• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권3호
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• pp.270-274
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• 2008

This paper proposes an advanced signal processing circuit for a fingerprint sensor based on ridge resistivity. A novel fingerprint integrated sensor using ridge resistivity variation resulting from ridges and valleys on the fingertip is presented. The pixel level simple detection circuit converts from a small and variable sensing current to binary voltage out effectively. The sensor circuit blocks were designed and simulated in a standard CMOS 0.35 ${\mu}m$ process.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제20권2호
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• pp.205-211
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• 2006

Among other critical conditions in rotor systems the large non-linear vibration excited by bearing non-linearity causes the rotor failure. For reducing this catastrophic failure and predictive detection of this phenomenon the analysis of orthotropic bearing non-linearity in rotor system using higher order frequency response functions (HFRFs) is conducted and is shown to be theoretically feasible as that of non-rotating structures. The complex HFRFs based on the Volterra series are newly developed for the process and investigated their features by using the simple forms of the FRFs associated with the forward and the backward modes.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.119-122
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• 2016

특징 검출 기법은 원하는 신호에 대한 부분적인 정보가 수신단에 알려진 상황에서 정확도 높은 검출이 가능한 기법으로 알려져 있다. 이러한 방식의 검출 기법은 잡음이 강한 환경을 위해 제안되었다. 사이클로스테이셔너리 검출은 인지 무선 시스템에서 스펙트럼 검출 기법의 하나의 예이다. 그러나 이 기법은 원하는 신호에 대한 많은 양의 정보와 처리 시간을 요구한다. 반면, 에너지 검출 기반의 스펙트럼 검출은 단순한 기법으로 널리 알려져 있다. 그러나 에너지 검출은 잡음의 영향을 많이 받으며 이로 인한 검출 오류가 많이 발생하게 된다. 본 논문에서는 에너지와 사이클로스테이셔너리 기반의 기법을 결합하여 검출의 정확도를 높이는 한편 계산량과 처리 시간을 감소시키는 기법을 제안한다. 2단계의 문턱값을 이용하여 사이클로스테이셔너리 기법의 복잡도와 처리시간을 단축하여 시스템의 전송 효율을 증가시킨다. 시뮬레이션 결과 에너지 기반 사이클로스테이셔너리 검출 기법은 신호 검출에 소요되는 시간을 상당히 감소시키는 반면 시스템의 성능을 향상시킴을 보여준다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권2호
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• pp.61-68
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• 2011

메모리 관련 오류 검출은 소프트웨어 개발 시 신뢰성 향상을 위해서 수행하여야 할 가장 중요한 작업중의 하나이다. 그러나 메모리 오류 검출을 위한 긴 디버깅 시간은 이동 통신 기기 개발 과정에 있어 큰 문제가 되었다. 대부분의 메모리 오류 검출 도구는 정적 분석 기법을 사용하나, 큰 용량의 동작 메모리로 인하여 이동 통신 기기 개발에는 사용되지 못하는 경우가 많다. 때문에 이동통신 기기 업체는 고품질의 기기를 빠른 시간 내에 개발하는 것이 매우 어려웠다. 이 논문에서 소개될 이동통신 기기 개발을 위한 Pin 기반의 메모리 오류 검출 도구인 PinMemcheck은 Pin의 이진 가공 기법과 간단한 데이터 구조를 적용하여 기준 설정 대비 약 1.5배의 실행 시간 부하 내에서 필수 오류들을 모두 검출해 내었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.97-106
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• 2010

본 논문에서는 곡선 템플릿 정합 방법을 이용한 곡률 검출 및 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 영상의 원근감을 제거하기 위하여 입력 영상을 탑뷰(top view) 영상으로 변환한다. 생성된 탑뷰 영상을 이용하여 에지 영상을 생성하는데 검출의 정확도를 높이기 위해 차선 검출에 적합한 에지 검출 방법을 제안한다. 검출된 에지 영상을 이용하여 먼저 직선 차선을 검출한 후 본 논문에서 제안한 곡선 템플릿 정합 방법을 이용하여 가장 적합한 곡선 차선을 결정하여 곡률을 검출한다. 제안된 곡선 템플릿 정합 방법은 법선의 방정식과 원의 방정식만을 이용한 단순한 계산만으로 곡선 차선을 검출하기 때문에 알고리즘이 단순하고 검출 시간이 매우 짧다. 또한 본 논문에서는 이전 프레임에서 검출된 차선 정보를 이용하여 현재 프레임의 차선 정보를 보정하고 보완함으로써 보다 안정적인 차선 검출이 가능하였다. 제안된 알고리즘은 고속도로나 비교적 복잡한 시내 도로, 야간 시 고속도로 등에서 얻은 다양한 환경에서의 영상을 이용하여 실험하였다. 제안된 알고리즘은 초당 70 frame 가량의 영상 처리가 가능하였고 95% 이상의 차선 검출율과 90% 가량의 곡률 검출율을 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제47권4호
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• pp.39-47
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• 2010

