Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.222-224
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1999
지문은 가장 효율적인 사용자 인증방법으로 이용되어져 왔다. 또한 컴퓨터의 발달과 더불어 자동지문 인식은 더욱 많이 연구되어졌고, 또한 급속도로 발전하였다. 이런 대부분의 연구들은 지문 인식에서 특징점 추출 및 정합부분에 관한 연구가 주류를 이루고 있다. 그런, 대단위 데이터베이스 검색 향상을 위한 방법의 연구는 아직도 미진한 실정이다. 본 연구는 기존의 지문 데이터베이스에 공간 인덱스를 추가시켜 지문을 효과적으로 추출하는 방법을 제시한다. 이 방법으로, 데이터베이스의 지문을 다차원공간 인덱스에 저장시킨다. 그리고, 지문을 검색을 할 때에는, 다차원공간상에서 미지 지문과 유사한 지문들을 추출하여, 후보지문을 만든다. 그리고, 매칭 작업은 이 후보지문들하고만 매칭 하여도 전체를 한 것과 같은 효과를 얻을 수 있다. 이러한 방법으로, 전체 지문 검색 시간을 단축시킬 수 있다.
Since string operations were applied to computational biology area, various data structures and algorithms for computing efficient string operations have been studied. The longest common substring problem is an operation to find the longest matching substring in more than two strings, and maximal repeat of string problem is an operation to find substrings repeated more than once in the given string. These operations are importantly used in the string processing area such as pattern matching and likelihood measurement. In this paper, we present algorithms to compute the longest common substring of two strings and to find the maximal repeat of string using three-dimensional $n{\times}n{\times}n$ processors on RMESH(Reconfigurable MESH). Our algorithms have O(1) time complexity.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.339-342
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2017
Geometric transform of an image is used to image correction. Ridid-Body, Simlilary transform, etc, many correction methods are exist in computer vision. Image warping is used to correction for image with perspective. To image warping I extracted 4 feature point about warping position. But It is difficult to extract 4 points accurately and warping result with these point is occurs error over 3 or 4 pixel at warping position. So I used template matching to extract 4 points correctly and selected repeatedly 2 points of 4 points because to confirm result correctly. positions of 2 points are changed in near of 3 by 3 pixel and warped each change. So I selected optimal 4 points with a error of less than 1 pixel and finally, warped image using optimal points. For this way is possible to obtain optimum result.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.469-473
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2010
본 논문에서는 조각 병리 영상을 강체 정합을 통해 하나의 영상으로 자동 스티칭하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 위치 초기화, 위치 보정, 강체 정합의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 영상의 위치 초기화 단계에서는 순서 없이 흩어진 부분 영상을 탬플릿 매칭 기법을 사용한 영상 내 문자 인식을 통해 위치를 초기화한다. 둘째, 강체 정합의 정확성을 높이기 위해 코너점을 이용해 부분 영상의 위치를 보정한다. 셋째, 조각 영상 간 거리를 최소화하는 강체 정합을 수행한다. 실험 결과, 부분 영상 간 간격이 최소화되어 하나의 영상으로 스티칭되는 것을 확인하였고, 최적화 반복 횟수와 변환 벡터에 따른 정확성, 견고성 평가를 통해 거리 차의 제곱 합이 최소화되어 수렴됨을 알 수 있었다. 본 논문의 제안 방법은 조각 영상을 하나의 영상으로 스티칭함으로써 병리 조직의 전체적인 구조 파악과 이를 이용한 전립선암 확진에 사용될 수 있다.
