• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.239-242
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• 2005

본 논문은 디지털 방송에서 다양한 부가 정보 제공 및 관련 기기의 기능을 효과적으로 활용하기 위한 연구로서, 방송 시스템에서의 방송이나 편집 등을 고려하여 색인 정보를 재사용하는 알고리즘에 관한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 비주얼 리듬을 이용한 원본 영상과 목표 영상의 매칭을 제안하며, 비주얼 리듬의 히스토그램을 특징 벡터로 사용하여 유사도를 계산한다. 검색 시 목표 영상에 대해 우선 검색 구간을 설정하여 검색 시간을 줄이고자 하였으며, 실제 이 알고리즘을 적용한 결과 약97%의 정확도의 매칭 결과를 보였다. 또한 결과를 시각적으로 쉽게 알 수 있었기에 오류를 수정하는데 수월하였다. 이를 통해 기존의 색인화 정보를 목표 영상의 복호화작업 없이 쉽게 재사용 할 수 있어, 불필요한 비용의 증가를 방지하는 효과를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.633-636
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• 2004

본 논문에서는 사용자 프로파일을 기반으로 한 정보 필터링을 사용하여 학생 개인의 특성에 맞는 효율적인 원격 비디오 학습 평가 시스템을 제안한다. 비디오를 이용한 문제 출제를 위하여 위치, 크기, 그리고 컬러 정보를 기반으로 키 프레임을 추출하고 그레이 레벨 히스토그램 차이와 시간 윈도우를 이용하여 문제 출제 구간을 추출한다. 또한 효율적인 평가를 위하여 카테고리 기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성하여 문제를 출제하도록 한다. 따라서 학생들은 부족한 영역을 보충하고 관심 있는 영역을 유지하면서 학업 성취도를 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.295-296
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• 2020

3DoF+ 비디오 부호화 표준을 개발하고 있는 MPEG-I 비주얼 그룹은 표준화 과정에서 참조 SW 코덱인 TMIV(Test Model for Immersive Video)를 개발하고 있다. TMIV 는 제한된 공간에서 동시에 여러 위치에서 획득한 뷰(view)의 텍스처(texture) 비디오와 깊이(depth) 비디오를 효율적으로 압축하여 임의 시점의 뷰 렌더링(rendering)을 제공한다. TMIV 에서 수행되는 깊이 비디오의 비트 심도 스케일링 및 압축은 깊이 정보의 손실을 발생하며 이는 렌더링(rendering)된 임의 시점 비디오의 화질 저하를 야기한다. 본 논문에서는 보다 효율적인 깊이 비디오 압축을 위한 히스토그램 등화(histogram equalization) 기반의 구간별(piece-wise) 깊이 매핑 기법을 제안한다. 실험결과 제안기법은 자연 영상(natural sequence)의 End-to-End 부호화 성능에서 평균적으로 3.1%의 비트율 절감이 있음을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.6
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• pp.238-245
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• 2013

Gesture recognition has been widely one of the research areas for natural user interface. This paper presents a novel gesture recognition method using tree classification and multiclass SVM(Support Vector Machine). In the learning step, 3D trajectory of human gesture obtained by a Kinect sensor is classified into the tree nodes according to their distributions. The gestures are resampled and we obtain the histogram of the chain code from the normalized data. Then multiclass SVM is applied to the classified gestures in the node. The input gesture classified using the constructed tree is recognized with multiclass SVM.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.59-62
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• 2021

본 논문에서는 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용하여 스트레칭 하는 과정에서 상한과 하한을 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 동적으로 조정하는 퍼지 스트레칭 기법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 기법은 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 각 클러스터를 생성하고 생성된 각 클러스터의 중심에 해당되는 명암도를 이용하여 사다리꼴 형태의 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 설정한 구간 정보를 이용하여 스트레칭을 위한 상한과 하한을 구하여 영상을 스트레칭 한다. 제안된 FCM 양자화 기반 퍼지 스트레칭 기법의 성능을 분석하기 위해서 명암도 분포가 좁고 명암 대비가 낮은 결절종 초음파 영상과 컨테이너 영상을 대상으로 실험하였다. 실험 결과에서도 알 수 있듯이 기존의 히스토그램 스트레칭 기법과 삼각형 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법보다 명암 대비가 향상되었다. 결절종 초음파 영상에서는 결절종 영역과 그 외의 영역 간의 명암 대비가 뚜렷하게 나타나서 결절종 추출에 효과적인 것을 확인하였고 컨테이너 영상에서는 컨테이너 데미지를 추출하는데 필요한 컨테이너 굴곡선 등과 같은 특징이 다른 기법들에 비해 선명하게 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.676-678
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• 2005

