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안재균,류영우,천승용,김성일,Ahn, Jae-Kyun,Ryu, Yongwoo,Chun, Seung-Yong,Kim, Seongil 한국음향학회 2017 韓國音響學會誌 Vol.36 No.2
본 논문에서는 삼중 배열 소나를 위한 강인한 적응 빔형성 기법을 제안한다. 제안하는 빔형성은 삼중 배열 소나를 이용하여 불일치에 강인하고 좌우구분이 가능한 빔을 만드는 방법으로 두 단계로 이루어져 있다. 먼저 각 삼각 센서 별로 표적 신호의 좌우 방위 구분을 위한 카디오이드 빔을 생성하며, 각 삼각 센서(Triplet)에 대한 회전각을 반영하여 지연차 방법을 통해 빔을 형성한다. 다음으로 인접 표적에 의한 간섭을 최소화하기 위해 적응 빔을 생성한다. 삼각 센서 별로 얻은 카디오이드 빔을 선배열에 대한 입력 신호로 하여 선배열에 대한 적응 빔형성 기법을 카디오이드 빔에 적용한다. 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 기법이 기존 기법 대비 표적에 대한 좌우 구분 및 불일치에 강인함을 확인하였다. We propose a robust adaptive beamforming algorithm for triplet array sonar. The proposed beamforming algorithm obtains robustness to mismatches, left/right discrimination, and has two steps. The first is a cardioid beamformer, which supports left/right discrimination of target signals. It applies the conventional delay-and-subtract to each triplet's signal with its rotation angle and obtains multiple cardioid beams. The second is a robust adaptive beamforming to minimize nearby interferences. We regard cardioid beams as input signals of a line array and apply an adaptive beamforming algorithm to the cardioid beams. Simulations results show that the proposed algorithm provides significantly better performance than the conventional algorithms, while supporting left/right discrimination of target signals.
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유전자 발현 데이터에 적용한 거시적인 바이클러스터링 기법
안재균,윤영미,박상현,Ahn, Jae-Gyoon,Yoon, Young-Mi,Park, Sang-Hyun 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지D Vol.16 No.3
마이크로어레이 데이터는 유전자의 집합이 어떠한 조건 혹은 샘플의 집합 하에서 얼마나 발현되는지를 수치화한 2차원 행렬 데이터이다. 바이클러스터는 마이크로어레이의 샘플의 부분 집합과 이 샘플 부분 집합 하에서 일정한 증감 패턴을 보이는 유전자의 부분 집합을 말한다. 이렇게 같은 패턴을 보이는 유전자의 부분 집합은 일정한 정도의 유의 수준으로 비슷한 기능을 한다고 말할 수 있다. 따라서 바이클러스터링 알고리즘은 같은 기능에 연관된 유전자의 집합과, 이 기능이 발현되고 있는 조건의 집합을 밝혀내는데 있어서 매우 유용하다. 본 논문에서는 다항식 시간 복잡도를 유지하면서, 높은 기능적 상관관계를 가지는 바이클러스터를 밝혀 낼 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 1) 마이크로어레이 데이터에 심한 노이즈가 있을 경우 패턴으로 인식하지 못하는 기존 알고리즘과 달리, 노이즈 레벨이 심하더라도 거시적으로 비슷한 모양을 보이는 패턴을 찾아내는 방식을 이용하여 숨어있는 패턴들을 찾아낼 수 있고, 2) 바이클러스터 상호간에 오버랩을 허용하며, 또한 다양성이 보장되는 복수의 바이클러스터를 찾아내며, 3) 찾아진 유전자 부분 집합의 기능적 상관관계가 매우 높은 특성을 지니고, 4) 유전자 및 샘플의 순서와 상관없이 결정적인(deterministic) 결과를 도출한다. 또한 본 논문에서는 알고리즘이 찾아낸 바이클러스터의 기능적 상관관계의 정도와, 비교 알고리즘이 찾아낸 바이클러스터의 기능적 상관관계의 정도를 유전자 온톨로지(Gene Ontology)를 통해서 측정함으로써 비교하고 있다. A microarray dataset is 2-dimensional dataset with a set of genes and a set of conditions. A bicluster is a subset of genes that show similar behavior within a subset of conditions. Genes that show similar behavior can be considered to have same cellular functions. Thus, biclustering algorithm is a useful tool to uncover groups of genes involved in the same cellular process and groups of conditions which take place in this process. We are proposing a polynomial time algorithm to identify functionally highly correlated biclusters. Our algorithm identifies 1) the gene set that has hidden patterns even if the level of noise is high, 2) the multiple, possibly overlapped, and diverse gene sets, 3) gene sets whose functional association is strongly high, and 4) deterministic biclustering results. We validated the level of functional association of our method, and compared with current methods using GO.
