• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.4
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• pp.513-526
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• 1999

3 차원 입체 형상을 표현하기 위한 수단으로서 도면을 사용하는 방법이 생산현장에서 많이 활용되고 있다. 그러나 이 방법은 정투영 과정에서 정보 손실이 발생하기 때문에 3차원 후보 요소의 빈번한 조합 탐색 및 복잡한 기하 연산을 필요로 한다. 특히 , 이면도로부터 복원과정은 면도의 생략으로 인하여 수많은 허요소를 생성한다. 본 논문은 효율적인 허요소 축소를 통하여 이면도로부터 다면체를 바르게 복원하는 이단계 알고리즘을 제안한다. 1 단계에서는 이면도와의 정합성에 필수적인 최소한의 3차원 후보요소를 생성한후 , 정투영시 이면도와 일치하는 부분 물체를 복원한다. 2단계에서는 부분 물체에 직교면을 덧붙임으로써 기하학적으로 타당한 완전 물체를 복원한다. 실험결과를 통하여 제안방법이 기존 방법들에 비해 적은 수의 3차원 후보 요소를 생성시키면서 이면도로로부터 3차원 물체를 빠르게 생성하는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1358-1360
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• 2015

본 논문에서는 MB-LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns)와 공간피라미드를 이용하여 생성된 특징을 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 영상내의 표지판 속도를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 입력 영상에서 표지판 영역은 다양한 위치와 크기를 가지며 주위 배경이 후보 영역에 포함되므로 먼저 입력 영상에 원형 Hough Transform을 적용하여 원형의 표지판 후보 영역만을 검출한다. 그 후 영상의 화질을 향상시키기 위해 히스토그램 평활화와 모폴로지 연산을 적용하여 표지판의 숫자 영역과 배경 영역의 대비를 높이도록 한다. 표지판의 크기 변화에 강건한 시스템의 구현을 위해 후보 영역에서 LBP(Local Binary Patterns)보다 우수한 성능을 보이는 MB-LBP를 적용하고, 다양한 크기의 속도 표지판을 인식하기 위해 공간 피라미드를 사용하여 지역적 특징과 전역적 특징 모두를 추출하였다. 추출된 특징은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 각 9개의 속도 표지판으로 분류, 각 속도별 클래스에 대한 인식 성능을 측정하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.7 no.4
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• pp.733-739
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• 2012

In this paper, a smoke detection algorithm robust to brightness and color variations depending on time and weather is proposed. The proposed smoke detection algorithm specifies the candidate region using difference images of input and background images, determines smoke by comparing feature coefficients of Gaussian mixture model of difference images. Thresholds for specifying candidate region is divided by four levels according to average brightness and chrominance of input images. Clusters of Gaussian mixture models of difference images are aligned according to average brightness. Smoke is determined by comparing distance of Gaussian mixture model parameters. The proposed algorithm is implemented by media dedicated DSP. As results of experiments, it is shown that the proposed algorithm is effective to detect smoke with camera installed outdoor.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.2
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• pp.71-76
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• 2015

In similarity join processing, a general technique employs a generation-verification framework, which includes two phases: the first phase generates a set of candidate pairs from a collection of records; and the second phase verifies each candidate pair by computing real similarity. In order to reduce the number of candidate pairs in the verification phase, the median of one record of each candidate pair is used as a filter in this paper to test whether the other record can has the proper number of overlapped tokens. We propose a similarity join algorithm with the median filter, and show that the proposed algorithm has better performance in execution time than recent algorithms without the filter through extensive experiments on real-world datasets.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.5
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• pp.419-425
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• 2001

A method to detect lots of porno documents on the internet is presented in this parer. The proposed method applies fuzzy inference mechanism to the conventional information retrieval techniques. First, several example sites on porno arc provided by users and then candidate words representing for porno documents are extracted from theme documents. In this process, lexical analysis and stemming are performed. Then, several values such as tole term frequency(TF), the document frequency(DF), and the Heuristic Information(HI) Is computed for each candidate word. Finally, fuzzy inference is performed with the above three values to weight candidate words. The weights of candidate words arc used to determine whether a liven site is sexual or not. From experiments on small test collection, the proposed method was shown useful to detect the sexual sites automatically.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.4A
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• pp.394-402
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• 2008

