• 제목/요약/키워드: 클러스터 영역

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비직교 다중접속 방식을 이용한 다중 유니캐스트와 멀티캐스트 스트림 동시 전송 (Simultaneous Transmission of Multiple Unicast and Multicast Streams Using Non-orthogonal Multiple Access)

  • 신창용
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.11-19
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    • 2021
  • 본 논문에서는 주파수 효율적으로 다중 유니캐스트와 멀티캐스트 스트림을 동시에 전송하기 위한 채널정렬 기반 비직교 다중접속 방법을 제안한다. 이 방법에서 멀티캐스트 클러스터 내 수신기들은 자신의 채널을 정렬하는 수신 빔포밍 벡터를 채용하고 기지국은 정렬된 채널 정보를 이용하여 멀티캐스트 클러스터 간 간섭을 제거하는 송신 빔포밍 벡터를 설계한다. 유니캐스트 수신기들은 송신 빔포밍 벡터와 결합된 유효수신채널 정보를 이용하여 유니캐스트 수신기 간 간섭을 제거하는 수신 빔포밍 벡터를 설계한다. 제안한 방법은 간섭을 효과적으로 제거하여 높은 SNR 영역에서 기존의 직교 다중접속 방법보다 높은 총합 데이터 율을 달성한다. 또한 제안한 비직교 다중접속 방법과 기존의 직교 다중접속 방법의 장점을 결합하는 하이브리드 방법을 제안한다. 이 방법은 채널상태에 따라 적응적으로 낮은 SNR 영역에서는 수신신호전력을 향상하는 기존의 직교 다중접속 방법을 적용하고 높은 SNR 영역에서는 효과적으로 간섭을 제거하는 제안한 비직교 다중접속 방법을 적용한다. 이를 통해 제안한 하이브리드 방법은 전체 SNR 영역에서 우수한 총합 데이터율을 달성한다.

이력 영상의 시간 간격과 연관성에 의한 데이터 관리 기법 (Management of Historical Images by Time Interval and Interrelation)

  • 윤홍원
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제4권6호
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    • pp.543-553
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    • 2001
  • 본 논문에서는 기존 의료 영상 이동 방법에서 생기는 문제점을 해결하기 위해서 의료 영상 데이터의 관리기법을 제안하였다. 의료영상 데이터의 관리기법으로써 EAT(Expanded Average Transaction time) 데이터 이동 기법과 시간 연관성 기반 데이터 저장 방법을 제안하였다. EAT데이터 이동 기법에서는 각 저장 영역에 저장되는 개체 버전을 구분하는 경계값과 각 영역에 저장되는 개체 버전을 정의하였다 시간 연관성에 기반한 데이터 저장 방법에서는 임의 두 개체 버전에 대한 겹침의 정도와 간격의 정도를 정의하였고, 두 값을 통합하여 개체 버전을 저장 장치에 배치하는 방법을 보였다. 시간 질의의 비율을 변화시키면서 클러스터의 참조 회수를 비교한 실험에서 기존의 방법보다 제안한 방법의 클러스터 참조 회수가 적게 나타났다.

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FCM 양자화 기반 퍼지 스트레칭 (FCM Quantization based Fuzzy Stretching)

  • 임은영;김남영;권희영;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.59-62
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    • 2021
  • 본 논문에서는 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용하여 스트레칭 하는 과정에서 상한과 하한을 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 동적으로 조정하는 퍼지 스트레칭 기법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 기법은 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 각 클러스터를 생성하고 생성된 각 클러스터의 중심에 해당되는 명암도를 이용하여 사다리꼴 형태의 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 설정한 구간 정보를 이용하여 스트레칭을 위한 상한과 하한을 구하여 영상을 스트레칭 한다. 제안된 FCM 양자화 기반 퍼지 스트레칭 기법의 성능을 분석하기 위해서 명암도 분포가 좁고 명암 대비가 낮은 결절종 초음파 영상과 컨테이너 영상을 대상으로 실험하였다. 실험 결과에서도 알 수 있듯이 기존의 히스토그램 스트레칭 기법과 삼각형 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법보다 명암 대비가 향상되었다. 결절종 초음파 영상에서는 결절종 영역과 그 외의 영역 간의 명암 대비가 뚜렷하게 나타나서 결절종 추출에 효과적인 것을 확인하였고 컨테이너 영상에서는 컨테이너 데미지를 추출하는데 필요한 컨테이너 굴곡선 등과 같은 특징이 다른 기법들에 비해 선명하게 나타났다.

