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원철호,한우종,함종식,전금석,윤용호,Won, Cheol-Ho,Han, U-Jong,Ham, Jong-Sik,Jeon, Geum-Suk,Yun, Yong-Ho 한국전자통신연구원 1988 전자통신 Vol.10 No.3
다중프로세서의 캐쉬 메모리 구현에서 가장 중요한 부분은 데이터의 동일성을 유지하는 방법이다. 그러나 프로세서-메모리 연결 방법(interconnection network)과 프로세서의 수에 따라 동일성 유지는 다양한 형태로 구현된다. 또한 그것은 시스팀의 성능과 구현의 난이도에 중대한 영향을 주므로 시스팀의 여러 면을 고려하여 형태가 정해진다. 본 논문은 공유 버스를 갖는 밀결합 다중프로세서의 캐쉬메모리의 구현에 관한 것이다. 이미 여러 다중프로세서에서 캐쉬메모리가 개발된 예가 있지만 한국전자통신연구소에서 개발중인 행정전산망 주전산기에 사용될 캐쉬 메모리는 Illinosis 캐쉬 코히어런스 프로토콜과 copy-back 방법을 사용하는 특징을 갖는다. 캐쉬 메모리의 설계 목표를 공유 버스에 최대 20개의 MC68030를 연결할 수 있는 다중 프로세서에서 프로세서수가 증가함에 따라 버스 사용량이 급증하는 현상을 막고 각 프로세서의 메모리 요구를 고속으로 처리해 줌으로써 프로세서의 처리 능력을 최대한 살리는데 두었다.
명암 대비와 에지 선예도를 이용하는 영역 성장법에 의한 디지털 X선 맘모그램 영상에서의 미세 석회화 검출
원철호 ( Won Cheol Ho ),강신원 ( Kang Sin Won ),조진호 ( Jo Jin Ho ) 한국센서학회 2004 센서학회지 Vol.13 No.1
In this paper, we proposed the detection algorithm of microcalcification based on region growing method with contrast and edge sharpness in digital X-ray mammographic images. We extracted the local maximum pixel and watershed regions by using watershed algorithm. Then, we used the mean slope between local maximum and neighborhood pixels to extract microcalcification candidate pixels among local maximum pixels. During increasing threshold value to grow microcalcification region, at the maximum threshold value of the contrast and edge sharpness, the microcalcification area is decided. The regions of which area of grown candidate microcalfication region is larger than that of watershed region are excluded from microcalcifications. We showed the diagnosis algorithm can be used to aid diagnostic-radiologist in the early detection breast cancer.
김봉석 ( Kim Bong Seog ),김승진 ( Kim Seung Jin ),정윤수 ( Jeong Yun Su ),임성운 ( Im Seong Un ),노철균 ( No Cheol Gyun ),원철호 ( Won Cheol Ho ),조진호 ( Jo Jin Ho ),이건일 ( Lee Geon Il ) 한국센서학회 2003 센서학회지 Vol.12 No.3
In this paper, we proposed the algorithm for locating destination address block (DAB) from automatic system to classify packages. For locating DAB, because the size of obtained images is are very large, we select the region of interesting (ROI) to reduce time carrying into algorithm. After selecting the ROI, proposed algorithm is carried out within the ROI. We extract the outline of the handwriting part of the DAB and the rest components within the obtained ROI using thresholding. We carry out labeling to extract each connected component for extracted outline and the rest components. We extract the outline of the handwriting part of the DAB using the geometrical characteristic of the outline of the handwriting part of the DAB among many connected components. The last, we extract the locating DAB using the outline of the handwriting part of the DAB.