• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.196-198
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• 1998

순수자바기술을 이용한 응용서비스가 정보통신망의 발달과 함께 빠른 속도로 증대되고 있다. 이러한 자바응용 서비스는 네트워크 분할(partition) 및 서버의 실패(crash)와 같은 전산망의 결함에도 불구하고 안정적이고 지속적인 서비스를 제공하는 것이 바람직하다. 이러한 요구사항은 서비스를 제공하는 분산된 서버들을 논리적인 하나의 그룹으로 동작하도록 하는 프로세서 그룹을 이용함으로써 해결될 수 있다. 본 연구에서는 네트웍 분할로 인해 프로세서 그룹이 두 개이상의 구성요소(component)로 나뉘어 지더라도 지속적인 고가용성(high availability)의 지원을 위해 응용서비스의 특성에 따라 기존의 처리결과에 영향을 받아 다음 서비스를 처리해야 한다. history-sensitive 그룹과 기존의 처리결과에 영향을 받지 않는 history-sensitive 그룹의 개념을 도입하여 기존의 프로세서 그룹을 확장한 신뢰성 있는 프로세서를 그룹 서비스에 대해서 살펴본다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.8B
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• pp.1490-1499
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• 1999

This paper proposes a new handwritten numeral recognition method using numeral shape grasps and FSOM (Fuzzy Self-Organizing Map). The proposed algorithm is based on the idea that numeral input data with similar shapes are classified into the same class. Shapes of numeral data are created using lines of external-contact and the class of numeral data is determined by template matching of the shapes. Each class of numeral data has FSOM and feature extraction method, respectively. In this paper, we divide the numeral database into the 16 classes. The divided FSOM model allows not only an independent learning phase of SOM but also step-by-step learning. Experiments using Concordia University handwritten numeral database proved that the proposed algorithm is effective to improve recognition accuracy.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.215-218
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• 2000

디지털 비디오 데이터를 효율적으로 브라우징 하는데 필요한 비디오 분할에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 비디오 데이터를 Shot단위로 분할하고, Shot내부에서 카메라 동작과 객체 움직임 분석을 이용한 sub-shot으로 분할하고자 한다. 연구 방법으로는 I-frame의 DC 영상을 이용하여 픽쳐그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작,객체움직임), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)로 세분화하고 해당 픽쳐 그룹의 P, B-frame을 검사하여 정확한 컷 발생 위치, 디졸브, 카메라동작, 객체 움직임을 검출하게 된다. 픽쳐그룹 분류에서 정확성을 높이기 위해 계층적 신경망과 다중 특징을 이용한다. 정확한 컷 발생위치 검출하기 위해서 P, B프레임의 메크로블럭 타입을 이용한 통계적 방법을 이용하고, 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임을 검출하기 위해서 P, B-frame의 메크로블럭 타입과 움직임 벡터를 이용한 신경망으로 검출한다. 본 연구에서는 계층적 탐색을 이용하여 시간을 단축할 수 있고, 계층적 신경망과 다중 특징을 이용하여 픽쳐 그룹을 세분화 할 수 있고, 메크로 블록 타입과 통계적 방법을 이용하여 정확한 컷 검출을 할수 있고, 신경망을 이용하여 디졸브, 카메라 동작, 객체움직임을 검출 할 수 있음을 확인한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.3_4
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• pp.231-238
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• 2003

This paper presents a virtual grouping method used in multi-user network games, which reduces a response time and losses of response data. The proposed method divides each group into virtual groups and transmits data in them after dividing an overall map on a game into several fixed regions and grouping them. And this paper derives the optimal number of groups minimizing a given cost function. The proposed method if shown to be useful by comparing with a general grouping method.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.6
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• pp.1225-1235
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• 2010

The coarse classifying procedure in credit scoring splits the values of a continuous characteristic into bands and the values of a discrete characteristic into groups of values. Also, the scorecard degrades over time and thus we should adjust the cut-off score being used. However, the coarse classifying and the adjustment of cut-off score in credit scoring are very complicate and troublesome procedure. Thus, in this paper, we develop a software for the coarse classifying and the model evaluation by using Visual Basic Language. By using the developed software, we can find the best split in the coarse classifying and the optimal cut-off score in the model evaluation.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.451-454
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• 2001