In this paper, we propose a novel soft output generation method for spatially multiplexed MIMO systems. The receiver complexity of spatially mutiplexed MIMO system is in proportion to the number of candidate vectors. The ML signal detection method considers all possible vectors as candidates, thereby achieving a high performance, however, its complexity is very high. Low complexity receiver techniques involving a small number of candidate vectors, provide soft output values of low reliability. In this paper, we propose a method to improve reliability of the soft output values obtained using a small number of candidate vectors.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.2
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• pp.154-161
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• 2006

We introduce a tile grading algorithm for orthodoxy mahjong game. Mahjong is one of most popular board game in the world. In Mahjong, the most important part of skill is the worthless tile selecting method from one's own hands and discard it. To get the value of the tiles in one's hands, at first, we generate every possible cho by using each overlapped tiles. Given these cho, we make the configurable candidate from one's own tiles. At last, we select the best candidate from the candidates and evaluate the tiles depend on usefulness of configuring the cho.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.3
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• pp.542-548
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• 2006

In this paper, we propose a face region detection/verification method using wavelet packet analysis and structural statistic for frontal human color image. The method extracts skin color lesions from input images, first. and then applies spatial restrictive conditions to the region, and determines whether the region is face candidate region or not. In second step, we find eye region in the face candidate region using structural statistic for standard korean faces. And in last step, the face region is verified via wavelet packet analysis if the face torture were satisfied to normal texture conditions.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.12
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• pp.1202-1210
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• 2000

본 논문에서는 효과적인 앙상블 머신의 구축을 위한 새로운 방안을 제시한다. 효과적인 앙상블의 구축을 위해서는 앙상블 멤버들간의 상관관계가 아주 낮아야 하며 또한 각 앙상블 멤버들은 전체 문제를 어느 정도는 정확하게 학습하면서도 서로들간의 불일치 하는 부분이 존재해야 한다는 것이 여러 논문들에 발표되었다. 본 논문에서는 주어진 문제의 다양한 면을 학습한 다수의 앙상블 후보 네트웍을 생성하기 위하여 건설적 학습 알고리즘과 능동 학습 알고리즘을 결합한 형태의 신경망 학습 알고리즘을 이용한다. 이 신경망의 학습은 최소 은닉 노드에서 최대 은닉노드까지 점진적으로 은닉노드를 늘려나감과 동시에 후보 데이타 집합에서 학습에 사용할 훈련 데이타를 점진적으로 선택해 나가면서 이루어진다. 은닉 노드의 증가시점에서 앙상블의 후부 네트웍이 생성된다. 이러한 한 차례의 학습 진행을 한 chain이라 정의한다. 다수의 chain을 통하여 다양한 형태의 네트웍 크기와 다양한 형태의 데이타 분포를 학습한 후보 내트웍들이 생성된다. 이렇게 생성된 후보 네트웍들은 확률적 비례 선택법에 의해 선택된 후 generalized ensemble method (GEM)에 의해 결합되어 최종적인 앙상블 성능을 보여준다. 제안된 알고리즘은 한개의 인공 데이타와 한 개의 실세계 데이타에 적용되었다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘에 의해 구성된 앙상블의 최대 일반화 성능은 다른 알고리즘에 의한 그것보다 우수함을 알 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.10
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• pp.407-420
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• 2014

In general, the Korean morpheme analysis procedure is divided into two steps. In the first step as an ambiguity generation step, an Eojeol is analyzed into many morpheme sequences as candidates. In the second step, one appropriate candidate is chosen by using contextual information. Hidden Markov Model(HMM) is typically applied in the second step. This paper proposes Sub-word Conditional Probability(SCP) model as an alternate algorithm. SCP uses sub-word information of adjacent eojeol first. If it failed, then SCP use morpheme information restrictively. In the accuracy and speed comparative test, HMM's accuracy is 96.49% and SCP's accuracy is just 0.07% lower. But SCP reduced processing time 53%.