Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.8
no.3
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pp.105-115
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2006
A sensor network which uses DCS(Data-Centric Storage) stores the same data into the same sensor node. Thus it has a hot spot problem when the sensor network grows and the same data arise frequently. In the past researches of the sensor network using DCS, the hot spot problem caused by growing the sensor network was ignored because they only concentrated on managing stored sensor data efficiently. In this paper, we proposed a non-equal region split method that supports efficient scalability on storing multi-dimensional sensor data. This method can reduce the storing cost, as the sensor network is growing, by dividing whole space into regions which have the same number of sensor nodes according to the distribution of sensor nodes, and storing and managing sensor data within each region. Moreover, this method can distribute the energy consumption of sensor nodes by increasing the number of regions according to the size of the sensor network, the number of sensor nodes within the sensor network, and the quantity of sensor data. Therefore it can help to increase the life time and the scalability of the sensor network.
Conventional research on image restoration has focused on restoring degraded images resulting from image formation, storage and communication, mainly in the signal processing field. Related research on recovering original image information of caption regions includes a method using BMA(block matching algorithm). The method has problem with frequent incorrect matching and propagating the errors by incorrect matching. Moreover, it is impossible to recover the frames between two scene changes when scene changes occur more than twice. In this paper, we propose a method for recovering original images using EBMA(Extended Block Matching Algorithm) and a region compensation method. To use it in original image recovery, the method extracts a priori knowledge such as information about scene changes, camera motion and caption regions. The method decides the direction of recovery using the extracted caption information(the start and end frames of a caption) and scene change information. According to the direction of recovery, the recovery is performed in units of character components using EBMA and the region compensation method. Experimental results show that EBMA results in good recovery regardless of the speed of moving object and complexity of background in video. The region compensation method recovered original images successfully, when there is no information about the original image to refer to.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.11a
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pp.76-79
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2019
합성곱 신경망의 성능이 증가하면서 다양한 영상 처리 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망을 적용한 시도들이 증가하고 있다. 고해상도 복원 문제도 그 중 하나였으며, 보다 높은 성능을 얻기 위해 주로 신경망의 깊이를 깊게 하는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 고해상도 복원 작업을 위한 합성곱 신경망의 성능 향상을 위해 깊이를 증가시키는 접근법이 아닌 수용영역을 확장시키는 접근법을 시도하였다. 논문에서 제시한 모델은 신경망 내부에 두 개의 브랜치를 두어, 하나의 브랜치는 Dilated Convolution 을 이용해 수용영역을 확장하는데 사용되며, 다른 하나는 이 브랜치를 통해 나온 feature 를 가공하는데 사용된다. 기본 모델은 EDSR 을 사용하였으며, 최종적으로 4.79M 의 파라미터로 평균 32.46dB 의 PSNR 을 보여주었다. 하지만 모델의 구조가 복잡하여 깊이를 늘이는 접근법을 적용하기 어렵다는 한계점이 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.431-433
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2018
This paper proposes the system that offer super-wideband speech which is made by artificial bandwidth extension technique using wideband speech signal in time-domain. wideband excitation signal and line spectrum pair(LSP) are extracted based on source-filter model in time-domain. Two parameters are extended by each bandwidth extension algorithms, and then, super-wideband speech parameters are estimated. and synthesized. Subjective test shows super-wideband speech is better speech quality than wideband speech signal.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.841-843
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2005
최근 64비트 CPU의 시장 출시가 활발해지고 있으며, 메모리 모듈 또한 대용화가 이루어지고 있다. 이에 대용량 메모리를 64비트 CPU 플랫폼에서 효과적으로 테스트하는 방법을 개발할 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 x86-64 기반 리눅스 2.6.11 커널에서 물리 메모리의 테스트 영역을 확장하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에는 응용이나 커널에서 물리 메모리에 대한 직접 접근, 프로그램을 사용자가 원하는 물리 메모리로 배치, 프로그램의 동적 재배치 등의 방법을 통해 테스트 영역을 확장 한다. 현재 64 비트 CPU를 지원하는 OS는 리눅스와 윈도우즈 64비트 에디션 등이 있다. 기존 리눅스 커널을 그대로 사용하였을 때 프로그램 등이 이미 사용 중인 물리 메모리에 대해서는 메모리 테스트를 수행 할 수 없었으나, 각 프로그램들을 물리 메모리에서 재배치하여, 원하는 곳의 메모리를 테스트 할 수 있도록 커널 수정을 통하여 구현하였다.
