• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
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• pp.608-612
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• 2007

FOTA는 무선기능이 장착된 Mobile Device에 새로운 Software에 대한 알림기능이 도착하면, Software가 탐재된 서버에 접속하여 Software를 Download 받고, 그 Download한 Software를 Upgrade 하는 기능을 말한다. FOTA 기능을 장착하기 위해서 Mobile Device는 Delta Package의 사이즈를 최소화하기 위한 특별한 Binary 구조를 가지는데 두 Binary의 차이를 압축한 것을 Delta Package라고 부르며, Binary 사이에 Upgrade를 위한 여분의 Gap을 두어, 향후 수정된 내용이 있을 때, 수정사항을 공간 내에 포함할 수 있도록 한다. 바이너리를 구성하는 Object들이 Image내에 어떤 위치에 포함될 것인지를 결정하는 Scatter Loader에 따라, Binary의 구조 및 확장성, Delta의 크기를 결정하게 되는데, 이것은 Object의 Type이나 Scatter Loading File내에서 명시한 순서와는 관계가 없고, Execution Region의 분할 개수를 늘릴수록, 각 Object의 Dependency 별로 묶을수록 Delta Size가 작아지는 것을 알게 되었다. 이 논문에서는 위에서 제시한 조건이 Delta Size에 미치는 원인에 대해 분석하고, Scatter Loading File을 최적화시킬 수 있는 방안에 대해서 연구한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.8-16
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• 2020

본 논문에서는 polymerase chain reaction (PCR) 응용에 적합한 저잡음 CMOS 이미지 센서에 사용되는 컬럼-패러럴 analog-to-digital converter (ADC) 어레이를 위한 cascaded-of-integrator feedforward (CIFF) 구조의 단일 비트 2차 델타-시그마 모듈레이터를 제안하였다. 제안된 모듈레이터는 CMOS 이미지 센서에 입사된 빛의 신호에 해당하는 픽셀 출력 전압을 디지털 신호로 변환시키는 컬럼-패러럴 ADC 어레이를 위해 하나의 픽셀 폭과 동일한 10㎛ 컬럼 폭 내에 2개의 스위치드 커패시터 적분기와 단일 비트 비교기로 구현하였다. 또한, 모든 컬럼의 모듈레이터를 동시에 구동하기 위한 주변 회로인 비중첩 클록 발생기 및 바이어스 회로를 구성하였다. 제안된 델타-시그마 모듈레이터는 110nm CMOS 공정으로 구현하였으며 12kHz 대역폭에 대해 418의 oversampling ratio (OSR)로 88.1dB의 signal-to-noise-and-distortion ratio (SNDR), 88.6dB의 spurious-free dynamic range (SFDR) 및 14.3비트의 effective-number-of-bits (ENOB)을 달성하였다. 델타 시그마 모듈레이터의 면적 및 전력 소비는 각각 970×10 ㎛2 및 248㎼이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.727-729
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• 2002

본 논문에서 우리는 grey scale 영상을 weighted finite automata(WFA)로써 기술하는 두개의 알고리즘(2, 4)을 분석하였다. 또한 원영상과 WFA를 이용하여 압축된 영상간의 error를 분석하고 그 결과를 제시하였다. 구체적으로, 영상복원 tolerance $\delta$를 이용하여 찾아진 atomatone에 의해 복원된 영상과 원영상의 ι$^2$-norm의 차이가 $\delta$보다 작거나 같음을 증명하였다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제11권2호
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• pp.49-57
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• 2007

In fingerprints, singular regions including core or delta points have different directional characteristics from non-singular regions. Generally, the ridges of singular regions change more abruptly than those of nonsingular areas, thus in order to effectively enhance fingerprint images regardless of region, local ridge curvature information needs to be used. In this paper, we present an improved Directional Filter Bank (DFB)-based fingerprint image enhancement method that effectively takes advantage of such ridge curvature information. The proposed method first decomposes a fingerprint image into 8 directional subbands using the DFB and then classifies the image into background, low curvature, and high curvature regions using the directional energy estimates calculated from the subbands. Thereafter, the weight values for directional subband processing are determined using classification information and directional energy estimates. Finally, the enhanced image is obtained by synthesizing the processed subbands. The experimental results show that the proposed approach is effective in enhancing both singular and non-singular regions.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2C호
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• pp.31-40
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• 2005