서브시퀀스 매칭은 질의 시퀀스와 유사한 서브시퀀스를 가지는 데이터 시퀀스와 해당 서브시퀀스의 위치를 찾는 문제이다. 본 논문에서는 윈도우를 구성하는 방법의 이원성을 이용한 새로운 서부시퀀스 매칭 방법인 Dual-Match는 윈도우를 구성하는 방법에 있어서 Faloutsos 등이 사용한 방법(간단히 FRM 이라한다)의 이원적 접근법이다. 즉, FRM에서는 데이터 시퀀스를 슬라이딩 윈도우로 나누고 질의 시퀀스를 디스조인트 윈도우로 나누는 방법을 사용한 반면, Dual-Match에서는 데이터 시퀀스를 디스조이트 윈도우로 나누고 질의 시퀀스를 슬라이딩 윈도우로 나누는 방법을 사용한다. FRM은 색인에 필요한 저장공간을 줄이기 위하여 개별 점 대신 최소 포함 사각형만을 저장함으로 인하여 많은 착오해답(유사하지 않은 후보 서브시퀀스)을 발생시켰다. Dual-Match는 FRM과 비슷한 크기의 저장공간에 개별 점을 직접 저장함으로써 이 문제를 해결한다. 실험결과, Dual-Match는 많은 경우에 있어서 FRM에 비하여 후보 개수를 크게 줄이고 성능을 향상시켰다. 특히, 선택률이 낮은 경우($10^{-4}$이하)에는 후보 개수를 최대 8800배 까지 줄이고, 페이지 액세스 횟수를 최대 26.9배까지 줄였으며, 성능을 최대 430배까지 향상시켰다. 또한, 동일한 크기의 색인을 생성하는데 있어서 Dual-Match는 FRM보다 4.10~25.6배 빠르게 색인을 구성하였다. 이는 색인 구성시에 CPU 오버헤드의 많은 부분을 차지하는 저차원 변환의 횟수를 FRM에 비해 크게 줄이기 때문이다. 이 같은 결과로 볼 때, Dual-Match는 대용량 데이터베이스에 대한 서부시퀀스 매칭의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 획기적인 연구 결과라 믿는다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.21
no.2
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pp.55-60
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2020
In this paper, we propose a fast block matching algorithm of motion estimation using early detection of optimal candidate with high priority and a threshold. Even though so many fast algorithms for motion estimation have been published to reduce computational reduction full search algorithm, still so many works to improve performance of motion estimation are being reported. The proposed algorithm calculates block matching error for each candidate with high priority from previous partial matching error. The proposed algorithm can be applied additionally to most of conventional fast block matching algorithms for more speed up. By doing that, we can find the minimum error point early and get speed up by reducing unnecessary computations of impossible candidates. The proposed algorithm uses smaller computation than conventional fast full search algorithms with the same prediction quality as the full search algorithm. Experimental results shows that the proposed algorithm reduces 30~70% compared with the computation of the PDE and full search algorithms without any degradation of prediction quality and further reduces it with other fast lossy algorithms.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.4
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pp.115-123
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2016
The road name address system has been in effect in Korea since 2012. However, the existing address system is still being used in many fields because of the difference between the spatial awareness of people and the road name address system. For the spatial awareness based on the road name address system, various spatial datasets in daily life should be referenced by the road names. The goal of this paper is to link the road name address system with the wayfinding process, which is closely related to the spatial awareness. To achieve our goal, we designed and implemented a geometric matching method for spatial data sets. This method generates network neighborhoods from road objects in the 'road name address map' and the 'pedestrian network data'. Then it computes the geometric similarities between the neighborhoods to identify corresponding road name for each object in the network data. The performance by F0.5 was assessed at 0.936 and it was improved to 0.978 by the manual check for 10% of the test data selected by the similarity. By help of our method, the road name address system can be utilized in the wayfinding services, and further in the spatial awareness of people.
In network intrusion prevention, attack packets are detected and filtered out based on their attack signatures. Pattern matching is extensively used to find attack signatures and the most time-consuming execution part of Network Intrusion Prevention Systems(NIPS). Pattern matching is usually accelerated by hardware and should be performed at wire speed in NIPS. However, that alone is not good enough. First, pattern matching hardware should be able to generate sufficient pattern match information including the pattern index number and the location of the match found at wire speed. Second, it should support pattern grouping to reduce unnecessary pattern matches. Third, it should always have a constant worst-case performance even if the number of patterns is increased. Finally it should be able to update patterns in a few minutes or seconds without stopping its operations, We propose a system architecture to meet the above requirement. The system architecture can process multiple pattern characters in parallel and employs a pipeline architecture to achieve high speed. Using Xilinx FPGA simulation, we show that the new system stales well to achieve a high speed oner 10Gbps and satisfies all of the above requirements.
다중 패러다임 프로그래밍은 어떤 문제의 부분 문제들에 대하여 서로 다른 패러다임을 적용함으로써 단일 패어다임만을 적용하는 경우에 비해 단순하고도 우아한 해결책을 구하는 기법이다. Java언어는 객체지향언어로 설계되었지만 모든 문제에 객체지향적 사고를 적용하기 보다는 문제의 특성에 적합한 다양한 패러다임의 사고를 적절히 활용할 경우 보다 효과적인 프로그램 개발이 가능할 것이다. 본 논문에서는 패턴 매칭 예제를 중심으로 다중 패러다임 언어의 경험에서 얻은 추상화 수단화들을 Java 언어로 표현하기 위한 아이디얻ㄹ을 소개한다. 특히 여러 기능들의 무원칙한 나열보다는 이들의 유기적 결함과 기반 언어인 Java와의 융합을 최대한 고려하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.245-248
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2001
비디오 데이터에서 캡션은 비디오의 중요한 부분과 내용을 나타내는 가장 보편적이 방법이다. 본 논문에서는 축구 비디오에서 캡션이 갖는 특징을 분석하고 캡션에 의한 키 프레임을 추출하도록 하며, 비디오 요약 생성 규칙에 따라 요약된 비디오를 생성하도록 한다. 키 프레임 추출은 이벤트 발생에 따른 캡션의 등장과 캡션 내용의 변화를 추출하는 것으로 탬플리트 매칭과 지역적 차영상을 통하여 추출하며 샷의 재설정 통하여 중요한 이벤트를 포함한 요약된 비디오를 생성하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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