• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.8
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• pp.77-86
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• 2014

Mobile devices are generally using app images which are artificially designed. Accordingly, this paper presents adjusting device brightness based on app image categorization for enhancing the visibility under various light condition. First, the proposed method performed two prior subjective tests under various lighting conditions for selecting features of app images concerning visibility and for selecting satisfactory range of device brightness for each app image. Then, the relationship between selected features of app image and satisfactory range of device brightness is analyzed. Next, app images are categorized by using two features of average brightness of app image and distribution ratio of advanced colors that are related to satisfaction range of device brightness. Then, optimal device brightness for each category is selected by having the maximum frequency of satisfaction device brightness. Experimental results show that the categorized app images with optimal device brightness have high satisfaction ratio under various light conditions.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.5
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• pp.127-135
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• 2010

In motion adaptive temporal noise reduction filtering used for reducing video noises, the strength of motion adaptive temporal filtering should be carefully controlled according to temporal movement. This paper presents a motion adaptive temporal filtering scheme based on least-square training. Each pixel is classified to a specific class code according to temporal movement, and then, an iterative least-square training method is applied for each class code to find optimal filtering coefficients. The iterative least-square training is an off-line procedure, and the trained filter coefficients are stored in a lookup table (LUT). In actual noise reduction filtering operation, after each pixel is classified by temporal movement, simple filtering operation is applied with the filter coefficients stored in the LUT according to the class code. Experiment results show that the proposed method efficiently reduces video noises without introducing blurring.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.18-21
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• 2020

심층 신경망은 영상 분류, 음성 인식, 그리고 문자 번역 등 다양한 분야에서 효과적인 성능을 보여주고 있다. 신경망의 구조 변화, 신경망 간의 정보 전달, 그리고 학습에 사용되는 데이터 증대 등의 확장된 연구를 통해 성능은 더욱 발전하고 있다. 그 중에서도 데이터 증대는 기존에 수집한 데이터의 변형을 통해 심층 신경망에 더 다양한 데이터를 제공함으로써 더욱 일반화된 신경망을 학습시기키는 것을 목표로 한다. 하지만 기존의 음향 관련 신경망 연구에서는 모델의 학습에 사용되는 데이터 증대 방법의 연구가 영상 처리 분야만큼 다양하게 이루어지지 않았다. 최근 영상 처리 분야의 데이터 증대 연구는 학습에 사용되는 데이터와 모델에 따라 최적의 데이터 증대 방법이 다르다는 것을 실험적으로 보여주었다. 이에 영감을 받아 본 논문은 자연에서 발생하는 음향을 분류하는데 있어서 최적의 데이터 증대 방법을 실험적으로 찾으며, 그 과정을 소개한다. 음향에 잡음 추가, 피치 변경 혹은 스펙트로그램의 일부 제한 등의 데이터 증대 방법을 다양하게 조합하는 실험을 통해 경험적으로 어떤 증대 방법이 효과적인지 탐색했다. 결과적으로 ESC-50 자연 음향 데이터 셋에 최적화된 데이터 증대 방법을 적용함으로써 분류 정확도를 89%로 향상시킬 수 있었다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.24 no.3
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• pp.289-297
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• 2006

The Land Cover/Land Use Map have been constructed from 1998, which has hierarchical structure according to land cover/land use system. Level 1 classification Map have done using Landsat satellite image over whole Korean peninsula. Level II classification Map have been digitized using IRS-1C, 1D, KOMPSAT and SPOT5 satellite images resolution-merged with low resolution color images. Level II Land Cover/Land Use Map construction by digitizing method, however, is consuming enormous expense for satellite image acquisition, image process and Land Cover/Land Use Map construction. In this paper, the possibility of constructing Level II Land Cover/Land Use Map using hyperspectral satellite image of EO-1 Hyperion, which is studied a lot recently, is studied. The comparison of classifications using Hyperion satellite image offering more spectral information and Landsat-7 ETM+ image is performed to evaluate the availability of Hyperion satellite image. Also, the algorithm of the optimal band selection is presented for effective application of hyperspectral satellite image.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.19 no.2
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• pp.277-286
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• 2012

For credit assessment models, the ROC curves evaluate the classification performance using two univariate cumulative distribution functions of the false positive rate and true positive rate. In this paper, it is extended to two bivariate normal distribution functions of default and non-default borrowers; in addition, the bivariate ROC curves are proposed to represent the joint cumulative distribution functions by making use of the linear function that passes though the mean vectors of two score random variables. We explore the classification performance based on these ROC curves obtained from various bivariate normal distributions, and analyze with the corresponding AUROC. The optimal threshold could be derived from the bivariate ROC curve using many well known classification criteria and it is possible to establish an optimal cut-off criteria of bivariate mixture distribution functions.

