• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.49-52
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• 2011

본 논문에서는 구간선형 모델을 적용하여 낮은 복잡도를 가지는 LSC(Lens-Shading Correction) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 각 화소와 렌즈 중심점으로부터 거리를 정수형으로 계산하고, 이 정수를 거리에 대한 LSC 이득값이 저장된 LUT(Look-Up Table)에 대한 주소로 적용하여, 입력 화소 값에 곱함으로써 LSC를 수행한다. 거리를 구하려면 제곱근 회로가 추가되어야 한다. LUT에 저장된 이득값은 원점으로부터의 거리에 대한 평균 이득값을 저장하고 있기 때문에, 제곱근 계산에 높은 정밀도를 할애하여도 LSC 보상된 영상의 화질에 미치는 영향은 높지 않으므로 정수형 제곱근 연산을 수행한다. 제곱근 계산은 구간 선형화하여 단지 덧셈과 쉬프트 연산만으로 제곱근 연산을 완료할 수 있도록 간략화 하였다. 제안한 알고리즘을 양산 중인 일반 카메라 모듈에 적용한 결과, 카메라모듈 제조업체의 LSC 평가 기준을 상회하는 수준으로 나타나며, 구현될 하드웨어 복잡도가 매우 낮아서 모바일 카메라 구현에 매우 적합하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.139-141
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• 2006

유전자 알고리즘에서 좋은 염색체(chromosome)를 선택하는 방법은 알고리즘의 성능을 향상시키는데 매우 중요한 핵심 요소이다. 이러한 선택 기법 중에는 비례 선택 기법, 순위기반 선택 기법, 토너먼트 선택기법 등이 잘 알려져 있다. 이 중 가장 성능이 좋은 토너먼트 선택 기법은 열성 염색체중 우성인 유전자를 포함하는 열성 염색체가 선택에서 배제되어 지역적 최적해(local minima)를 구할 가능성, 열성 염색체가 다음 세대 진화를 방해할 가능성 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 토너먼트 선택 기법의 문제점을 해결하기 위해서 토너먼트-교배 선택 기법을 제안하였다. 이 방법은 토너먼트 선택 기법을 기반으로 하되 열성 염색체가 선택되었을 경우 그 안에 들어 있는 우성 유전자를 알고리즘 진화에 반영시키고자 교배 단계를 추가한 기법이다. 제안된 토너먼트-교배 선택 기법을 이용하면 기존의 토너먼트 선택 기법보다 평균수행시간이 짧아져 해에 수렴하는 속도가 향상된다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.8
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• pp.406-413
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• 2001

본 논문은 CMOS 디지털 회로에서 글리치(glitch)에 의해 발생하는 전력소모를 줄이기 위한 효율적인 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 사이징되는 게이트의 위치와 양에 따라 게이트 사이징을 세 가지 type으로 분류한다. 또한 버퍼삽입은 삽입되는 버퍼의 위치에 따라서 두 가지 type으로 분류한다. 글리치 제거 효과를 극대화하기 위해서 비용과 이득의 상관관계를 고려하여 하나의 최적화 과정 안에서 세 가지 type의 게이트 사이징과 두 가지 type의 버퍼삽입을 혼합한다. 제안된 알고리즘은 0.5$\mu\textrm{m}$ 표준 셀 라이브러리(standard cell library)를 이용한 LGSynth91 벤치마크 회로에 대한 테스트 결과 효율성을 검증하였다. 실험결과는 평균적으로 69.98%의 글리치 감소와 28.69%의 전력감소를 얻을 수 있었으며 이것은 독립적으로 적용된 게이트 사이징과 버퍼 삽입 알고리즘에 의한 것 보다 좋은 결과이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.42 no.3
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• pp.673-676
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• 2017

In this paper, we propose a day and night fog detection algorithm that is not affected by lighting conditions. First, we present the definitions and the extraction methods of fog features in daytime and nighttime environments, respectively. We then propose the fog detection algorithm using a neural network from the fog features. A set of experiments has been conducted with images taken at various environments, and the average recall of the proposed algorithm is 97.5%.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11a
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• pp.517-520
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• 2002

YLSI 칩 설계에서 물리 설계의 과정은 칩의 크기나 성능 그리고 칩 생산수율 등에 결정적인 영향을 미치는 매우 중요한 단계로써 이 자체가 매우 복잡하기 때문에 또 여러 세부 단계로 나누어 물리 설계가 수행된다. 그러므로 물리 설계를 위한 많은 연구가 계속되어 왔고 그 중 배치를 위한 연구도 20여년 이상 되어 왔다. 좋은 배치를 얻기 위해 크게 두 단계, 즉 광역배치(global placement)와 미세배치(detailed placement) 단계로 나누어 수행되는데 본 논문에서는 미세 배치를 매우 효과적으로 개선할 수 있는 동적 프로그래밍 기법을 이용한 효율적인 알고리즘을 제시하며 실험 결과를 통하여 제시된 알고리즘의 효율성을 입증하였다. 최근의 최신 배치프로그램을 통해 얻은 결과에 본 논문에서 제시한 알고리즘을 적용했을 경우 HP(half perimeter)가 평균 3.4% 정도 개선되었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2621-2623
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• 2003

