• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.5
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• pp.521-526
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• 2003

In this paper, we propose a geometric active contour model based on intensity information and curve evolution for detecting region boundaries. We put boundary extraction problem as the minimization of the difference between the average intensity of the region and the intensity of the expanding closed curves. We used level set theory to implement the curve evolution for optimal solution. It offered much more freedom in the initial curve position than a general active contour model. Our methods could detect regions whose boundaries are not necessarily defiened by gradient compared to general edge based methods and detect multiple boundaries at the same time. We could improve the result by using anisotropic diffusion filter in image preprocessing. The performance of our model was demonstrated on several data sets like CT and MRI medical images.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.225-228
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• 2000

본 논문에서는 물체의 경계나 형태 추출을 위하여 레벨 세트 이론을 바탕으로 한 새로운 곡선 전개 방법을 제안한다. 특히 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위하여 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 blurring 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산필터(anisotropic diffusion filter)를 사용한다. 기존의 레벨 세트 방식이 수축이나 팽창 중 단지 한가지의 방식만 적용되어지는 반면, 제안한 방법은 물체의 경계 추출시 팽창과 수축이 동시에 가능하므로 특히 초기 곡선이 여러 물체에 걸쳐져 있는 경우에도 정확한 형태 추출이 가능하였다. 아울러 초기 곡선의 설정이 위치나 형태에 거의 제한을 받지 않기 때문에 추출을 원하는 영역이 아주 조금만 포함되어 있어도 정확한 형태 추출이 가능하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.11a
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• pp.21-22
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• 2014

본 논문은 5-레벨 NPC/H-브릿지 (Neutral Point Clamped/H-bridge) 인버터의 최적 제어 세트 (finite-control-set) 모델 예측 제어 (MPC: Model Predictive Control) 방법을 제안한다. NPC/H-브릿지 인버터의 출력 전류 제어 및 DC-link 커패시터 전압 균형을 유지하기 위해 출력 전류와 DC-link 커패시터 전압을 예측하고, 하나의 비용 함수 (cost function)을 통해 최적의 스위칭 상태를 출력한다. PSIM 시뮬레이션을 통해 제안된 제어 알고리즘의 검증하였다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.25 no.5
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• pp.71-78
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• 1998

디지털 TV 방송을 수신하기 위한 디지털 TV 수신기의 핵심 부품을 5개의 IC로 개발하였다. 5개의 칩 세트는 VSB로 변조된 신호를 수신하기 위한 2개의 채널 디코더 IC와 3개의 비디오 신호처리 IC로 구성되어 있다. VSB 수신용 IC는 Syne 및 Timing 복구와 채널 등화 기능을 수행하는 SyncEq와 전송시의 오류를 정정하는 VSB 채널 디코더로 구성되며, 비디오 신호 처리부는 MPEG2 다중화 방식의 Transport Stream을 디코딩하기 위한 역다중화용 IC와 MPEG2 비디오 압축/신장 규격의 MP@HL의 비트스트림을 디코딩하기 위한 비디오 디코더 및 18가지 비디오 포맷을 단일한 출력 포멧으로 변환하여 주며 OSD 등 디스플레이 기능을 위한 비디오 디스플레이 처리용 IC로 구성되어 있다. 이 칩 세트는 VHDL로 설계되었으며 RTL 시뮬레이션과 하드웨어 Emulator로 시스템 레벨에서 검증되었고 0.6u, TLM, CMOS 공정을 이용하여 제작되었다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.4
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• pp.17-22
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• 2002

This paper used an active contour model which was based on level set algorithms and bidirectional curve evolution theory in order to track the shape of the heart acting continuously. Most active contour models would be failed in boundary extraction because of their unstable movement in the edge gap locations. In this paper, we suggest a new active contour model using only image intensity value and additional constraint needed for stable extraction. Our model was successfully run on either shape extraction or object tracking without any position constraints of initial curve. Also demonstrated stable movements and showed good results at weak or missing boundary locations.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.262-263
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• 2019

본 논문에서는 뉴로모픽 시스템 구현을 위해 시냅스 소자의 비선형적인 전도도를 고려한 균일 양자화 방식을 제안한다. 소프트웨어로 학습시킨 가중치에 최댓값을 나누는 것으로 정규화를 수행한다. 그 다음, 제안하는 균일 양자화 방식을 수행한다. 양자화를 수행할 때 소자의 제한적인 전도도 레벨을 고려하여 5 부터 25 레벨로 설정하여 실험하였다. 그 결과 MNIST 시험 데이터 세트의 정확도가 10 레벨에서 95.75%로, 소프트웨어의 정확도와 1%미만의 차이를 가진다.

• KSCI Review
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• v.8 no.2
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• pp.24-32
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• 2001

본 연구에서는 VHDL을 이용하여 16-비트의 파이프라인 SIC를 함수적 레벨에서 기술하여 구현하고. 그 프로세서의 동작을 확인하였다. 구현된 파이프라인 SIC를 시뮬레이션할 때 그 프로세서 내에서 실행되는 테스트 벡터를 기호로 표시된 명령어로 먼저 설정하여 규정하고, 구현된 명령어 세트를 프로그래밍하여 입력하였다. 따라서 본 연구에서 제시된 테스트 벡터를 이용한 시뮬에이션 방법은 프로세서의 동작을 쉽게 확인할 수 있었으며, 정확한 시뮬레이션을 할 수 있었고, VHDL을 이용하므로써 구현시 프로세서의 동작을 문서화하는 것이 간편하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.765-768
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• 1998

Level set method is used for extracting a shape within an image. This method is based on the ideas developed by osher and sethian to model propagating solid/liquid interfaces moving with curvature-dependent speeds. In this paper, we propose the new generalized formulation and stopping function of evolution for more accurate extraction of shape. Our method shows good results in some cases compared with the conventional ones.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.06d
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• pp.137-140
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• 2002

This paper presents a new variational framework for detecting and tracking moving objects in image sequence. Motion detection is performed using Level Set Model. The original frame is used to provide th moving object boundaries Then, the detection and the tracking problem are addressed in a common framework that employs a inward-outward curve evolution function. This function is minimized using a gradient decent method.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.1 no.1
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• pp.23-31
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• 2000

Iterative curve evolution techniques are powerful methods for image segmentation. Classical methods proposed curve evolutions which guarantee close contours at convergence and, combined with the level set method, they easily handled curve topology changes. In this paper, we present a new geometric active contour model based on level set methods introduced by Osher & Sethian for detection of object boundaries or shape and we adopt anisotropic diffusion filtering method for removing noise from original image. Classical methods allow only one-way curve evolutions : shrinking or expanding of the curve. Thus, the initial curve must encircle all the objects to be segmented or several curves must be used, each one totally inside one object. But our method allows a two-way curve evolution : parts of the curve evolve in the outward direction while others evolve in the inward direction. It offers much more freedom in the initial curve position than with a classical geodesic search method. Our algorithm performs accurate and precise segmentations from noisy images with complex objects(jncluding sharp angles, deep concavities or holes), Besides it easily handled curve topology changes. In order to minimize the processing time, we use the narrow band method which allows us to perform calculations in the neighborhood of the contour and not in the whole image.