• 전자공학회논문지
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• 제51권9호
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• pp.200-207
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• 2014

부정맥 심전도 신호는 전도장애 및 발생부위에 따라 특정 부위에서 비정상 모양을 띄는 특이심박을 포함하고 있다. 특이심박은 부정맥 등 다양한 질환을 진단 및 분류하는데 있어 유용하기 때문에 부정맥 심전도 신호에서 특이심박의 검출은 매우 중요하다. R-peak점에서의 전위, 첨도 및 R-R 간격은 심전도 신호가 R파에서 가지는 특성이다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 특이심박 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특이심박이 확실할수록 특성값이 평균에서 크게 벗어난다는 점을 기반으로 평균과 표준편차를 이용하여 순차적으로 특이심박을 검출한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 중 R파 왜곡을 가지는 15개의 심전도 신호에 대해 기존의 고정된 문턱값을 사용한 검출 방법과 제안한 방법을 적용하여 특이심박을 검출하여 비교하였다. 실험을 통해 민감도를 약 50~70%에서 제안한 방법을 통해 97%로 크게 상향할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.28-35
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• 2009

최근 개발된 비디오 압축 표준인 H.264/AVC는 높은 압축 성능으로 인해 많은 응용 분야에서 사용되고 있다. 이러한 H.264/AVC의 높은 압축 성능은 주로 새롭게 추가된 많은 예측 기법에 의한 것이다. 새롭게 추가된 예측 기법 중 가변 블록 모드는 향상된 예측 성능을 제공함으로써 H.264/AVC의 높은 압축 성능에 많은 기여를 하지만 여러 블록 모드 중 최적 블록 모드를 선택하기 위해 많은 연산 양을 필요로 한다. 본 논문에서는 H.264/AVC 부호화 시 한 매크로블록에 대하여 작은 블록 모드에 대한 모드 결정 과정이 필요한지 아닌지를 SKIP 모드 왜곡을 이용하여 판정함으로써 모드 결정에 필요한 연산 양을 줄이는 고속 모드 결정 기법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 큰 압축 성능 저하 없이 최대 66.41%의 부호화 시간을 줄일 수 있음을 보인다.

• Steel and Composite Structures
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• 제35권1호
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• pp.77-92
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• 2020

The present paper outlined a procedure for geometrically nonlinear dynamic analysis of functionally graded graphene platelets-reinforced (GPLR-FG) nanocomposite cylinder subjected to mechanical shock loading. The governing equation of motion for large deformation problems is derived using meshless local Petrov-Galerkin (MLPG) method based on total lagrangian approach. In the MLPG method, the radial point interpolation technique is employed to construct the shape functions. A micromechanical model based on the Halpin-Tsai model and rule of mixture is used for formulation the nonlinear functionally graded distribution of GPLs in polymer matrix of composites. Energy dissipation in analyses of the structure responding to dynamic loads is considered using the Rayleigh damping. The Newmark-Newton/Raphson method which is an incremental-iterative approach is implemented to solve the nonlinear dynamic equations. The results of the proposed method for homogenous material are compared with the finite element ones. A very good agreement is achieved between the MLPG and FEM with very fine meshing. In addition, the results have demonstrated that the MLPG method is more effective method compared with the FEM for very large deformation problems due to avoiding mesh distortion issues. Finally, the effect of GPLs distribution on strength, stiffness and dynamic characteristics of the cylinder are discussed in details. The obtained results show that the distribution of GPLs changed the mechanical properties, so a classification of different types and volume fraction exponent is established. Indeed by comparing the obtained results, the best compromise of nanocomposite cylinder is determined in terms of mechanical and dynamic properties for different load patterns. All these applications have shown that the present MLPG method is very effective for geometrically nonlinear analyses of GPLR-FG nanocomposite cylinder because of vanishing mesh distortion issue in large deformation problems. In addition, since in proposed method the distributed nodes are used for discretization the problem domain (rather than the meshing), modeling the functionally graded media yields to more accurate results.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.163-168
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• 2003

이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역 폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 은닉하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼l㏈까지의 향상이 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.710-715
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• 2021

