• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.2
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• pp.57-66
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• 2011

To prevent cardiac diseases, quantifying cardiac function is important in routine clinical practice by analyzing blood volume and ejection fraction. These works have been manually performed and hence it requires computational costs and varies depending on the operator. In this paper, an automatic left ventricle segmentation algorithm is presented to segment left ventricle on cardiac magnetic resonance images. After coil sensitivity of MRI images is compensated, a K-mean clustering scheme is applied to segment blood area. A graph searching scheme is employed to correct the segmentation error from coil distortions and noises. Using cardiac MRI images from 38 subjects, the presented algorithm is performed to calculate blood volume and ejection fraction and compared with those of manual contouring by experts and GE MASS software. Based on the results, the presented algorithm achieves the average accuracy of 6.2mL${\pm}$5.6, 2.9mL${\pm}$3.0 and 2.1%${\pm}$1.5 in diastolic phase, systolic phase and ejection fraction, respectively. Moreover, the presented algorithm minimizes user intervention rates which was critical to automatize algorithms in previous researches.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.29-32
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• 2000

본 논문에서는 음성인식 시스템의 음향모델 개선을 위한 기초적 연구로서, 문맥적인 요소를 필요로 하는 SSS(Successive State Splitting)와 필요로 하지 않는 SSS-free 알고리즘을 이용한 HMnet(Hidden Markov Network) 음향모델 작성방법에 대해 검토하고 작성한 음향모델을 한국어에 적용하여 그 유효성을 확인하였다. HMnet을 이용한 음소모델의 작성방법은 전체 학습 데이터에 대해서 각각 2개의 상태를 가지는 초기 모델을 작성한 후, 이를 시간과 문맥방향으로의 최대 분포를 가지는 상태를 재분할한 후 임의의 상태수가 될 때까지 상태분할을 계속적으로 수행케 하여 각 음소모델을 작성하게 된다. 작성한 HMnet 음향모델의 유효성을 확인하기 위해 ETRI 445 단어의 3인에 대한 화자종속 음소인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, SSS 알고리즘을 이용한 화자종속실험의 경우 상태수 520에서 평균 $62.8\%$의 인식률을, SSS-free 알고리즘의 경우 상태수 420에서 평균 $64.2\%$의 인식률을 얻었다. 이 결과는 HMM을 이용한 경우(약$43.4\%$)보다 $20\%$이상의 인식률 향상을 보여 이 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다. SSS와 SSS-free를 비교한 경우, SSS-free가 SSS보다 낮은 상태수에서 평균 $1.4\% 향상된 인식률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.167-170
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• 2011

많은 측위 알고리즘이 참조노드가 정사각형의 모서리에 위치한다고 가정 하고 있지만, 실제로는 다각형이 되거나 매쉬형으로 배치될 수 있다. 신호세기를 달리함으로써 동심원을 구성하여 측위하는 WMRL(Weighted Multiple Rings Localization)도 기본적으로 참조노드의 배치가 정사각형으로 가정하고 있다. 본 논문에서는 참조노드는 임의로 배치되어 있는 경우에서의 측위로 확장한다. 즉, 측위하는 센서 노드가 수신 가능한 전파를 송신하는 모든 참조노드로부터 링 번호를 기반으로 자신의 위치를 추청한다. WMRL의 다중 신호 세기 링 방식을 채용, 각 링의 도달거리를 기반으로 센서노드가 자신과 참조노드 간의 거리를 유추하고, 최소자승법을 이용해 자신의 좌표를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 에러가 없는 환경과 다수 참조노드 환경에서 WMRL 및 WCL(Weighted Centroid Localization)보다 2배 이상의 성능향상을 보였으며, 에러가 있는 전파환경에서는 DV-hop 보다 평균 6%, WCL 및 WMRL에는 평균 16% 정도의 성능 향상 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.400-402
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• 2005

전파(propagation) 오류가 빈번한 무선 이동 네트워크에서는 전송 성능을 향상하기 위해 FEC(Forward Error Correction) 알고리즘을 채택한다. 그러나 정적인 FEC 코드 제어 방식은 연속적으로 변화하는 전파 오류율에 알맞은 정정 코드(check code)를 적용하지 못해 성능이 저하된다. 일례로 측정한 고 오류 무선 센서 네트워크에서는 초단위 평균 BER(Bit Error Rate) 또는 분단위 평균 BER이 0에서 최대 $10^{-3}$까지 연속적으로 변화한다. 이러한 무선 환경에서 전파 오류를 $100\%$ 복구하기 위한 정정 코드를 채택하는 경우에는, 불필요한 정정 코드량은 전체 데이터에 최대 $20\%$를 차지한다. 본 논문에서는 무선 채널의 BER을 직접 측정하지 않고 패킷 전송 성공 여부에 따라 정정 코드의 량, 즉 FEC단계를 동적으로 변화하는 AFECCC (Adaptive FEC Code Control) 알고리즘을 소개한다. AFECCC는 트레이스 기반(trace-driven) 시뮬레이션에서 정적 FEC 방식에 비해 최대 $5\%$ 이상, 또한 실제 센서 네트워크에서는 정적 FEC 알고리즘에 비해 최대 $15\%$ 성능이 향상되었다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.28 no.3
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• pp.185-191
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• 2004

