• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.26 no.3
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• pp.123-128
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• 2007

This Paper Presents new transient signal classification algorithms for underwater transient signals. In general. the ambient noise has small spectral deviation and energy variation. while a transient signal has large fluctuation. Hence to detect the transient signal, we use the spectral deviation and power variation. To classify the detected transient signal. the feature Parameters are obtained by using the Wigner-Ville distribution based eigenvalue decomposition. The correlation is then calculated between the feature vector of the detected signal and all the feature vectors of the reference templates frame-by-frame basis, and the detected transient signal is classified by the frame mapping rate among the class database.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.9
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• pp.1029-1039
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• 1992

This paper presents the filtering method which is processed on the frequency domain among Hangul character recognition methods. It is processed the Hangul character parrern with spatial positioning modulation and mapped the Hangul character element which have spatial position variant feature onto frequency domain, at this time, normalized spatial position and so normalized the character size in frequency domain. And it is grouped the Hangul character element according to the generating position and set the standard pattern, and used each standard character element pattern with character element filter and filtering the character pattern of Hangul character, it is derived the normalized cross correlation function and the coherence function led to the filtering results, and calculated classification threshold.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.11c
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• pp.17-20
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• 2000

본 논문에서는 복잡한 카오스 신호를 발생시키는 HVPM(hyperchaotic volume preserving maps) 모델과 HVPM 모델의 구현회로를 제안한다. 랜덤 한 카오스 신호를 발생시키기 위하여 3차원 이산시간(discrete-time) 연산과 비선형 사상(maps)으로 모듈러(modulus) 함수를 이용하여 하이퍼카오스 신호를 발생시킨다. 그리고 HVPM 모델은 여러 가지 시스템 파라미터들을 변화시키면 다양한 카오스 신호를 발생시킬 수 있으며, 출력되는 카오스 신호는 비주기성을 갖게 된다. 이러한 특징을 갖는 HVPM 모델의 회로 구현을 위하여 2단 N형의 함수를 CMOS와 선형 연산증폭기 및 비교기를 이용하여 보드상에서 구현하여, 다양한 하이퍼카오스 신호를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.12a
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• pp.595-599
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• 1999

본 논문에서는 카오스 현상을 나타내는 수식을 변형하여 암호시스템이나 PN(pseudo-noise)시퀸스에 적용하기 위하여 복잡한 카오스 신호를 발생시키는 하이퍼카오스 VP 사상(HVPM, Hyper chaos Volume Preserving Maps)과 이들간의 카오스 동기화를 제안한다. 단계별 모듈러(modulus) 함수를 이용하여 랜덤한 카오스 신호를 발생시키기 위하여 이산시간(discrete-time) HVPM 모델을 설정하고, 수치해석 실험으로 아날로그 카오틱시퀸스(CAS. chaotic analog sequence)의 특징을 분석한다. 그리고 HVPM의 신호를 기존의 단순한 PC(Pecora, Carroll)방법을 응용한 치환동기화 (synchronous substitution)를 이용하여 구동 및 응답시스템간의 카오스 동기화(chaos synchronization) 제어를 한다. 수치실험에서 카오스 신호가 갖는 특징들을 확인할 수 있었으며, 치환동기시스템에서 효과적인 카오스 동기화가 수행됨을 증명할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.3
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• pp.268-276
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• 1992

In this paper, we present an discrimination method of unknown digital modulated signals in noisy communication environment. We propose the use of an identification procedure based on time domain signal parameters. First, We extract instantaneous envelope. Frequency and difference phase as the basic feature informations from received signals. In order to identify signals using the extracted feature informations, we design the two dimensional feature space. The extracted feature infomations are mapped into2Dfeature space using 2D feature points. The procedure has been tested by simulations on a computer in noisy communication environment, and the considered signals are ASK-W, ASK-4, BPSK, QPSK, 8PSK, FSK, and QAM.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.8
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• pp.13-21
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• 2010

One of the most distinguished features of the DHP association rules mining algorithm is that it counts the support of hash key combinations composed of k items at phase k-1, and uses the counted support for pruning candidate large itemsets to improve performance. At this time, it is desirable for each hash key combination to have a separate count variable, where it is impossible to allocate the variables owing to memory shortage. So, the algorithm uses a direct hashing mechanism in which several hash key combinations conflict and are counted in a same hash bucket. But the direct hashing mechanism is not efficient because the distribution of hash key combinations is unvalanced by the characteristics sourced from the mining process. This paper proposes a mapped perfect hashing function which maps the region of hash key combinations into a continuous integer space for phase 3 and maximizes the efficiency of direct hashing mechanism. The results of a performance test experimented on 42 test data sets shows that the average performance improvement of the proposed hashing mechanism is 7.3% compared to the existing method, and the highest performance improvement is 16.9%. Also, it shows that the proposed method is more efficient in case the length of transactions or large itemsets are long or the number of total items is large.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.289-292
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• 2007