본 논문에서는 그룹화 블록스네이크와 영상분할을 이용하여 다차선을 검출하고 컬러 정보를 기반으로 차량 후면에 위치하는 미등과 브레이크등을 인식, 저속 주행환경에서의 다차선 및 전방차량을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 기울기 값과 명암도 값으로 기초 블록을 얻은 뒤, 차선의 가능성이 큰 블록을 탐색하여 영상분할을 시행한다. 영상 분할에서 잡음 블록들을 제거하여 차선일 가능성이 가장 높은 블록들만을 검출하고, 그룹화 블록스네이크를 이용하여 차선을 검출하도록 하였다. 또한 전방 차량인식을 위해 미등과 브레이크등의 컬러 특징을 이용하여 후보 영역을 분할한 후, 미등과 브레이크등의 패턴의 기하학적 특징과 위치적 특징을 이용하여 한 쌍의 미등 혹은 브레이크등을 탐지하도록 하였다. 탐지된 양쪽 등의 위치정보를 이용하여 전방차량의 위치를 측정 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.211-214
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• 2016

본 논문에서는 하나의 넓은 동적 영역(High Dynamic Range: HDR)을 갖는 이미지를 Earth Mover's Distance(EMD)값을 이용한 이미지 분할 기법을 적용한 유사 지역 그룹화를 통해, 각 그룹별로 톤 매핑을 수행하는 기법을 제안하고자 한다. 기존의 EMD 값을 통한 이미지 분할 알고리듬은 이미지 내의 같은 그룹으로 분류된 지역에서 휘도(luminance)의 변화가 클 때 후광 현상(halo artifact)이 발생하는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 기존의 알고리듬으로 분할된 이미지를 처리할 때 휘도 변화량(gradient)의 정보를 활용하여 후광 현상 제거함으로써 주관적 화질을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.649-651
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• 2001

지난 수년간 인터넷의 대중화와 급속한 성장으로 분산 애플리케이션에 대한 관심이 증대되었다. 오늘날 분산 애플리케이션을 보다 쉽게 개발하기 위한 미들웨어로 CORBA와 Java RMI가 널리 사용되고 있다. 기존의 이러한 객체지향 미들웨어 정은 분산 환경은 분산 소프트웨어 컴포넌트와 분산 애플리케이션의 향상된 이식성, 상호운용성 그리고 재사용성 등을 제공하지만, 신뢰성과 고가용성의 지원은 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 견고한 자바 서버 객체 그름을 지원하는 그룹통신 모델을 설계하여 분할 가능한 분산환경에서 신뢰성자 고가용성이 요구되는 분산 애플리케이션의 개발을 지원하고자 한다. 제안된 시스템은 중복된 서버 객체로 구성된 그름을 다루는 분할가능 그룹통신 서비스와 서버 객체 그름을 단일 서버 객체처럼 그룹의 메소드를 호출하는 투명한 클라이언트 호출 기법으로 구성된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.9
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• pp.1070-1075
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• 2019

In this paper, I propose an algorithm to generate an input digit image for a digit recognition system by detecting a digit string in an image and segmenting the digits constituting the digit string. The proposed algorithm detects blobbed digit string through blob detection, designates a digit string area and corrects digit string skew using the detected blob information. And the proposed algorithm corrects the digit skew and determines the boundary points for the digit segmentation in the corrected digit sequence using three CPgraphs newly defined in this paper. In digit segmentation experiments using the image group including digit strings printed with a range of the font sizes and the image group including handwritten digit strings, the proposed algorithm successfully segments 100% and 90% of the digits in each image group.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.155-158
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• 2002

본 논문은 영역기반의 영상 검색을 위해 향상된 영역 매칭 알고리즘을 구현하고자 한다. 최근의 Mpeg-7표준은 객체 기반의 영상처리를 특징으로 하고 있으며, 객체 기반의 영상 처리방법들에서 가장 대표적인 방법인 영역기반 검색 방법은 영역 분할과 특징 추출, 그리고 영역매칭을 통한 유사도 측정에 따른 검색으로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 영상을 분할한 후 분할된 영역들에 대한 특징을 추출 하고, 추출된 특징들을 다차원 특징 공간에서의 클러스터로 구성한다. 그리고 구성된 클러스터들을 인접한 중심을 가진 특징 그룹화 하여 특징 그룹 중심간의 거리차를 이용하여 질의 이미지와 검색 이미지의 유사도를 측정하는 영역 매칭 방법을 제안한다.