• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
• /
• pp.525-528
• /
• 1999

Abstract - In this paper, a segmentation method for brain Magnetic Resonance(MR) image using region clustering technique with statistical distribution of gradient image and fuzzy rules is described. The brain MRI consists of gray matter and white matter, cerebrospinal fluid. But due to noise, overlap, vagueness, and various parameters, segmentation of MR image is a very difficult task. We use gradient information rather than intensity directly from the MR images and find appropriate thresholds for region classification using gradient approximation, rayleigh distribution function, region clustering, and merging techniques. And then, we propose the adaptive fuzzy rules in order to extract anatomical structures and diseases from brain MR image data. The experimental results shows that the proposed segmentation algorithm given better performance than traditional segmentation techniques.

• 대한수학회논문집
• /
• 제33권4호
• /
• pp.1141-1158
• /
• 2018

Hahn difference operator $D_{q,{\omega}}$ which is defined by $$D_{q,{\omega}}g(t)=\{{\frac{g(gt+{\omega})-g(t)}{t(g-1)+{\omega}}},{\hfill{20}}\text{if }t{\neq}{\theta}:={\frac{\omega}{1-q}},\\g^{\prime}({\theta}),{\hfill{83}}\text{if }t={\theta}$$ received a lot of interest from many researchers due to its applications in constructing families of orthogonal polynomials and in some approximation problems. In this paper, we investigate sufficient conditions for stability of the abstract linear Hahn difference equations of the form $$D_{q,{\omega}}x(t)=A(t)x(t)+f(t),\;t{\in}I$$, and $$D^2{q,{\omega}}x(t)+A(t)D_{q,{\omega}}x(t)+R(t)x(t)=f(t),\;t{\in}I$$, where $A,R:I{\rightarrow}{\mathbb{X}}$, and $f:I{\rightarrow}{\mathbb{X}}$. Here ${\mathbb{X}}$ is a Banach algebra with a unit element e and I is an interval of ${\mathbb{R}}$ containing ${\theta}$.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산구조공학회 2007년도 정기 학술대회 논문집
• /
• pp.513-518
• /
• 2007

A polygon-wise constant curvature natural element approximation is presented in this paper for the numerical implementation of the abstract Kirchhoff plate model. The strict continuity requirement in the displacement field is relaxed by converting the area integral of the curvatures into the boundary integral along the Voronoi boundary. Curvatures and bending moments are assumed to be constant within each Voronoi polygon, and the Voronoi-polygon-wise constant curvatures are derived in a selective manner for the sake of the imposition of essential boundary conditions. The numerical results illustrating the proposed method are also given.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제26권10호
• /
• pp.1143-1155
• /
• 1999

셀룰러 방식의 이동통신 시스템에서 전파의 유효신호 도달범위를 예측하기 위해서는 전파전파 모델을 이용한 예측기법이 주로 사용된다. 그러나, 전파과정에서 주변 지형지물에 의해 발생하는 전파손실은 매우 복잡한 비선형적인 특성을 가지며 수식으로는 정확한 표현이 불가능하다. 본 논문에서는 신경회로망의 함수 근사화 능력을 이용하여 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 제안한다. 즉, 전파손실을 송수신 안테나간의 거리, 송신안테나의 특성, 장애물 투과영향, 회절특성, 도로, 수면에 의한 영향 등과 같은 전파환경 변수들의 함수로 가정하고, 신경회로망 학습을 통하여 함수를 근사화한다. 전파환경 변수들이 신경회로망 입력으로 사용되기 위해서는 3차원 지형도와 벡터지도를 이용하여 전파의 반사, 회절, 산란 등의 물리적인 특성이 고려된 특징 추출을 통해 정량적인 수치들을 계산한다. 이와 같이 얻어진 훈련데이타를 이용한 신경회로망 학습을 통해 전파손실 모델을 완성한다. 이 모델을 이용하여 서울 도심 지역의 실제 서비스 환경에 대한 타 모델과의 비교실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.Abstract In cellular mobile communication systems, wave propagation models are used in most cases to predict cell coverage. The amount of propagation loss induced by the obstacles in the propagation path, however, is a highly non-linear function, which cannot be easily represented mathematically. In this paper, we introduce the method of producing propagation loss prediction models by function approximation using neural networks. In this method, we assume the propagation loss is a function of the relevant parameters such as the distance from the base station antenna, the specification of the transmitter antenna, obstacle profile, diffraction effect, road, and water effect. The values of these parameters are produced from the field measurement data, 3D digital terrain maps, and vector maps as its inputs by a feature extraction process, which takes into account the physical characteristics of electromagnetic waves such as reflection, diffraction and scattering. The values produced are used as the input to the neural network, which are then trained to become the propagation loss prediction model. In the experimental study, we obtain a considerable amount of improvement over COST-231 model in the prediction accuracy using this model.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권11호
• /
• pp.1404-1409
• /
• 2015

