• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.782-794
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• 2013

본 논문에서는 카메라를 이용한 웨이퍼 위치 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 챔버 외부의 조명 반사와 카메라로 인한 영상의 원근 왜곡을 제거하기 위하여 투영 변환을 적용하여 실제 웨이퍼와 같이 정원의 형태로 복원한다. 다음, 에지 검출 알고리즘을 이용하여 웨이퍼의 외부 경계를 추출한 후, 일반화 대칭 변환을 적용하여 원을 검출함으로서 웨이퍼의 위치를 검사한다. 일반화 대칭 변환은 영상에서 화소쌍들 사이의 대칭값을 거리 가중치 함수, 위상 가중치 함수, 화소들의 기울기 크기와 로그 맵핑이 결합되어 영상에서 관심 영역을 추출한다. 제안하는 방법을 적용하여 웨이퍼가 올바른 위치에 장착되었는가를 검사하여 클리닝 시스템 장비와 웨이퍼의 파손을 미연에 방지한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권1호
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• pp.131-142
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• 2016

통계조사에서 이상치는 총계추정에 큰 영향을 줄 수 있다. 통계조사에서 보고된 값은 극단적이 아니지만 그것의 가중치 (weight)가 커서 추정값에 큰 영향을 주거나, 극단값이라 해도 그것이 작은 가중치를 가질 때 추정에 큰 영향을 주지 않는 경우도 있다. 이러한 극단값이나 추정에 영향을 주는 값 들은 표본조사에서 민감하다. 일반적으로 치우친 분포를 가진 모집단에서 추출된 표본으로 조사를 하는 사업체 조사에서는 특별히 더 큰 영향을 준다. 본 연구에서는, 우리는 이상치를 판별하고 처리하는 방법에 대해서 다루고자 한다. 이상치 판별은 분위수에 기초해서 판정하였으며, 판정된 이상치는 여러 가지 다양한 방법을 적용해 보았다. 연구에서는 2가지 winsorised 방법과 세가지 cut-off 방법에 대하여 적용하였다. 그리고 시뮬레이션에서는 4가지 방법의 가중치를 각각 적용하여 진행하였다. 여러 가지 이상치 처리방법들을 비교해 본 결과 type I 윈저화 방법보다는 type II 윈저화 방법이 효율적인 결과값을 보여주었으며, 가중치 변환방법들 중에서는 제곱근 변환을 통한 가중치 감소방법이 다른 처리방법에 비해 좋은 결과값을 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권3호
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• pp.240-248
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• 2013

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform: DWT)과 적응적 가중치 보간법을 이용한 효율적인 초해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상에 적용되는 초해상도 기법들의 경우, 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위하여 확률 기반의 방법들을 많이 사용하였다. 따라서 연산의 복잡도가 증가하고 처리시간 증가라는 문제점을 발생시킨다. 제안된 기법에서는 고주파 대역을 찾기 위한 방법으로 DWT와 적응적 가중치 보간법을 이용한다. 먼저 주어진 영상에 대하여 DWT를 수행하고, 생성된 고주파 부대역(sub-band)들을 적응적 가중치 보간법을 이용하여 입력 받은 영상과 동일한 크기의 고주파 부대역을 생성한다. 이 부대역들과 입력 받은 영상을 조합하여 이산 웨이블릿 역변환(Inverse DWT : IDWT)을 수행함으로써 고해상도의 영상을 획득하게 된다. 실험을 위하여 원본 영상($512{\times}512$)을 다운 샘플링하여 실험 영상($256{\times}256$)을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법에 비해 향상된 효율을 보이며, 확률 기반의 기법들과 비슷한 성능을 갖지만 처리시간에서 많은 이득을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.933-944
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• 2012