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영역 확장 기법과 오류 역전파 알고리즘을 이용한 자궁경부 세포진 영역 분할 및 인식 (Nucleus Segmentation and Recognition of Uterine Cervical Pop-Smears using Region Growing Technique and Backpropagation Algorithm)

  • 허정민;김성신;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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    • pp.335-339
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    • 2006
  • 자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않는 경우가 많기 때문에 이들을 확실히 구분하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자궁 경부 세포진 영상에서 Region growing 기법을 적용하여 세포 영상을 분할한다. Region growing 기법은 화소간의 유사도를 측정하여 영역을 확장하여 분할하는 방법이다. 세포와 배경이 분할된 영상을 일정 임계값을 이용하여 영상을 이진화 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용해 세포 영역을 추출한다. 추출된 세포 영역을 원 영상인 RGB 컬러로 변환한 후에 K-means 알고리즘을 적용하여 각 세포 영역의 RGB 화소를 R, G, B 채널로 각각 분리하여 클러스터링한다. 클러스터링된 각각의 R, G, B 채널의 클러스터 값을 이용하여 HSI 모델로 변환시킨 후에 세포핵 영역의 Hue 정보를 추출한다. 추출된 세포핵의 특징을 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 정상 세포와 비정상 세포를 분류하고 인식한다.

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중요도 맵과 Mean Shift 알고리즘을 이용한 와인 라벨 검출 (Wine Label Detection Using Saliency Map and Mean Shift Algorithm)

  • 진연연;이명은;김수형
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.384-385
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    • 2011
  • 본 논문은 중요도 맵과 Mean Shift 알고리즘을 이용하여 모바일 폰 영상 내의 와인 라벨 검출 방법을 제안한다. Mean Shift 알고리즘은 비모수적 클러스터링 기술로 클러스터의 수에 대한 사전 지식이 없이도 클러스터링이 가능한 알고리즘인데 실행 시간이 많이 필요한 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 입력 칼라 와인 영상에 Saliency Map을 먼저 적용하고 영상의 두드러진 영역을 찾는다. 다음으로 Mean Shift 알고리즘을 이용한 분할 결과에서 얻은 칼라 마스크를 따라 빈도가 가장 높은 칼라 영역을 찾고 와인 라벨 영역을 검출한다. 실험결과를 통하여 제안된 방법을 모바일 폰을 이용하여 획득된 다양한 와인 영상의 라벨 영역을 효율적으로 검출할 수 있음을 볼 수 있다.

식품 산업의 새로운 영역; 반려동물 식품 시장 (A new area of food industry; companion animal market)

  • 손석준;배정민;박상준;이현정;이현순
    • 식품과학과 산업
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    • 제50권4호
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    • pp.92-103
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    • 2017
  • A companion animal is a pet which lives and shares emotions with a person. The global pet industry economy has grown in recent times due to increased awareness of companion animals. In Korea, it grew from 800 million US dollars in 2012 to 2 billion US dollars in 2016, about 2.5-fold growth in five years. Within the pet industry, the pet food market occupies the largest market share having a value greater than 70 billion US dollars globally. In China, the average annual growth rate of the pet food industry is estimated at about 30%, and the market size is expected to reach 18 billion US dollars by 2020. The companion food market has potential to be the fastest growing and most viable food market in the future and would be a strategic employment avenue within the food industry. This report articulates the necessity for product development and institutional improvement of companion animal.

MPEG 몰입형 비디오를 위한 클러스터 기반 MV-HEVC 부호화 모드 결정 (Cluster-based MV-HEVC Coding Mode Decision for MPEG Immersive Video)

  • 한창희;정종범;류은석
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.189-192
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    • 2021
  • three degree of freedom (3DoF), three degree of freedom plus (3DoF+), six degree of freedom(6DoF) 등 몰입형 비디오의 높은 몰입감을 제공하기 위해 다중 비디오 영상을 효율적으로 처리하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 이를 위해 원본의 몰입형 비디오가 입력되면 기본 시점 영상과 추가 시점 영상에서의 중복을 제거하고 기본 시점(basic view)에서는 보이지 않지만 추가 시점(additional view)에서는 보이는 영역을 추출하는 프루닝 과정이 이뤄지는 부호기에서의 부호화 모드 결정은 매우 중요하다. 본 논문은 test model for immersive video (TMIV)의 모드 중 하나인 MPEG immersive video (MIV) view mode 를 통해 만들어진 프루닝 (pruning) 그래프에서 선택된 시점들을 활용하여 뷰 간 중복성을 제거할 수 있는 효율적인 부호화 구조로 클러스터를 기반으로 병렬적으로 부호화하는 클러스터 기반 정렬 기법을 제안한다. 선택된 시점들을 인덱스 순서에 따라 부호화하는 기존 방법에 비해 제안하는 방법은 peak signal-to-noise ratio (Y-PSNR)에서 평균 3.9%의 BD-rate 절감을 보여주었다. 본 연구는 또한 더 객관적인 품질 측정을 위해 immersive video peak signal-to-noise ratio (IV-PSNR)에 의한 비교 결과도 함께 제공하며, 참조 순서에 맞게 정렬한 프루닝 기반 정렬 기법과의 비교도 함께 제공한다.

