• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.225-226
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• 2007

In this paper, we present our study about the optimization of the block matching algorithm on a VLIW based DSP. The block matching algorithm is well known for its computational burden in motion picture encoding. As supposed to the previous researches where the optimization is achieved by optimizing SAD, the most heavy routine of the block matching, we optimize the block matching algorithm by applying software pipelining technique to the whole routine of the algorithm. Through experiments, the efficiency of the proposed optimization is verified.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권5호
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• pp.314-322
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• 2022

During the shipbuilding process, many blocks are moved between shipyard workshops by block carrying vehicles called a transporter. Because block logistics management is one of the essential factors in enhancing productivity, it is necessary to manage block information with the transporter that moves it. Currently, because a large amount of data per day are collected from sensors attached to blocks and transporters via IoT infrastructure installed in shipyards, automated methods are needed to analyze them. Therefore, in this study, we developed an algorithm that can automatically match the transporter and the working block based on the GPS sensor data. By comparing the distance between the transporter and the blocks calculated from the Haversine formula, the block is found which is moved by the transporter. In this process, since the time of the measured data of moving objects is different, the time standard for calculating the distance must be determined. The developed algorithm was verified using actual data provided by the shipyard, and the correct result was confirmed with the distance based on the moving time of the transporter.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.2313-2320
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• 2011

조선소에서 판넬블록 생산공정은 가장 많은 물량을 처리해야 하는 중요하고 복잡한 공정이 고, 모든 선박 및 해양구조물의 하부는 반드시 판넬블록 생산 공정을 거쳐야 하기 때문에 판넬블록 생산공정은 병목공정으로 평가된다. 공정의 생산성을 극대화하기 위해 본 논문에서는 디지털 선박생산에서 가장 중요한 기술 중의 하나인 시뮬레이션과 최적화기법을 활용하여 조선생산실행시스템(SPEXS)을 개발하였고, 판넬블록조립장 적용사례로 SPEXSPanel을 구축하여 향상된 일정계획을 수립하는 효과를 보였다. 더불어 SPEXS-Panel은 지속적인 개선을 통해 야드 생산성 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권7C호
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• pp.681-686
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• 2009

H.264/Ave에서 p-프레임 부호화에 추가된 인트라 예측은 화질과 비트율 모두를 다소 개선시키고 있으나, 계산량을 크게 증가시키고 있다. 계산량의 증가를 줄이기 위해 본 논문은 최적 인트라 블록 모드가 매크로 블록의 영상 내용에 의존하는 특성을 이용한 영상 내용 기반 인트라 예측 부호화를 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도와 최적 인터 블록 모투로 매크로블록외 영상 내용을 평가하고, 영상 내용을 근거로 인트라 블록 모드를 선택하거나 배제한다. 모의실험 결과는 기존 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘이 화질에서 평균 0.01 dB가 감소하교 비트휩l서 평균 0.38%가 증가하나, 부호화 계산 시간에서 평균 37.02% 의 큰 감소를 보여주고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권3호
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• pp.289-293
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• 2013

광대역 통신을 위한 비동기 (noncoherent) 수신기인 CMSA (codeword matching and signal aggregation) 방식을 이용한 BCM (block coded modulation) 방식은 TR (transmitted reference) 방식보다 에너지 효율적인 방식으로 알려져 있다. 그러나, 프레임간 간섭/심볼간 간섭 (IFI/ISI : interframe interference/inter symbol interference)가 존재하는 채널 환경에서는 신호대 잡음비 (SNR : signal to noise ratio)가 증가하더라도, 수신 신호의 전력이 증가하는 것과 동시에 인접한 코드간의 간섭의 증가로 인하여 비트오율 (BER : bit error rate) 등과 같은 성능향상이 제한적으로 이루어진다. 제안하는 방식은 BCM의 부호 정합 (code matching) 대신에 TR 신호를 기반으로 블록 부호화된 기준틀 (block coded template)을 구성한 후, 수신신호에 상관기 (correlator)를 통과하여 송신신호를 추정하는 방식이다. 모의실험을 통하여 제안하는 방식이 BCM보다 우수한 성능을 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권2C호
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• pp.172-180
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• 2003