본 논문은 속도 운전 영역 확장을 위한 자동 진상각 제어 알고리즘을 제안한다. 속도 운전 영역 확장을 위하여 상전류의 위상을 역기전력의 위상에 대하여 진상으로 제어한다. 기존의 진상각 제어 방식은 속도 - 진상각 참조표를 이용하거나 추가적인 하드웨어를 구성하여 제어한다. 참조표를 이용한 제어 방식의 경우 전동기의 특성에 매우 민감하며 운전점이 변경될 경우 제어 특성이 현저히 나빠지는 단점이 있으며, 추가적인 하드웨어를 이용하는 경우 전동기의 제정수에 의존적임과 동시에 제어 시스템의 부피 및 비용 증가와 같은 문제를 야기시킨다. 본 논문은 유효 전압의 크기와 전류 제어기의 궤환 전압을 이용하여 필요한 진상각을 계산한다. 본 논문에서 제안하는 방식의 유용함은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 타당함을 검증하였다.
In this paper, we evaluate the system throughput and the method of optimal wireless resource allocation for the access zone (AZ) and relay zone (RZ) in downlink when the cell coverage is extended using the non-transparent Relay Station (RS) in a 2-hop cellular relay system based on IEEE802.16j, which uses the OFDMA-TDD structure. For the analyses, we first introduce the MAC (Media Access Control) frame structure in the non-transparent mode, then we investigate the interfering elements in both AZ and RZ for the network devices such as the Mobile Station (MS) and RS. Through computer simulation, we analyze the cell coverage extension and system throughput in terms of the distance between Base Station (BS) and RS, then we present the amount of the optimal allocation of wireless resource for the AZ and RZ in downlink using our results.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.335-339
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2006
자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않는 경우가 많기 때문에 이들을 확실히 구분하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자궁 경부 세포진 영상에서 Region growing 기법을 적용하여 세포 영상을 분할한다. Region growing 기법은 화소간의 유사도를 측정하여 영역을 확장하여 분할하는 방법이다. 세포와 배경이 분할된 영상을 일정 임계값을 이용하여 영상을 이진화 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용해 세포 영역을 추출한다. 추출된 세포 영역을 원 영상인 RGB 컬러로 변환한 후에 K-means 알고리즘을 적용하여 각 세포 영역의 RGB 화소를 R, G, B 채널로 각각 분리하여 클러스터링한다. 클러스터링된 각각의 R, G, B 채널의 클러스터 값을 이용하여 HSI 모델로 변환시킨 후에 세포핵 영역의 Hue 정보를 추출한다. 추출된 세포핵의 특징을 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 정상 세포와 비정상 세포를 분류하고 인식한다.
공개키 기반구조는 공개키 알고리즘을 이용하여 정보보호 서비스를 제공하는 정보처리 및 정보통신시스템에서 사용자 공개키의 무결성과 인증성을 제공하기 위한 중요한 기반 서비스이다. 공개키에 대한 무결성을 제공하기 위해서는 전자서명이 요구되며, 인증성을 제공하기 위해서는 제3의 신뢰기관이 요구된다. 제3의 신뢰기관이 통칭 인증기관이다. 사용자는 인증서를 이용하여 응용에게 공개키의 무결성과 인증성을 알려주며, 응용은 인증서에 포함되어 있는 공개키를 이용하여 정보통신 시스템에서 다양한 정보보호 서비스를 실현한다. 인증서 정책은 하나의 인증서를 특정응용에 적용 가능한지를 알려주기 위한 법칙들의 집합이라고 될 수 있다. PKI 영역(Domain)은 하나의 통일되고 합의된 인증서 정책으로 구현되는 인증기관들과 사용자들의 집합이라고 볼 수 있다. PKI 응용 영역간의 상호 연동은 PKI 서비스를 확장하기 위하여 중요한 기술이다. 본 고에서는 PKI 영역간 상호 연동을 위한 공개키 기반구조의 개요와 필요성 등을 기술하고, IETF PKIX의 공개키 기반구조 표준화 동향을 분석하며, 상호 연동을 위하여 요구되는 인증서 정책과 인증서 확장자를 살펴보고, 대표적인 주요 인증서 정책들을 분석하며, 최근 PKI 포럼에서 연구된 PKI 영역간 상호 연동 방식을 살펴보고, 마지막으로 상호 연동 방식간의 특징과 장단점을 제시한다.
Quadtree, which 11 a hierarchical data structure, is a very important data structure to represent images. The linear quadtree representation as a way to store a quadtree is efficient to save space compared with other representations. Therefore, it has been widely studied to develop efficient algorithms to execute operations related to quadtrees. The region expansion is an operation to expand images by a given distance and the scaling If an operation to scale images by a given scale factor. In this paper, we present algorithms to perform the region expansion and scaling of images represented by quadtrees, using three-dimensional n${\times}$n${\times}$n processors on RMESH(Reconfigurable MESH). These algorithms have constant time complexities by using efficient basic operations to route the locational codes of quadtree on the hierarchical structure of n${\times}$n${\times}$n RMESH.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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