• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.3
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• pp.177-182
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• 2012

We propose effective motion and observation models for the position of a WiFi-equipped smartphone user in large indoor environments. Three component motion models provide better proposal distribution of the pedestrian's motion. Our Gaussian interpolation-based observation model can generate likelihoods at locations for which no calibration data is available. These models being incorporated into the particle filter framework, our WiFi fingerprint-based localization algorithm can track the position of a smartphone user accurately in large indoor environments. Experiments carried with an Android smartphone in a multi-story building illustrate the performance of our WiFi localization algorithm.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.2
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• pp.147-159
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• 2013

In medical visualization, volume visualization is widely used. Applying 3D images to diagnose requires high resolution and accurately implement visualization techniques are being researched accordingly. However, when a three-dimensional image volume visualization is implemented using volume data, aliasing will occur since using discrete data. Supersampling method, getting lots of samples, is used to reduce artifacts. One of the supersampling methods is Catmull-rom spline. This method calculates accurate interpolation value because it is easy to compute and pass through control points. But, Catmull-rom spline method occurs overshoot or undershoot in large gradient of pixel values. So, interpolated values are different from original signal. In this paper, we propose an adaptive adjusting weights interpolation method using Gaussian function. Proposed method shows that overshoot is reduced on the point has a large gradient and PSNR is higher than other interpolated image results.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.2
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• pp.455-462
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• 2015

Image media is used for the internet, computers and digital cameras as part of the core services of multimedia. Digital images can be easily acquired and processed, due to the development of digital home appliances and personal computers' application software. However, image degradation occurs by various external causes in the acquisition, processing and transmitting process of digital images, and its main cause is known to be noise. Therefore, this study proposed and conducted the simulation of image restoration filter algorithm that processes impulse noise and Gaussian noise by applying Lagrange interpolation and spatial weighted method according to distance, respectively. The proposed algorithm improved 8.77[dB], 8.83[dB] and 10.02[dB], respectively, compared to existing A-TMF, AWMF and MMF, as a result of processing by applying the damaged Girl images to impulse noise(P=60%) and Gaussian noise(${\sigma}=10$).

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.77-79
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• 2013

본 논문에서는 광원 정보를 사용하여 다양한 재생환경에서 효과적인 홀로그래픽 비디오 서비스를 제공하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서 부호화 과정에서는 가우시안 블러를 적용한 영상의 개수를 조절, 분리 하고 다운 샘플링 한 하나의 영상 압축을 한 뒤 전송한다. 이 영상을 다운 샘플링, 업 샘플링, 보간법, 양방향 필터 (Bi-lateral filter) 등의 기법을 이용하여 획득한 영상과 나머지 영상을 다운 샘플링과 업 샘플링 하여 더한 영상의 차를 압축하여 수신측으로 전송한다. 복호화 과정에서는 압축된 광원 정보를 복원한 후 기본계층 정보를 가진 영상을 업 샘플링과 보간법, 양방향 필터 (Bi-lateral filter) 등의 기법을 적용하고 수신자의 환경과 고려에 따라 차영상을 더 한 후 CGH를 통해 홀로그램을 획득하였다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 방법들 보다 우수한 홀로그램을 복원 할 수 있다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.287-290
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• 2012

GPS 수신이 어려운 실내 환경에서 이동 단말기 사용자나 로봇의 위치를 추정하기 위해 WiFi 신호 강도를 이용하는 연구가 최근 들어 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 WiFi 신호의 불안정성과 불확실성에 효과적이고 이동 단말기에서 계산 성능을 고려하여 가우시안 프로세서를 변형한 방법을 적용하여, 실내 연속 공간에서 이동 중인 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 분석해보고, 성능 개선을 위한 확장 방안을 제시한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.2
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• pp.305-315
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• 2010

In this paper, a frequentistic approach to impute the values of R, G, B-components in random missing pixels of color image is provided. Under assumption that the given image is a realization of Gaussian Markov random field, its model is designed such that each neighbor pixel values for a given pixel follows (independently) the normal distribution with covariance matrix scaled by an evaluates of the similarity between two pixel values, so that the imputation is not to be affected by the neighbors with different color. An approximate EM-based algorithm maximizing the underlying likelihood is implemented to estimate the parameters and to impute the missing pixel values. Some experiments are presented to show its effectiveness through performance comparison with a popular interpolation method.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.49 no.1
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• pp.16-22
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• 2012