본 논문에서는 선택적 부호화를 위한 매크로 블록 단위의 변화영역 검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 변화 영역 검출 방식에서는 잡음의 영향으로 배경 매크로 블록임에도 불구하고 변화 영역으로 인식되는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 잡음의 영향에 강인한 새로운 검정 통계량을 제안한다. 실험결과(그림1∼3)에서처럼 제안된 검정통계량을 이용한 변화영역 검출 알고리즘이 정확한 매크로 블록 단위의 분할결과를 나타냄을 알 수 있다. 또 표 1에 주어진 것처럼 제안된 방식이 기존 방식보다 프레임당 변화 영역에 속하는 평균 매크로 블록의 수가 55∼60% 줄어들기 때문에 부호화할 관심영역의 개수가 최소화되어 선택적 부호화와 같은 영상 부호화에 적용할 경우에 적은 비트량으로 우수한 재생화질을 얻을 수 있다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제39권2호
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• pp.98-107
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• 2022

Background: Stroke patients usually experience damage to multiple functions and a long rehabilitation period. Hence, there is a large volume of patient clinical information. It thus takes a long time for clinicians to identify the patient's information and essential pieces of information may be overlooked. To solve this, we stored the essential clinical information of stroke patients in a blockchain and implemented the blockchain technology using the Java programming language. Methods: We created a mini blockchain to store the medical information of patients using the Java programming language. Results: After generating a unique pair of public/private keys for identity verification, a patient's identity is verified by applying the Elliptic Curve Digital Signature Algorithm based on the generated keys. When the identity verification is complete, new medical data are stored in the transaction list and the generated transaction is verified. When verification is completed normally, the block hash value is derived using the transaction value and the hash value of the previous block. The hash value of the previous block is then stored in the generated block to interconnect the blocks. Conclusion: We demonstrated that blockchain can be used to store and deliver the patient information of stroke patients. It may be difficult to directly implement the code that we developed in the medical field, but it can serve as a starting point for the creation of a blockchain system to be used in the field.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권3호
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• pp.962-975
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• 2020

The accurate segmentation of infant brain MR image into white matter (WM), gray matter (GM), and cerebrospinal fluid (CSF) is very important for early studying of brain growing patterns and morphological changes in neurodevelopmental disorders. Because of inherent myelination and maturation process, the WM and GM of babies (between 6 and 9 months of age) exhibit similar intensity levels in both T1-weighted (T1w) and T2-weighted (T2w) MR images in the isointense phase, which makes brain tissue segmentation very difficult. We propose a deep network architecture based on U-Net, called Triple Residual Multiscale Fully Convolutional Network (TRMFCN), whose structure exists three gates of input and inserts two blocks: residual multiscale block and concatenate block. We solved some difficulties and completed the segmentation task with the model. Our model outperforms the U-Net and some cutting-edge deep networks based on U-Net in evaluation of WM, GM and CSF. The data set we used for training and testing comes from iSeg-2017 challenge (http://iseg2017.web.unc.edu).

• 정보관리학회지
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• 제26권1호
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• pp.305-320
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• 2009

웹을 통해 제공되는 뉴스 페이지의 경우 필요한 정보 뿐 아니라 많은 불필요한 정보를 담고 있다. 이러한 불필요한 정보는 뉴스를 처리하는 시스템의 성능 저하와 비효율성을 가져온다. 이 연구에서는 웹 페이지로부터 뉴스 콘텐츠를 추출하기 위해 문장과 블록에 기반한 뉴스 기사 추출 방법을 제시하였다. 또한 이들을 결합하여 최적의 성능을 가져올 수 있는 방안을 모색하였다. 실험 결과, 웹 페이지에 대해 하이퍼링크 텍스트를 제거한 후 문장을 이용한 추출 방법을 적용하였을 때 효과적이었으며, 여기에 블록을 이용한 추출 방법과 결합하였을 때 더 좋은 결과를 가져왔다. 문장을 이용한 추출 방법은 추출 재현율을 높여주는 효과가 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.13-19
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• 2012

본 논문에서는 계층적 삼차원 블록 영상분석을 이용한 폐결절 자동 검출 방법을 제안한다. 제안하는 블록 기반 폐 영상 분석 방법은 크게 두 부분으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 블록을 분할하고 분석하고자 하는 대상 블록을 선택하는 과정이며 두 번째는 선택된 분석 대상 블록을 분석하는 과정이다. 첫 번째 과정을 통하여 선택된 분석대상 블록들은 다음 단계인 분석과정을 통해 결절과 비결절로 분리될 수 있다. 분석대상 블록의 중심에 있는 object에서 분석을 위한 형태 특징을 추출 하고, 추출된 형태 특징 값을 Support Vector Machine을 이용하여 결절과 비 결절로 분리한다.