• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권3호
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• pp.1383-1391
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• 2018

A new nonlinear filtering algorithm for effectively denoising images corrupted by the random-valued impulse noise, called dual sliding statistics switching median (DSSSM) filter is presented in this paper. The proposed DSSSM filter is made up of two subunits; i.e. Impulse noise detection and noise filtering. Initially, the impulse noise detection stage of DSSSM algorithm begins by processing the statistics of a localized detection window in sorted order and non-sorted order, simultaneously. Next, the median of absolute difference (MAD) obtained from both sorted statistics and non-sorted statistics will be further processed in order to classify any possible noise pixels. Subsequently, the filtering stage will replace the detected noise pixels with the estimated median value of the surrounding pixels. In addition, fuzzy based local information is used in the filtering stage to help the filter preserves the edges and details. Extensive simulations results conducted on gray scale images indicate that the DSSSM filter performs significantly better than a number of well-known impulse noise filters existing in literature in terms of noise suppression and detail preservation; with as much as 30% impulse noise corruption rate. Finally, this DSSSM filter is algorithmically simple and suitable to be implemented for electronic imaging products.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.7-14
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• 2022

센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크에서 의미적 상호운용성 유지를 위해 개발되었다. SRS는 위치 정보를 기반으로 주변 센서와 모바일 기기와의 연결 여부를 확인하며, 연결이 되었을 때 센서의 메타데이터를 제공한다. 성공적으로 연결되는 주위의 센서를 식별하는 과정을 센서 필터링이라고 정의한다. 이러한 센서 필터링의 성능 개선이 SRS 연구의 핵심 주제 중 하나이다. 실제 상황에서, GPS에서 제공된 잘못된 위치 정보로 인해 센서 필터링이 실패하는 경우가 발생한다. 따라서 이 논문에서는 지리적 임베딩과 뉴럴 네트워크 기반 경로 예측을 이용한 새로운 센서 필터링 방법을 제안하고 몬테카를로 접근방법을 통해 서비스 제공률을 평가한다. 실증 연구에서, 제안 방법이 위치 정보 이상 문제를 개선하고 SRS 센서 필터링에 효과적인 모델임을 보였다.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제13권5호
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• pp.233-236
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• 2012

The driving properties of a particle-insertion method that filters non-moving particles are analyzed, by measuring its optical and electrical properties. An area that is occupied by the moved particles is proposed, as a desirable evaluation method for a reflective display. To compare the driving property of the particle-moving method with that of the reported simple particle-loading method, two panels are fabricated, according to the different particle-insertion methods, in the same panel condition, of which the width of ribs is $30{\mu}m$, the cell size is $220{\mu}m{\times}220{\mu}m$, the cell gap is $116-120{\mu}m$, the q/m value of the black particles is $+1.8{\mu}C/g$ and that for the white particles is $-4.3{\mu}C/g$. The particle-moving method has a filtering effect which excludes the non-moving particles, inserting only movable particles into the respective cell, so that a panel fabricated by the particle-moving method can drive most of the particles in a cell. Also, most of the particles move at the threshold voltage of 40 V, with enhanced reflectivity. The driving property is also verified by measurement of the occupation rate of the moved particles.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.89-94
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• 2007

현재 새로운 스팸 메일 차단 시스템과 다양한 스팸 차단 기술에 대한 연구가 계속되고 있다. 그렇지만, 새로운 유형의 스팸 메일이 등장하면서 스팸 메일 차단률(Spam mail Filtering Rate)과 오인된 메일(False-positive mail) 발생률은 점차적으로 늘어나고 있다. 하지만 기존에 제안된 스팸 메일 필터링 알고리즘은 새로운 유형의 스팸 메일에 대응하기 위해 적용될 알고리즘 수의 증가와 효율적인 스팸 메일 필터링 알고리즘의 대응 관계에 대한 연구 부족으로 인하여 스팸 메일 차단 시스템의 처리 부하는 증가하고 이에 대한 신뢰성은 반감되고 있다. 본 논문에서는 스팸 메일 차단 시스템의 부하 처리 성능 및 신뢰성을 증가시키기 위해 Fit-FA Finder와 Privacy 기반의 오인된 메일을 복구시키는 SMBC플랫폼을 개발하고 성능을 분석하였다.