전력선 신호는 다양한 원인으로 인하여 이상 현상을 보일 수 있다. 대표적인 이상 현상으로는 일시적인 진폭의 증가 혹은 감소(swell/sag), 클립핑에 따른 진폭의 일시적인 평탄화(flat top), 고조파 왜곡(harmonic distortion) 등이다. 고품질의 전력 신호를 위하여는 이러한 이상 현상의 검출 및 대응이 필요하다. 본 연구에서는 변곡점 검출법을 활용하여 전력선 신호의 이상 현상을 검출한다. 변곡점은 국부적인 최대값/최소값 그리고 기울기가 변하는 지점으로 정의된다. 전력선 신호는 정현파이기 때문에 최대값과 최소값 부근에서 변곡점이 존재하며 이상 현상이 발생하는 곳에서 추가적인 변곡점이 발생한다. 본 연구에서는 대상 신호에서 검출된 변곡점과 정상 신호의 변곡점을 비교하여 이상 현상을 판단한다. 아울러 비용함수를 정의하여 이상 현상이 발생하는 시점을 추정한다. 컴퓨터 모의실험으로 다양한 이상 현상에 대한 제안된 방법의 유용성을 검증한다. 일시적인 진폭의 증가/감소의 경우, 변곡점의 위치는 정상 신호와 동일하며, 변곡점에서의 진폭에서만 차이가 발생한다. 고조파 왜곡이나 평탄화된 진폭의 경우 추가적인 변곡점이 발생하여 비용함수가 큰 값을 보인다. 이러한 이상 현상 간의 차이를 이용하여 이상 현상을 분류할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.689-698
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• 2006

패턴인식은 주위 환경을 관찰하는 방법, 배경으로부터 관심있는 패턴을 구분하는 방법, 소리를 얻는 방법, 그리고 패턴 범주들 중에서 타당한 결정을 얻는 방법에 관한 연구이다. 패턴인식 시스템을 설계할 때 필수적으로 1) 데이터의 획득과 전처리, 2) 데이터의 표현, 3) 결정방법 선택과 같은 세 가지 사항을 고려해야한다. 그 이유는 영상을 획득하기 위한 센서의 선택, 전처리 기법, 표현 기법, 의사결정 모델에 따라 인식의 결과가 달라질 수 있기 때문이다. 컬러영상은 다양한 컬러 패턴으로 구성된다. 대부분의 패턴인식 방법은 훈련되어진 컬러정보를 사용하여 컬러의 특징을 추출한다. 본 논문은 몇 가지 제한된 컬러를 가진 영상으로부터 특정한 컬러 패턴을 적응적으로 추출한다. 컬러 패턴의 수가 한정되어 있기 때문에 영상에서 컬러의 분포가 유사하다. 그러나, 영상에 잡음이나 열화가 존재하면, 그 분포가 변화한다. 그러므로 이미 알고 있는 컬러정보를 가지고 특정한 컬러의 특징을 추출할 수 없다. 그래서 본 논문에서는 유사한 컬러 패턴을 가진 영상에 대하여 특정한 컬러의 특징을 적응적으로 추출함으로서 인식의 오류를 감소시킬 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 열화가 적은 표본영상을 사용하고, 잡음과 열화가 포함된 여섯 가지의 검사영상을 사용한다. 결론적으로 제안한 방법이 통계적인 패턴인식의 결과보다 정확한 결과를 보여준다.

• 말소리와 음성과학
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• 제13권2호
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• pp.57-66
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• 2021

