• International journal of advanced smart convergence
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• 제4권2호
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• pp.20-28
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• 2015

In this paper, we propose an effective tracking algorithm with an appearance model based on features extracted from a video frame with posture variation and camera view point adaptation by employing the non-adaptive random projections that preserve the structure of the image feature space of objects. The existing online tracking algorithms update models with features from recent video frames and the numerous issues remain to be addressed despite on the improvement in tracking. The data-dependent adaptive appearance models often encounter the drift problems because the online algorithms does not get the required amount of data for online learning. So, we propose an effective tracking algorithm with an appearance model based on features extracted from a video frame.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권3호
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• pp.85-90
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• 2021

본 논문에서는 고령자를 위한 개별 웨어러블(Wearable) 기기를 이용한 낙상 감지에 대해 논한다. 신뢰할 수 있는 낙상 감지를 위한 저비용 웨어러블 기기를 설계하기 위해서 대표적인 두 가지 모델을 종합적으로 분석하여 제시한다. 기계 학습 모델인 의사결정 나무(Decision Tree), 랜덤 포래스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)과 심층 학습 모델인 일차원(One-Dimensional) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 사용하여 낙상 감지 학습 능력을 정량화하였다. 또한 입력 데이터에 적용하기 위한 데이터 분할, 전처리, 특징 추출 방법 등을 고려하여 검토된 모델의 유효성을 평가한다. 실험 결과는 전반적인 성능 향상을 보여주며 심층학습 모델의 유효성을 검증한다.

• 한국산림과학회지
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• 제100권4호
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• pp.664-671
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• 2011

Random Walk Model을 이용하면 토석류 피해범위 예측할 수 있지만 이 모델을 적용하기 위해서는 각 지형조건에 맞는 3가지 파라미터가 추출되어야 한다. 본 연구에서는 이 3가지 파라미터인 1회토사량 및 정지조건, 관성가중치에서 최적의 파라미터를 추출하기 위한 기법을 개발하였고, 토석류가 발생한 지역에 적용하여 검증을 실시하였다. 최적 파라미터의 추출은 일치율이란 정확도 판단방법을 개발하고 3가지 파라미터의 범위를 한정하여 무작위로 수행하였다. 이 중 가장 정확도 및 일관성이 높은 파라미터 조합을 최적 파라미터로 결정하였다. 연구지역인 봉화군지역에 적용하여 추출한 최적 파라미터는 일치율이 -0.2일 때 1회토사량이 $1.0m^3$, 정지조건이 $4.2^{\circ}$, 관성가중치가 2로 결정되었고, 검증결과도 일치율이 평균 -0.2에 가깝게 나타냈다.

• 대한치과의사협회지
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• 제41권1호통권404호
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• pp.42-47
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• 2003

Dental professions recommend that mandibular impacted third molar be extracted for the prevention of osteomyelities crneoplasm or for the treatment of halitosis. Even the possibility of emergence of unexpected halitosis after the preventive extraction exists, there are few studies describing the unexpected halitosis. This study intended to measure the emergence of halitosis after extraction of mandibular impacted third molar. Thirty-eight patients who visited Daejin Medical Center participated in this study. Halitosis was objectively measured using Halimeter in 3 intervals-before, after I day, after 7 days. Third factors, scaling and gender, which may influence the halitosis were analyzed with stratification. This study finds that in general halitosis decreased after 1 day but increased after 7 days. Scaling was helpful in decreasing halitosis and women have less severe halitosis than men. The effects of time interval(p<0.05), gender(p=0.836), and scaling(p=0.7929) on the severity of halitosis were not statistically significant. However, since this study's patients are neither a representative sample nor a random sample, all data interpretation was focused on clinical significance instead of conventional statistical significance. Clinical significance of this study's findings are: 1) scaling should be conducted in advance, 2) men should be notified of the higher possibility of halitosis.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.44-49
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• 2002

최근 고전압 전력기기에서의 부분방전을 측정하기 위한 다양한 절연진단 기술들이 소개되었다. 부분방전 신호는 아주 미약하고 주변환경의 여러잡음에 쉽게 영향을 받으므로 주위 노이즈와의 구별이 어려운 실정이다. 본 논문에서는 부분방전 검출법중 부분방전에 의해 방사되는 전자파를 안테나로 측정하는 방사전자파법을 이용하여 변전소 구내의 배경잡음과 실험실내의 모의 부분방전을 방사전자파법에 의해 측정분석하였다. 또한 간섭신호와 모의 부분방전시 방사되는 방사전자파의 특징을 추출하고, 그 인식을 위하여 웨이브렛 패킷 변환을 이용하였다. 그 결과 간섭신호와 부분방전의 특정주파수대역의 시간정보 특징으로 그 차이를 구별할 수 있었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권2호
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• pp.670-675
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• 2015