공공 장소에서 통로를 통해 이동하는 사람의 수를 측정하는 것은 영상 감시를 위한 필수 기술이며 이와 관련하여 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 지금까지의 방법들은 카메라를 통로의 바로 위쪽에 수직방향으로 설치해야 하며, 넓은 범위의 영상을 처리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상의 특징에 기반한 사상함수를 사용하여 카메라 시점에 제약을 받지 않는 사람 수 추정 방법을 제안한다. 실험 결과 카메라가 통로의 수직 방향에 위치하지 않아도 이동하는 사람 수를 추정할 수 있기 때문에 다양한 분야에 이용될 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.43 no.4 s.310
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• pp.88-102
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• 2006

In multimedia information retrieval, multimedia data are represented as vectors in high dimensional space. To search these vectors effectively, a variety of indexing methods have been proposed. However, the performance of these indexing methods degrades dramatically with increasing dimensionality, which is known as the dimensionality curse. To resolve the dimensionality curse, dimensionality reduction methods have been proposed. They map feature vectors in high dimensional space into the ones in low dimensional space before indexing the data. This paper proposes a method for dimensionality reduction based on a function approximating the Euclidean distance, which makes use of the norm and angle components of a vector. First, we identify the causes of the errors in angle estimation for approximating the Euclidean distance, and discuss basic directions to reduce those errors. Then, we propose a novel method for dimensionality reduction that composes a set of subvectors from a feature vector and maintains only the norm and the estimated angle for every subvector. The selection of a good reference vector is important for accurate estimation of the angle component. We present criteria for being a good reference vector, and propose a method that chooses a good reference vector by using Levenberg-Marquardt algorithm. Also, we define a novel distance function, and formally prove that the distance function lower-bounds the Euclidean distance. This implies that our approach does not incur any false dismissals in reducing the dimensionality effectively. Finally, we verify the superiority of the proposed method via performance evaluation with extensive experiments.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.34 no.5
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• pp.473-491
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• 1999

세균성 이질은 국내 제1종 법정 전염병으로 분류되어 관리되고 있는 질환으로서 1998년 이후 그 발병 사례가 급속히 증가하고 있다. 본 연구는 1999년 3월 부산시 사상구에서 집단 발병한 세균성 이질을 대상으로 하여, 각 환자들의 발병 시점과 장소의 분포패턴에 대한 지리학적 고찰을 목적으로 한다. 환자분포의 특징적 공간패턴과 그들의 시계열적 확산 양상 등을 탐색하기 위한 방법론은 보건지리학과 지도학 및 공간통계학에 기반을 둔 공간분석기법을 중심으로 설정하였다. 분석자료는 해당 지역의 수치지형도, 지적도, 인구 센서스 자료를 포함한 GIS 데이터베이스로 구축되었다. 인구분포를 감안한 밀도구분도를 바탕으로 개별환자의 위치자료와 동 단위로 집계된 자료를 자료의 형태에 따라 분석기법을 달리하였으며, 환자 발생 밀도, 상대적 위험지수 등을 지도화하여 역학자료의 시각적 통계적 분석을 수행하였다. 환자분포의 공간적 중심위치와 분산의 변화 등 기술적 통계분석과 함께 제1차 공간속성을 커널추정법으로 찾아보았다. 이와 더불어 ‘공간적 의존성’과 관련된 제2차 공간속성은 K-함수와 시뮬레이션을 통해 분석하여 군집성 등이 통계적으로 확인되었다. 본 연구를 통해 역학조사시 GIS의 활용사례가 제시되었으며, 모집단 인구를 고려한 확률지도 작성 기법과 다양한 데이터 가시화 방법, 그리고 시계열별 발생 환자들의 지리적 변이를 분석 하는데 따르는 문제들이 논의되었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.6
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• pp.52-59
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• 2007

This paper presents a greedy method for user-steered mesh segmentation, which is based on the merging priority metric defined for representing the geometric properties of meaningful parts. The priority metric is a weighted function composed of five geometric parameters: distribution of Gaussian map, boundary path concavity, boundary path length, cardinality, and segmentation resolution. This scheme can be extended without any modification only by defining more geometric parameters and adding them. Our experimental results show that the shapes of segmented parts can be controlled by setting up the weight values of geometric parameters.