• 한국정밀공학회지
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• 제19권11호
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• pp.103-111
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• 2002

In this study, the natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.304-309
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• 2003

In this study, natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. Feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.62-70
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• 2007

In this study, the natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. Feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.223-229
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• 2014

대용량의 지식베이스 시스템에서 유용한 정보를 추출하여 효율적인 의사결정을 수행하기 위해서는 정제된 특징추출이 필수적이고 중요한 부분이다. 러프집합이론에 있어서 최적의 리덕트의 추출과 효율적인 객체의 분류에 대한 문제점을 극복하고 자, 본 연구에서는 조건 및 결정속성의 효율적인 특징추출을 위한 러프엔트로피 기반 퀵리덕트 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬에 의해 유용한 특징을 추출하기 위한 조건부 정보엔트로피를 정의하여 중요한 특징들을 분류하는 과정을 기술한다. 또한 본 연구의 적용사례로써 실제로 UCI의 5개의 데이터에 적용하여 특징을 추출하는 시뮬레이션을 통하여 본 연구의 모델링이 기존의 방법과 비교결과, 제안된 방법이 효율성이 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권4호
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• pp.305-312
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• 2001

최근 고차원 색인 구조들이 멀티미디어 데이터베이스, 데이터 웨어하우징과 같은 데이터베이스 응용에서 유사성 검색을 위해 요구된다. 본 논문에서는 고차원 특징벡터에 대한 효율적인 저장과 검색을 지원하는 셀-기반 시그니쳐 트리(CS-트리)를 제안한다. 제안하는 CS-트리는 고차원 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하여 하나의 특징 벡터를 그에 해당되는 셀의 시그니쳐로 표현한다. 특징 벡터 대신 셀의 시그니쳐를 사용함으로써 트리의 깊이를 줄이고, 그 결과 효율적인 검색 성능을 달성한다. 또한 셀에 기반하여 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 삽입시간, k-최근접 질의에 대한 검색 시간 그리고 부가저장 공간 측면에서 성능 비교를 수행한다. 성능비교 결과 CS-트리가 검색 성능에서 우수함을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.436-441
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• 2017

음악 유사도 계산은 음악 검색 시스템 구현에 있어서 필수적인 구성 요소이다. 본 논문은 음악 검색 중에서 커버곡 검색에 대해서 다룬다. 크로마 n-gram을 이용한 커버곡 검색에 있어서 특징 DB 저장 공간을 줄이고 성능을 향상시키기 위해서 t-tab n-gram을 제안하고, n-gram 선택 방법, n-gram 집합 간 비교 방법에 관해서 연구하였다. 공개되어 있는 커버곡 데이터셋에서 실험을 수행하여 제안된 방법이 저장 공간을 줄이면서 동시에 커버곡 검색 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.398-400
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• 2019

Faced with the increasing demand for image recognition on mobile devices, how to run convolutional neural network (CNN) models on mobile devices with limited computing power and limited storage resources encourages people to study efficient model design. In recent years, many effective architectures have been proposed, such as mobilenet_v1, mobilenet_v2 and PeleeNet. However, in the process of feature selection, all these models neglect some information of shallow features, which reduces the capture of shallow feature location and semantics. In this study, we propose an effective framework based on Feature Pyramid Networks to improve the recognition accuracy of deep and shallow images while guaranteeing the recognition speed of PeleeNet structured images. Compared with PeleeNet, the accuracy of structure recognition on CIFA-10 data set increased by 4.0%.

• ETRI Journal
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• 제35권3호
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• pp.512-522
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• 2013

In this paper, the radius weight mean (RWM) and the feature-embedding technique are used to present a novel watermarking scheme for color images. Simulations validate that the stego-images generated by the proposed scheme are robust against most common image-processing operations, such as compression, color quantization, bit truncation, noise addition, cropping, blurring, mosaicking, zigzagging, inversion, (edge) sharpening, and so on. The proposed method possesses outstanding performance in resisting high compression ratio attacks: JPEG2000 and JPEG. Further, to provide extra hiding storage, a steganographic method using the RWM with the least significant bit substitution technique is suggested. Experiment results indicate that the resulting perceived quality is desirable, whereas the peak signal-to-noise ratio is high. The payload generated using the proposed method is also superior to that generated by existing approaches.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제7권3호
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• pp.425-434
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• 2011

The success of iris recognition depends mainly on two factors: image acquisition and an iris recognition algorithm. In this study, we present a system that considers both factors and focuses on the latter. The proposed algorithm aims to find out the most efficient wavelet family and its coefficients for encoding the iris template of the experiment samples. The algorithm implemented in software performs segmentation, normalization, feature encoding, data storage, and matching. By using the Haar and Biorthogonal wavelet families at various levels feature encoding is performed by decomposing the normalized iris image. The vertical coefficient is encoded into the iris template and is stored in the database. The performance of the system is evaluated by using the number of degrees of freedom, False Reject Rate (FRR), False Accept Rate (FAR), and Equal Error Rate (EER) and the metrics show that the proposed algorithm can be employed for an iris recognition system.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.1033-1043
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• 2000

최근 NoD(News-on-Demand)에 대한 사용자의 요구가 증가함에 따라, 이러한 요구를 충족시키기 위한 많은 연구가 진행중에 있다. 그러니 뉴스 비디오 데디터는 짧은 생명주기, 앵커를 중시미으로 한 주기적 변화로인해 기존의 비디오 저장방식을 그대로 용하기가 어렵다. 이릉 위해, 본 논문에서는 NoD서비스용 멀티미디어 데이터의 효율적인 저장 및 검색을 위한 하부저장 관리자를 설계 및 구현하다. 하부 저장 관리자는 멀티미디어 객체 지체의 비디오 스트림 데이터와 색인 정보를 효율적으로 저장하고 관리하며, 텍스트 기반 검색을 위해 역화일 기법과 고차훤 특징 벡터의 색인을 위해 X-트리 구조를 제공한다. 아울러 하부 저장 관리자는 계층적인 뉴스 비디오 객체로부터 추출된 부가적인 정보들은 효율적으로 저장할 수 있는 저장 API(Application Program Interpace)와 커서를 통한 사용자의 편리한 검색을 지원하는 검색API를 제공한다. 마지막으로 하부 저장 관리자는 SHORE(Scalable Heterogeneous Object REpository) 저장 시스템을 이용하여 UNLX 운영체제 하엣 표준 C++언어를 사용하여 구현하였다. 구현하였다.