• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.12
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• pp.3257-3264
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• 1998

본 논문은 다해상도 웨이브릿 변환 영상에 대해 각 대역간의 상관관계와 대역내의 상관관계를 이용한 정지 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 기존의 대역분할 방식은 각 대역의 계수값의 특성을 이용한 부호화 방식과 대역간의 상관계만을 이용했던 것과는 달리 본 논문에서는 대역간의 상관관계뿐만 아니라 대역내의 이웃하는 픽셀간의 상관관계를 이용했다. 즉, 제안한 방식은 대역내의 계수들을 2x2 블록으로 해서 각 블록을 루트노드로 대역간의 상관관계를 이용했다. 만약 LL대역내의 2x2 블록내에 기준 임계치를 초과하는 계수가 존재치 않을 때는 블록 전체를 하나의 심볼로 부호화 함으로서 위치정보의 부호화 수를 줄여 부호화의 효율을 증가시켰다. 위치정보의 부호화를 위해 적응형 산술부호화를 사용하여 부호화 하였다. 또한 높은 압축율을 위해 Antonini의 9/7 tap biorthogonal 웨이브릿을 사용했고 이에 따른 실험결과 같은 비트율에서 JPEG 시스템보다 3.4dB의 성능향상을 보였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.9 no.3
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• pp.1-5
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• 2003

3차원 메쉬에서 특징을 추출하는 것은 메쉬 에디팅이나 메쉬 모핑 등의 여러 가지 메쉬 처리에 있어서 중요한 일이다. 특징을 추출하는 방법 중에서 사용자가 지정한 부근의 특징을 자동적으로 찾아주는 방법은 이미지 처리 분야에서는 오래 전부터 사용되어 왔는데 이미지 스네이크 알고리즘이 그것이다. 최근에는 그러한 이미지 스네이크 알고리즘이 3차원 메쉬에 적용되어 기하학적인 스네이크 알고리즘으로 탄생하였다. 본 논문은 기하학적 스네이크의 새로운 알고리즘을 제시하고, 찾고자 하는 특징의 모양에 따라 스네이크 곡선의 위상이 자유롭게 변화하는 기하학적 스네이크 모델을 제안한다. 본 논문에 사용된 알고리즘은 이미지 스네이크 알고리즘의 동적 프로그래밍 방법을 3차원 메쉬에 응용한 것으로 스네이크 포인트들이 메쉬의 에지를 따라 3차원 상에서 직접 이동을 하면서 에너지가 최소가 되는 지점을 찾아 가는 방식이다. 스네이크 곡선은 메쉬상의 이웃한 정점들의 순차적인 연결선으로 이루어지며 찾고자 하는 특징의 모양과 크기에 따라 스네이크 포인트의 개수가 자동으로 조절된다. 또한 주변의 다른 스네이크 포인트와 만났을 때 합쳐지거나 반대로 여러 스네이크 곡선으로 나뉘어 질 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.757-759
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• 2005

Henry의 지문분류법이 창안된 후, 지문분류에 대한 여러 가지 접근 방법이 연구되고 있다. 특이점에 의한 분류는 가장 많이 연구되고 있는 방법이지만, 지문영상의 품질에 민감하기 때문에 정확한 분류가 쉽지 않다. 의사 융선은 특이점과 더불어 지문을 분류하기 위한 특징으로, 특이점의 불완전함을 보완하는데 이용한다. 본 논문에서는 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 특이점과 의사 융선 정보의 확률적인 분류 방법을 제안한다. NIST DB 4에 대해 제안하는 방법을 실험한 결과 5클래스 분류에 대해 $85.4\%$의 분류율을 획득하였으며, 제안하는 방법이 신경망, 최근접 이웃에 의한 분류에 비해 더 빠르다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.779-781
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• 2003

