본 논문에서는 DCT 영역에서의 효과적인 분리 대칭 선형 필터링 방법을 제안한다. 먼저 2차원 분리 선형 필터링을 DCT 영역에서의 1차원 필터링이 연결된 형태로 분해한다. 필터 계수가 대칭적일 때, DCT 영역의 필터링행렬의 특별한 성질을 분석하였다. 이러한 성질을 이용하여 효과적인 DCT 영역에서의 2차원 필터링을 수행한다. 제안된 방법은 이전의 DCT 영역에서의 선형 필터링 방법에 비해서 일반적인 DCT 계수들이 가지고 있는 희소성을 고려할 때, 기존의 방법에 비하여 더 적은 수의 연산을 요구한다. 그리고 제안된 방식은 간단하고 규칙적인 연산 구조로 구성되어 있기 때문에, 효과적인 VLSI 구현에 적합하다.
Information filtering for internet search, in which new information retrieval environment is given, is different from traditional methods such as bibliography information filtering, news-group and E-mail filtering. Therefore, we cannot expect high performance from the traditional information filtering models when they are applied to the new environment. To solve this problem, we inspect the characteristics of the new filtering environment, and propose a semantic-based filtering model which includes a new filtering method using WordNet. For extracting keywords from documents, this model uses the SDCC(Semantic Distance for Common Category) algorithm instead of the TF/IDF method usually used by traditional methods. The world sense ambiguation problem, which is one of causes dropping efficiency of internet search, is solved by this method. The semantic-based filtering model can filter web pages selectively with considering a user level and we show in this paper that it is more convenient for users to search information in internet by the proposed method than by traditional filtering methods.
본 논문에서는 기존의 잡음 제거용 순환 filter와 달리 시간축 대역제한을 통해 시각특성의 개선과 영상데이타 압축 효과를 개선시키는데 그 목적을 두고 있다. 일반적으로 시간축 대역제한을 수행하려면 시간방향으로의 aliasing을 고려해야 한다. 신호 처리 관점에서 보면 신호에 aliasing이 생긴다면 이의 영향을 받지않고 (de-aliasing) filtering하는 것은 불가능하다고 알려져있다. 그러나 영상신호에서는 baseband spectrum 구조를 예측할 수 있고, 이를 토대로 aliasing의 영향을 받지않는 대역제한 방안을 생각할 수 있다. 이는 이동벡터의 궤적을 따라 공간 영역에서 대역제한(Motion Adaptive Spatial Filter)을 하는 것으로서 이들의 특성 및 구성방안으 제안한다. 이렇게 구성된 filter는 aliasing의 제기 뿐만아니라 시간축 잡음의 제거에도 기여를 하게 된다. 실험에서는 제안방법의 de-aliasing 특성과 영상부호화기로의 적용결과를 알아본다.
Collaborative filtering has been most popular approach to recommend items in online recommender systems. However, collaborative filtering is known to suffer from data sparsity problem. As a simple way to overcome this problem in literature, Jaccard index has been adopted to combine with the existing similarity measures. We analyze performance of such combination in various data environments. We also find optimal weights of factors in the combination using a genetic algorithm to formulate a similarity measure. Furthermore, optimal weights are searched for each user independently, in order to reflect each user's different rating behavior. Performance of the resulting personalized similarity measure is examined using two datasets with different data characteristics. It presents overall superiority to previous measures in terms of recommendation and prediction qualities regardless of the characteristics of the data environment.
The speech intelligibility is one of the most important factors in communication system. The speech intelligibility is related with speech to noise ratio. To enhance the speech to noise ratio, background noise reduction techniques are being developed. As a part of solution to noise reduction, this paper introduces directional microphone using beamforming method and speech filtering method. The directional microphone narrows the spatial range of processing signal into the direction of the target speech signal. The noise signal located in the same direction with speech still remains in the processing signal. To sort this mixed signal into speech and noise, as a following step, a speech-filtering method is applied to pick up only the speech signal from the processed signal. The speech filtering method is based on the characteristics of speech signal itself. The combined directional microphone and speech filtering method gives enhanced performance to speech intelligibility in communication system.
