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cDNA 마이크로어레이 이미지를 위한 그래프 모델과 분석 알고리즘
정호열,황미녕,유영중,조환규,Jung, Ho-Youl,Hwang, Mi-Nyeong,Yu, Young-Jung,Cho, Hwan-Gue 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.32 No.6
본 논문에서는 마이크로어레이 처리를 위한 새로운 이미지 분석 알고리즘과 격자 반점들의 위상 정보를 이용하여 격자의 위치를 결정하는 방법을 제시한다. 마이크로어레이는 유전자의 발현량의 측정을 위해서 수만 혹은 수십 만개의 유전자에 대해서 한번에 실험을 할 수 있는 장비이다. 한번의 실험으로 생성되는 데이터 양이 엄청나게 많기 때문에 자동화된 분석이 필요하다. 이 마이크로어레이의 실험 결과는 16-비트 회색조 이미지 파일로 하나의 유전자가 여러 개의 픽셀로 뭉쳐져 있는 반점(spot)이 격자 구조형태로 나타난다. 본 논문에서 이미지 데이터에서 그래프 구조를 생성하여 이들 반점이 어느 격자에 속하는지 결정하는 알고리즘과 격자 구조의 기울어짐을 측정하여 격자의 정확한 위치와 모양을 결정하는 방법을 제시하고 실제 이미지 데이터를 통한 많은 실험 결과를 보여 준다. In this Paper we propose a new Image analysis algorithm for microarray processing and a method to locate the position of the grid cell using the topology of the grid spots. Microarray is a device which enables a parallel experiment of 10 to 100 thousands of test genes in order to measure the gene expression. Because of the huge data obtained by a experiment automated image analysis is needed. The final output of this microarray experiment is a set of 16-bit gray level image files which consist of grid-structured spots. In this paper we propose one algorithm which located the address of spots (spot indices) using graph structure from image data and a method which determines the precise location and shape of each spot by measuring the inclination of grid structure. Several experiments are given from real data sets.
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cDNA 마이크로어레이 이미지를 위한 그래프 모델과 분석 알고리즘
정호열(Ho-Youl Jung),황미녕(Mi-Nyeong Hwang),유영중(Young-Jung Yu),조환규(Hwan-Gue Cho) 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.29 No.7·8
본 논문에서는 마이크로어레이 처리를 위한 새로운 이미지 분석 알고리즘과 격자 반점들의 위상 정보를 이용하여 격자의 위치를 결정하는 방법을 제시한다. 마이크로어레이는 유전자의 발현량의 측정을 위해서 수만 혹은 수십 만개의 유전자에 대해서 한번에 실험을 할 수 있는 장비이다. 한번의 실험으로 생성되는 데이터 양이 엄청나게 많기 때문에 자동화된 분석이 필요하다. 이 마이크로어레이의 실험 결과는 16-비트 회색조 이미지 파일로 하나의 유전자가 여러 개의 픽셀로 뭉쳐져 있는 반점(spot)이 격자 구조 형태로 나타난다. 본 논문에서 이미지 데이터에서 그래프 구조를 생성하여 이들 반점이 어느 격자에 속하는지 결정하는 알고리즘과 격자 구조의 기울어짐을 측정하여 격자의 정확한 위치와 모양을 결정하는 방법을 제시하고 실제 이미지 데이터를 통한 많은 실험 결과를 보여 준다. In this paper we propose a new image analysis algorithm for microarray processing and a method to locate the position of the grid cell using the topology of the grid spots. Microarray is a device which enables a parallel experiment of 10 to 100 thousands of test genes in order to measure the gene expression. Because of the huge data obtained by a experiment automated image analysis is needed. The final output of this microarray experiment is a set of 16-bit gray level image files which consist of grid-structured spots. In this paper we propose one algorithm which locates the address of spots (spot indices) using graph structure from image data and a method which determines the precise location and shape of each spot by measuring the inclination of grid structure. Several experiments are given from real data sets.
