• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.35 no.6
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• pp.633-640
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• 2011

In this study, the stabilization of an edge flame and the intensity variation of a diffusion branch were investigated using a multi-slot combustor under conditions of high temperature and small fuel-concentration gradient (FCG). The combustor consists of three narrow channels: a quartz channel and two side-heating combustors. For the accuracy of this experimental study, quantitative analysis was carried out for each boundary condition. Stable edge flames could be observed under high-temperature conditions by controlling the FCG and fuel dilution ratio. Moreover, it was found that the intensity of the diffusion flame was increased by increasing the temperature of the mixture. On the contrary, the intensity of the diffusion flame was decreased by increasing the dilution ratio. It was also found that a propane flame is more sensitively affected by these experimental parameters than a methane flame.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2006.06a
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• pp.246-250
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• 2006

얼굴의 중요한 특징부분을 잘 나타내는 깊이 에지 정보를 사용하면 표정과 조명변화로 인한 얼굴 픽셀의 밝기 값 변화에 대해 강인한 특징벡터를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 깊이 에지(depth edge)를 이용한 새로운 특징벡터를 제안하고 그 유용성에 대하여 실험하였다. 새롭게 제안한 특징벡터는 얼굴의 깊이 에지 영상을 수평과 수직 방향으로 투영하여 얻어지는 에지 강도 히스토그램을 이용하기 때문에 얼굴의 움직임으로 인한 변형에 영향을 받지 않는다. 또한, 실시간 검출과 인식이 매우 용이하다. 제안한 깊이 에지 기반 특징벡터와 백색광 영상의 픽셀 값 기반 특징벡터에 대해 부공간 투영기반의 얼굴인식 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과, 얼굴의 깊이 에지에 기반한 얼굴인식이 기존의 백색광만을 이용한 방법에 비해 높은 인식성능을 보였다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.607-609
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• 2001

본 논문에서는 단순 다각형의 두 에지 사이의 가시성 문제를 재구성가능한 메쉬(RMESH) 병렬 모델에서 상수 시간에 해결하기 위한 알고리즘을 고려한다. 두 에지 사이의 가시성은 네 가지 유형, 즉, 완전 가시성(complete visibility), 강 가시성(strong visibility), 약 가시성(weak visibility), 부분 가시성(partial visibility)으로 구분될 수 있다. 논문에서는 에지 가시성에 대한 여러 가지 성질들을 고찰하여 두 에지 사이의 모든 유형에 대한 가시성의 판별과 가시 영역을 구하는 상수 시간 N$\times$N RMESH 알고리즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.385-388
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• 2003

영상의 에지는 입력 영상에 대한 중요 정보들을 가지고 있으며, 에지 추출은 영상인식의 성능을 좌우하는 중요 요소이다. 영상 에지 추출은 영상 분할의 첫 번째 단계이며, 영상의 구성을 결정하기 위해서 화소들을 하나의 영역으로 만드는데 사용되고 있다. 또한 에지 강도를 갖고 있는 모든 에지들을 검출하기 위해 많은 방법들이 제안되었다 기존의 에지 짐출은 흑백영상의 명암도의 변화에 국한되어 있었다 그러나 칼라영상을 이용하여 에지를 추출하는 경우에는 흑백영상보다 이용할 수 있는 정보가 많을 뿐 아니라 인간의 시각체계와도 유사하여 보다 나은 에지 추출을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 칼라영상에서 직접적으로 얻을 수 있는 RGB 정보 중 광도를 분리하여 사용하는 YCbCr성분을 이용하여, 기존의 기울기연산자나 표면접합 템플릿에 의한 에지 추출이 아닌 3$\times$3 마스크안의 데이터값의 차에 따라 가변적으로 변하는 BBM템플릿을 제안하였다. 제안된 가변 BBM템플릿은 모의 실험한 결과 기존의 Sobel, Preweet, Roberts 같은 연산 템플릿보다 성능이 우수함을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.7
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• pp.86-92
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• 2015

This study proposes new LDP code to improve facial expression recognition rate by including local directional number(LDN), edge magnitudes and differences of neighborhood edge intensity. LDP is less sensitive on the change of intensity and stronger about noise than LBP. But LDP is difficult to express the smooth area without changing of intensity and if background image has the similar pattern with a face, the facial expression recognition rate of LDP is low. Therefore, we make the LDP code has the local directional number and the edge strength and experiment the facial expression recognition rate of changed LDP code.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.4
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• pp.299-307
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• 2009