본 논문은 저해상도의 깊이맵을 고해상도의 깊이맵으로 변환하는 새로운 방법인 거리 변환 기반의 양측 업샘플링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 거리변환 값에 따라 공간 도메인 가중치 함수를 조절하기 때문에 에지의 선명도를 유지하면서 깊이맵의 해상도를 증가시킨다. 이를 위해, 제안하는 방법은 거리 변환 단계, 공간 가중치 조절 단계, 영상 보간 단계를 거친다. 다양한 실험 깊이 맵을 통한 실험에서 제안하는 방법이 기존의 양측 업샘플링 방법보다 출력 깊이맵의 화질 관점에서 성능이 좋아짐을 확인했다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권7호
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• pp.629-638
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• 2000

단일 볼륨랜더링과 다중 볼륨랜더링의 가장 큰 차이점은 데이타 혼합방법으로 본 논문에서는 특정 볼륨을 표면수준에 따라 선택적으로 빠르게 가시화하는 선택적 랜더링방법과 다중 볼륨을 위한 데이타 혼합방법을 제안한다. 선택적 랜더링방법은 관심부위를 구성하는 외곽선으로부터 최소거리를 결정하는 거리변환을 통하여 거리변환볼륨을 생성하고 이를 랜더링하는 방법이며, 다중 볼륨을 위한 데이타 혼합방 법은 명암도 가중치 방법, 불투병도 가중치 방법, 깊이 정보를 고려한 불투병도 가중치 방법을 이용하여 여러 개의 볼륨을 혼합하는 방법이다. 실험 결과로는 EBCT 가슴부위 영상에 선택적 랜더링방법을 적용하여 생성한 좌심실, 우심실 영상을 제시하며, 가슴부위 볼륨과 좌심실 볼륨 또는 우심실 볼륨에 세 가지 다른 혼합방법을 적용하여 얻은 혼합 영상을 제시한다. 본 제안방법은 거리변환볼륨을 사용함으로써 표면수준에 따라 특정 볼륨을 가시화하고 가시화 시간을 가속화시킬 수 있으며, 데이타 혼합을 통하여 단일 볼륨랜더링 한계를 극복하여 동일 공간 상에 다중 영상을 함께 표현함으로써 복잡한 형태로부터 관심부위의 형태와 상대적 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.622-627
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• 2014

본 논문은 웨이블릿 변환과 선형 판별 분석법 그리고 유전알고리즘을 이용하여 걸음걸이 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 걸음걸이 에너지 영상에서 웨이블릿 변환으로 분해된 4개의 대역을 얻는다. 분해된 대역을 선형 판별 분석법으로 영상의 특징을 추출한다. 추출된 4개 대역의 특징들과 학습영상의 특징들 사이의 유클리디안 거리를 계산하고, 각 대역에서 계산된 거리 값에 유전알고리즘으로 최적화된 4개의 가중치를 부여한다. 4개 대역의 거리 값과 가중치와의 선형결합으로 계산된 새로운 거리 값을 바탕으로 최근접 이웃 분류 방법을 이용하여 인식 실험을 수행한다. 실험 결과에서 가중치 융합 전 인식률 보다 융합 후 인식률이 더 높은 것을 확인 할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.420-423
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• 2015

이진가중치 전하재분배 DAC는 커패시터를 기반으로 구동하고 커패시터 값에 따라서 데이터 변환을 시킨다. 전하재분배 DAC의 성능을 결정하는 가장 중요한 요소는 정확한 커패시터와 트랜지스터 소자들의 크기와 특성의 보장이다. 그러나 고해상도의 DAC에서는 회로의 레이아웃 설계시의 mismatch와 칩의 공정변화에 의해 다양한 기생소자 성분 발생과 소자특성의 변화를 피하기는 매우 어렵다. 이러한 소자 mismatch는 DAC 각 비트의 해당 아날로그 값에 비선형 오차를 발생시켜 SNDR 성능저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 커패시터 mismatch에 의한 DAC의 데이터 오차를 감지하고 이를 보상하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 2개의 동일한 DAC를 사용한다. 2개의 DAC는 고정된 차이를 가진 2개의 디지털 입력을 사용함으로써 각각 데이터가 변환된다. 비교기는 허용되는 차이 보다 큰 비선형 오차를 찾을 수 있다. 우리가 제안하는 보정 방법은 비교기가 오차를 제거 할 때 까지 DAC의 커패시터 사이즈를 바꾸면서 미세한 조정을 할 수 있다. 시뮬레이션은 12bit 이진가중치 전하재분배 디지털-아날로그 변환기의 커패시터 mismatch 보정과 비선형 오차를 효과적으로 감지하는 방법을 나타낸다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.939-948
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• 2004

