• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.298-302
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• 1996

The representative beat with high SNR could be obtained by the signal averaging, correct and fast detection of significant points and waveform boundary could be obtained by adoption of search interval. All experimental results of waveform boundary were compared with CSE database which had the 5 referees results and 11 ECG measurement programs. All results were within tolerance made by referees, especially the end point of T wave were more close to the referee's results than other 11 measurement programs. The diagnosis parameters that might be used in the Minnsota code criteria were extracted from the representative beat. The diagnostic classification were fulfilled using Minnsota code criteria. Through the comparison on the diagnosis results from designed automated ECG analyzer(YECGA) and the results ECG analyzer manufactured by Fukuda denshi(FCG-2201) in Japan, reliance of the performance on designed system(YECGA) could be validated.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.288-292
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• 1996

This paper describes far the detection of heart event that is, QRS complex and P wave which are result from heart activity. The proposed QRS detection method by using the spatial velocity was identified as having the 99.6% detection accuracy as well as fast processing time. Atrial flutter, coupled P wave, and noncoupled P wave as well as atrial fibrillation could be detected correctly by three different algorithms according to their origination farm. About 99.6% correction accuracy coupled P wave could be obtained and we could be found that most detection errors are caused by establishing wrong search interval.

• 대한산업공학회지
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• 제26권4호
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• pp.363-375
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• 2000

In this paper we propose a content-based image retrieval method that can search large image databases efficiently by color, texture, and shape content. Quantized RGB histograms and the dominant triple (hue, saturation, and value), which are extracted from quantized HSV joint histogram in the local image region, are used for representing global/local color information in the image. Entropy and maximum entry from co-occurrence matrices are used for texture information and edge angle histogram is used for representing shape information. Relevance feedback approach, which has coupled proposed features, is used for obtaining better retrieval accuracy. Simulation results illustrate the above method provides 77.5 percent precision rate without relevance feedback and increased precision rate using relevance feedback for overall queries. We also present a new indexing method that supports fast retrieval in large image databases. Tree structures constructed by k-means algorithm, along with the idea of triangle inequality, eliminate candidate images for similarity calculation between query image and each database image. We find that the proposed method reduces calculation up to average 92.9 percent of the images from direct comparison.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권5_6호
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• pp.250-257
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• 2003

빠른 프로세서 속도에 비해 메모리 접근(access)하는 시간이 상대적으로 느려짐에 따라, 대부분의 시스템은 격차를 줄이기 위하여 캐쉬(cache)라는 매우 타른 메모리를 사용하고 있으며 캐쉬 메모리를 얼마나 효과적으로 사용하는 가 하는 문제는 알고리즘의 성능에 있어서도 결정적인 영향을 미치게 된다. 블록을 사용하는 방법은 캐쉬의 효율성을 향상시키는 방법으로 잘 알려져 있으며 행렬곱셈이나 d-heap과 같은 탐색트리에 사용되어 좋은 결과를 내고 있다. 그러나 삽입과 삭제 연산시 트리의 회전(rotation)이 필요한 자료구조에서는 블록을 사용하면 블록사이에 데이터의 이동이 필요해서 실행시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 블록을 사용하는 pairing heap에서 개선된 삽입과 삭제 알고리즘을 제안하였고 실험을 통해 우수성을 입증하였다. 또 블록을 사용하는 경우 여러 개의 데이터를 한 블록에 저장하므로 포인터의 개수가 줄어들게 되어 메모리를 적게 사용하게 된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권1호
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• pp.41-49
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• 2000

본 논문에서는 대규모 정적 탐색키 집합에 대한 최소 완전 해쉬 함수(MPHF: Minimal Perfect Hash Function) 생성 방법을 기술한다. 현재 MPHF 생성에서는 사상-순서화-탐색(MOS: Mapping-Ordering-Searching) 접근 방법이 널리 사용된다. 본 연구에서는 MOS 접근 방식을 개선하여, 보다 효과적으로 MPHF를 생성하기 위해 선택 단계를 새로 도입하고 순서화 단계를 사상 단계보다 먼저 수행하는 선택-순서화-사상-탐색(SOMS: Selecting-Ordering-Mapping-Searching) 접근 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안된 MPHF 생성 알고리즘은 기대 처리 시간이 키의 수에 대해 선형적인 확률적 알고리즘이다. 실험 결과 MPHF 생성 속도가 빠르며, 해쉬 함수가 차지하는 기억 공간이 작은 것으로 나타났다.

