• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.417-420
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• 2000

점진적 영상 전송과 저해상도에서도 높은 PSNR를 나타내는 방법으로 EZW(Enbeded Zerotree Wavelet)과 SPIHT(set partitioning in hierarchical tree)를 사용한 보다 향상된 영상 압축방법이 제안되어졌다. 특히 SPIHT는 적응 산술부호화(adaptive arithmetic coding)를 사용하지 않고도 EZW보다 뛰어난 압축률과 효과를 얻을 수 있다. 하지만 부대역(subband)간의 유사성(similarity)을 이용한 제로트리 부호화에서 계층을 나누는 일은 계수 사이의 연결관계를 깰 수 있기 때문에 간단한 일은 아니다. 본 논문에서는 SPIHT의 비트열을 여러개의 계층으로 나누고 각각의 해상도로 복원하는 새로운 정렬 방법을 제안하고, 계층간의 비트열을 균일하게 나눔으로써 보다 효율적으로 전송 할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 복호시에 낮은 해상도일수로 복원시간의 이득을 볼 수 있는 향상된 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.208-214
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• 2001

웨이블릿을 이용한 분해와 복원은 영상의 압축에 널리 사용되는 도구이다. 웨이블릿 분해된자연 영상은 원 영상의 동일 부분을 표현하는 대역간의 계수 값 사이에 높은 상관관계를 갖고 있고, 하나의 대역 안의 인접한 계수들 사이에도 높은 상관 관계를 갖고 있다. EZW(Evbedded Zerotree Wavelet)나 SPIHT(Set Partitioning in Hierachical Trees)과 같이 성능이 우수하고 널리 사용되는 웨이블릿 기반 영상 압축은 웨이블릿 계수의 대역간 상관 관계를 이용하고 있다. Zero Tree에 기초한 이와 같은 방법들은 계수값의 부모 후손 관계를 이용하기 때문에 대역별 부호화를 수행할 수 없으며, 다중 해상도 복원이 필요한 응용 분야에 효과적으로 적용되어지지 못한다. 본 논문에서는 하나의 대역 내에서 인접한 계수들 간의 상관성을 이용한 대역 독립적 부호화 기법을 제안한다. 압축 성능은 SPIHT과 대등하거나 약간 우수한 것으로 나타났고, 다중해상도 복원에 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국반도체및디스플레이장비학회:학술대회논문집
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• 한국반도체및디스플레이장비학회 2004년도 춘계학술대회 발표 논문집
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• pp.217-222
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• 2004

This paper focuses on lossy medical image compression methods for medical images that operate on two-dimensional(2D) integer wavelet transform. We offer an application of the Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) algorithm to medical images, using a 2D wavelet decomposition and a 2D spatial dependence tree. The wavelet decomposition is accomplished with integer wavelet filters implemented with the lifting method, where careful scaling and truncations keep the integer precision small and the transform unitary. We have tested our encoder on medical images using different integer filters. Results show that our algorithm with certain filters performs as well and is sometimes better lossy coding using 2D integer wavelet transforms on medical images.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.321-324
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• 2000

채널만을 고려한 부호화 방법보다 소스의 특성을 이용해 채널 부호화를 수행하는 것이 더 효율적이라는 사실은 일반적으로 잘 알려져 있다. 따라서 소스의 특성을 이용한 채널 부호화 방법은 중요한 연구과제이며 이에 대한 많은 연구가 진행되었다. 이러한 연구 결과로써 IP-SCCC(Interleaved puncturing serially concatenated convolutional codes)는 터보코드와 마찬가지로 반복복호가 가능하고 가변 부호율의 채널부호화를 수행할 수 있는 특징을 갖는다. 본 논문에서는 영상에 대한 웨이블렛 변환의 다른 스케일간의 자기 유사성을 이용한 SPIHT(set partitioning in hierarchical tree) 알고리즘으로 부호화된 정지영상에 대해 IP-SCCC를 사용한 UEP(unequal error protection) 채널부호화 방법을 제시한다. 또한 레일리 페이딩과 부가 백색 가우시안 잡음이 동시에 존재하는 채널을 모델링해서 실험을 수행하고 제안 방법의 성능을 검증한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권2호
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• pp.145-156
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• 2000

Clustering is the process of partitioning a data set into meaningful clusters. As the data to process increase, a laster algorithm is required than ever. In this paper, we propose a clustering algorithm to partition a multispectral remotely sensed image data set into several clusters using a hash search algorithm. The processing time of our algorithm is compared with that of clusters algorithm using other speed-up concepts. The experiment results are compared with respect to the number of bands, the number of clusters and the size of data. It is also showed that the processing time of our algorithm is shorter than that of cluster algorithms using other speed-up concepts when the size of data is relatively large.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.237-244
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• 2021

Clustering is a most powerful un-supervised machine learning techniques for division of instances into homogenous group, which is called cluster. This Clustering is mainly used for generating a good quality of cluster through which we can discover hidden patterns and knowledge from the large datasets. It has huge application in different field like in medicine field, healthcare, gene-expression, image processing, agriculture, fraud detection, profitability analysis etc. The goal of this paper is to explore both hierarchical as well as partitioning clustering and understanding their problem with various approaches for their solution. Among different clustering K-means is better than other clustering due to its linear time complexity. Further this paper also focused on data mining that dealing with high-dimensional datasets with their problems and their existing approaches for their relevancy

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.314-317
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• 2020

JPEG 위원회는 JPEG XL 이라 불리우는 차세대 이미지 코딩의 표준화를 진행하였다. JPEG XL 은 기존 JPEG 에서 사용하는 8×8 크기의 블록뿐만 아니라, 최소 2×2 부터 최대 32×32 크기의 블록을 유동적으로 사용함으로써 부호화 성능의 개선을 가능하게 한다. 부호화기 구조 내의 DCT 블록 분할은 부호화 성능을 결정하는 주요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 SML(Sum Modified Laplacian)을 기반으로 하는 DCT 블록 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지에서 상대적으로 변동이 적거나 균일한 영역을 선택하기 위해 SML 을 활용하였으며, 이 영역에서는 큰 DCT 블록으로 부호화하여 기존 부호화기의 성능을 개선하였다.