본 논문에서는 동일 환자에 대해 시간차를 두고 촬영한 뇌 CT-CT 혈관조영영상간 움직임을 보정하기 위한 강인하고 고속의 정합방법을 제안한다. 먼저, 두 영상에서 3차원 경계검출 기법을 이용하여 특징점을 추출하고, 기준영상에서는 이를 지역적 가중치 3차원 거리맵으로 변환한다. 부유영상을 기준영상으로 강체변환하면서 두 경계간의 상관관계가 최대인 위치를 탐색한다. 이 때, 최대위치가 더 이상 변화하지 않고 일정 이상 반복되면 해당위치를 최적위치로 하여 부유영상을 최적위치로 변환시켜 두 영상을 정합한다. 실험을 위하여 인공영상을 사용하여 정화성과 강인성을 평가하였고, 육안평가를 위하여 뇌 CT-CT 혈관조영영상을 사용하였다. 본 제안방법은 지역적 가중치 3차원 거리맵을 이용함으로써 적은 샘플링 개수에도 국부최대인 위치에 수렴하지 않고 최적위치로 강인하면서 고속으로 영상이 정합되었다

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.67-73
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• 2012

지역적인 영상의 색변환이란 영상에서 특정 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 원하는 색으로 변환시키는 것이다. 기존방법에서는 색차만을 이용해서 바꾸고자 하는 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 변환하였다. 따라서 변환되는 색 주변에서 원하지 않는 색결점(color artifact)이 나타나게 되었다. 제안한 방법에서는 이러한 색결점을 줄이기 위해 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map을 결합한 지역적인 색변환 방법을 제안하였다. 컬러 카테고리 맵은 모든 색을 사람의 인지를 기반으로 11가지의 컬러 카테고리로 나눈 것으로서, 컬러 정보만을 이용해서 먼저 바꾸고자하는 색을 포함한 입력 영상의 지역 영역을 대략적으로 추정한다. 다음으로, 수정된 color influence map을 이용하여 인접한 영역의 색을 고려한 색변환 정도를 계산한다. 기존의 방법처럼 단순히 동일한 가중치를 주는 색차보다는 밝기와 색도에 서로 다른 가중치를 주어 수정된 color influence map을 계산하였다. 마지막으로 각각의 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map에 가중치를 결합하여 지역적인 영상의 색변환을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법과 기존의 색변환 방법의 결과 영상을 비교해 보았으며, 제안한 방법에서 색결점이 적게 나타나는 것을 확인할 수 있다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.89-92
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• 2000

본 논문에서는 웨이블릿 변환과 확산코드를 이용하여 동영상 내부에 이진이미지패턴형 워터마크를 삽입할 수 있는 새로운 워터마킹 방법을 소개한다. 먼저, 동영상을 디코딩하여 RGB 데이터로 이루어진 인트라 프레임(I-frame)들을 구한다. 그리고 이것을 YC$_{b}$C$_{r}$ 좌표공간으로 변환한 후, 휘도 평면만을 3단계 DWT하여 확산코드와 다중가중치를 조합한 워터마크를 삽입한다. 실험에서는 제안한 방법으로 워터마킹된 영상의 화질을 기존의 방법들과 비교하고, 손실압축과 밝기(brightness)변화 그리고 대비(contrast)실험 등을 통해 제안한 방법의 견고성을 입증해 보인다.