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개선된 모폴로지와 적응양자화를 이용한 웨이브릿 영상압축 (Wavelet Image Compression Using Improved Morphology and Adaptive Quantization)

  • 류태경;강경원;정태일;권기룡;문광식
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.291-294
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    • 2000
  • 본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 개선된 모폴로지와 적응양자화를 이용한 영상부호화 방법을 제안한다 제안한 방법은 제로트리를 기반으로 한 기존의 방법들과 유사한 코딩성능을 가지면서 EZW, SFQ 등에서 나타나는 복잡성을 모폴로지를 사용하여 유효정보를 클러스터링 함으로써 복잡성을 줄일 수 있다. 그러나 클러스터의 개수가 많아지면 클러스터를 나타내는 부가정보의 양도 많아진다. 이러한 부가정보의 비율이 실제데이터에서 많은 비중을 차지하기 때문에 개선된 모폴로지를 적용하여 효율적으로 부호화 함으로써 영상의 화질을 개선하였다. 또한 고주파 대역에서의 유효계수를 효율적으로 코딩하기 위해 적응양자화를 적용하여 양자화 시 오차범위를 줄일 수 있다. 따라서 제안한 방법은 양자화 시 발생하는 많은 비교연산을 줄일 수 있으며, 기존의 방법에 비해 화질을 개선하였다.

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USN 환경에서 TEEN 프로토콜 개선에 관한 연구 (A Study on Improvement of TEEN in USN Environment)

  • 박선화;이세인
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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    • pp.305-308
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    • 2009
  • 무선 센서 네트워크 환경에서는 수많은 노드들이 광범위한 영역에 걸쳐 이벤트 정보를 전송한다. 센서들이 이벤트 정보를 정확하고 빠르게 전송하기 위하여 가능한 경로를 탐색하는 라우팅 프로토콜이 반드시 필요하다. 온도와 같은 주변 환경의 급격한 변화를 잘 탐지하도록 설계된 클러스터 기반 계층적 라우팅 프로토콜인 TEEN(Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network protocol)을 채택하여 분석하고 단점을 개선하고자 하였다. 따라서 새로운 개념인 SRS(Self Rescue Signal)를 TEEN 프로세스에 적용하여 이벤트 발생 정보를 알 수 없다는 점을 개선하기 위한 방법을 연구하였다.

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고정 그리드 공간 색인을 위한 클러스터링 알고리즘의 성능 평가 (Performance Evaluation of Clustering Algorithms for Fixed-Grid Spatial Index)

  • 유진영;김진덕;김동현;홍봉희;김장수
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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    • pp.32-134
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    • 1998
  • 공간 색인의 하나인 그리드 파일은 공간 데이터 영역을 격자 형태의 셀로 분할하여 구성하는데 특히, 셀들의 크기가 모두 동일한 값으로 고정되어진 것을 고정 그리드(fixed grid)라고 한다. 셀들의 크기가 고정된으로 인해 샐 분할선 상에 객체가 존재하는 경우가 자주 발생하게 되고 이러한 객체들은 하나 이상의 셀에 의해 중복으로 참조된다. 중복 참조 객체는 1/10 시간을 증가시켜 질의 처리 시 성능 저하의 주요한 원인이 된다. 따라서 중복 객체를 효율적으로 처리 할 수 있는 클러스터링 알고리즘의 고안이 필요하다. 이 논문에서는 중복 참조 객체를 처리하기 위한 객체 클러스터링(Object clustering)과 셀 단위로 클러스터하기 위한 셀 클러스터링(Cell clustering) 알고리즘을 구현한다. 그리고 공간 질의 수행 시에 각 클러스터기법들에 대한 성능을 평가한다.