• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제14권3호
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• pp.117-122
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• 2005

This paper presents a method for detecting scene changes in video sequences, in which the $chi^{2}$-test is modified by imposing weights according to NTSC standard. To automatically determine threshold values for scene change detection, the proposed method utilizes the frame differences that are obtained by the weighted $chi^{2}$-test. In the first step, the mean and the standard deviation of the difference values are calculated, and then, we subtract the mean difference value from each difference value. In the next step, the same process is performed on the remained difference values, mean-subtracted frame differences, until the stopping criterion is satisfied. Finally, the threshold value for scene change detection is determined by the proposed automatic threshold estimation algorithm. The proposed method is tested on various video sources and, in the experimental results, it is shown that the proposed method is reliably estimates the thresholds and detects scene changes.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.328-330
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• 2015

에지는 영상에 포함된 물체의 크기, 방향, 위치 등을 쉽게 획득할 수 있는 특징 정보이며, 에지 검출은 물체 검출, 물체 인식 등의 여러 영상 처리 응용 분야에서 전처리 과정으로 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts 에지 검출 방법 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 구현이 간단하며, 고정 가중치 마스크를 적용하므로 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 기존의 에지 검출 방법들의 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크 내의 평균 및 표준편차에 따라 가중치를 적용한 후 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2005년도 춘계학술대회논문집
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• pp.291-294
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• 2005

In this study, we compared and analyzed the floor impact sound insulation performance produced by the rating methods. The rating methods are using reversed A-weighting curve, A-weighted sound pressure levels and arithmetic average. On-site floor impact sound pressure levels of living room and room are measured. The results of this study are 1)the rating using reversed A-weighting curve for heavy-weight impact sound's standard deviation is lower than that of light-weight impact sound, 2)the number of rating using A-weighted sound pressure levels and arithmetic average is larger than that of using reversed A-weighting curve, and 3)the number of rating using reversed A-weighting curve mainly depends on impact sound pressure level of 63Hz in heavy-weight impact sound.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1468-1473
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• 2018

4차 산업혁명의 발전에 따라 통신 및 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있으며, 이에 따라 장비의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미치는 영상 및 데이터 처리의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 영상의 주파수 성분의 변화에 적응하며 AWGN을 제거하기 위해 표준편차와 추정치의 유추를 통해 최종 출력을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 성분의 표준편차를 통해 유효 화소 범위를 설정하여 추정치를 구하며, 가중치를 적용한 후 필터의 출력에 가감하여 최종 출력을 계산한다. 그리고 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 비교 분석하였으며, 시뮬레이션 결과 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적인 잡음 제거 성능을 보였다.

• 품질경영학회지
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• 제17권2호
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• pp.81-92
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• 1989

A class of standard optimization techniques to estimate the stationary transition probabilities among states is discussed. With the use of aggregate time series data on employed labor in industrial sectors, the alternative restricted estimates including minimum absolute deviation, unweighted, weighted, generalized inverse, minimum chi-square and maximum likelihood are evaluated and compared. Analytic and numerical results are shown favorably with the viewpoint of the validity and predictive potentiality of model.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.101-103
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• 2016

최근 들어, 영상 추적(Visual Tracking)에서의 목표물을 sparse coefficient vector로 나타낼 수 있게 되면서, L1 minimization 방법을 이용한 영상처리 속도 향상이 필요하게 되었다. 더 나아가서, L1 minimization 방법은 영상 추적 과정에서 주로 발생하는 occlusion 문제를 해결하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 다라서 본 논문에서는 영상 추적 과정에서 발생하는 occlusion 문제의 해결을 위해서 L1 minimization의 parameter를 분석하였다. L1 minimization에는 최소화 결과에 영향을 미치는 weighted parameter가 존재하며, 이들은 고정 상수나 목표물의 중간값, 평균값, 표준편차로 나타내어 진다. 실험 결과를 바탕으로 분석하였을 때, weighted parameter 중에서 평균값이 OPE(One Pass Evaluation)을 기반으로 한 success rate와 precision performance에서 좋은 결과를 갖는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권1호
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• pp.80-85
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• 2008

Images are often corrupted by noises during signal acquisition and transmission. Among those noises, additive white Gaussian noise (AWGN) and impulse noise are most representative. For different types of noise have different characters, how to remove them separately from degraded image is one of the most fundamental problems. Thus, a modified image restoration algorithm is proposed in this paper, which can not only remove impulse noise of random values, but also remove the AWGN selectively. The noise detection step is by calculating the intensity difference and the spatial distance between pixels in a mask. To divide two different noises, the method is based on three weighted parameters. And the weighted parameters in the filtering mask depend on spatial distances, positions of impulse noise and standard deviation of AWGN. We also use the peak signal-to-noise ratio (PSNR) to evaluate restoration performance, and simulation results demonstrate that the proposed method performs better than conventional median-type filters, in preserving edge details.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.886-888
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• 2013

에지는 물체의 크기, 방향, 위치 등의 정보를 포함한다. 이러한 에지를 검출하기 위한 기존의 에지검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 연산자 등을 이용한 방법이다. 기존의 방법은 에지를 검출하기 위하여 고정된 가중치 마스크를 이용하며 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 이와 같은 기존의 방법의 단점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 표준편차 및 임계값에 따른 가중치를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.

• 품질경영학회지
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• 제28권2호
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• pp.70-88
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• 2000

Short runs where it is neither possible nor practical to obtain sufficient subgroups to estimate accurately the control limit are common in modem business environments. In this study, the standardized control chart, Hillier's exact method, Q chart, EWMA(Exponentially Weighted Moving Average) chart for Q statistics and EWMA chart for mean and absolute deviation among many SPC(Statistical Process Control) techniques for short runs have been reviewed and advantages and disadvantages of these techniques are discussed. The simulation experiments to compare performances of these variable charts for process mean and variations are conducted for combination of subgroup size, scale and timing of shifts of process mean an/or standard deviation. Based upon simulation results, some guidelines for practitioners to choose short run SPC techniques are recommended.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.118-120
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• 2021

현대 사회는 IoT 기술의 발달에 따라 CCTV, 탐사로봇 등 폭넓은 분야에서 다양한 디지털 장비들이 보급되고 있다. 이에 데이터처리의 중요성이 커지고 있으며, 영상 분야에서도 데이터를 수신하는 과정에서 발생하는 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 대표적인 잡음으로 AWGN(additive white Gaussian noise)이 있으며, 잡음을 제거하기 위한 기존의 필터로는 평균필터(AF : average filter), 알파 트림드 평균필터(A-TAF : alpha trimmed average filter), 메디안필터(MF : median filter) 등이 있다. 하지만 기존의 필터들은 고주파영역에서의 잡음 제거 특성이 다소 미흡한 성능을 보이는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 고주파영역에 존재하는 AWGN을 효과적으로 제거하기 위해 표준편차를 기반한 거리에 따른 가중치필터를 제안한다.