• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.305-308
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• 2003

The postprocessing of fingerprint image are widely used to eliminate the false minutiae that caused by skeletonization. This paper presents a new postprocessing algorithm of the skeletonized fingerprint image using SOFM. The proposed postprocessing method showed the good performance for eliminating the spurious minutiae.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권6B호
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• pp.1028-1040
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• 2000

Since image data has large data amount, proper image compression is necessary to transmit and store the data efficiently. Image compression brings about bit rate reduction but results in some artifacts. This artifacts are blocking artifacts, mosquito noise, which are observed in DCT based compression image, and ringing artifacts, which is perceived around the edges in wavelet based compression image. In this paper, we propose directional postprocessing technique which improved the decoded image quality using the fact that human vision is sensible to ringing artifacts around the edges of image. First we detect the edge direction in each block. Next we perform directional postprocessing according to detected edge direction. Proposed method is that the edge direction is block. Next performed directional postprocessing according to detected edge direction. If the correlation coefficients are equivalent to each directions, postprocessing is not performed. So, time of the postproces ing brings about shorten.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.445-451
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• 2016

본 논문에서는 기존의 인공신경망을 이용한 자동작곡에서 음악적으로 부족한 부분을 개선하기 위해 조성을 후처리하는 방법과 멜로디에 반복성을 주는 방법 그리고 다수의 곡을 학습하기 위한 평균 신경망 방법을 제안한다. 인공신경망을 이용하여 작곡된 곡의 멜로디는 인공신경망에 학습된 곡의 멜로디에 따라서 출력되는 것으로 음악적으로 특정한 조성에 맞는 곡이 출력되지 않으며 또한 반복적인 멜로디 구성이 나오기 어렵다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 인공신경망이 출력한 멜로디를 음악이론에 따라서 특정한 조성으로 후처리하는 방법과 마디구분을 반복적으로 구성하여 멜로디 진행에 반복을 주는 방법을 제안한다. 또한 기존 연구에서 사용한 다수의 곡을 학습하는 방법은 여러 가지 단점이 있었다. 이를 해결하기 위하여 다수의 곡을 학습하는 방법으로 각 곡을 학습한 인공신경망의 가중치를 평균하여 만든 평균 인공신경망을 사용하는 것을 제안한다. 제안한 방법을 적용하여 작곡한 결과 제안한 방법이 기존의 문제점을 해결하는 것을 확인할 수 있었다.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제26권3호
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• pp.467-481
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• 2018

In this paper we present a postprocessing scheme for the Raviart-Thomas mixed finite element approximation of the second order elliptic eigenvalue problem. This scheme is carried out by solving a primal source problem on a higher order space, and thereby can improve the convergence rate of the eigenfunction and eigenvalue approximations. It is also used to compute a posteriori error estimates which are asymptotically exact for the $L^2$ errors of the eigenfunctions. Some numerical results are provided to confirm the theoretical results.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1997년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.79-86
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• 1997

In this study, pre-postprocessing toolbox is developed to perform elasto-plastic analyze of underground structures with transient ground water flow. This toolbox is composed of three modules. The first is the data input processor for the structural analysis. The preprocessing Is using GUI (Graphic User Interface), which is consist of dialog box, pull down, and short-cut icon, etc. The second is the structural analysis module. The analysis is based on the elasto-plastic finite element method involving additional options such as ground excavation effect, transient ground water flow, and rock bolts behavior. The last is the postprocessing module. The postprocessing is able to verify the result of the structural analysis by the graphical simulation which visualizes the element mesh, the node displacements, the element stress states, the stress contour, the ground water surface, and the rock bolt stresses. Since various options are considered separately in this toolbox, it is easy to modify the module of each processing, and to update other functional modules for the given analysis conditions.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권7호
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• pp.46-55
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• 1999

