Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.2
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pp.231-234
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2009
Speckle noise reduction for power Doppler ventricle coherent image for restoration and enhancement using Fast Wavelet Transform with multi-thresholding and multi-filtering on the each subbands is presented. Fast Wavelet Transform divides into low frequency component image to high frequency component image to be multi-resolved. Speckle noise is located on high frequency component in multi-resolution image mainly. A Doppler ventricle image is transformed and inversed with separated threshold function and filtering from low to high resolved images for restoration to utilize visualization for ventricle diagnosis. The experimental result shows that the proposed method has better performance in comparison with the conventional method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.11
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pp.1-7
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2017
In this paper, we introduce three monitoring filtering techniques which reduce the overheads of dynamic data race detection. It is well known that detecting data races dynamically in multi-threaded programs is quite hard and troublesome task, because the dynamic detection techniques need to monitor all execution of a multi-threaded program and to analyse every conflicting memory and thread operations in the program. Thus, the main drawback of the dynamic analysis for detecting data races is the heavy additional time and space overheads for running the program. For the practicality, we also empirically compare the efficiency of three monitoring filtering techniques. The results using OpenMP benchmarks show that the filtering techniques are practical for dynamic data race detection, since they reduce the average runtime overhead to under 10% of that of the pure detection.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.41
no.7
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pp.63-73
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2004
This paper proposes an efficient centralized sin91e buffer management algorithm to arbitrate access contention mon processors on the multi-processor system for high-speed Packet filtering and proves that the algorithm provides reasonable performance by implementing it and applying it to a real multi-processor system. The multi-processor system for parallel packet filtering is modeled based on a network processor to distribute the packet filtering rules throughout the processors to speed up the filtering. In this paper we changed the number of processors and the processing time of the filtering rules as variables and measured the packet transfer rates to investigate the performance of the proposed algorithm.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.2
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pp.207-213
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2014
In this paper, we propose a modified median filter for impulse noise reduction. The proposed method based on multi-step finds noisy pixels from the corrupted image and applies filtering on the noisy pixels. Neighbor pixels for filtering are filtered by linear filter which adjusts filtering direction according to an edge. Thus, our proposed method not only preserves edge, but also reduces noise in uniform region. Experimental results show that our proposed method has better quality than those by existing modified median filtering method.
This paper proposes multi-filtering method on the double firewall to prevent DDoS attack. In the first firewall, R-PA filtering algorithm and rigid hop counter filtering method are applied by analyzing packet paths. In the second firewall, packets are examined to be distinguished abnormal from normal packets. Security policy system monitors each user sessions and if the traffic is over the threshold value, the system blocks that session for an assigned time.
Source consislency filtering (SCF) is very effective at removing nOIse when only one or a few leads among multi-lead ECG signals are contaminated. When the noise at one or only a few leads are statistically uncorrelated with signals at other leads, SCF seleclIvely removes the noise with a neglIgIble amount of distortion in the original signal waveform. In order to enhance the understanding of this new method, we describe the lheory and implementational details of SCF in this paper. Numerical implementation and test results of SCF on a multi-lead ECG dalabase show that SCF is a new kind of adaptive filters utilizmg spatial as well as temporal information in multi-c.hannel signals origmatmg from a single source. We also describe the limitations and future improvements in using SCF.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.46
no.4
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pp.1-7
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2009
In this paper, the author presents the MIMO(Multi-Input Multi-Output) receiver algorithm with the capability of inter-cell or inter-sector interference cancellation over multi-antenna OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) systems. As contrast with the previous research dealing with the filtering scheme at the time domain, the proposed algorithm is presented as the pre-filtering scheme which can be applicable to the frequency domain. Note that the proposed one can be implemented only by pilot symbols which are used in the channel estimation. In addition, it is analytically confirmed that the proposed scheme can be applied for either MIMO( C-SM(Collaborative-Spatial Multiplexing)) interference or SIMO(Single-Input Multi-Out) interference. The proposed receiver algorithm is verified by simulations over UL-PUSC SR off in IEEE 802.16e standard. From simulation results, it is confirmed that the proposed one can be applicable regardless of the kind of interference. Furthermore, it is verified that the performance is guaranteed even under Ole severe effect of interference and the improvement of system throughput is guaranteed.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.516-518
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2012
본 논문은 Particle Filtering과 계층적인 Boosting 알고리즘을 이용한 다중 객체 추적 기법을 제안한다. Particle Filtering을 이용하여 각 객체를 단일 객체로 추적하고 Boosting 기반의 데이터 연관 알고리즘을 사용하여 영상에서 움직이는 물체들을 추적한다. 본 제안한 알고리즘에서는 객체들의 이동경로 정확한 감지를 위해 Particle Filtering을 통해 각 객체가 움직이는 예측 정보를 이용하고, Boosting 알고리즘을 계측적인 형태로 설계함에 따라 데이터 물체의 추적 정확도를 높일 수 있도록 하였다.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.3
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pp.85-96
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2020
It is important to extract salient object image and to solve the invariance problem for image recognition. In this paper we propose a new hybrid algorithm for invariance and improved classification performance in image recognition, whose algorithm is combined by FT(Frequency-tuned Salient Region Detection) algorithm, Guided filter, Zernike moments, and a simple artificial neural network (Multi-layer Perceptron). The conventional FT algorithm is used to extract initial salient object image, the guided filtering to preserve edge details, Zernike moments to solve invariance problem, and a classification to recognize the extracted image. For guided filtering, guided filter is used, and Multi-layer Perceptron which is a simple artificial neural networks is introduced for classification. Experimental results show that this algorithm can achieve a superior performance in the process of extracting salient object image and invariant moment feature. And the results show that the algorithm can also classifies the extracted object image with improved recognition rate.
In general, spatial filtering method was proposed to simplify measurement system through parallel Processing hardware. Spatial filtering is a method of detection that we can get a spatial pattern information, as we process a special space pattern, to say, as we process spatial parallel process by using the spatial weighting function. The important processing characteristics will be depended in according to how ire design a spatial weighting function, a spatial sensitive distribution. The form of the weighting function which is realized from the generally used spatial filtering is fixed and the weighting value was already became a binary-value. In this paper, we propose a new method in order to construct adaptive measurement systems. This method is a weighting function design to make multi-valued and variable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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