• Korean journal of applied entomology
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• v.61 no.1
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• pp.165-172
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• 2022

Insects have evolved successfully by adapting to their environments through development and reproduction. Temperature-dependent models have been used to calculate the intrinsic optimal, optimal development, and optimal fecundity temperatures of insects and mites; for this study, we reviewed 112 works that focused on these parameters. The insects and mites investigated in this study include 14 Acari, 8 Coleoptera, 5 Diptera, 31 Hemiptera, 7 Hymenoptera, 18 Lepidoptera, 1 Orthoptera, 5 Psocoptera, and 5 Thysanoptera species. The results of this study showed that the interval distance between the intrinsic optimal and optimal fecundity temperatures was smaller than that between the intrinsic optimal and optimal development temperatures of the all insects and mites investigated except for those in the order Thysanoptera. We found that there is a close relationship between the intrinsic optimal and optimal fecundity temperatures.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.493-495
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• 2001

본 논문에서는 문자 인식에서 두 단계의 식별과정을 통하여 인식률을 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 한글 문자인식에서의 어려움은 인식대상 클래스가 많고 유사문자가 많은 반면, 여러 폰트의 글자를 하나의 글자를 하나의 클래스로 할 경우에는 그 문자의 분산이 더욱 커지게 되는 점이다. 따라서 본 연구에서는 문자의 분포를 고려하여 거리를 계산하는 Bayes에 의한 식별 함수를 1단계 인식과정에서 사용하여 1위 후보문자를 인식하였다. 2단계에서는 미리 준비된 1위 후부문자의 유사문자세트의 최적선형변환 공간에서 상세분류를 행하였다. 결과적으로 1단계의 Bayes거리반에 의한 인식률(91.1%)보다도, 또한 처음부터 모든 클래스에 대하여 최적선형변환에 의한 인식률(87.9%)보다 좋은 결과(92.9%)를 얻게되었다. 이로서 1단계의 대규모 문자세트에 대한 대분류에서는 문자의 분포를 고려하는 Bayes에 의한 인식이 유효하고, 2단계의 최적선형변환에 의한 인식은 소수의 유사문자들에 대한 변별력을 높이는데 유효함을 입증하였다.

• 전기의세계
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• v.23 no.5
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• pp.19-24
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• 1974

현대제어이론 및 그 응용은 범위가 너무 넓기 때문에 여기서는 1970년 이후 수년간의 경향을 살펴보기로 하였다. 발표된 논문을 내용별로 분류하면 (가) 데이타처리 (나) 고정문제 (다)모델표현 (라)퍼래미터, 상태추정 (마)최적제어 (바)시스템의 응답해석 (사)안정문제등이다. 여기서는 IEEE의 분류법에 따라 계통별로 분류하였다.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.33 no.12
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• pp.9-17
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• 2004

건축물에서 대공간으로 분류되는 로비, 공장, 공연장, 체육관의 기류 및 열환경 특성을 살펴 보고, 최적의 공조 및 환기 시스템 선정 방법을 기술하였습니다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.181-181
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• 2022

상수도 관망은 비정상상황에서도 안전한 물을 안정적으로 공급하는 것을 목표로 한다. 따라서 상수도 관망의 최적 설계는 수리학적 제약조건 (i.e., 절점의 압력, 관의 유속)을 만족하는 설계안을 제시한다. 하지만 점차 커지는 도시 규모에 따라 수질적으로 안전한 물을 공급하지 못하는 문제가 발생하고 있다. 또한, 상수도시스템의 형식 (i.e., 수지상식, 혼합식, 순환식)에 따라 용수의 체류 시간, 절점의 압력 등이 상이하다. 따라서, 본 연구에서는 도시 규모 및 형식과 잔류염소 농도를 고려한 상수도시스템 최적 설계를 진행하였다. 절점의 개수에 따라 도시의 규모를 분류하였으며, BI(BI; Branch Index) 지수를 통해 상수도시스템의 형식을 분류하였다. 또한, 수리학적 제약조건(i.e., 절점의 압력)과 수질적 제약조건 (i.e., 잔류염소 농도)을 설정하여 수리-수질을 동시에 만족하는 최적 설계안을 도출하였다. 비상시에도 물을 안정하게 공급하기 위하여 시스템의 탄력성과 설계비용을 목적함수로 설정하여 다목적 최적 설계를 진행하였다. 이러한 연구는 압력만을 고려한 기존 설계단계에서 수질적 측면을 동시에 고려하여 수질 측면의 안전성을 향상할 수 있다. 또한, 시스템의 탄력성을 고려하여 비정상상황에서도 물을 공급하여 사용성을 향상하는 설계안을 도출하여 수리학적 안정성을 만족하며, 경제적 측면도 향상할 수 있다.