• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.954-956
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• 2017

본 연구에서는 X-선 영상을 이용한 비산란 그리드의 검사 자동화 시스템에서, 결함후보 ROI에 대한 판단정확도를 향상시킬 수 있는 최적영상 획득을 위한 임계치결정 기법을 제안한다. 주파수 도메인에서 영상히스토그램을 분석 및 재구성한 후 최적임계치의 결정에 필요한 요소를 추출하며, 재구성 히스토그램으로부터 영상패턴을 판단하여 각 유형에 따른 최적 임계치를 결정한다. 50개의 영상에 적용한 실험 결과 제안된 방법은 4.8/5.0의 성능 (Inter-class correlation, ICC: 0.985, 95% CI, p-value<0.05)을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.649-652
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• 2002

PCA 방법은 입력 차원을 수학적으로 줄일 수 있는 장점 때문에 패턴인식 부분에서 널리쓰이고 있다. 얼굴인식에서의 PCA는 학습 패턴의 분산을 최대로 하는 기저 벡터들인 고유얼굴을 만들어 얼굴인식이 필요한 영상을 이 기저 벡터에 투사시켜 이때 나온 인자들과 원래 각 개인의 대표 인자값과의 거리 비교로 얼굴을 인식하는 방법이다. 그러나 조명등의 영향에 매우 민감하며 거리값으로 얼굴을 인식하기 때문에 다양한 변화에 따라 오인식률이 높아진다. 이는 인식률을 높이고자 임계값을 높게 설정하는 과정에서 발생하는 오류이며, 이를 방지하기 위해 임계치를 낮게 설정하면 오거부율이 높아진다. 이에 본 연구에서는 PCA에 입력되는 패턴들을 사전에 비교, 분류하여 PCA 연산시에 분산과 변위를 최대한으로 가질 수 있도록 하였다. 그러하여, 기존의 PCA보다 상당히 낮은 임계값으로도 오거부율의 증가를 막았으며, 낮은 임계값 설정으로 인하여 오인식률을 낮추는 결과를 얻을 수 있었다. 이는 기존의 PCA 방법을 사용하는 인식시스템에서 종종 발생하는 허가되지 않아야 하는 외부인을 인증시키는 사례를 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1555-1558
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• 2015

본 논문에서는 프레임 블록화와 Otsu 임계값 설정 방법을 이용한 샷 전환 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 연속된 두 프레임을 일정 크기의 영역으로 분할하여 두 프레임 간 대응되는 영역의 히스토그램 차이를 이용해 샷 전환을 탐지한다. 또한 각 영상마다 Otsu 임계값 설정 방법을 이용하여 자동으로 임계값을 설정한다. 제안 방법의 실험은 영화, 드라마, 애니메이션 등 다양한 영상에 대해 테스트되었으며, 기 연구된 샷 전환 탐지 알고리즘과 비교 시 우수한 탐지율을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.226-228
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• 2013

본 논문은 실제 주행 도로영상에서 교통표지판을 검출하기 위하여 다중 색상 임계값 모델을 이용한 색상 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 하나의 모델을 이용하는 기존의 색 분할 방법과 달리 다양한 조명 환경에서도 동작할 수 있는 다중 색상 모델을 사용한 방법이다. 모델 생성을 위해 각 조명 모델에 해당하는 학습용 데이터를 이용하여 모델의 임계값 범위를 추정한다. 이 과정에서 임계값의 범위는 상위 0.5%와 하위 0.5%를 제외한 픽셀 값 분포에서의 최대 및 최소값으로 결정한다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 조명 상태에서의 교통표지판도 검출이 가능하다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.1 s.33
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• pp.67-72
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• 2005

Most of image binarization algorithms analyzes the intensity distribution using the histogram for the determination of threshold value. When the intensity difference between the foreground object and the background is great, the histogram shows the tendency to be bimodal and the selection of the histogram valley as the threshold value shows the good result. On the other side. when the intensity difference is not great and the histogram doesn't show the bimodal property, the histogram analysis doesn't support the selection of the proper threshold value. This Paper Proposed the novel binarization method that applies the fuzzy membership function to each color value on the RGB color model and, by using the operation results, separates the features having the great readability from the background. The proposed method prevents the loss of information incurred by the gray scale conversion by using the RGB color model and extracts effectively the readable features by using the fuzzy inference Compared with the traditional binarization methods, the proposed method is able to remove the majority of noise areas and show the improved results on the image of transport containers , etc.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.29 no.1
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• pp.1-11
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• 2023

