• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2004.06b
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• pp.415-418
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• 2004

This paper describes a VLSI implementation of BLAST detection for MIMO-OFDM systems. To achieve high speed requirement, we propose the fully pipeline architecture for BLAST structure. This design is implemented using $0.18{\mu}m$ CMOS technology. For a 4-transmit and 4-receive antennas system, it takes $7.5{\mu}s$ to calculate nulling vector and detection order from 48 channel matrixes.

• Bulletin of the Korean Mathematical Society
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• v.57 no.5
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• pp.1231-1240
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• 2020

The asymptotic behavior of graded Betti numbers of powers of homogeneous ideals in a polynomial ring over a field has recently been reviewed. We extend quasi-polynomial behavior of graded Betti numbers of powers of homogenous ideals to ℤ-graded algebra over Noetherian local ring. Furthermore our main result treats the Betti table of filtrations which is finite or integral over the Rees algebra.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1988.07a
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• pp.636-639
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• 1988

This paper suggests the operation performing the noise elimination of binary image. The image is read by the scanner. And operand is selected according to the size of input image. Through the Dilation and Erosion, elementary vector operation with selected operand, the noise of input image is eliminated.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.585-587
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• 2016

최근 우리나라뿐만 아니라 여러 나라에서 아직까지도 주목 받고 있는 산업 중 하나는 복권 산업이다. 본 논문에서는 회귀분석과 분류 알고리즘으로 잘 알려져 있는 SVM 알고리즘을 이용하여 Linux 환경에서 과거의 데이터들을 분석하고, 입력된 데이터의 당첨을 예측 할 수 있도록 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.319-322
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• 2014

본 논문에서는 깊이 카메라로 받아들인 입력 영상의 3차원 공간 내에서 벽면을 분리하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 벽면이 구분된 영상은 벽면에 프로젝터를 투사하는 등의 3차원 공간 활용에 용이하다. 입력 영상에서의 좌표 점을 이용하여 법선 벡터를 검출하고, 법선 벡터를 통해 평면을 분리한다. 분리된 평면들을 실내 환경에서 알 수 있는 도메인 지식들에 기반하여 벽면으로 구분 된다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2008.10a
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• pp.163-165
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• 2008

본 논문에서는 유도전동기를 순시 토크제어하기 위한 방법으로 간접벡터제어를 사용하였고, 간접벡터제어를 통해 계산된 전압추종벡터를 NPC형 3-레벨 인버터의 SVPWM기법을 적용하여 구현하였다. SVPWM방식은 기존의 2레벨 인버터의 알고리즘을 응용하여 선형영역에서 과변조영역까지 선형적으로 전이 하도록 하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.16 no.6
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• pp.1250-1260
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• 2020

This study proposes a novel deep neural network model that can accurately detect objects and their relationships in an image and represent them as a scene graph. The proposed model utilizes several multimodal features, including linguistic features and visual context features, to accurately detect objects and relationships. In addition, in the proposed model, context features are embedded using graph neural networks to depict the dependencies between two related objects in the context feature vector. This study demonstrates the effectiveness of the proposed model through comparative experiments using the Visual Genome benchmark dataset.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.581-583
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• 2023

기존의 불 영역 검출을 위한 이미지 전처리 기법은 임계값에 영향을 많이 받기 때문에 사진의 색상 분포에 의존하는 결과가 나온다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 화염이 가지고 있는 특유의 비선형적이고 불규칙한 움직임을 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 유체 시뮬레이션에서 활용되는 준 라그랑지안(Semi-Lagrangian) 활용하여 유동을 분석하고 이를 기반으로 영상에서 화염의 움직임을 추출한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.733-735
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• 2014

Example based Super Resolution(SR) is using the correspondence between the low and high resolution image from a database. This method uses only one image to estimate a high resolution image and can get the larger image than 2 times. Example based SR is proposed to solve the problem of classical SR. Neighbor embedding(NE) has been inspired by manifold learning method, particularly locally linear embedding. However, the poor generalization of NE decreases the performance of such algorithm. The sizes of local training sets are always too small to improve the performance of NE. We propose the advanced NE baesd on SVR having an excellent generalization ability to solve this problem. Given a low resolution image, we estimate a pixel in its high resolution version by using SVR based NE. Through experimental results, we quantitatively and qualitatively confirm the improved results of the proposed algorithm when comparing with conventional interpolation methods and NE.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.23-26
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• 2006

기존의 데이터 마이닝 예측 기법 중 회귀분석은 학습 단계에서 생성된 모델을 변경 없이 새로운 데이터에 적용하였다. 그러나 시계열 데이터에 모델 변경 없이 동일하게 적용하면 시간이 지남에 따라 정확도가 낮아지는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 시간에 따라 변화하는 시계열데이터의 특성을 고려하여 점진적으로 회귀 모델을 갱신하는 기법을 제안한다. 이 기법은 입력되는 모든 데이터를 회귀 모델에 적용하여 점진적으로 모델을 갱신한다. 제안된 기법의 타당성은 RME(Relative Mean Error)와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정하였다. 정확도 측정 실험 결과 제안 기법인 IMQR(Incremental Multiple Quadratic Regression) 기법이 MLR(Multiple Linear Regression), MQR(Multiple Quadratic Regression), SVR(Support Vector Regression) 기법에 비해 RME 가 평균 2%, RMSE 가 평균 0.02 정도 우수한 결과를 얻었다.