• 한국경영과학회지
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• 제38권1호
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• pp.15-27
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• 2013

Because consumers tend to have negative opinion about a company that neglects social issues like poverty or pollution while it focuses on its own profit, a lot of companies have invested their resources in Corporate Social Responsibility(CSR). CSR has merits of image improving and profit gaining, on the other hand, it has also many shortcomings. First, the cost of CSR may become a heavy financial burden. Specifically, CSR tends to be implemented by a company's unilateral backup, and then this may impose a heavy burden on the company. Second, one cannot expect effects of CSR in a short-term. Because of these shortcomings, the unilateral CSR has gone into alteration of the type of CSR since 1980's. Instead of unilaterality, Cause-Related Marketing(CRM) began to be used for mutual profits among company, consumers, and society. That is, CRM has become to be spotlighted as a new type of CSR. It focuses on partnership between a company and consumers based on cause and mutual profit pursuing through this partnership. So, many contemporary companies prefer CRM activities that derive their positive corporate image, that increase their sales, and that reduce their financial cost. The IBM Matching Grants Program, which is the largest of the IBM-Employee partnership programs, is a typical CRM. This program enables employees and retirees to increase the value of their donations to educational institutions, hospitals, hospices, nursing homes, and cultural & environmental organizations with a matching gift from IBM. Hundreds of educational institutions and thousands of nonprofit organizations have benefited from the contributions by IBM. There might be various types of matching grants. For example, an employee might choose a lump-sum expense or partitioning a lump-sum into a series of small ongoing expenses for his (or her) donation, and a firm might match the employee's total contribution with a lump-sum expense or might match the employee's total contribution with a series of small ongoing expenses. However, it is not easy to find an academic research on which type of matching grant is preferred by employees. This paper shows that an employee prefers the type of matching grants that consists of a lump-sum expense for his (or her) contribution and a series of small ongoing expenses for a firm's contribution [or the type of matching grants that consists of a series of small ongoing expenses for an employee's contribution and a lump-sum expense for a firm's contribution] to the other types of matching grants.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.511-518
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• 2007

본 논문에서는 영상의 중심이동과 상호정보 추정에 의한 효과적인 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 중심이동은 영상의 1차 모멘트에 의해 계산된 중심좌표로 얼굴영상을 이동하는 것이며, 이는 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선시키기 위함이다. 상호정보 추정은 상관관계를 나타내는 척도로 영상간의 유사성을 효과적으로 측정하기 위함이다. 특히 영상의 상호정보 추정을 위한 확률밀도함수 계산에 동일한 량의 샘플분할을 이용한 적응분할의 추정 방법을 이용함으로써 영상 상호간의 종속성을 더욱 더 정확하게 구하였다. 제안된 기법을 64*64 픽셀의 48장(12명*4장) 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 기법은 중심이동을 거치지 않는 단순히 상호정보 추정만을 이용하는 기법보다 우수한 인식성능(인식률, 인식속도)이 있음을 확인하였다. 또한 얼굴의 표정, 위치, 그리고 각도 등의 변화에도 매우 강건한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권1호
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• pp.62-73
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• 2000

본 논문에서는 기존의 칼라 특성을 이용한 내용 기반 영상 검색 방법을 적용 영역별로 분류 할 수 있는 기준을 제시하고, 그 기준에 의해 영상 내 공간 정보를 충분하게 표현할 수 있어 이동 및 회전 확대/축소 변형에 강한 영상 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 칼라 특성을 이용한 내용 기반 영상 검색은 영상 내 공간정보를 충분하게 표현하지 못하여 이동 및 회전, 확대/축소 변형에 약한 단점을 지니고 있다. 이에 기존 연구에서는 인위적으로 영상을 여러 개로 분할하는 방법 등으로 공간 정보를 표현하고자 하였지만 특징 벡터의 수가 급격히 늘어남에 따라 검색 효율이 저하된다는 단점을 가지고있다. 본 논문에서는 기존의 방법을 사용된 칼라 객체의 상호 관계에 따라 1차와 2차 관계에 의한 방법으로 분류하고, 이동, 회전 특히 크기 변화(축소,확대)에 탁월한 성능을 보이는 칼라 객체의 3차 관계를 이용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주어진 영상으로부터 양자화된 24개의 버킷을 생성해서 각 버킷의 히스토그램의 크기 순서로 세 개 버킷을 선정하고 그들의 평균 칼라 위치를 계산해서 그들 간의 상호 각도를 추출하여 영상의 특징 벡터로 사용하였다. 실험 결과 기존 방법보다 특히 영상의 크기 변화에 대해 좋은 결과를 얻을수 있었으며, 계산량도 적어 효율적임을 보여 주었다.