본 논문에서는 형태소 분석을 이용한 후처리에서 속도 개선을 위해 사전 탐색 횟수를 줄이는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은, 오인식 어절 검출을 위한 형태소 분석 과정에서 분석되는 일부의 형태소 정보를 최대한 이용하여 오인식 어절의 형태소 구성을 추정한 후, 형태소 단위의 교정을 한다. 형태소 단위의 교정은 어절보다 길이가 짧으므로 최악의 경우라도 생성되는 후보의 수가 어절 단위의 교정보다 적다. 특히, 생성된 후보가 형태소 단위이므로 사전 탐색만으로 올바른 후보를 선택할 수 있으므로 형태소 분석으로 인한 사전 탐색 횟수를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 형태소 정보를 이용한 후처리는 기존의 어절 단위 후처리에 비해 생성된 후보의 형태소 분석이 필요 없다. 생성된 후보가 형태소이므로 사전 탐색에 의해 올바른 후보를 선택할 수 있었다. 이로 인해 사전 탐색 횟수는 어절 단위 후처리와 비교하였을 때 60%나 감소되었으며 후처리 결과 문자 인식기의 음절 인식률이 94%에서 97%로 향상되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.110-116
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• 2008

본 논문은 Isometric SOM(ISOSOM)신경망을 이용하여 지문의 영상의 세선화 과정에서 발생하는 거짓 특징점의 제거를 위한 새로운 후처리 방법과 영상압축에 관한 것이다. SOM은 간단한 구조와 빠른 실행 시간, 그리고 비교적 뛰어난 분류 성능 등의 장점을 가지므로, 영상압축, 패턴분류 등과 같이 많은 영상관련 분야에 적용되고 있으나, 단층의 구조를 가지고 있으므로 패턴의 분류에 한계성을 가지고 있다. 본 논문은 적은 벡터 코드북 개수로 SOM의 패턴분류 특성을 최대화시키기 위하여 fractal의 isometry를 적용한 Isometric SOM을 사용하였다. 제안된 Isometric SOM을 이용한 지문영상의 후처리 및 압축 알고리즘은 거짓 특징점의 추출에 좋은 성능을 보였으며 동시에 압축을 수행하는 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.66-69
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• 2000

In this paper, we proposed a postprocessing algorithm for quantization effects reduction in block coded images using the block classification and adaptive filtering. The proposed method consists of classification, adaptive inter-block filtering, and intra-block filtering. First, each block is classified into one of seven classes based on the characteristics of 8${\times}$8 DCT coefficients. Then each block boundary is filtered by adaptive inter-block filters according to the block classification. Finally for blocks which are classified into edge block, intra-block filtering is peformed. Experimental results show that the proposed method gives better results than the conventional methods from both a subjective and an objective viewpoint.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권3호
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• pp.231-239
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• 2001

This paper proposes a region segmenting method for the Pap-smear image. The proposed method uses a pixel classifier based on neural network, which consists of four stages : preprocessing, feature extraction, region segmentation and postprocessing. In the preprocessing stage, brightness value is normalized by histogram stretching. In the feature extraction stage, total 36 features are extracted from $3{\times}3$ or $5{\times}5$ window. In the region segmentation stage, each pixel which is associated with 36 features, is classified into 3 groups : nucleus, cytoplasm and background. The backpropagation network is used for classification. In the postprocessing stage, the pixel, which have been rejected by the above classifier, are re-classified by the relaxation algorithm. It has been shown experimentally that the proposed method finds the nucleus region accurately and it can find the cytoplasm region too.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제16권3E호
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• pp.19-23
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• 1997

The goal of postprocessing in automatic speech recognition is to improve recognition performance by utterance verification at the output of recognition stage. It is focused on the effective rejection of out-of vocabulary words based on the confidence score of hypothesized candidate word. We present two methods for computing confidence scores. Both methods are based on the distance between each observation vector and the representative code vector, which is defined by the most likely code vector at each state. While the first method employs simple time normalization, the second one uses a normalization technique based on the concept of on-line garbage mode[1]. According to the speaker independent isolated words recognition experiment with discrete density HMM, the second method outperforms both the first one and conventional likelihood ratio scoring method[2].