• 대한수학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.449-465
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• 1994

The two common numerical methods to approximate the solution of partial differential equations are the finite element method and the finite difference method. They both lead to solving large sparse linear systems. For many applications, it is not unusal that the order of matrix is greater than 10, 000. For this kind of problem, a direct method such as Gaussian elimination can not be used because of the prohibitive cost. To this end, many iterative methods with modest cost have been studied and proposed by numerical analysts.(omitted)

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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• pp.666-668
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• 1988

A new tridiagonal Toeplitz linear system (TTLS) solver is proposed. The solver decomposes a strictly diagonally dominant TTLS equation into a number of subsystems using a limit convergent of an analytic solution of a continued fraction. Subsystem equations can be solved employing a modified Gaussian elimination method. The solver fully exploits parallelism. Optimized operational environment for the algorithm is discussed.

• 한국안광학회지
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• 제1권1호
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• pp.29-39
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• 1996

Triplet 카메라 렌즈계(f'=50mm, f/3.5)를 통하여 고유값의 중간값은 최적의 감쇠 계수임과, 정규 방정식을 풀 때 SVD 직교화 방법을 적용하면 불량 조건을 제거하여 계산의 정확도를 높일 수 있어서 merit 함수는 최소값에 안정하면서도 빠르게 수렴할 수 있다는 것을 조사하였다. 양호 조건인 triplet 카메라 렌즈계에서 SVD 직교화 방법을 적용한 DLS 법에서 얻은 최소 merit 함수는 가우스 소거법에서 얻은 최소 merit 함수의 97.86%로서 크게 개선되지는 못하였다. 따라서 SVD 직교화 방법을 적용한 DLS 법이 가우스 소거법을 적용한 DLS 법보다 감쇠 계수 적용에 대한 안정성과 수렴속도가 좋으며, 최적화 방법에 적절한 감쇠 계수를 적용시켜주면 최적화 과정의 수렴 속도가 개선됨을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.949-956
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• 2014

최근, 영상정보에 관련된 하드웨어 및 소프트웨어 등의 기술이 발달함에 따라 다양한 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가 되고 있다. 그러나 영상 신호의 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것이다. 영상은 대부분 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 훼손되며, 잡음 제거를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 AWGN의 영향을 완화하기 위하여, 공간 영역에서의 저주파 및 고주파 특성이 우수한 잡음제거 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 결과를 비교하였으며, 성능의 평가를 위하여 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

• 한국정보컨버전스학회:학술대회논문집
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• 한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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• pp.113-116
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• 2008

In this paper we suggest two novel methods for an implementation of the spot detection phase in the 2-DE gel image analysis program. The one is the adaptive thresholding method for eliminating noises and the other is the asymmetric diffusion model for spot matching. Remained noises after the preprocessing phase cause the over-segmentation problem by the next segmentation phase. To identify and exclude the over-segmented background regions, il we use a fixed thresholding method that is choosing an intensity value for the threshold, the spots that are invisible by one's human eyes but mean very small amount proteins which have important role in the biological samples could be eliminated. Accordingly we suggest the adaptive thresholding method which comes from an idea that is got on statistical analysis for the prominences of the peaks. There are the Gaussian model and the diffusion model for the spot shape model. The diffusion model is the closer to the real spot shapes than the Gaussian model, but spots have very various and irregular shapes and especially asymmetric formation in x-coordinate and y-coordinate. The reason for irregularity of spot shape is that spots could not be diffused perfectly across gel medium because of the characteristics of 2-DE process. Accordingly we suggest the asymmetric diffusion model for modeling spot shapes. In this paper we present a brief explanation ol the two methods and experimental results.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.117-124
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• 2013

본 논문에서는 고정된 카메라로부터 획득한 연속된 이미지 시퀀스를 이용하여 조명 변화에 강건한 운동 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 운동 객체 추출 시 가장 문제가 되는 것은 조명과 잡음에 의한 영향이다. 시간의 변화에 따른 조명의 변화로 어두운 영역에 의한 가려짐 현상이 발생할 경우 객체 영역을 판단하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 잡음에 강건한 방법인 가우시안 혼합 모델을 이용하여 운동객체를 추출 하였으며, 조명에 대한 영향을 최소화 하고자 대표 조명 영상을 정의하고 이를 통하여 입력 영상에 대한 조명 성분을 제거하는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.87-92
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• 2023

음성 인식 시스템의 지속적인 발전으로 음성에 대한 인식율은 급속도로 발전되었지만 사용 환경에서의 잡음과 여러 음성이 혼합되어 발생하는 잡음으로 정확한 음성을 인식할 수 없는 단점을 가진다. 환경 잡음이 있는 음성을 처리할 때 음성 인식률을 높이기 위해서는 잡음을 제거해야 하며, 기존의 HMM, CHMM, GMM, 그리고 AI 모델이 적용된 DNN에서도 예상치 못한 잡음이 발생하거나 기본적으로 디지털 신호에 양자화 잡음이 추가되면 소스 신호가 변경되거나 손상되어 인식률이 저하된다. 이를 해결하기 위해 각 음성 프레임에 대한 음성 신호의 특징을 효율적으로 추출하기 위해 MFCC를 개선하여 처리하였으며, 음성 신호에 대한 잡음을 제거하기 위해 가우시안 모델을 적용한 잡음 편차 추정을 이용한 잡음 제거 방법을 개선하여 적용하였다. 제안된 모델에 대한 성능 평가는 음성에 대한 정확성 평가를 위해 교차 상관 계수를 사용하여 처리하였으며, 제안하는 방법의 인식률을 평가한 결과 이들에 대한 상관 계수에 대한 평균값 차이는 0.53 dB 개선된 것을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.337-339
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• 2004

In this paper, we discuss optimal design of Fuzzy Polynomial Neural Networks by means of Genetic Algorithms(GAs). Proceeding the layer, this model creates the optimal network architecture through the selection and the elimination of nodes by itself. So, there is characteristic of flexibility. We use a triangle and a Gaussian-like membership function in premise part of rules and design the consequent structure by constant and regression polynomial (linear, quadratic and modified quadratic) function between input and output variables. GAs is applied to improve the performance with optimal input variables and number of input variables and order. To evaluate the performance of the GAs-based FPNNs, the models are experimented with the use of Medical Imaging System(MIS) data.

• ETRI Journal
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• 제34권5호
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• pp.719-726
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• 2012

Messages are generally selected with the same probability in the encoding scheme of rateless codes for equal error protection. In addition, a belief propagation (BP) decoding scheme is generally used because of the low computational complexity. However, the probability of recovering a new message by BP decoding is reduced if both the recovered and unrecovered messages are selected uniformly. Thus, more codeword symbols than expected are required for the perfect recovery of message symbols. Therefore, a new encoding scheme with a nonuniform selection of messages is proposed in this paper. In addition, a BP-Gaussian elimination hybrid decoding scheme that complements the drawback of the BP decoding scheme is proposed. The performances of the proposed schemes are analyzed and compared with those of the conventional schemes.

• 경영과학
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• 제13권3호
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• pp.105-113
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• 1996

Constructing an initial basis is an important process in the simplex method. An initial basis greatly affects the number of iterations of iterations and the execution time in the simplex method. The purpose of this paper is to construct a good initial basis. First, to avoid linear dependency among the chosen columns, an enhanced Gaussian elimination method and a method using non-duplicated nonzero elements are developed. Second, for an order to choose variables, the sparsity of the column is used. Experimenal results show that the proposed method can reduce the number of iterations and the execution time compared with Bixby's method by 12%.