In this study, the acoustical properties of micro-speaker had been studied as a function of diaphragm patterns. The diaphragm was divided into two sections, such as edge and dome sides. The pattern change at each side affected the tensile strength of diaphragm. As a result, the resonance frequency was varied with the change. With increasing the number of pattern at the edge side, it was increased at the first, but it reversed to the exponential decrease of that. It increased due to the increase of tensile strength to be caused by using "U" type of drill and whirlwind pattern, and decreasing of drill angle at the edge side. However, it was decreased due to the decrease of tensile strength to be by increasing the number of radiation pattern and dome hight, and decreasing the dome radius at the dome side.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.14 no.4
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• pp.33-39
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• 2002

레미콘의 품질성능을 좌우하는 것은 콘크리트 사용재료 및 배합뿐만 아니라 레미콘을 제조하는 믹서 및 이를 현장까지 운반하는 트럭 에지테이터의 품질성능에 크게 좌우된다. 그러나, 레미콘 공장의 혼합 설비인 믹서 및 트럭 에지테이터에 관한 국내 자료는 거의 전무한 실정이며 이에 관한 연구도 상대적으로 매우 부족하다. 특히, 최근에는 고강도 콘크리트, 고유동 콘크리트, 고강도 경량 콘크리트, 수중불분리 콘크리트, 섬유보강 콘크리트 등 고성능 콘크리트 성능에 대한 요구가 날로 증가하는 추세이며 이에 따라 레미콘 공장에서도 혼합설비 및 운반설비가 고성능화 되어 가는 추세이다.(중략)

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.287-290
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• 2002

본 논문에서는 디지털 컨텐츠 저작권 보호를 위해 강인성과 비가시성의 유지를 위한 보다 효과적인 방법으로 웨이브릿 변환에서 적응적 워터마크 삽입강도를 갖는 지각적 데이터 은닉 모델을 제안한다. 먼저 영상을 9/7 쌍직교 웨이브릿 필터를 사용해 4레벨로 다해상도 분해한다. 다음으로 연속부대역 양자화(successive subband quantization)를 통한 시각적 중요계수(perceptually significant coefficient: PSC)들을 선정하여 선택된 계수들에 대해서만 워터마크 정보를 삽입한다. 지각 모델은 정상상태의 일반화 가우시안 모델(generalized gaussian model)로 추정된 NVF(noise visibility function)로 에지와 텍스쳐영역 그리고 평탄영역에 따라 각각 적응적으로 삽입되게 한다. 이는 각 서브밴드 내의 분산과 형상계수(shape parameter)에 의해 결정된다. 적응적 워터마크의 삽입강도를 갖기 위해 에지와 텍스쳐영역의 삽입강도는 각 서브밴드의 주파수 감도(frequency sensitivity)로 결정되고, 평탄영역의 삽입강도는 영상의 국부적 특성에 근거한 통계적 가중치를 사용한다. 삽입되는 워터마크는 랜덤시퀀스로 N(0,1)이다. 여러 가지 공격에 대한 실험으로 제안한 방법의 비가시성과 강인성을 확인한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.11a
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• pp.85-88
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• 2006

본 논문에서는 강의 영상에 포함되어 있는 텍스트 정보를 바탕으로 학습에 의미 있는 영역을 추출한다. 실시간으로 입력되는 컬러 영상에서 Canny 연산자를 이용하여 에지 정보를 구하고, 모폴로지 연산(Morphological Operation)과 연결 성분(Connected Component)을 통해 후보 영역을 검색한다. 그리고 검색된 후보 영역내의 색 정보 분석을 통해서 의미 있는 학습 영역을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 학습에 의미 있는 영역을 추출한 결과, 비교적 단순한 강의 영상과 복잡한 강의 영상 모두에서 정확한 학습 영역의 추출이 가능함을 알 수 있고, 학습에 의미 있는 정보만을 구성함으로써 적은 용량으로 최적화된 강의 영상을 제공할 수 있음을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.7
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• pp.149-156
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• 2011

This paper proposes the effective edge selection algorithm for the rapid processing time and low memory usage of efficient graph-based image segmentation on mobile device. The graph-based image segmentation algorithm is to extract objects from a single image. The objects are consisting of graph edges, which are created by information of each image's pixel. The edge of graph is created by the difference of color intensity between the pixel and neighborhood pixels. The object regions are found by connecting the edges, based on color intensity and threshold value. Therefore, the number of edges decides on the processing time and amount of memory usage of graph-based image segmentation. Comparing to personal computer, the mobile device has many limitations such as processor speed and amount of memory. Additionally, the response time of application is an issue of mobile device programming. The image processing on mobile device should offer the reasonable response time, so that, the image segmentation processing on mobile should provide with the rapid processing time and low memory usage. In this paper, we demonstrate the performance of the effective edge selection algorithm, which effectively controls the edges of graph for the rapid processing time and low memory usage of graph-based image segmentation on mobile device.