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• 2019

최근, 빅데이터 분야에서는 빅 데이터의 양적 팽창이 주요 이슈로 떠오르고 있다. 더군다나 이러한 빅데이터는 기계학습의 입력값으로 사용되어지고 있으며 이들의 성능을 향상시키기 위해 정규화 전처리가 필요하다. 이러한 성능은 빅데이터 컬럼의 범위나 정규화 전처리 방식에 따라 크게 좌우된다. 본 논문에서는 다양한 종류의 정규화 전처리 방식과 빅데이터 컬럼의 범위를 조절하면서 서포트벡터머신(SVM)의 기계학습방식에 적용함으로써 더욱 효과적인 정규화 전처리 방식을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 파이썬언어와 주피터 노트북 환경에서 기계학습을 수행하고 분석하였다.