디지털 비디오에 있어서 멀티미디어 데이터베이스 및 검색 시스템 구축을 하기 위해서는 비디오를 여러개의 장면으로 분할하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 다양한 종류의 장면 전환을 검출하기 위해 기존의 규칙기반이 아닌 신경망 이론을 접목하여 자율학습과 실수값 입력이 가능한 ART2를 이용하였다. 매프레임마다 발생할 수 있는 변동의 폭을 줄이기 위해 MPEG 동영상의 DC에 해당하는 값만을 이용하고, 프레임마다 색상의 분산값을 이용하여 Plateaus 구간을 검출한 다음 Plateaus 구간에 해당하는 프레임들에 대해서만 프레임차이, 히스토그램차이, 상관계수 등의 특징치를 추출하여 ART2에 특징벡터를 입력하여 장면 전환을 검출하였다.

• Fire Science and Engineering
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• v.30 no.5
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• pp.67-73
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• 2016

This paper examined the structure, fire resistance of brass fittings type CSST employed in gas appliances and the reliability verification. Brass fittings of type CSST consisted of cladding, tubing, nut, clamp ring, socket, and ball valve. The applicable JIA standard regulates the maximum working pressure to be 4.2 kPa, which is the highest pressure of the relevant standards and the KS D 3625 stipulates the maximum pressure to be 3.24 kPa. With a normal product, the average resistance within the confidence interval was found to be $7.36m{\Omega}$. The average resistance within the confidence interval was $6.67m{\Omega}$ after the fire resistance tests. The analysis indicated that the AD was 1.584 and the standard deviation was 0.3972 with respect of a normal product. Compared to the normal product, however, the damaged product after the fire resistance test showed better features, such as an AD of 1.145 and a standard deviation of 0.2467. Moreover, the average resistance of the normal product was $7.359m{\Omega}$ and the standard deviation in histogram analysis was 0.3972. The average resistance of the damaged product after the fire resistance test in the histogram was $6.67m{\Omega}$ and the standard deviation was 0.2467.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.1
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• pp.9-18
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• 2012

Many audio watermarking researches which have been adapted to authenticate contents can not recover the original media after watermark removal. Therefore, reversible watermarking can be regarded as an effective method to ensure the integrity of audio data in the applications requiring high-confidential audio contents. Reversible watermarking inserts watermark into digital media in such a way that perceptual transparency is preserved, which enables the restoration of the original media from the watermarked one without any loss of media quality. This paper presents a new interval-based audio integrity authentication algorithm which can detect malicious tampering. To provide complete reversibility, we used differential histogram-based reversible watermarking. To authenticate audio in parts, not the entire audio at once, the proposed algorithm processes audio by dividing into intervals and the confirmation of the authentication is carried out in each interval. Through experiments using multiple kinds of test data, we prove that the presented algorithm provides over 99% authenticating rate, complete reversibility, and higher perceptual quality, while maintaining the induced-distortion low.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.2
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• pp.383-393
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• 2017

When we deal with grouped statistical data, it is desirable to use a calculation method that gives as close value to the true value of a statistic as possible. In this paper, we suggested a new method to calculate the quantiles of grouped data. The main idea of the suggested method is calculating the data values by partitioning the pentagons, that correspond to the class intervals in the frequency polygon drawn according to the histogram, into parts with equal area. We compared this method with existing methods through simulations using some datasets from introductory statistics textbooks. In the simulation study, we simulated as many data values as given in each class interval using the inverse transform method, on the basis of the distribution that has the shape given by the frequency polygon. Using the sum of squares of differences from quantiles of the simulated data as a criterion, the suggested method was found to have better performance than existing methods for almost all quartiles and deciles.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.6 s.38
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• pp.137-152
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• 2005

In this Paper, we Propose an efficient web-based video learning evaluation system that is tailored to individual student's characteristics through the use of user profile-based information filtering. As a means of giving video-based questions, keyframes are extracted based on the location, size, and color information, and question-making intervals are extracted by means of differences in gray-level histograms as well as time windows. In addition, through a combination of the category-based system and the keyword-based system, questions for examination are given in order to ensure efficient evaluation. Therefore, students can enhance school achievement by making up for weak areas while continuing to identify their areas of interest.