오류 역전파 알고리즘의 문제점과 ART 신경회로망의 문제점을 개선하기 위해 Jacobs가 제안한 delta-bar-delta 방법과 신경회로망을 결합한 자가 생성 지도 학습 알고리듬을 제안한다. 입력층과 은닉층에서는 ART-1과 ART-2 알고리듬을 이용하고, winner-take-all 방식은 완전 연결 구조이나 연결된 가중치만을 조정하도록 채택하였다. 실험을 위해 학생증, 주민등록증, 컨테이너의 영상으로 추출한 패턴을 신경회로망의 은닉층 노드에 대해 실험하였고, 실험결과 제안된 자기 생성 지도 학습알고리듬이 지역최소화, 학습 속도, 정체 현상이 기존의 방법보다 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.54-57
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• 2000

In this paper, we propose a new interpolation method by using the motion between two moving image frames. In the proposed method, the movement is detected by using neighborhood pixels of target pixel in the past frame and the present frame. Then, H-shaped pseudomedian filter (below HPMED) is used for the still part of the image and Delta-shaped interpolation filter (below $\Delta$-shaped) for used in the moving part of the image. We detect the movement by comparing the differences between pixels in 4${\times}$5 window of the past frame and the present frame; the difference has a critical value. We simultaneously accomplish checking PSNR(peak signal noise ratio) and subjective assessment that is placed the focus on edge characteristic for assessment of result in computer simulation. The results show that the proposed adaptive method is better than the conventional methods.

• 한국인쇄학회지
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• 제22권1호
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• pp.9-18
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• 2004

Recently as color image processing to be become independent have been desired at the light source in an image processing and it have been enlarged. An image processing of the light source which is become independent means an image processing which uses a spectral reflectance information. We improved it in the spectral reflectance estimation method which uses existing 3-band image in this research that the improvement of an identity color population generation method which uses the hue angle and the processing speed improvement and introduces a labelling method. The precision of a spectral reflectance estimation appeared to the ${\Delta}E^*_{ab}$ of an average 2.7 comparing with the measurement price. The practical use possibility came to be fast and appeared a processing speed compared with existing method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.11-16
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• 2005

최근에 퍼지 이론을 인공 신경망에 접목하여 개선된 성능을 보이려는 경향이 많다. Goh는 퍼지단층 퍼셉트론 알고리즘과 일반적인 델타 규칙(Generalized delta rule)에 기반한 개선된 퍼지 퍼셉트론을 제안하여 Exclusive-OR(XOR) 문제 등을 해결하였다 그러나 이 방법은 계산량의 증가와 복잡한 영상인식에 적응하기에는 어려움이 있다. 논문에서는 동적 역치조정에 의한 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론을 제안한다. 제안된 방법은 페턴인식의 벤치마크로 사용되는 XOR문제에 적용된다. 또한 영상 응용영역으로서 디지털 영상의 인식에 적용한다. 실험결과에서 항상 수렴하지는 않지만 그러나 제안된 모델은 학습시간의 개선과 높은 수렴율을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.981-988
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• 2013

본 논문에서는 집적 영상 기술을 이용하여 한 번의 획득 과정을 통하여 물체의 3차원 공간정보를 저장한 후 저장된 정보를 이용하여 집속면(focusing plane)에 대응하는 디포커싱 영상을 구현하는 방법을 제안한다. 집속면에 대응하는 ${\delta}$-함수 배열과 기본영상의 콘볼루션 연산을 통하여 집속면에 대응하는 포커싱 및 디포커싱영상을 구현하였다. 디포커싱 정도는 집속면과 물체거리의 차이에 따라 상대적으로 달라짐을 관찰 할 수 있었다. 제안하는 방법에 대한 기초적인 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1380-1386
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• 2007

본 논문에서는 퍼지 기반 잡음 제거 방법과 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡음 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.