Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.04a
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pp.884-889
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2000
본 논문에서는 원영상의 주파수특성 성형에 의한 오차확산 영상이진화 기법을 제안하였다. 오차확산에 의한 영상이진화 처리에서 이진화영상에 내재하고 있는 에지정보의 열화를 감쇄하기 위한 방법으로 원영상의 주파수특성을 활용하는 기법을 도입하였다. 주파수특성은 원영상에서 수평방향과 수직방향으로 얻고, 이들 각각에 가중치를 부여하였다. 수평과 수직의 주파수특성을 성형한후, 영상이진화 기법에서 양자화처리 수행시 이를 활용하였다. 주파수특성 성형을 위한 필터는 2종을 제안하여 적용하였다. 제안한 필터를 적용한 오차확산 영상이진화 처리를 수행한 후, 실험결과를 고찰시 이진화영상의 평탄영역은 기본특성을 유지하면서 에지정보의 특성이 부각되는 주관적인 화질특성이 얻어짐을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1426-1428
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2011
컴퓨터에서 사용하는 데이터의 기본 단위는 2진수 형식으로 표현되는 이진(binary) 데이터이며 이는 CPU 연산에서부터 이기종간 네트워크 통신에 이르기까지 폭넓은 영역에서 사용되고 있다. 이진데이터를 처리하는 소프트웨어를 개발하기 위하여 다양한 원시타입(Primitive Type)을 사용하는 프로그래밍 언어가 사용되는데, 일반적으로 이러한 프로그래밍 언어를 통한 개발은 소스코드에 구조체, 공용체 및 클래스로 이진 데이터를 정적으로 정의함으로써 추후 데이터 변경에 대한 유연성이 떨어지는 문제가 존재한다. XML 기반의 객체 모델은 프로그래밍 언어에서 사용되는 모든 타입 및 이진 데이터 구성 형식을 제공하고 이를 통해 이진 데이터를 동적으로 관리함으로써 이러한 유연성의 문제를 해결하고 있으며 실제 이진 데이터를 사용하는 분야에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 반응변수가 두 가지의 값을 갖는 회귀분석에 적용할 수 있는 사영추적회귀를 고려하였다. 회귀모형에 필요한 설명변수들의 선형결합이 하나이고 연결함수의 형태를 사전에 알지 못한다는 가정하에서 모의담금질 기법을 이용하여 모형에 필요한 선형결합을 찾는 알고리즘을 제시하였다. 이진 반응변수의 경우에는 평활모수의 값에 따라 잔차이탈도함수의 반응표면이 단봉의 형태를 갖지 않는 경우가 있어 비동질적 마코프체인을 이용한 모의담금질 기법을 적용하면 효율적으로 선형결합을 탐색할 수 있다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.04a
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pp.222-227
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1998
본 논문에서는 이진난수발생기들의 안전성 평가를 위한 새로운 통계적 검정을 소개한다. 검정에서 구현된 기본개념은 이진난수열이 랜덤하지 않다면 다음 발생 비트를 예측할 확률이 편향된다는 다음 비트 검정이론에 바탕을 둔다. 본 검정은 이진난수열이 아닌 임의의 d진 난수열의 안전성 검정에도 유용하게 적용될 수 있으므로 난수발생기를 이용하여 설계된 스트림 암호 시스템의 안전성 평가에 평가 측도로서 사용될 수 있다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 몇몇 난수발생기에 검정을 적용함으로써 검정법이 타당함을 보인다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.04a
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pp.423-431
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1998
이진값을 가지는 이진 시스템을 모델화하고 설계하여 구현할 수 있도록 Petri Net의 한 부류인 박스의 마크수가 최대 1인 안전(safe)한 확장된 마크흐름선도(EMFG : Extended Mark Flow Graph)를 재구성하였다. 레벨박스와 펄스박스 및 게이트박스를 하나의 박스로 통일하였으며, 보존아크를 제거하고 서로 상반되는 개념을 가지는 일반아크와 역아크만을 사용하였고, 특히 트랜지션의 출력아크로 새로이 역아크를 도입함으로써 EMFG의 표현을 명확하게 하였다. 또한 EMFG에서 자기루프를 정의하였다. 그리고 이진 시스템을 모델링한 EMFG를 실제회로로 구현하는 방법이 새로이 제시되었다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.27-30
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2000
본 논문에서는 선형 이진 신경회로망(Linear Binary Neural Network)을 이용하여 이진 영상으로부터 골격(skeleton)을 추출하는 병렬 구조를 제안하였다. 기존의 골격 추출 알고리즘으로부터 이진함수를 추출하고 이를 MSP Term Grouping Algorithm을 이용하여 학습시켰다. 결과에서는 기존의 역전파(Back-propagation) 학습알고리즘을 사용한 신경회로망보다 더 쉽게 하드웨어로 구현할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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