Medical imaging is one of the most powerful tools for gaining information about internal organs and tissues. It is a challenging task to develop sophisticated image analysis methods in order to improve the accuracy of diagnosis. The objective of this paper is to develop a Computer Aided Diagnostics (CAD) scheme for Brain Tumour detection from Magnetic Resonance Image (MRI) using active contour models and to investigate with several approaches for improving CAD performances. The problem in clinical medicine is the automatic detection of brain Tumours with maximum accuracy and in less time. This work involves the following steps: i) Segmentation performed by Fuzzy Clustering with Level Set Method (FCMLSM) and performance is compared with snake models based on Balloon force and Gradient Vector Force (GVF), Distance Regularized Level Set Method (DRLSE). ii) Feature extraction done by Shape and Texture based features. iii) Brain Tumour detection performed by various tree classifiers. Based on investigation FCMLSM is well suited segmentation method and Random Forest is the most optimum classifier for this problem. This method gives accuracy of 97% and with minimum classification error. The time taken to detect Tumour is approximately 2 mins for an examination (30 slices).

• 한국측량학회지
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• 제25권6_1호
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• pp.529-536
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• 2007

Registration between image and object space is a fundamental step in photogrammetry and computer vision. Along with rapid development of sensors - multi/hyper spectral sensor, laser scanning sensor, radar sensor etc., the needs for registration between different sensors are ever increasing. There are two important considerations on different sensor registration. They are sensor invariant feature extraction and correspondence between them. Since point to point correspondence does not exist in image and laser scanning data, it is necessary to have higher entities for extraction and correspondence. This leads to modify first, existing mathematical and geometrical model which was suitable for point measurement to line measurements, second, matching scheme. In this research, linear feature is selected for sensor invariant features and matching entity. Linear features are incorporated into mathematical equation in the form of extended collinearity equation for registration problem known as photo resection which calculates exterior orientation parameters. The other emphasis is on the scheme of finding matched entities in the aide of RANSAC (RANdom SAmple Consensus) in the absence of correspondences. To relieve computational load which is a common problem in sampling theorem, deterministic sampling technique and selecting 4 line features from 4 sectors are applied.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.272-275
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• 2016

본 논문은 위성 영상을 위한 안개 제거 및 표면반사율 기반의 특징점 검출 방법을 제안한다. 기존의 안개 제거를 위한 DCP 방법은 패치 기반의 처리 방식으로 인해 전달맵 생성 과정에서 블록현상이 발생하게 되고, 이는 영상을 흐리게 하는 원인이 된다. 따라서 제안한 은닉마코프 기반의 방법은 영상의 블록 현상을 제거하고 선명도를 향상한다. 또한 표면반사율 기반의 견고한 특징점 추출을 통해서 영상 정합의 정확성을 향상하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 안개 제거의 성능에서 우수함을 확인하였으며 이를 통해 특징 검출 및 위성 영상 정합에 적합함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.743-748
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• 2009

본 논문은 2차원 연속 웨이블릿을 이용하여 조명에 의한 불균일한 휘도성분을 제거하여 TFT Display 핵심 부품인 편광필름 영상내의 결함을 검사 할 수 있는 방법을 제안한다. 영상 신호는 불균일한 휘도 분포와 노이즈 신호, 그리고 결함 신호로 구성되어 있다. 영상의 2차원 웨이블릿 변환은 스케일이 다른 여러 성분이 중첩된 다해상도 구조를 형성한다. 본 논문에서는 1차원 미분 가우시안 웨이블릿을 적용하여 영상에 중첩되어 있는 다해상도 성분 중 배경 휘도 성분을 효율적으로 추출하여 제거하는 전처리 기법을 제안한다. 이를 이용하여 원 영상에서 배경 성분을 분리할 수 있어 보다 신뢰성 있게 결함을 검출할 수 있다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2000년도 춘계학술대회 논문집 유기절연재료 방전 플라즈마
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• pp.5-12
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• 2000

본 연구에서, Daubechies'Mother Wavelet를 이용한 이산 웨이블렛 변환(Discrete Wavelet Transform)에 기초한 새롭고 효과적인 특정추출방법을 제안하였다. 특정추출을 이용하여 응용방향을 설명하고 또는 통계적 파라메터의 평가를 행하였다. 본 연구에서는 다음과 같은 몇 가지 사실을 알 수 있었다. 1. 시스템에서 발생된 (인가전압이 0[V]) 노이즈라 볼 수 가있는 렌덤노이즈(Random Noise)를 디지털필터인 FIR(Finite Impulse Response)필터를 통하여 상당한 노이즈를 억제할 수가 있었다. 2. 이산 웨이블렛 변환 시 레벨 1~4까지 변환한 결과 최적의 변환상태 Level-3을 기준으로 하였다. 3. 특정추출 파라메터는 음향방출신호의 최대값, 평균값, 분산, 왜도, 첨쇄도를 특정추출파라메터로 이용하였다. 4. 특정추출 결과를 이용하여 전체 열화시간 중 대표적 음향방출신호 중 초기열화신호, 중기열화신호, 말기열화신호를 얻을 수 있었다. 이런 특정추출을 통하여 변압기열화상태를 진단할 수 있는 가능성을 확인 할 수가 있었다.