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음성 개선 기반의 모델 보상 기법을 이용한 강인한 잡음 음성 인식
신광호,정호열,정현열,Shen, Guang-Hu,Jung, Ho-Youl,Chung, Hyun-Yeol 한국음향학회 2008 韓國音響學會誌 Vol.27 No.4
본 논문에서는 잡음 환경하의 음성 인식을 위해 전처리 단계에서 Mel-warped Wiener Filtering (MWF) 기법을 이용하여 입력 음성을 개선하고 후처리 단계에서 PMC (Parallel Model Combination) 기법을 이용하여 인식 모델을 보상하는 MWF-PMC잡음 처리 기법을 제안한다. PMC 기법은 전처리 단계에서 개선된 음성의 묵음 구간으로부터 잔류 잡음을 취하여 깨끗한 음성을 이용하여 작성한 인식 모델을 보상함으로써 잡음 환경하의 음성 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 인식 실험을 위한 음성 데이터는 국어공학연구소 (KLE)에서 작성한 PBW (Phoneme Balanced Words) 452 단어 음성 데이터를 8 kHz로 다운 샘플링한 후 Subway, Car 및 Exhibition 잡음을 5단계의 신호 대 잡음비 (SNR)를 0, 5, 10, 15, 2003로 부가하여 구성하였다. 인식 실험 결과, 본 논문에서 제안한 MWF-PMC 기법이 기존의 결합된 기법보다 전반적으로 향상된 인식 성능을 얻어 그 유효성을 확인할 수 있었다. In this paper, we propose a MWF-PMC noise processing method which enhances the input speech by using Mel-warped Wiener Filtering (MWF) at pre-processing stage and compensates the recognition model by using PMC (Parallel Model Combination) at post-processing stage for speech recognition in noisy environments. The PMC uses the residual noise extracted from the silence region of enhanced speech at pre-processing stage to compensate the clean speech model and thus this method is considered to improve the performance of speech recognition in noisy environments. For recognition experiments we dew.-sampled KLE PBW (Phoneme Balanced Words) 452 word speech data to 8kHz and made 5 different SNR levels of noisy speech, i.e., 0dB. 5dB, 10dB, 15dB and 20dB, by adding Subway, Car and Exhibition noise to clean speech. From the recognition results, we could confirm the effectiveness of the proposed MWF-PMC method by obtaining the improved recognition performances over all compared with the existing combined methods.
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화자 검증 시스템을 위한 PCA 기반 MFDWC 특징 파라미터
함성준,정호열,정현열,Hahm Seong-Jun,Jung Ho-Youl,Chung Hyun-Yeol 한국음향학회 2006 韓國音響學會誌 Vol.25 No.1
A Principal component analysis (PCA)-based Mel-Frequency Discrete Wavelet Coefficients (MFDWC) feature Parameters for speaker verification system is Presented in this Paper In this method, we used the 1st-eigenvector obtained from PCA to calculate the energy of each node of level that was approximated by. met-scale. This eigenvector satisfies the constraint of general weighting function that the squared sum of each component of weighting function is unity and is considered to represent speaker's characteristic closely because the 1st-eigenvector of each speaker is fairly different from the others. For verification. we used Universal Background Model (UBM) approach that compares claimed speaker s model with UBM on frame-level. We performed experiments to test the effectiveness of PCA-based parameter and found that our Proposed Parameters could obtain improved average Performance of $0.80\%$compared to MFCC. $5.14\%$ to LPCC and 6.69 to existing MFDWC. 본 논문에서는 화자검증 시스템의 성능향상을 위해서 주성분 분석 (PCA) 기반 Mel-Frequency Discrete Wavelet Coefficients (MFDWC) 추출방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 멜척도 (Mel-scale)를 근사화한 각 레벨 (level)의 각 노드 (node) 에너지를 계산하기 위해 기존의 평균치 대신 주성분 분석을 이용한 첫 번째 eigenvector를 이용한다. 이 eigenvecto.의 제곱의 합은 1로서 일반적인 가중 함수 (weighting function)의 조건을 만족하고, 또한 각 화자마다 서로 다른 값을 갖게 되므로, 화자의 특징을 더 잘 나타내는 MFDWC를 추출할 수 있다. 화자검증은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 백그라운드 모델과 화자 모델과의 점수를 비교하는 이진 결정 (binary decision) 방법을 이용하여 Universal 백그라운드 모델 (UBM)과 각 화자 모델의 값을 프레임단위로 비교하여 대상 화자의 수락/거부 여부를 결정하는 방법을 채택하였다. 특징 파라미터에 따른 화자 검증 성능변화를 확인하기 위하여 제안된 화자종속 가중함수를 이용한 MFDWC를 특징 파라미터로 이용한 경우와 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Linear Predictive Cepstral Coefficients (LPCC), 기존의 MFDWC를 특징 파라미터로 이용한 경우에 대하여 성능비교실험을 수행한 결과 각각 $0.80\%,\;5.14\%,\; 6.69\%$의 향상된 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