최근에 제안된 VA-File［6］은 k-NN 질의 처리에서 아주 효율적이라고 알려져 있다. 제시된 방법은 분할된 데이터의 저장 효율성을 보장하지 못하기 때문에 각 차원에 할당된 비트의 수가 증가하면(비트수＝3~5) 할수륵 거의 모든 데이터에 대하여 MBH를 생성하는 단점이 있다. k-NN 질의는 거의 모든 데이터를 순차 검색을 통한 일차적 가지제거작업을 한 후. 질의를 수행하기 위한 디스크 접근을 한다. 따라서, 질의를 수행하기 위한 디스크 접근 횟수는 다른 방법들에 비하여 거의 최적에 가까운 접근 횟수를 가지나 주 기억 장치에서 최소-힘을 이용하여 수행하는 일차적 가지 제거 작업의 오버 로더는 간과되었다. 우리는 기존에 알려진 재귀적으로 공간을 두개의 부 공간으로 분할하는 방법을 사용하여 VA-File 과 같은 디렉토리 자료구조를 구축하여 k-NN 실험을 하였다. 이러한 분할된 MBH의 정방형성을 선호하는 방법은 저장 효율성을 보장한다. 실제 데이터에 대한 실험에서 우리가 실험한 간단한 방법은 디스크 접근 시간 및 CPU 시간을 합한 전체 수행시간에서 VA-File에 비하여 최대 93% 정도의 성능 향상이 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.41-42
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• 2018

텍스트 문서 영상으로부터 단어를 검출하고, LLAH(locally likely arrangement hashing) 알고리즘을 이용하여 이웃 단어 사이의 기하 관계를 표현하는 특징 벡터를 계산한 후, 특징 벡터를 비교함으로써 텍스트 문서를 효과적으로 인식하거나 검색할 수 있다. 그러나, 이는 문서 내 각 단어가 정확하고 강건하게 검출된다는 전제를 필요로 한다. 본 논문에서는 텍스트 내 각 라인을 검출하고, 각 라인 내에서 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 깊은 신경망(deep neural network)을 이용하여 학습하고 분류함으로써, 보다 카메라와 텍스트 문서 사이의 거리나 방향이 동적으로 변하는 조건에서 각 단어를 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 모바일 환경에서 제안된 방법을 구현하였으며, 실험을 통해 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 92.5%의 정확도로 구별할 수 있으며, 이를 통해 동적인 환경에서 단어 검출의 강건성을 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.665-667
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• 2011

최근에 에너지 효율적이며 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장하기 위한 많은 라우팅 기법의 연구가 진행되고 있다. 하지만 현재까지 무선센서네트워크에서의 표준 라우팅 기법이 없는 상황에서 신뢰성을 제공하기 위한 새로운 라우팅 기법을 제안하는 것은 실용적이지 않으며 비효율적이다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 데이터 전송을 범용적으로 보장하기 위해서 기존의 라우팅 기법의 신뢰성 및 확장성을 제공하는 모듈기법인 DRDT(Delay-based Reliable Data Transmission)를 향상시킨 ADRDT(Advenced Delay-based Reliable Data Transmission) 기법을 제안한다. ADRDT는 수신노드가 불안정한 링크상태로 인해 데이터 수신을 실패하는 경우 데이터를 오버히어링한 헬퍼노드(helper node)의 협력적인 재전송을 통해 신뢰성을 제공한다. 헬퍼노드는 수신노드의 이웃노드가 데이터를 오버히어링할 때 딜레이를 이용한 분산적 방법을 통해 동적으로 선정되며, 수신노드와의 링크상태를 고려하기 때문에 효과적으로 재전송 횟수를 감소시킨다. 제안 기법은 기존 기법과 비교해 전송 비용을 약 16.5% 감소시킨다.

