• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.12-15
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• 2013

최근 UHD TV 출시와 HD급 영상의 보편화로 영상에 대한 해상도 변경 기술의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존의 cubic convolution 기법을 응용하여, 영역별 특성에 따라 적응적인 가변 커널 길이의 cubic convolution으로 화면 해상도를 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 영상의 화질을 개선시키면서도 상황에 따라 하드웨어의 line memory를 절약할 수 있도록 설계를 하여 화질 개선뿐만이 아니라 하드웨어적으로도 더 효율적으로 사용이 가능하다. 또 tuning parameter 를 최적화 하는 방법을 통해 기존의 cubic convolution 기법보다 더 좋은 화질의 영상을 얻을 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.73-85
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• 2011

문헌에 존재하는 핵심개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서 는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 합성곱 구문 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 동시에 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 합성곱 구문 트리 커널에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 다양한 테스트컬렉션 기반의 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험결과 구절 구조 정보를 이용하는 합성곱 구문 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 또한 기존의 시스템보다 우수한 성능을 보이는 것도 함께 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1129-1138
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• 2020

The performance of convolutional deep learning networks is generally determined according to parameters of target dataset, structure of network, convolution kernel, activation function, and optimization algorithm. In this paper, a genetic algorithm is used to select the appropriate deep learning model and parameters for Alzheimer's classification and to compare the learning results with preliminary experiment. We compare and analyze the Alzheimer's disease classification performance of VGG-16, GoogLeNet, and ResNet to select an effective network for detecting AD and MCI. The simulation results show that the network structure is ResNet, the activation function is ReLU, the optimization algorithm is Adam, and the convolution kernel has a 3-dilated convolution filter for the accuracy of dementia medical images.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.283-286
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• 2001

Based on a fuzzy system representation of gray scale images, we derive an edge detection algorithm whose convolution kernel is different from the known kernels such as those of Roberts', Prewitt's or Sobel's gradient. Our fuzzy system representation is an exact representation of the bicubic spline function which represents the gray scale image approximately. Hence the fuzzy system is a continuous function and it provides a natural way to define the gradient and the Laplacian operator. We show that the gradient at grid points can be evaluated by taking the convolution of the image with a 3 3 kernel. We also show that our gradient coupled with the approximate value of the continuous function generates an edge detection method which creates edge images clearer than those by other methods. A few examples of applying our methods are included.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제22권2호
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• pp.125-136
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• 2018

In this article, a homotopy perturbation transform method (HPTM) and the Laplace transform combined with Taylor expansion method are presented for solving Volterra integral equations with a convolution kernel. The (HPTM) is innovative in Laplace transform algorithm and makes the calculation much simpler while in the Laplace transform and Taylor expansion method we first convert the integral equation to an algebraic equation using Laplace transform then we find its numerical inversion by power series. The numerical solution obtained by the proposed methods indicate that the approaches are easy computationally and its implementation very attractive. The methods are described and numerical examples are given to illustrate its accuracy and stability.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.286-288
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• 2005

본 논문에서는 tree kernel을 이용 '단백질-단백질 작용' 내용 포함 문장의 추출 방법을 제시한다. Tree kernel은 convolution kernel의 하나로서, 이를 이용하여 파싱 트리(parsing tree)로 표현된 문장을 데이터로 하여 '단백질-단백질 작용' 내용을 포함하고 있는 문장을 그렇지 않은 문장으로부터 분류할 수 있다. 문장 전체를 데이터로 사용하는 것보다 관련 영역을 서브트리(sub-tree)로 추출하여 사용한 것이 더 효과적임을 확인할 수 있었고, kernel계산에 있어 파싱 트리의 태그 내용이 중요한 역할을 하기 때문에 이를 '단백질-단백질 작용'의 의미를 반영할 수 있도록 semantic하게 변환한 효과 및 트리의 길이에 따른 영향도 실험해 보았다. 문제에 사용된 데이터의 양이 다소 적었지만, 데이터 표현 방식에 따라 파싱이나 패턴기법을 이용한 기존의 방법과 비교해 좋은 성능을 보일 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권2호
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• pp.100-104
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• 2004