본 논문은 결정 궤환(Decision Feedback) 기반 차동 위상 검출 방식인 DF-DPD와 DPD-RGPR의 성능이 차동 복호(Differential Decoding)를 갖는 동기 검출 (Coherent Detection) 방식의 성능에 근접한다는 것을 수치적으로 증명한다. M-ary DPSK에 대한 기존 차장 위삼 검출 빙식은 수신기 구조를 간단하게 만들지만, 참조 위상으로 활용되는 이전 심볼에서의 잡음 성분으로 인해 열화된 수신 성능을 갖는다. 기존 차동 검출 방식의 수신 성능을 향상시키기 위해 DF-DPD, DPD-RGPR 등을 포함하는 다중 심볼 차동 검출 방식들이 제시되었다. 하지만, 이러한 방식들의 검출 성능에 대한 분석 및 비교에 대한 연구는 거의 진행되지 않았다. 그러므로, 본 논문에서는 DF-DPD와 DPD-RGPR 등의 결정 궤환 기반 차동 위상 검출 방식들의 성능을 수치적으로 분석한다. 수치적 분석 결파, 결정 궤환을 갖는 차동 위상 검출 방식들은 차동 복호를 갖는 동기 검출의 성능에 근접할 수 있으며 향상된 성능을 갖는 비동기 검출 (Noncoherent Detection)에 활용될 수 있음을 볼 수 있었다. 하드웨어 복잡도를 고려하면, 검출 길이가 증가함에 따라 복잡도가 증가하는 구조에 기반한 DF-DPD 방식보다 반복적으로 갱신되는 참조 위상을 사용하는 검출 방식에 기반한 DPD-RGPR 방식이 구현에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권1호
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• pp.5-9
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• 2019

Optical emission spectroscopy is used to identify chemical species and monitor the changes of process results during the plasma process. However, plasma process monitoring or fault detection by using emission signal variation monitoring is vulnerable to background signal fluctuations. IR heaters are used in semiconductor manufacturing chambers where high temperature uniformity and fast response are required. During the process, the IR lamp output fluctuates to maintain a stable process temperature. This IR signal fluctuation reacts as a background signal fluctuation to the spectrometer. In this research, we evaluate the effect of infrared background signal fluctuation on plasma process monitoring and improve the plasma process monitoring accuracy by using simple infrared background signal subtraction method. The effect of infrared background signal fluctuation on plasma process monitoring was evaluated on $SiO_2$ PECVD process. Comparing the $SiO_2$ film thickness and the measured emission line intensity from the by-product molecules, the effect of infrared background signal on plasma process monitoring and the necessity of background signal subtraction method were confirmed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4386-4404
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• 2016

Most existing salient object detection algorithms commonly employed segmentation techniques to eliminate background noise and reduce computation by treating each segment as a processing unit. However, individual small segments provide little information about global contents. Such schemes have limited capability on modeling global perceptual phenomena. In this paper, a novel salient object detection algorithm is proposed based on region merging. An adaptive-based merging scheme is developed to reassemble regions based on their color dissimilarities. The merging strategy can be described as that a region R is merged with its adjacent region Q if Q has the lowest dissimilarity with Q among all Q's adjacent regions. To guide the merging process, superpixels that located at the boundary of the image are treated as the seeds. However, it is possible for a boundary in the input image to be occupied by the foreground object. To avoid this case, we optimize the boundary influences by locating and eliminating erroneous boundaries before the region merging. We show that even though three simple region saliency measurements are adopted for each region, encouraging performance can be obtained. Experiments on four benchmark datasets including MSRA-B, SOD, SED and iCoSeg show the proposed method results in uniform object enhancement and achieve state-of-the-art performance by comparing with nine existing methods.

• 방송공학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.350-359
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• 2007

In this paper we present a simple, efficient method for detection of sharp digital images. Recently many digital cameras are equipped with various autofocusing functions to help users take well-focused pictures as easily as possible. However, acquired digital pictures can be further degraded by motion, limited contrast, and inappropriate amount of exposure, to name a few. In order to decide whether to process the image or not, or whether to delete it or not, reliable measure of image quality to detect sharp images from blurry ones is needed. This paper presents a blurriness/sharpness measure, and demonstrates its feasibility using extensive experiments. This method is fast and easy to implement, and accurate. Regardless of the detection accuracy, existing measures are computation-intensive. However, the proposed measure in this paper is not demanding in computation time. Needless to say, this measure can be used for various imaging applications including autofocusing and astigmatism correction.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.37-39
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• 2009

In the research of speech recognition, locating the beginning and end of a speech utterance in a background of noise is of great importance. Since the background noise presenting to record will introduce disturbance while we just want to get the stationary parameters to represent the corresponding speech section, in particular, a major source of error in automatic recognition system of isolated words is the inaccurate detection of beginning and ending boundaries of test and reference templates, thus we must find potent method to remove the unnecessary regions of a speech signal. The conventional methods for speech endpoint detection are based on two simple time-domain measurements - short-time energy, and short-time zero-crossing rate, which couldn't guarantee the precise results if in the low signal-to-noise ratio environments. This paper proposes a novel approach that finds the Lyapunov exponent of time-domain waveform. This proposed method has no use for obtaining the frequency-domain parameters for endpoint detection process, e.g. Mel-Scale Features, which have been introduced in other paper. Comparing with the conventional methods based on short-time energy and short-time zero-crossing rate, the novel approach based on time-domain Lyapunov Exponents(LEs) is low complexity and suitable for Digital Isolated Word Recognition System.