In this study, the digital image processing with image enhancement based on homomorphic filtering was performed using geophysical imaging data such as gravity, magnetic data and sub-scenes of satellite images such as LANDSAT, IKONOS, and KOMPSAT. Windows application program for executing homomorphic filtering was designed and newly implemented. In general, homomorphic filtering is technique that is based on Fourier transform, which enhances the contrast of image by removing the low frequencies and amplifying the high frequencies in frequency domain. We can enhance the image selectively using homomorphic filtering as compared with the existing method, which enhance the image totally. Through several experiment using remotely sensed imagery and geophysical image with this program, it is concluded that homomorphic filtering is more effective to reveal distinct characteristics for some complicated and multi-associated features on image data.
This paper proposes an extended service filtering technique to prevent overload in service control point (SCP) due to televoting (VOT) or mass calling (MAS) services with the heavy traffic characteristics. Also, this paper compares this extended technique with the existing overload control techniques, and calculates steady state call blocking probabilities in intelligent network (IN) under overload conditions. The proposed technique considers SCP overload and IN Capability Set (CS)-1 services (such as VOT or MAS service) that have to use the specialized resources of intelligent peripheral (IP). This technique uses first an activating step in which SCP requests service filtering to service switching point (SSP). Then, in the filtering step, SSP sends filtering results to SCP periodically or each N-calls. Also, when filtering time-out expires, SSP stops service filtering, and sends service filtering response to SCP in the deactivating step. This paper applies this technique to VOT/MAS service, and calculates SCP and SSP-IP (circuit) call blocking probabilities by using an analytical VOT/MAS service model. With the modeling and analyzing of this new technique, it shows that this technique reduces the traffic flow into SCP from SSP and IP prominently.
In this paper, we proposed a postprocessing algorithm for quantization effects reduction in block coded images using the block classification and adaptive filtering. The proposed method consists of classification, adaptive inter-block filtering, and intra-block filtering. First, each block is classified into one of seven classes based on the characteristics of 8${\times}$8 DCT coefficients. Then each block boundary is filtered by adaptive inter-block filters according to the block classification. Finally for blocks which are classified into edge block, intra-block filtering is peformed. Experimental results show that the proposed method gives better results than the conventional methods from both a subjective and an objective viewpoint.
In this paper, we propose how to improve the lack of diversity in collaborative filtering, using tag scores contained in items rather than ratings of items. Collaborative filtering has excellent performance among recommendation system, but it is evaluated as lacking diversity. In order to solve this problem, this paper proposes a method for supplementing diversity lacking in collaborative filtering by using tags. By using tags that can be used universally without using the characteristics of specific articles in a recommendation system, The proposed method can be used.
Through matched filtering synthetic aperture radar (SAR) produces high-resolution imagery from data collected by a relative small antenna. While the impulse response obtained by the matched filter approach produces the best achievable signal-to-noise ratio, large sidelobes must be reduced to obtain higher-resolution SAR images. So, many enhancement methods of SAR imagery have been proposed. As a deconvolution method, the phase-extension inverse filtering is based on the characteristics of the matched filtering used in SAR imaging. It improves spatial resolution as well as effectively suppresses the sidelobes with low computational complexity. In the phase-extension inverse filtering, the impulse response is obtained from simulation with a point target. But in a real SAR environment, for example ERS-1, the impulse response is distorted by many non-ideal factors. So, in the phase-extension inverse filtering for a real SAR processing, the magnitudes of the frequency transfer function have to be compensated to produce more desirable results. In this paper, an estimation method to obtain a more accurate impulse response from a real SAR image is studied. And a compensation scheme to produce better performance of the phase-extension inverse filtering is also introduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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