본 논문에서는 벤치마크용이 아닌 실제 자바스크립트 프로그램을 효과적으로 분석하기 위해서 정확도와 확장성을 조절하는 정적 분석 프레임워크를 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 전분석과 본분석의 두 단계로 구성된다. 전분석은 분석 대상을 조절해서 분석의 정확도를 결정하기 위한 분석 대상의 윤곽을 계산한다. 본분석은 주어진 분석 대상의 윤곽 안에서 실행 의미를 빠뜨리지 않고 안전하게 분석한다. 두 단계 분석 기법을 소개한 후, 전분석에서 분석 대상의 윤곽을 조절하여 본분석의 정확도와 확장성을 조절할 수 있음을 보이고 그 방식의 올바름을 증명한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.1302-1309
• /
• 2014

본 논문에서는 다중 신호 분류 기반의 음성신호의 입사각 추정 향상 방법을 제안한다. 기본적으로 제안한 방식은 복소 대역통과 필터를 이용하여 신호 분석을 위한 협대역 신호를 생성한다. 또한, 공간 스펙트럼에서의 반향 성분 제거 및 2차 함수 기반의 응답 근사화를 사용하여 추정 각도의 정확도를 향상시켰다. 실험결과 제안한 방법은 일반화된 상호상관도 방식의 입사각 추정 알고리즘보다 검출 오차 및 검출 성공률 측면에서 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
• /
• pp.439-444
• /
• 2008

추상적인 매개공간을 예제모션들로 표본추출(sampling)하고, 그것들을 보간하여 주어진 입력 매개변수(parametrs)와 대응되는 블렌딩 가중치(blend weights)를 계산하는 블렌딩 기반의 매개화된 합성기법은 뛰어난 제어력과 효율성 때문에 널리 쓰이고 있다. 그러나 보다 세부적인 모션 제어를 위해 매개공간의 차원을 증가시킬수록, 표본추출을 위해 필요한 예제모션의 수가 기하급수적으로 늘어나게 된다. 본 논문은 상체모션과 하체모션의 분리된 생성 및 제어를 위해 두 개의 매개공간(parameter spaces)을 사용하는 방법론을 제안한다. 즉, 매 애니메이션 프레임마다 각 매개공간으로부터 두 개의 바탕프레임(source frames)이 추출되면, 하나로부터의 상체를 다른 하나의 하체에 접합(splicing)하여 실시간으로 목적모션을 생성한다. 이를 통해 사용자가 입력한 상체제약과 하체제약을 모두 만족하는 모션을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 매개공간의 차원 복잡도에서 기인하는 문제를 해결할 수 있다. 본 논문을 통해, 우리는 두 개의 매개화된 모션공간으로부터 시간적 상호관계가 고려된 모션을 생성하기 위한 새로운 시간왜곡(time-warping)기법을 제안한다. 또한 상체의 공간적 특성을 기반으로 예제모션들을 매개화할 경우, 접합되는 하체에 따라 변경되는 예제모션들의 매개변수를 빠르게 근사하기 위한 기법을 소개한다.