Deep-learning-based image segmentation is one of the most widely employed lane detection approaches, and it requires a post-process for extracting the key points on the lanes. A general approach for key-point extraction is using a fixed threshold defined by a user. However, finding the best threshold is a manual process requiring much effort, and the best one can differ depending on the target data set (or an image). We propose a novel key-point extraction algorithm that automatically adapts to the target image without any manual threshold setting. In our adaptive key-point extraction algorithm, we propose a line-level normalization method to distinguish the lane region from the background clearly. Then, we extract a representative key point for each lane at a line (row of an image) using a kernel density estimation. To check the benefits of our approach, we applied our method to two lane-detection data sets, including TuSimple and CULane. As a result, our method achieved up to 1.80%p and 17.27% better results than using a fixed threshold in the perspectives of accuracy and distance error between the ground truth key-point and the predicted point.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.24 no.6
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• pp.644-653
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• 2013

In this paper, a formulation for obliquely incident electromagnetic wave has been presented for an analysis of highpower electromagnetic pulse penetration into multilayered dispersive media. Based on generalized models of measured dielectric constants and propagation channels reflecting the Earth's general features, the propagation phenomenon of the obliquely incident early-time(E1) high altitude electromagnetic pulse(HEMP) is analyzed. In addition, the polarization and critical angle are also considered. It is found that the total reflection occurs at an incident angle of about 38 degrees at the soil-rock interface, and that the parallel-polarized E1 HEMP penetrates better than the perpendicular-polarized one. The peak level of the penetrating electric field is found to be 5.6 kV/m at normal incidence, regardless of the type of polarization, and E1 HEMP is greatly reduced near the critical angle. Moreover, the penetrating E1 HEMP is analyzed as a variation of moisture content and depth of materials, resulting E1 HEMP could be useful in determining the levels of shielding required for buried facilities.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.35C no.9
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• pp.1-10
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• 1998

This paper is to propose an algorithm named as DYSAC to find the critical path(the longest sensitizable path) in a large digital circuit, whose purpose is to reduce the time to find critical path and to find critical paths of the circuits for which the previous methods could not find one. Also a set of path sensitization criteria named as DYPSEC is proposed, which is used to select a path from input to the output inside the DYSAC. The DYSAC consists of two sub-algorithms; the level assignment algorithm to assign a level to each node and the critical path selection algorithm to select the sensitizable path. The proposed algorithm was implemented with C-language on SUN Sparc and applied to the ISCAS'85 benchmark circuits to make sure if it works correctly and finds the correct critical path. Also, the results from the experiments were compared to the results from the previous works. The comparison items were the ability to find the critical path and the speed, in both of which the proposed algorithm in this paper shows better results than others.

• Tunnel and Underground Space
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• v.29 no.2
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• pp.124-134
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• 2019

Subcritical crack growth in rock material can occur under monotonic and cyclic loading. Subcritical crack growth plays an important role in evaluating the long-term stability of structures in rocks. This paper presents the results of studies conducted to determine subcritical crack growth parameters under monotonic and cyclic loading in rock-like material. The constant stress rate method was employed for monotonic loading. The subcritical crack growth parameter of n under cyclic loading was determined by the relation between the rate of crack growth per cycle and stress intensity factor range. The specimens contained pre-existing flaws with 45 and 60 degrees of inclination angle and flaws spacing and continuity were varied to arrange crack growth in shear or tensile manner. The results show that the parameter of n is almost constant regardless of the applied load conditions such as monotonic and cyclic or shear and tension.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.167-170
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• 2007

동일한 집단에 속하는 개체를 다른 집단에 속하는 개체로부터 구별할 수 있는 염기의 특징을 해당 집단의 시그너쳐라고 한다. 학습 데이터는 두 집단에 속하는 염기서열들이고, 염기서열에 대한 시그너쳐는 개체를 다른 집단과 구별할 수 있는 위치의 염기들로 구성된 서열이다. 제안한 방법에서는 각 집단에 대해서 위치별로 염기의 발생빈도를 계산하고, 가장 발생빈도가 높은 염기를 결정한 다음, 다른 집단의 대응 위치에서 해당 염기의 빈도를 계산하여, 빈도차이가 지정한 분류임계값 이상이면, 해당 위치의 염기를 시그너쳐를 구성하는 특징으로 간주한다. 시그너쳐를 대한 임의의 염기서열에 대한 부합정도는 시그너쳐에 속하는 염기의 학습집단에서의 상대빈도값을 가중치로 하여 계산한다. 임의의 염기서열이 특정 집단에 속하는지 판단하기 위해서는 해당 집단의 시그너쳐에 대한 부합정도를 계산하게 되는데, 부합정도가 얼마이상이 되어야 해당 집단에 속하는 것으로 간주할지 기준이 되는 임계값을 엄밀도 임계값이라고 한다. 엄밀도 임계값은 학습 데이터 집합에 대해서 주어진 시그너쳐에 대한 엄밀도 임계값이 민감도와 특이도를 최대로 하는 것을 선택한다. 제안한 방법을 구현한 바이오인포매틱스 도구를 개발하여, 한국형 HIV-1 바이러스 시그너쳐 추출에 적용하여 분류특성이 우수한 시그너쳐를 추출할 수 있음을 확인하였다.