• International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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• 제16권1호
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• pp.1-8
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• 2008

Numerical optimization for design of a blade stacking line of a low speed axial flow fan with a fast and elitist Non-Dominated Sorting of Genetic Algorithm(NSGA-II) of multi-objective optimization using three-dimensional Navier-Stokes analysis is presented in this work. Reynolds-averaged Navier-Stokes(RANS) equations with ${\kappa}-{\varepsilon}$ turbulence model are discretized with finite volume approximations and solved on unstructured grids. Regression analysis is performed to get second order polynomial response which is used to generate Pareto optimal front with help of NSGA-II and local search strategy with weighted sum approach to refine the result obtained by NSGA-II to get better Pareto optimal front. Four geometric variables related to spanwise distributions of sweep and lean of blade stacking line are chosen as design variables to find higher performed fan blade. The performance is measured in terms of the objectives; total efficiency, total pressure and torque. Hence the motive of the optimization is to enhance total efficiency and total pressure and to reduce torque.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권4호
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• pp.485-494
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• 2008

인터넷이 광범위하게 활용됨에 따라 검색 키워드, 멀티미디어 객체, 웹 페이지, 블로그 등의 다양한 웹 객체들이 크게 증가하고 있다. 이러한 웹 객체들의 인기도는 시간에 따라 변화하며, 그러한 웹 객체 인기도의 시간적 패턴에 대한 마이닝이 여러 가지 웹 응용에 필요한 중요한 연구 과제가 되고 있다. 예를 들어, 검색 키워드에 대한 인기도 패턴의 분석은 앞으로 인기가 높아질 키워드를 미리 예측할 수 있게 하여 광고주들에게 키워드를 판매하기 위한 가격을 결정하는 데에 중요한 자료가 될 수 있다. 하지만, 웹 객체 인기도가 시간에 따라 변화하고 웹 객체의 개수가 매우 방대하다는 특성으로 인하여 웹 객체 인기도에 대한 분석은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도의 시간적 패턴을 마이닝하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 웹 객체 인기도를 시계열로 표현하고, 두 웹 객체 인기도 간의 유사성을 측정하기 위하여 gap 척도를 제안한다. gap 척도의 효율적인 계산을 위하여 FFT를 활용한 알고리즘을 제안하고, 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 이용하여 유사한 인기도 추세를 갖는 웹 객체들의 클러스터를 생성한다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도가 특정 분포를 따르거나 주기적이라고 가정하지 않는다. Google Trends 웹 사이트로부터 구한 검색 키워드 인기도를 이용한 실험을 통하여, 제안된 알고리즘이 실세계 응용에서 유용함을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권10호
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• pp.3490-3507
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• 2014

License plate detection (LPD) is one of the most important aspects of an automatic license plate recognition system. Although there have been some successful license plate recognition (LPR) methods in past decades, it is still a challenging problem because of the diversity of plate formats and outdoor illumination conditions in image acquisition. Because the accurate detection of license plates under different conditions directly affects overall recognition system accuracy, different methods have been developed for LPD systems. In this paper, we propose a license plate detection method that is rapid and robust against variation, especially variations in illumination conditions. Taking the aspects of accuracy and speed into consideration, the proposed system consists of two stages. For each stage, Haar-like features are used to compute and select features from license plate images and a cascade classifier based on the concatenation of classifiers where each classifier is trained by an AdaBoost algorithm is used to classify parts of an image within a search window as either license plate or non-license plate. And it is followed by connected component analysis (CCA) for eliminating false positives. The two stages use different image preprocessing blocks: image preprocessing without adaptive thresholding for the first stage and image preprocessing with adaptive thresholding for the second stage. The method is faster and more accurate than most existing methods used in LPD. Experimental results demonstrate that the LPD rate is 98.38% and the average computational time is 54.64 ms.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1298-1306
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• 2016

휴대용 기기에서 사용 비중이 높은 디스플레이인 TFT-LCD에서는 백라이트가 소모 전력의 대부분을 차지하므로 백라이트의 세기를 줄이는 디밍 기법을 통한 전력 절감이 많이 시도되고 있으며, 이 때 일어나는 디스플레이 상 이미지의 밝기 저하로 인한 시각적 왜곡을 개선하는 이미지 보상 기법 연구가 동시에 진행되고 있다. 하지만 히스토그램 평활화와 같은 기존 이미지 보상 기법들은 인간 시각 만족도를 잘 충족하는 것에 한계점을 가진다. 본 논문에서는 히스토그램 명세화와 픽셀 보정의 결합을 통해 전력 절감과 함께 시각 만족도 개선 효과가 향상된 디밍 기법을 제안한다. 이 기법은 인간 시각을 만족하기 위해 탐색 알고리즘을 수행하므로, 빠른 이미지 처리를 위해 단순화한 계산을 통해 인간 시각 만족의 이미지를 얻어낼 수 있는 자동화 알고리즘을 포함한다. 실험 결과, 기존 백라이트 디밍에 비해 전력 절감 대비 높은 시각 만족도 개선을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권4C호
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• pp.407-416
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• 2006

카메라를 통한 객체의 움직임 검출은 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확한 움직임을 검출하는 것은 어렵다. 또한 객체의 유입 후 일정시간 동안 움직임이 없을 경우에는 배경으로 인식될 수도 있다. 따라서 실시간으로 입력되는 영상에서 정확한 객체를 추출하고 움직임을 검출할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 객체의 정확한 움직임을 검출하기 위한 방법은 시간에 따라 변화하는 배경영상의 일부를 교체하고, 객체가 유입된 시점에서 객체의 영역을 추출하기 위하여 그물형 픽셀검사를 통하여 객체의 윤곽점을 추출한다. 추출된 윤곽점은 객체의 사각영역인 최소블록의 생성과 객체의 움직임을 빠르게 검출하기 위한 가변 탐색블록을 생성하여 정확한 객체의 움직임을 검출한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 95% 이상의 높은 정확도를 보였다.