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ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ

ا ب ت ث ج ح خ د ذ ر ز س ش ص ض ط ظ ع غ ف ق ک ل م ن ه و ی

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1
휜이 있는 협소 사각 유로에서 암모니아-물 혼합물의 비등열전달

金秉宙弘益大學校科學技術硏究所 2005 科學技術硏究論文集 Vol.16 No.-
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An experimental study on saturated flow boiling heat transfer and two-phase flow pressure gradients of ammonia-water mixture was performed in a vertical narrow rectangular channel with offset strip fin. Boiling heat transfer coefficients and two-phase pressure gradients in an electrically heated test section were measured in the range of quality 0-0.12, mass flux 18-45 kg/m2s, and heat flux 1.25-6.70 kW/m^(2). Local boiling heat transfer coefficients were determined as a function of thermodynamic vapor quality, mass flux, and heat flux. Two kinds of boiling regimes were observed in the channel with offset strip fin: a nucleate boiling region for low to moderate vapor qualities and a convective boiling region for high vapor qualities. Two-phase flow pressure gradients increased with the increase of heat flux, vapor quality and mass flux.
2
통계적 판단 이론을 이용한 워터마크 검출 알고리즘

權成根,金秉柱,李錫煥,權奇九,權奇龍,李健一 대한전자공학회 2003 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.40 No.1
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Watermark detection has a crucial role in copyright protection of and authentication for multimedia and has classically been tackled by means of correlation-based algorithms. Nevertheless, when watermark embedding does not obey an additive rule, correlation-based detection is not the optimum choice. So a new detection algorithm is proposed which is optimum for non-additive watermark embedding. By relying on statistical decision theory, the proposed method is derived according to the Bayes decision theory, Neyman-Pearson criterion, and distribution of wavelet coefficients, thus permitting to minimize the missed detection probability subject to a given false detection probability. The superiority of the proposed method has been tested from a robustness perspective. The results confirm the superiority of the proposed technique over classical correlation-based method. 멀티미디어에 삽입된 워터마크의 검출은 저작권 보호 및 인증 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 최근 워터마크의 검출에 많이 사용되는 유사도 기반 알고리즘은 상가성 방법을 제외한 워터마크 삽입 방법에 대해서는 효과적이지 못한 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 상승적 방법에 의하여 삽입된 워터마크에 대한 효율적인 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 워터마크 검출 알고리즘은 통계적 판단 이론에 따라 Bayes 판단 이론, Neyman-Pearson 정의, 및 웨이블릿 계수들의 확률 분포 모델을 기반으로 도출되어서, 주어진 오류 검출 확률에 대하여 간과 검출 확률을 최소화할 수 있다. 제안한 검출 알고리즘의 성능 평가는 견고성 측면에서 수행되었고, 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 유사도 기반 알고리즘에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
3
블록 분류와 MLP를 이용한 블록 부호화 영상에서의 적응적 블록화 현상 제거

權奇九,金秉柱,李錫煥,李鍾源,權成根,李健一 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.39 No.7
In this paper, a novel algorithm is proposed to reduce the blocking artifacts of block-based coded images by using block classification and MLP. In the proposed algorithm, we classify the block into four classes based on a characteristic of DCT coefficients. And then, according to the class information of neighborhood block, adaptive neural network filter is performed in horizontal and vertical block boundary. That is, for smooth region, horizontal edge region, vertical edge region, and complex region, we use a different two-layer neural network filter to remove blocking artifacts. Experimental results show that the proposed algorithm gives better results than the conventional algorithms both subjectively and objectively. 본 논문에서는 블록 기반으로 부호화된 영상에 대하여 블록 분류 (block classification)와 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron, MLP) 모델을 이용한 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록을 DCT 계수의 분포 특성에 따라 네 개의 클래스로 분류한 다음, 인접한 두 블록의 클래스 정보에 따라 수평 및 수직 블록 경계 영역에 대하여 적응적으로 신경망 필터를 적용한다. 즉, 평탄한 영역, 수평 방향 에지 영역, 수직 방향 에지 영역, 및 복잡한 영역에 대하여 각각 서로 다른 신경망 필터를 수평 및 수직 방향으로 적용하여 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.