The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.9A
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pp.1592-1600
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2001
본 논문에서는 IMT-2000을 위한 이중 모드 패킷 전송 방식에 대한 성능을 분석하고, 동적 임계치 설정을 이용한 이중 모드 패킷 전송 방식을 제안한다. 먼저, 다양한 채널 환경과 트래픽 유형을 고려하여, 공용 채널과 전용채널 간의 모드 전환을 위한 임계치의 변화에 따른 성능의 변화를 고찰하였다. 성능 분석 결과, 채널 환경과 트래픽 형태에 따라서 스위칭 임계치 설정이 매우 중요하며, 성능에 큰 영향을 미치게 된다는 것을 알 수 있었다. 그리고, 이중 모드 방식에서 스위칭 임계치를 동적으로 설정하는 방식을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 제안된 동적 임계치를 사용할 경우에 채널 상황이나 트래픽 특성 변화에 적응적으로 대처할 수 있어, 전반적으로 고정 임계치 방식보다 성능이 크게 개선됨을 알 수 있었다.
This paper describes, in order to extract contour from topographic map image, an adaptive segment-length thresholding using a threshold depended on target image. First of all, after recognizing the primary symbols and detecting two edges from the projection histogram of the elevation value area, the threshold value is determined by the distance between the edges. Then, the subdivision is peformed by searching a branch point and erasing its neighboring Hack pixels. And contour components are extracted by segment-length thresholding. The experimental result shows that the final image contains non-contour component of 2.41% and contour one of 97.59%.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.4
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pp.7-12
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2003
This paper propose the 1-pass spatially adaptive wavelet thresholding for image denosing. The method of wavelet thresholding for denosing, has been concentrated on finding the best uniform threshold or best basis. However, not much has been done to make this method adaptive to spatially changing statistics which is typical of a large class of images. This spatially adaptive thresholding is extended to the overcomplete wavelet expansion, which yields better results than the orthogonal transform. Experiments show that this proposed method does indeed remove noise significantly, especially for large noise power. Experimental results show that the proposed method outperforms level dependent thresholding techniques and is comparable to spatial Wiener filtering method, 2-pass spatially adaptive wavelet thresholding method in matlab.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2000.05a
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pp.352-355
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2000
In this paper, we propose an adaptive thresholding for edge detection. first, we got histograms for background image and image with moving object, respectively. Then we make difference histogram between histograms of background and object image. A thresholding value is decided using gradient of peak to peak in the difference histogram. The experimentation is processed using a moving car in the road. The result is that edge is detected well regardless of the brightness.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.4
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pp.163-167
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2002
This paper propose the new spatially adaptive wavelet thresholding for image denosing. The method of wavelet thresholding for denosing, has been concentrated on finding the best uniform threshold or best basis. However, not much has been done to make this method adaptive to spatially changing statistics which is typical of a large class of images. Experimental results show that the proposed method outperforms level dependent thresholding techniques and is comparable to spatial Wiener filtering method in matlab.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.89-92
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2002
CT영상으로 골조직이나 특정 기관의 3차원 모델을 재구성하는 연구는 큰 진전을 이루어 현재는 진료나 치료계획 수립에 없어서는 안될 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 기존의 방법으로는 교정이나 시술 시뮬레이션을 위해서는 치조골과 치아를 개별적으로 분리해서 모델링해야하는 치과분야의 요구를 만족시키는 데는 어려움이 있다. 치아와 치조골의 경계를 정확하게 분리하여 개별적으로 조작이 가능한 치아모델을 생성하기 위해서는 슬라스별로 두 영역을 분리할 수 있는 최적의 임계치가 결정되어야 한다. 본 연구에서는 좁은 간격으로 촬영한 연속적인 CT영상 슬라이스들 사이에서 치아들의 형태와 임계값이 점진적으로 변하는 성질을 이용하여 각 슬라스별로 최적의 임계치를 결정하여 치아영역을 분리하는 적응적인 최적 임계화 방안을 제안한다.
Sign language spotting is the task of detecting and recognizing the signs in a signed utterance. The difficulty of sign language spotting is that the occurrences of signs vary in both motion and shape. Moreover, the signs appear within a continuous gesture stream, interspersed with transitional movements between signs in a vocabulary and non-sign patterns(which include out-of-vocabulary signs, epentheses, and other movements that do not correspond to signs). In this paper, a novel method for designing a threshold model in a conditional random field(CRF) model is proposed. The proposed model performs an adaptive threshold for distinguishing between signs in the vocabulary and non-sign patterns. A hand appearance-based sign verification method, a short-sign detector, and a subsign reasoning method are included to further improve sign language spotting accuracy. Experimental results show that the proposed method can detect signs from continuous data with an 88% spotting rate and can recognize signs from isolated data with a 94% recognition rate, versus 74% and 90% respectively for CRFs without a threshold model, short-sign detector, subsign reasoning, and hand appearance-based sign verification.
Recently Wireless communication among short-distance devices has come to notice due to smart phone generalization recently. However, instead of setting up additional H/W, communication technology providing wireless communication based on S/W is in need due to limited availability of NFC's use. Accordingly, short-distance wireless communication technology that makes great use of mike and speaker which installed in every device draws attention. Our thesis suggests improvement of acoustic transmission speed by applying multi-channel parallel transmission and advancement of transmission rate that differed from each mike's own characteristics through optimizing adaptive threshold. The study is not only just applied in specific and limited conditions such as promoting corporation and payments system but also fast and convenient data transmit system general users-oriented.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.10
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pp.2419-2424
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2013
In a conventional MOG algorithm, a small threshold for background decision causes the background recognition delay in a periodic background and a large threshold makes it recognize passing objects as background in a stationary background. This paper proposes the improved MOG algorithm using adaptive threshold. The proposed algorithm estimates changes of weight in the dominant model of the MOG algorithm both in the short and long terms, classifies backgrounds into the stationary and periodic ones, and assigns proper thresholds to them. The simulation results show that the proposed algorithm decreases the maximum number of frame in background recognition delay from 137 to 4 in the periodic background keeping the equal performance with the conventional algorithm in the stationary background.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11a
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pp.109-112
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2003
본 논문은 비트 플레인의 위치에 따라 정보 삽입량에 대한 주관적이고 고정적인 임계치가 아니라 비트 플레인의 가중치를 고려하여 각 영상의 비트 플레인별 적응적인 임계값에 따라 최대 정보량을 삽입하고 추출하는 알고리즘을 연구하였다. 다양한 이미지를 대강으로 고정 임계값을 적용하는 기존의 방법과 영상의 특징에 따라 비트 플레인별 임계값이 적응적으로 산출되는 제안한 방법에 대해서 최대용량을 측정하고, 같은 양의 정보를 삽입한 후 화질을 비교 분석하였다. 그 결과 기존의 방법보다 용량면이나 화질면에서 나은 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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