선량 측정기의 공간적인 반응특성 때문에 나타나는 detector의 크기효과는 임상적인 선량측정을 부정확하게 만드는 중요한 원인이기에 많은 연구의 대상이 되어왔다. 관례적으로 detector response kernel은 detector 자체의 크기가 측정한 방사선의 선량분포에 대해 미친 영향에 대한 정보를 포함하고 있다. 이 kernel에 대해 다양한 수학적 모델들이 제안되었고 실험적으로 이론적으로 연구되어왔다. 이 논문은 convolution이론과 Monte Carlo simulation만을 이용하여 detector의 kernel을 결정하는 방법을 제시한다. 이 수치해석적인 방법을 사용하여 물 phantom에 잠긴 Farmer형 ion chamber의 detector response kernel을 계산하였다. 계산된 kernel은 기존의 parabolic 모델의 특성과 Gaussian 모델의 특성을 동시에 나타내고 있다. 이 kernel과 deconvolution 방법을 사용하여 측정된 6MV, 10${\times}$10 $\textrm{cm}^2$, 0.5${\times}$10 $\textrm{cm}^2$ 광자선으로부터 크기효과를 제거하였다. 크기효과가 제거된 방사선의 선량분포는 꼬리부분을 제외하고는 film이나 pin-point ion chamber에 의해 측정된 결과와 유사한 선량분포를 나타냈다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.933-939
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• 2019

MDCT에서 인체등가형 흉부팬텀과 유리선량계를 이용하여 고해상력 및 저선량 CT로 검사하여 영상의 평가 및 흡수선량 및 유효선량을 측정하여 임상 기초자료를 제공하는데 목표를 두고자한다. 인체등가형 흉부팬텀내부에 유리선량계를 삽입하여 조직선량을 측정하였다. 64-slice CT system (SOMATOM Sensation 64, Siemens AG, Forchheim, Germany)과 CARE Dose 4D를 이용하였고, 고해상력 CT에서의 파라메터는 관전압 120 kVp, Eff. mAs 104, scan time 7.93 sec, slice 1.0 mm (Acq. 64×0.6 mm), convolution kernel (B60f sharp)의 스캔 파라메터가 사용되었고, 저선량 CT는 120 kVp, Eff. mAs 15, scan time 7.41 sec, slice 3.0 mm (Acq. 64×0.6 mm), convolution kernel B50f medium sharp의 스캔하였다. 인체등가형 흉부팬텀을 이용하여 스캔에 따른 CTDIvol은 고해상력 CT에서 8.01 mGy, 저선량 CT는 1.18 mGy로 측정되었다. 저선량 CT 검사는 고해상력 CT 검사에 비해 흡수선량이 85.49%가 감소하였고 영상의 차이는 없어 임상에서 유용하게 적용할 수 있다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제8권3호
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• pp.731-742
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• 2001

A Gaussian smoothing algorithm obtained from a cascade of convolutions with a seven-point kernel is described. We prove that the change of local sums after applying our algorithm to sinusoidal signals is reduced to about two thirds of the change by the binomial coefficients. Hence, our seven point kernel is better than the binomial coefficients when trend curves are needed to be generated. We also prove that if our Gaussian convolution is applied to sinusoidal functions, the amplitude of higher frequencies reduces faster than the lower frequencies and hence that it is a low pass filter.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권2호
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• pp.78-86
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• 1993

A nonlinear method for directional information processing is introduced, along with an application of directional feature enhancement. In this method, an input is convolved with a 2-D ong, norrow kernel, which is rotated through 360 degree, continuously or discretely in a large number of steps. An output is given by some function of the convolution results. Linear features that are aligned with the kernel are enhanced, otherwise, removed or suppressed. The method presented is insensitive to variation in the dimension of linear features to be processed and preserves a good enhancement capability even for an image characterized by low contrast and spatially varying brightness in noisy backgroung. Effects of the kernel legnth and width on the performance are discussed. A possible hybrid optical-electronic implementation is also discussed.