The mean and Clustering are important methods of data mining, which is now widely applied to various multi-attributes problem However, feature weighting and feature selection are important in those methods bemuse features may differ in importance and such differences need to be considered in data mining with various multiful-attributes problem. In addition, in the event of arithmetic mean, which is inadequate to figure out the most fitted result for structure of evaluation with attributes that there are weighted and ranked. Moreover, it is hard to catch hold of a specific character for assume the form of user's group. In this paper. we propose a dispersion mean algorithm for evaluation of similarity measure based on the geometrical figure. In addition, it is applied to mean classified by user's group. One of the key issues to be considered in evaluation of the similarity measure is how to achieve objectiveness that it is not change over an item ranking in evaluation process.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1557-1560
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• 2003

본 논문에서는 이 문서 클러스터링 방법 중 계층적 방법인 Kmeans 클러스터링 알고리즘을 이용하여 문서를 클러스터링 하고자 한다. 기존의 Kmeans 클러스터링 알고리즘은 문서의 수가 많을 경우 하나의 클러스터링에 너무 많은 문서들이 할당되는 문제점이 있다. 이 치우침을 완화하고자 각 클러스터링에 할당된 문서 수에 따라서 문서에 가중치를 부여한 후 다시 클러스터링을 하는 방법을 제안하였다. 실험 결과는 정확률, 재현율을 결합한 조화 평균(F-measure)을 사용하여 평가하였으며 기존 알고리즘보다 9％이상의 성능 향상을 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.482-486
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• 2007

본 논문은 기존의 O-tree 표현법을 이용한 플로어플랜 알고리즘의 결점을 보완한 새로운 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에선 플로어플랜의 변형을 처리하는 과정에서 몇 가지 변형을 간과하기 때문에 좋은 해를 놓치는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 기존의 방법을 수정하여 변형을 처리하는 과정에서 블록이 들어갈 수 있는 모든 위치를 고려하였다. 그 결과 MCNC 밴치마크 회로를 이용한 실험에서 총면적이 이전의 방법에 비해 평균 3% 개선되었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.42 no.6 s.336
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• pp.9-16
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• 2005

It is well blown about the fact that turbo code has better the BER performance as the number of decoding iterations increases in the AWGN channel environment. However, as the number of decoding iterations is increased under the several channel environments, any further iteration results in very little improvement, and it requires much delay and computation in proportion to the number of decoding iterations. In this paper, it proposes the efficient iterative decoding stop criterion algorithm which can largely reduce the computation and the average number of decoding iterations of turbo code. Through simulations, it is verifying that the proposed algorithm can efficiently stop the iterative decoding by using the variance value of LLR and can largely reduce the computation and the average number of decoding iterations without BER performance degradation. As a result of simulation, the computation for the proposed algerian is reduced by about $40\%$ compared to conventional CE algorithm. The average number of decoding iterations for the proposed algorithm is reduced by about $9.94\%$ and $8.32\%$ compared to conventional HDA and SCR algorithm respectively, and by about $2.16\%{\~}7.84\%$ compared to conventional CE algorithm.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.5
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• pp.11-19
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• 2014

In this paper, a low complexity parallel sphere decoder algorithm is proposed for high-order MIMO system. It reduces the computational complexity compared to the fixed-complexity sphere decoder (FSD) algorithm by static tree-pruning and dynamic tree-pruning using scalable node operators, and offers near-maximum likelihood decoding performance. Moreover, it also offers hardware-friendly node operation algorithm through fixing the variable computational complexity caused by the sequential nature of the conventional SD algorithm. A Monte Carlo simulation shows our proposed algorithm decreases the average number of expanded nodes by 55% with only 6.3% increase of the normalized decoding time compared to a full parallelized FSD algorithm for high-order MIMO communication system with 16 QAM modulation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.260-261
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• 2012

스마트 환경에 관심이 높아지면서 무선 센서 네트워크를 이용한 유비쿼터스 시스템을 실생활에 활용하려는 노력이 이어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 무선 통신으로 정보를 수집하기 때문에 실생활에 적용할 경우 사생활 정보가 유출될 가능성을 가진다. 본 논문은 데이터 전송 과정에서 데이터가 유출되었을 때, 원본 데이터로의 해독을 어렵게 하는 해시 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단 방향 해시 함수인 MD5를 변형한 TinyMD5를 이용하여 데이터를 변환하고, MD5를 변형하면서 발생하는 해시 값 충돌 문제를 해결할 수 있는 기법을 추가하였다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 기존의 기법과 시뮬레이션을 통해 성능을 비교 평가하였다. 성능 평가 결과, 제안하는 알고리즘은 통신 에너지를 기존 알고리즘의 평균 29%만을 소모하였다.