In this paper, we proposed a method of baseline correction for analysis of Raman spectra of platelets from Alzheimer's disease (AD) transgenic mice. Measured Raman spectra include the meaningful information and unnecessary noise which is composed of baseline and additive noise. The Raman spectrum is divided into the local region including several peaks and the spectrum of the region is modeled by curve fitting using Gaussian model. The additive noise is clearly removed from the process of replacing the original spectrum with the fitted model. The baseline correction after interpolating the local minima of the fitted model with linear, piecewise cubic Hermite and cubic spline algorithm. The baseline corrected models extract the feature with principal component analysis (PCA). The classification result of support vector machine (SVM) and maximum $a$ posteriori probability (MAP) using linear interpolation method showed the good performance about overall number of principal components, especially SVM gave the best performance which is about 97.3% true classification average rate in case of piecewise cubic Hermite algorithm and 5 principal components. In addition, it confirmed that the proposed baseline correction method compared with the previous research result could be effectively applied in the analysis of the Raman spectra of platelet.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.184-189
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• 2000

역 해프토닝의 성능을 향상시키려면 최적의 평활화마스크가 생성되어야하고, ？거의 평활화 마스크를 생성하기 위해서는 정확한 해프톤 셀 정보가 구해져야한다. 이에 본 논문에서는 퓨리에 공간에서 가우시안 보간법에 의해 구해진 피크위치를 이용해서 해프톤 셀 정보의 초기값을 설계하고 spatial 공간에서 셀크기, 각도 및 offset을 미세조정하면서 , 반복연산 (iteration )을 통한 해프톤 셀정보 추출방법을 제안한다. 제안한 방법으로 구한 해프톤 셀 정보를 이용하면 최적의 평활화 마스크를 만들 수 있으며 , 영상의 원점에서 멀리 떨어져 오차가 많이 누적되는 부분에서도 해프톤 셀 중심(seed pixel)을 정확하게 구하는 것을 실험을 통해 확인하였다. 제안한 방법은 평활화 마스크를 만들기 위한 정보로 사용될 뿐만 아니라 , 해프톤 셀단위의 연산이나, 퓨리에 공간의 피크 정보를 이용하여 텍스쳐 패턴을 찾는 분야등에 유용하게 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.273-276
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• 2021

본 논문에서는 사용자의 관심영역(Region of interests, ROI)를 기반 스크롤을 통해 데이터를 좀 더 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 사용자-데이터 인터페이스를 제안한다. 사용자가 관심있는 정보나 콘텐츠를 찾는 행동에서 착안한 우리의 접근 방식은 주어진 콘텐츠에서 ROI를 효율적으로 계산하고, GMM(Gaussian mixture model, 가우시안 혼합 모델)에서 착안해 개발한 커널을 기반으로 사용자가 관심 있어 하는 정보의 위치로 부드럽고 빠르게 화면을 이동시켜 정보를 탐색한다. 과정을 설명하기 앞서, 다수의 ROI가 있을 때 스크롤의 현 위치는 항상 두 ROI의 사이에 있다. 그 두 사이의 거리가 가장 짧은 두 ROI에 각각 우리의 커널을 적용하면 현 위치에서 스크롤 가속에 적용 가능한 두 개의 관성이 생긴다. 여기에 선형 보간법(Linear interpolation)을 적용하여 한층 부드러운 하나의 관성으로 만들고, 이것을 스크롤에 적용한다. 결과적으로, 오직 사용자의 입력에 따라 정보가 검색되는 기존의 접근법과는 달리, ROI와 DOI(Degree of interests, 중요도)를 기반으로 향상된 스크롤을 통해 사용자가 관심 있어 하는 정보나 콘텐츠를 보다 쉽게 직관적으로 찾아줄 수 있기 때문에 사용자는 탐색 시간을 절약할 수 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.33 no.3
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• pp.163-173
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• 2014

Sound propagation algorithm for a sonar simulator is required to run in real-time and should be able to model the range and depth dependence of the Korean ocean environments. Ray model satisfies these requirements and we developed an algorithm for range-dependent ocean environments. In this algorithm, we considered depth-dependence of sound speed through rays based on a rectangular cell method and layer method. Range-dependence of sound speed was implemented based on a split-step method in the range direction. Eigen-ray is calculated through an interpolation of ray bundles and Gaussian interpolation function was used. The received time signal of sonar was simulated by Fourier transform of eigen-ray solution in the frequency domain. Finally, for the verification of proposed algorithm, we compared the results of transmission loss with other validated models such as BELLHOP, SNUPE, KRAKEN and OASES, for the Pekeris waveguide, wedge, and deep ocean environments. As a result, we obtained satisfactory agreements among them.