본 논문은 말 명료도 기준의 마비말장애 중증도 자동 분류 문제에 초점을 둔다. 말 명료도는 호흡, 발성, 공명, 조음, 운율 등 다양한 말 기능 특징의 영향을 받는다. 그러나 대부분의 선행연구는 한 개의 말 기능 특징만을 중증도 자동분류에 사용하였다. 본 논문에서는 음성의 장애 특성을 효과적으로 포착하기 위해 마비말장애 중증도 자동 분류에서 음질, 운율, 발음의 다양한 말 기능 특징을 반영하고자 하였다. 음질은 jitter, shimmer, HNR, voice breaks 개수, voice breaks 정도로 구성된다. 운율은 발화 속도(전체 길이, 말 길이, 말 속도, 조음 속도), 음높이(F0 평균, 표준편차, 최솟값, 최댓값, 중간값, 25 사분위값, 75 사분위값), 그리고 리듬(% V, deltas, Varcos, rPVIs, nPVIs)을 포함한다. 발음에는 음소 정확도(자음 정확도, 모음 정확도, 전체 음소 정확도)와 모음 왜곡도[VSA(vowel space area), FCR (formant centralized ratio), VAI(vowel articulatory index), F2 비율]가 있다. 본 논문에서는 다양한 특징 조합을 사용하여 중증도 자동 분류를 시행하였다. 실험 결과, 음질, 운율, 발음 특징 세 가지 말 기능 특징 모두를 분류에 사용했을 때 F1-score 80.15%로 가장 높은 성능이 나타났다. 이는 마비말장애 중증도 자동 분류에는 음질, 운율, 발음 특징이 모두 함께 고려되어야 함을 시사한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.150-159
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 증가함에 따라, 이미지 코드도 다양한 영역에서 관심을 끌고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅에서 이미지 코드가 중요한 이유는 비용면과 함께 많은 영역에서 RFID(radio frequency identification)를 보완하거나 대체할 수 있기 때문이다. 그렇지만, 칼라의 왜곡이 심하여 정확한 칼라를 읽는데 어려움이 있기 때문에, 그 응용은 아직까지는 매우 제한적이다. 이 논문에서는, 칼라의 색상 및 채도 값을 이용하여 자동으로 이미지 코드를 찾아내는 것을 포함하여, 이미지 코드 인식에 관한 효율적인 방법을 제시한다. 이 논문의 실험에서는 현재 상용되고 있는 것들 중 가장 실용적이라고 판단되는 디자인을 사용하였다. 이 이미지 코드에는 여섯 개의 안전 칼라, 즉, R, G, B, C, M, Y가 사용되었다. 실험 영상들로는 크기가 $2464{\times}1632$인 72개의 트루 칼라 필드 영상들을 사용하였다. 히스토그램에 의해 칼라를 보정한 경우, 코드 검출 정확도는 96%, 검출된 코드에 대한 칼라 분류 정확도는 91.28% 이었다. 이미지 코드를 검출 및 인식하는데 2 GHz P4 PC에서 약 5초가 소요되었다.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.53-65
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• 2007

PACS has been run at the Kyung Hee University Medical Center(KHMC) since 2001, and the installation and operation of PACS have contributed to automation and quantification of KHMC's medical environment During these five years our greatest concern is how to make our own guiding principle of diagnostic monitor QA which is adapted to international standards. In accordance with the terms of 'KHMC QA Guideline', 'AAPM TG18', 'SMPTE RP133', 'DICOM Part14', 'DIN V 6868-57', 'JESRA X-0093', 'JIS Z4752-2-5' and 'KCARE', concern about quality assurance of medical images are on the increase. With the investigation of acceptance testing and quality control of international standards for medical display devices, and data collection and analysis for recommended guideline, it is reported that acceptance testing(quality control), including geometrical distortion, display reflection, luminance response, luminance uniformity, display resolution, display noise, veiling glare and color chromaticity being adequate and effective to domestic hospital environments for medical display devices and assessment methods according to each performance. Accordingly, KHMC classified the checkpoint items by period, at the time of monitor setting, monthly, quarterly, half-yearly and annually. Periodic classification of checkpoint items for monitor QA makes a good guideline for image QA/QC and useful guideline for persistent good quality of monitor.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권3호
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• pp.183-196
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• 2011

There has recently been a surge of interest in relational database mining that aims to discover useful patterns across multiple interlinked database relations. It is crucial for a learning algorithm to explore the multiple inter-connected relations so that important attributes are not excluded when mining such relational repositories. However, from a data privacy perspective, it becomes difficult to identify all possible relationships between attributes from the different relations, considering a complex database schema. That is, seemingly harmless attributes may be linked to confidential information, leading to data leaks when building a model. Thus, we are at risk of disclosing unwanted knowledge when publishing the results of a data mining exercise. For instance, consider a financial database classification task to determine whether a loan is considered high risk. Suppose that we are aware that the database contains another confidential attribute, such as income level, that should not be divulged. One may thus choose to eliminate, or distort, the income level from the database to prevent potential privacy leakage. However, even after distortion, a learning model against the modified database may accurately determine the income level values. It follows that the database is still unsafe and may be compromised. This paper demonstrates this potential for privacy leakage in multi-relational classification and illustrates how such potential leaks may be detected. We propose a method to generate a ranked list of subschemas that maintains the predictive performance on the class attribute, while limiting the disclosure risk, and predictive accuracy, of confidential attributes. We illustrate and demonstrate the effectiveness of our method against a financial database and an insurance database.