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김현구,정호열,박주현,Kim, Hyun-Koo,Jung, Ho-Youl,Park, Ju H. 대한임베디드공학회 2011 대한임베디드공학회논문지 Vol.6 No.1
This paper presents an effective method for detecting vehicles in front of the camera-assisted car during nighttime driving. The proposed method detects vehicles based on detecting vehicle headlights and taillights using techniques of image segmentation and clustering. First, in order to effectively extract spotlight of interest, a pre-signal-processing process based on camera lens filter and labeling method is applied on road-scene images. Second, to spatial clustering vehicle of detecting lamps, a grouping process use light tracking method and locating vehicle lighting patterns. For simulation, we are implemented through Da-vinci 7437 DSP board with visible light mono-camera and tested it in urban and rural roads. Through the test, classification performances are above 89% of precision rate and 94% of recall rate evaluated on real-time environment.
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JPEG-2000 부분 엔트로피 복호화에 의향 질감 영상 데이터베이스 검색
박하중,정호열,Park, Ha-Joong,Jung, Ho-Youl 한국통신학회 2007 韓國通信學會論文誌 Vol.32 No.5c
본 논문에서는 엔트로피 복호화 과정을 부분적으로 수행하여 특징 벡터를 구성하는 새로운 JPEG-2000 압축 영상 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 JPEG-2000 엔트로피 부호화 과정을 통해 발생하는 다양한 문맥 정보를 이용한다. 엔트로피 부호화 기술은 주위 인접한 웨이블릿 계수들의 부호 및 중요 상태 계수의 구조적인 패턴을 분석하여 세 가지의 부호화 패스 및 네 가지의 부호화 기술을 통해 총 19가지의 문맥 정보를 발생한다. 문맥 정보는 산술 부호화 과정에서 부호화 하는 심벌의 확률을 예측하기 위한 모델을 제공한다. 그리고 문맥 정보는 영상의 국부적인 특징을 서술 할 수 있기 때문에 다양한 패턴 특성을 나타내는 질감 영상을 효율적으로 정의할 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 JPEG-2000 압축 영상에서 복호화 과정을 부분적으로 수행하기 때문에 영상 검색을 수행하기 위한 검색 시간에서 뛰어난 성능을 나타낼 수 있다. 실험을 위해 MIT VisTex 질감 영상을 이용하여 다양한 왜곡 영상 및 유사 영상 데이터베이스를 구성하였으며 기존 검색 알고리즘을 구현하여 제안하는 검색 시스템과 비교 및 평가한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 검색 방법보다 검색 성능에서 뛰어날 뿐만 아니라 검색 시간에서도 많은 이득을 얻을 수 있다. In this paper, we propose a novel JPEG-2000 compressed image retrieval system using feature vector extracted through partial entropy decoding. Main idea of the proposed method is to utilize the context information that is generated during entropy encoding/decoding. In the framework of JPEG-2000, the context of a current coefficient is determined depending on the pattern of the significance and/or the sign of its neighbors in three bit-plane coding passes and four coding modes. The contexts provide a model for estimating the probability of each symbol to be coded. And they can efficiently describe texture images which have different pattern because they represent the local property of images. In addition, our system can directly search the images in the JPEG-2000 compressed domain without full decompression. Therefore, our proposed scheme can accelerate the work of retrieving images. We create various distortion and similarity image databases using MIT VisTex texture images for simulation. we evaluate the proposed algorithm comparing with the previous ones. Through simulations, we demonstrate that our method achieves good performance in terms of the retrieval accuracy as well as the computational complexity.
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