• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.726-727
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• 2016

정보이론에서 엔트로피는 불확실성 또는 복잡성을 정량적으로 표현할 수 있는 개념이다. 이 개념을 차용하여 칼라 이미지에서 지역적인 복잡성을 R,G,B에 대해서 각각 엔트로피로 계산하고 R,G,B의 통계적인 특성을 고려하여 가중치를 부여하여 평균값을 구한 후 이 값을 임계치와 비교하여 복잡도가 큰 픽셀을 외곽선의 일부로 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘을 기존의 소벨과 프레윗 알고리즘과 비교한 결과 다양한 임계치 값에 대해서 기존 알고리즘보다 시각적으로 우수한 외곽선 겸출 효과를 가짐을 확인하였다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.605-610
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• 2007

사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해, 생산, 재무, 마케팅 등의 분야의 다양한 경영의사결정문제 해결에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 변수들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중, '결합할 유사사례의 선택' 과 관련해, CBR이 보다 개선된 형태로 경영문제 해결에 응용될 수 있는 모형을 제시하고 있다. 본 연구의 제안모형은 결합할 유사사례를 선택하는 기준으로 특정 사례수(k-NN)나 유사도의 상대적 비율을 사용하는 기존의 CBR과 달리 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 적용하고 있다. 다만, 절대적 유사 임계치를 사용할 때, 그 값이 작아질 경우 예측결과의 생성이 과도하게 이루어지지 않을 수 있는 문제를 해결하기 위해, 커버리지를 모형에 함께 반영하여 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아, 추론을 수행할 수 있도록 설계하였다. 제안모형을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실제 인터넷 쇼핑몰의 고객 발굴 사례에 적용해 보았다. 이를 통해, 제안모형의 적용가능성을 확인하고, 향후 추가연구가 요구되는 개선방향을 고찰해 보았다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.10
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• pp.825-835
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• 2009

The advance in medical technology has decreased death rates from diseases such as tubercle, pneumonia, malnutrition, and hepatitis. However, death rates from cardiac diseases are still increasing. To prevent cardiac diseases and quantify cardiac function, magnetic resonance imaging not harmful to the body is used for calculating blood volumes and ejection fraction(EF) on routine clinics. In this paper, automatic left ventricle(LV) segmentation is presented to segment LV and calculate blood volume and EF, which can replace labor intensive and time consuming manual contouring. Radial threshold determination is designed to segment LV and blood volume and EF are calculated. Especially, basal slices which were difficult to segment in previous researches are segmented automatically almost without user intervention. On short axis cardiac MRI of 36 subjects, the presented algorithm is compared with manual contouring and General Electronic MASS software. The results show that the presented algorithm performs in similar to the manual contouring and outperforms the MASS software in accuracy.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.162-165
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• 2004

대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉 히스토그램을 보일 때는 최적의 임계치를 한기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 자기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제시한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.9
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• pp.2101-2108
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• 2014

Automatic fall-detection algorithms using video-data are proposed. Six types of fall-feature parameters are defined applying the optical flows extracted from differential images to principal component analysis(PCA). One fall-detection algorithm is the simple threshold method that a fall is detected when a fall-feature parameter is over a threshold, another is to use the HMM, and the other is to combine the simple threshold and HMM. Comparing the performances of three types of fall-detection algorithm, the algorithm combining the simple threshold and HMM requires less computational resources than HMM and exhibits a higher accuracy than the simple threshold method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.94-96
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• 2003

급속도로 발전하는 인터넷의 발달로 인한 정보의 과부하와 이메일의 급증은 이젠 모든 네티즌들이 겪는 불편함이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 이런 이메일 관리를 사용자가 효율적으로 할 수 있도록 추천 에이전트(Recommendation Agent)를 제안하고자 한다. 추천 에이전트 시스템에서는 이메일의 자동 분류에서 가장 핵심인 정확도(Accuracy)를 개선시키기 위해 최종 결정을 사용자가 하는 방식으로 접근하였으며, 또한 절기에 이용되는 학습 및 분류 알고리즘을 동적 임계치를 적용한 베이지안 학습 알고리즘을 이용하여 알고리즘적 방법도 병행하였다. 새로운 메일이 도착했을 때 최적의 분류를 할 수 있도록 메일 카테고리를 추천하는 시스템이다. 또한 사용자 편의를 위하여 필요없는 메일이나 스팸으로 간주되는 메일은 자동 삭제하는 기능을 추가하였다.

• 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 Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.38 no.6
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• pp.113-119
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• 2001

In this paper, we propose an improved watershed algorithm that resolves the oversegmentation problem shown in the previous watershed algorithm and its modifications when the spatial video segmentation is performed. The principal idea of the proposed algorithm is merging the shallow catchment basin whose depth is less than a given threshold into the deeper one during flooding step. In the flooding process, the growth of the existing catchment basins and the extraction of newly flooded ones are accomplished. We present the experimental results using several MPEG test sequences in the last part of the paper. As a consequence, the proposed algorithm shows good segmentation results according to the thresholds applied by adding very small amount of calculations.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.9
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• pp.45-56
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• 2010

This paper reports a new mechanism for congestion controls. The proposed congestion detection algorithm can be provided with delay and unnecessary energy consumption. Conventional congestion control methods decide congestion by queue occupancy or mean packet arrival rate of MAC layer only, however, our method can perform precise detection by considering queue occupancy and mean packet arrival rate. In addition, the congestion avoiding method according to congestion degree and scheduling method using priority for real time packets are proposed. Finally, simulation results show that proposed congestion detection and control methods outperforms conventional scheduling schemes for wireless sensor network.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.8
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• pp.535-542
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• 2013

Since case-based reasoning(CBR) has many advantages, it has been used for supporting decision making in various areas including medical checkup, production planning, customer classification, and so on. However, there are several factors to be set by heuristics when designing effective CBR systems. Among these factors, this study addresses the issue of selecting appropriate neighbors in case retrieval step. As the criterion for selecting appropriate neighbors, conventional studies have used the preset number of neighbors to combine(i.e. k of k-nearest neighbor), or the relative portion of the maximum similarity. However, this study proposes to use the absolute similarity threshold varying from 0 to 1, as the criterion for selecting appropriate neighbors to combine. In this case, too small similarity threshold value may make the model rarely produce the solution. To avoid this, we propose to adopt the coverage, which implies the ratio of the cases in which solutions are produced over the total number of the training cases, and to set it as the constraint when optimizing the similarity threshold. To validate the usefulness of the proposed model, we applied it to a real-world target marketing case of an online shopping mall in Korea. As a result, we found that the proposed model might significantly improve the performance of CBR.