• Journal of the Korea Safety Management & Science
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• v.19 no.2
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• pp.101-106
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• 2017

Purpose The purpose of this study is to investigate the quality of life and stress level of the elderly living alone in their neighborhood volunteers. Methods Data collection was done from July 1 to October 1, 2015 and the data were collected by self-reported questionnaire at Nowon community in Seoul area in South Korea. The subjects were 146 older adults living alone agreed to participate in the study(accepted by IRB). The questionnaire was constructed with quality of life 26 items, 5-point Likert type scale(1-5), stress 15 items, 5-point Likert type. The data were analyzed by descriptive statistics. Results Socially isolated older adults had significantly higher scores ($3.7{\pm}.03$) in quality of life, moderate scores ($2.9{\pm}.03$) in stress. Conclusion The peer support undertaken by older community volunteers was effective in improving quality of life in socially isolated older adults. It is necessary to listen to the voice of elderly people living alone through the activation of volunteer groups in the community.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.28 no.5
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• pp.573-586
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• 2012

Point clouds acquired by a LIDAR(Light Detection And Ranging, also LADAR) system often contain erroneous points called outliers seeming not to be on physical surfaces, which should be carefully detected and eliminated before further processing for applications. Particularly in case of LIDAR systems employing with a Gieger-mode array detector (GmFPA) of high sensitivity, the outlier ratio is significantly high, which makes existing algorithms often fail to detect the outliers from such a data set. In this paper, we propose a method to discriminate outliers from a point cloud with high outlier ratio acquired by a GmFPA LIDAR system. The underlying assumption of this method is that a meaningful targe surface occupy at least two adjacent pixels and the ranges from these pixels are similar. We applied the proposed method to simulated LIDAR data of different point density and outlier ratio and analyzed the performance according to different thresholds and data properties. Consequently, we found that the outlier detection probabilities are about 99% in most cases. We also confirmed that the proposed method is robust to data properties and less sensitive to the thresholds. The method will be effectively utilized for on-line realtime processing and post-processing of GmFPA LIDAR data.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.24 no.4
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• pp.115-123
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• 2016

The road name address system has been in effect in Korea since 2012. However, the existing address system is still being used in many fields because of the difference between the spatial awareness of people and the road name address system. For the spatial awareness based on the road name address system, various spatial datasets in daily life should be referenced by the road names. The goal of this paper is to link the road name address system with the wayfinding process, which is closely related to the spatial awareness. To achieve our goal, we designed and implemented a geometric matching method for spatial data sets. This method generates network neighborhoods from road objects in the 'road name address map' and the 'pedestrian network data'. Then it computes the geometric similarities between the neighborhoods to identify corresponding road name for each object in the network data. The performance by F0.5 was assessed at 0.936 and it was improved to 0.978 by the manual check for 10% of the test data selected by the similarity. By help of our method, the road name address system can be utilized in the wayfinding services, and further in the spatial awareness of people.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.44 no.1
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• pp.10-16
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• 2007

In this paper, we propose a technique for retrieving images using spatial color correlation and texture characteristics based on local fourier transform. In order to retrieve images, two new descriptors are proposed. One is a color descriptor which represents spatial color correlation. The other is a descriptor combining the proposed color descriptor with texture descriptor. Since most of existing color descriptors including color correlogram which represent spatial color correlation considered just color distribution between neighborhood pixels, the structural information of neighborhood pixels is not considered. Therefore, a novel color descriptor which simultaneously represents spatial color distribution and structural information is proposed. The proposed color descriptor represents color distribution of Min-Max color pairs calculating color distance between center pixel and neighborhood pixels in a block with 3x3 size. Also, the structural information which indicates directional difference between minimum color and maximum color is simultaneously considered. Then new color descriptor(min-max color correlation descriptor, MMCCD) containing mean and variance values of each directional difference is generated. While the proposed color descriptor includes by far smaller feature vector over color correlogram, the proposed color descriptor improves 2.5 % ${\sim}$ 13.21% precision rate, compared with color correlogram. In addition, we propose a another descriptor which combines the proposed color descriptor and texture characteristics based on local fourier transform. The combined method reduces size of feature vector as well as shows improved results over existing methods.