• 전기학회논문지
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• 제57권7호
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• pp.1290-1294
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• 2008

We present a novel deblurring algorithm for bi-level images blurred by some parameterizable point spread function. The proposed method iteratively searches unknown parameters in the point spread function and noise-to-signal ratio by minimizing an objective function that is based on the binariness and the difference between two intensity values of restoring image. In simulations and experiments, the proposed method showed improved performance compared with the Wiener filtering based method in terms of bit error rate after segmentation.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.67-73
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• 2015

디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 Fourier 변환 변이계수를 이용한 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 영상의 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 영상의 각 수평, 수직라인의 Fourier 변환 (Fourier Transform: FT)을 하고, 이웃 라인과의 변이계수를 기반으로 하여 MF 검출 (Median Filtering Detection: MFD)을 위한 10 Dim. 특징벡터를 정의한다. 이는 MF 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 스킴은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual)과 Rhee의 MF 검출 스킴과 비교하여 원영상, JPEG (QF=90), Down 스케일링 (0.9) 그리고 Up 스케일링 (1.1) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 일부 높았다. 제안된 알고리즘은 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)에 의한 AUC (Area Under ROC (Receiver Operating Characteristic) Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권2호
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• pp.93-101
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• 2017

This paper proposes an algorithm for adaptive loop filter (ALF) complexity reduction in the decoding process. In the original ALF algorithm, filtering for I frames is performed in the frame unit, and thus, all of the pixels in a frame are filtered if the current frame is an I frame. The proposed algorithm is designed on top of the local gradient calculation. On both the encoder side and the decoder side, homogeneous areas are checked and skipped in the filtering process, and the filter coefficient calculation is only performed in the inhomogeneous areas. The proposed algorithm is implemented in Joint Exploration Model (JEM) version 3.0 future video coding reference software. The proposed algorithm is applied for frame-level filtering and intra configuration. Compared with the JEM 3.0 anchor, the proposed algorithm has 0.31%, 0.76% and 0.73% bit rate loss for luma (Y) and chroma (U and V), respectively, with about an 8% decrease in decoding time.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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• pp.17-20
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• 2005

In this work, we compared several feature selection methods in the field of spam mail filtering. The proposed fuzzy inference method outperforms information gain and chi squared test methods as a feature selection method in terms of error rate. In the case of junk mails, since the mail body has little text information, it provides insufficient hints to distinguish spam mails from legitimate ones. To address this problem, we follow hyperlinks contained in the email body, fetch contents of a remote web page, and extract hints from both original email body and fetched web pages. A two-phase approach is applied to filter spam mails in which definite hint is used first, and then less definite textual information is used. In our experiment, the proposed two-phase method achieved an improvement of recall by 32.4% on the average over the $1^{st}$ phase or the $2^{nd}$ phase only works.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1094-1101
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• 1993

신호를 블러링하여 상관도를 높이고 차이값의 정보량을 줄이는 BDPCM에 의한 영상 압축 가능성을 보인다. 균일한 양자화 간격을 가지고 부호기의 신호 흐름을 분석하여 복호기에서 완전한 신호 복원 능력을 제시한다. 블러링된 신호를 일반적인 DPCM 예측기에 의한 차이값이 일정한 동적 범위에 속한다는 것을 분석한다. 메디안 필터가 임펄스 잡음을 제거할 수 있는 대신에 신호를 철저히 훼손시키는 단점을 개선하기 위해, 차이값에 대해 선택적으로 필터링하는 것을 제안한다. 차이값 분포가 일정하기 때문에 전송중 잡음 특히 임펄스 잡음이 검출되며 필터링에 의해 제거된다. 이로써 저전송률 영상 전송에서 잡음 제거가 가능한 부호기를 제안하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권3호
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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.