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커널 밀도 추정과 시공간 일치성을 이용한 동영상 객체 분할
안재균,김창수,Ahn, Jae-Kyun,Kim, Chang-Su 한국전기전자학회 2009 전기전자학회논문지 Vol.13 No.4
본 논문에서는 고정되지 않은 배경의 동영상에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적에 기반을 둔 기법으로 크게 세 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계는 초기 분할로서, 사용자의 반응을 이용하여 첫 프레임의 분할 결과를 획득하는 과정이다. 초기 분할을 통해 획득된 결과 샘플은 커널 밀도 추정을 이용하여 각 매크로 블록별 컬러 확률 밀도 함수를 생성하는데 사용된다. 두 번째 단계에서는 각 프레임에 대해 이전 프레임의 경계 정보와 움직임 벡터를 이용하여 일치성 띠를 생성하고, 생성된 띠에 대한 시공간 확률을 추정한다. 마지막 단계에서는 각 픽셀별 컬러, 시공간, 스무드항의 합으로 구성된 에너지 함수를 최소화하여 최종 결과를 획득한다. 실험 결과를 통해서 본 논문에서 제안하는 기법이 정확한 분할 결과를 추출하는 지 다양한 테스트 영상을 통해 확인한다. A video segmentation algorithm, which can extract objects even with non-stationary backgrounds, is proposed in this work. The proposed algorithm is composed of three steps. First, we perform an initial segmentation interactively to build the probability density functions of colors per each macro block via kernel density estimation. Then, for each subsequent frame, we construct a coherence strip, which is likely to contain the object contour, by exploiting spatio-temporal correlations. Finally, we perform the segmentation by minimizing an energy function composed of color, coherence, and smoothness terms. Experimental results on various test sequences show that the proposed algorithm provides accurate segmentation results.
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안재균,류영우,천승용,김성일,Ahn, Jae-Kyun,Ryu, Yongwoo,Chun, Seung-Yong,Kim, Seongil 한국음향학회 2018 韓國音響學會誌 Vol.37 No.1
본 논문에서 우리는 능동소나 시스템에서 삼중 배열의 적응 빔형성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정합필터, 카디오이드 빔형성, 선배열 빔형성으로 구성된 3단계의 과정을 통해 빔형성을 수행한다. 먼저, 송신 펄스에 대한 정합필터를 개별 수신 센서 신호에 적용하여 필터링된 신호를 획득한다. 그리고 정합필터 출력에 푸리에 변환을 적용하고, 각 삼각 센서 별 카디오이드 빔을 형성한다. 최종적으로 삼각 센서에 대한 카디오이드 빔들을 선배열 신호의 입력으로 가정하여 선배열 적응 빔형성을 적용한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 성능이 기존 기법보더 더 우수함을 확인한다. In this paper, we propose an adaptive beamforming algorithm of triplet arrays for active sonar systems. The proposed algorithm consists of three steps: matched filters, cardioid beamforming, and line array beamforming. First, we apply a matched filter of a transmitted pulse to received individual sensor signals and obtain filterd signals. Then, we perform the fast Fourier transform to the matched filter results, and make a cardioid beam for each triplet data, respectively. Finally, we apply an adaptive beamforming by assuming that the cardioid beams are input signals of a line array. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm provides better performances than conventional algorithms.
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안재균,조현덕,신동훈,권택익,김광태 한국음향학회 2020 韓國音響學會誌 Vol.39 No.1
LOw Frequency Analysis Recording (LOFAR) and Demodulation of Envelop Modulation On Noise (DEMON) grams are bearing-time-frequency plots of underwater acoustic signals, to visualize features for passive sonar. Those grams are characterized by tonal components, for which conventional data coding methods are not suitable. In this work, a novel LOFAR/DEMON gram compression algorithm based on binary map and prediction methods is proposed. We first generate a binary map, from which prediction for each frequency bin is determined, and then divide a frame into several macro blocks. For each macro block, we apply intra and inter prediction modes and compute residuals. Then, we perform the prediction of available bins in the binary map and quantize residuals for entropy coding. By transmitting the binary map and prediction modes, the decoder can reconstructs grams using the same process. Simulation results show that the proposed algorithm provides significantly better compression performance on LOFAR and DEMON grams than conventional data coding methods. 로파/데몬 그램은 수동소나의 특성을 확인하기 위해 수중 음향 신호에 대한 방위, 시간, 주파수를 시각적으로 표현한 결과이다. 이러한 그램들은 기존의 압축 기법들을 적용하기 힘든 토널 성분과 같은 특징들을 포함하고 있다. 본 논문에서는 이진맵과 예측 기법으로 구성된 새로운 로파 및 데몬 그램 압축 기법을 제안한다. 먼저 각 주파수 빈에 대한 예측을 결정하는 이진맵을 생성하고, 프레임을 몇 개의 매크로 블록으로 구분한다. 각 매크로 블록에 대해 인트라 예측과 인터 예측을 적용하여 나머지를 계산한다. 그리고 이진맵에서 유효한 빈들에 대해 예측을 수행하고 엔트로피 부호화를 위해 나머지를 양자화 한다. 이진맵과 예측모드를 전송함으로써 복호기는 동일한 절차로 그램을 복원한다. 시뮬레이션 을 통해 제안하는 알고리즘의 로파와 데몬 그램 압축 결과가 기존의 데이터 압축 기법에 비해 우수함을 확인한다.
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안재균,김재은 의과학연구소 1989 全北醫大論文集 Vol.13 No.2
Schwannoma or neurilemmoma, the most common neoplasm of the spinal cord, is a solitary, benign, slow growing encapsulated neoplasm. Almost of them are associated with Von Recklinghausen's disease. The authors reported an exceptional case of multiple occurrence of neurilemmoma involving the spinal cord, radial nerve and saphenous nerve which was not associated with Von Recklinghausen's disease with literatures.
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