본 논문에서는 의료 영상에 대한 새로운 연성 워터마크 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘을 사용함으로써 의료 영상의 보안 및 위조 문제를 해결 할 수 있다. 제안한 알고리즘은 이산 웨이블릿 변환을 사용하는 대신에 계산량이 적은 정수 웨이블릿 변환을 이용하여 블록 평균을 이용해서 이진 비트맵을 추출하여 이를 워터마크 정보로 사용한다. 워터마크를 추출할 때는 원 영상의 정보를 나타내는 이진 비트맵과 비교함으로써 위조여부를 판단할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 의료 영상의 위조된 부분을 정확하게 추출하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.189-192
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• 2006

본 논문은 그래픽 가속기를 포함한 모바일 시스템에서 멀티미디어 응용을 위한 통합전력관리 기법을 제안한다. 가속기가 포함된 시스템이 멀티미디어 프로세스를 실행할 때 QoS를 유지하면서 에너지 절약을 하기 위해서는 가속기의 특징을 고려한 DVS 알고리즘이 필요하다. 그러나 기존 DVS 알고리즘은 CPU 위주로 연구된 알고리즘이여서 가속기가 포함된 시스템에 적용하는 것은 문제가 있기 때문에 CPU와 가속기의 특징을 고려한 통합전력관리 DVS 방법이 필요하다. 제안된 DVS 스케줄링은 리눅스 운영체제 상에 구현하였으며 Intel 2700G 그래픽 가속기가 포함된 Xscale 장치에서 실험을 하였다. 따라서 제안된 DVS 기법이 범용적인 프로세스의 QoS를 보장하면서 에너지 소비를 CPU위주로 연구된 알고리즘보다 평균 12.5% 줄일 수 있음을 밝혔다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.1559-1562
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• 2015

최근 3 차원 깊이 정보를 활용하는 분야가 많아짐에 따라, 정확한 깊이 정보를 추출하기 위한 연구가 계속 진행되고 있다. 특히 ASW(Adaptive Support Weight)는 기존의 영역 기반 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 많이 이용되고 있다. 그 중에서 ACT(Adaptive Census Transform)는 폐백 영역이나 경계 영역에서 정확도가 낮다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 정확한 깊이 맵 (depth map)을 추출하기 위해, 기존의 ACT를 개선한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이는 잡음에 강하고 재사용성이 높은 MSW(Multiple Sparse Windows)를 기반으로, TAD(Truncated Absolute Difference)와 ACT 두 개의 정합 알고리즘을 동시에 사용하여 폐색 영역과 울체의 경계 영역에서 정확도가 낮은 기존의 방법을 개선한다. Middlebury에서 제공하는 영상을 사용한 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법보다 평균적으로 약 1.9% 낮은 에러율(error rate)을 가짐을 보여준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.05a
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• pp.508-510
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• 2019

본 연구에서는 딥 러닝을 이용하여 완전 자동화된 다중 클래스 전체 심장 분할 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 recurrent convolutional block과 residual multi-dilated block을 삽입하여 기존 U-Net을 개선한 인공신경망 모델을 사용하였다. 평가는 자동화 분석 결과와 수동 평가를 비교하였다. 그 결과 96.88%의 평균 DSC, 95.60%의 정확도, 97.00%의 recall을 얻었다. 이 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 심장 구조에서 효과적으로 구분되어 수행되었음을 알 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리즘이 의사와 방사선 의사가 영상을 판독하거나 임상 결정을 내리는데 보조적 역할을 할 것을 기대한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.1
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• pp.359-364
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• 2014

In this paper, we propose a method for extracting a road area by using the mean-shift method and connected-component method. Mean-shift method is very effective to divide the color image by the method of non-parametric statistics to find the center mode. Generally, the feature points of road are extracted by using the information located in the middle and bottom of the road image. And it is possible to extract a road region by using this feature-point and the partitioned color image. However, if a road region is extracted with only the color information and the position information of a road image, it is possible to detect not only noise but also off-road regions. This paper proposes the method to determine the road region by eliminating the noise with the closing / opening operation of the morphology, and by extracting only the portion of the largest area using a connected-components method. The proposed method is simulated and verified by applying the captured road images.