Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.12
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pp.3029-3034
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2014
The paper describes the scleral diagnostic system implementation for human eyes by using the scleral color code and vessels sign pattern code generations. The system is based on the high performance DSP image signal processor, programmable gain control for preprocessing and RISC SD frames storage. RGB image signals are optimized by PGC, the edge image is detected form the gray image converted. The processing algorithms are executed by scleral color code generation and scleral vessels sign pattern code creation for discriminating and matching. The scleral symptomatic color code is generated by YCbCr values at memory map tolerated and the vessel sign pattern code is created by digitizing the 24 clock and 13 ring zones, overlay matching and tolerances. The experimental results for performance are that the system runs 40ms, and the color and pattern for diagnostic errors are around 20% and 24% on average. The system and technique enable a scleral diagnosis with subdividing the patterns and patient database.
The mismatched allocation of watermarking position due to parallel translation, rotation, and scaling distortion is a problem that requires an answer in watermarking. In this paper, we propose a watermarking method robust enough to hold against geometrical distorting using restoration pattern matching. The proposed method defines restoration pattern, then inserts the pattern to a watermark embedded image for distribution. Geometrical distortion is verified by comparing restoration pattern extracted from distributed image and the original restoration pattern inserted to the image. If geometrical distortion is found, inverse transformation is equally performed to synchronize the watermark insertion and extraction position. To evaluate the performance of the proposed method, experiments in translation, rotation, and scaling attack are performed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.681-684
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2015
Magnetization is very important in the ferro-magnetic physics and provides useful informations in the application field of magnetic devices. Generally, the only first acquired domain pattern is not helpful to recognize domain pattern. Many images are needed to visualize domain pattern through image processing. These images were obtained a 8-bit digital camera. The operation was the subtraction of pixel values of multi domain imanges from the images with 255 of pixel value, which was obtained in the saturated state of magnetic materials. The magnetic domain images was visualized gradually with increasing the number of subtracion operation. LABVIEW was used as an image processing tool and the optic microscope with a polarizer was used in this experiment.
최근 온라인 마케팅 트렌드는 개인화된 서비스의 제공이다. 인터넷 환경의 대중화와 SNS(Social Networking Service), 모바일 환경의 보급으로 사용자는 쉽게 정보에 노출된다. 이런 환경에서 웹사이트나 애플리케이션, SNS에 대해 사용자의 패턴과 관심사를 분석하여 개인화된 서비스를 제공하게 된다. 데이터 분석은 빅 데이터 환경으로 분석되며 이렇게 분석된 개인화 정보는 사용자와 연관성이 높은 정보를 노출함으로 인해 효율적인 정보의 소비와 더불어 마케팅 효과를 누릴 수 있고, 온라인 서비스나 애플리케이션 제공자에게 사용자도 모르게 제공된 개인의 정보 소비 패턴으로 나타내어진다. 현재 널리 사용되고 있는 서버에 저장된 개인화 데이터는 보안적으로 해킹에 취약할 수 있고, 관리하는 서비스 제공자에게 있어서도 유지보수에 비용이 발생함과 동시에 사용자의 개인정보를 과도하게 수집하게 되는 우려가 나타난다. 개인화 서비스 제공의 단점을 극복하고자 HTML5 Local-Storage 기능을 사용하여 브라우저 환경에서 웹 기반 서비스를 이용하는 사용자의 정보이용 패턴을 저장하여 데이터를 사용자 측면의 저장소에 보관함으로 보다 안전하고 적은 비용으로 개인화 서비스를 제공할 수 있다.
In this paper, we propose a method to use PV(Park's Vector) pattern for inductive motor stator fault diagnosis using CNN(Convolution Neural Network). The conventional CNN based fault diagnosis method was performed by imaging three-phase currents, but this method was troublesome to perform normalization by artificially setting the starting point and phase of current. However, when using PV pattern, the problem of normalization could be solved because the 3-phase current shows a certain circular pattern. In addition, the proposed method is proved to be superior in the accuracy of CNN by 18.18[%] compared to the previous current data image due to the autonomic normalization.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.305-308
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2002
패턴 인식(Patterns Recognition)은 인공 지능의 한 분야로서 이해할 수 있는데, 요즈음은 보안과 관련하여 많은 연구가 진행되고 있다. 웨이블렛 변환(Wavelet Transform)은 공간-주파수 영역에서 신호의 국소화를 효율적으로 구현할 수 있다. 하지만, 이를 패턴 인식의 특징 추출에 그대로 이용할 경우 입력 신호의 위치 이동 등이 문제가 되며, 이것은 또한 에러 요인이 된다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환을 패턴 인식에 적용할 경우 발생하는 입력 신호의 위치이동에 따른 문제점을 보완하여, 개선된 방법으로 패턴 인식에 사용할 수 있는 알고리즘을 제안하며, 실험 결과를 바탕으로 그의 타당성을 보인다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.55-57
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2001
웹로그 마이닝은 대용량의 웹로그 데이터로부터 웹액세스 패턴을 추출함으로써 사용자의 행등 패턴을 찾아내는데 이러한 작업은 웹사이트 설계상의 문제점 등을 발견 및 보완하거나 사용자에게 개인화 페이지를 제공하는데 이용될 수 있다. 사용자의 관심도를 반영하는 웹액세스 패턴을 추출할 때 페이지의 액세스 횟수 뿐만 아니라 페이지의 소요 시간까지 고려함으로써 더욱 정확한 액세스 패턴을 추출하는 것이 본 논문의 목적이다.
Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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2016.11a
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pp.114-114
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2016
임플란트로 널리 사용되고 있는 타이타늄 금속 표면을 처리하여 골융합 접촉 면적을 증가시키기 위한 다양한 방법들이 사용되고 있다. 본 연구에서는 마이크로 단위의 거칠기가 형성된 표면에 나노패턴화된 나노 거칠기를 전기화학적으로 형성시키는 방식(ENF: Electrochemical Nanopattern Formation)을 소개한다. SLA 표면처리 된 임플란트 표면에 100nm 수준의 나노패턴화된 그릿을 기존의 마이크로 그릿의 손상 없이 고르게 형성시켜 표면적을 극대화 할 수 있다. 이를 임플란트의 새로운 표면처리기술로 응용하기 위하여 기존의 표면처리기술과 비교분석하였다.
일반적으로 사람이 패턴인식을 하는 데 있어서 여러 단계의 과정을 거쳐 인식함이 알려져 있다. 이와 같은 사람의 패턴인식 메카니즘(mechanism)을 모방하여 각 단계에 해당하는 기능을 수행하는 시스팀의 구성은 계층구조를 가짐은 물론 각각의 계층의 지식 또한 모듈화 되어야 한다. 특히 계층간의 지식이 상호작용을 통하여 지식이 처리되어야 할 것이다. 본 연구에서는 기존의 패턴인식 모델이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 인간의 패턴 인식 메카니즘에 대해 많이 알려진 여러가지 가설을 바탕으로 신경망 패턴인식 모델과 AI 패턴인식 모델을 융합한 새로운 IPP 모델을 제안한다. IPP 모델은 패턴을 인식할때 각 단계에서 생기는 다양성, 애매성 등을 다른 층의 지식을 사용하여 협조적으로 해결하며, 또한 인간처럼 직감적 처리와 논리적 처리를 상호협조적으로 정보를 교환하여 패턴을 인식한다. 즉, IPP 모델은 직감과 논리를 융합한 새로운 패턴인식 모델이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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