• 전자공학회논문지S
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• 제36S권10호
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• pp.72-82
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• 1999

오차확산법은 연속계조 화상을 이진화상으로 표현하는데 있어서 연속계조 화상의 재현 능력뿐만 아니라, 우수한 경계 재현 능력을 가지고 있다. 그러나 이진화상에 눈에 거슬리는 패턴이 발생하는 단점을 가지고 있다. 한편 연속계조 화상의 화소와 청색잡음 마스크(blue noise mask)의 각 임계값을 화소별로 비교하여 이진화상으로 나타내는 방법도 있다. 이것은 규칙적인 패턴은 없지만 양자화 오차로 인해 이진화상이 흐려보이는 현상이 있다. 본 논문에서는 청색잡음 마스크 임계값변조를 이용한 경계강조 오차확산법을 제안한다. 제안하는 이진화 기법을 적용한 이진화상은 규칙적인 패턴이 없고 경계가 강조되어 시각적으로 선명하다. 제안하는 이진화 기법을 등가화상 개념으로 분석하며, 환상 평균 전력 스펙트럼과 경계상관도를 이용하여 기존의 알고리듬과 비교한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.224-227
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• 2004

본 논문은 최소점 검색과 레이블 할당 시에 임계치를 적용한 개선된 워터쉐드(watershed) 알고리즘을 제안한다. 기존의 워터쉐드 알고리즘은 과분할의 문제점을 발생시키며 그로 인한 후처리가 필요하다 이러한 과분할 영역은 특히 객체의 경계주위에서 발생하여 부정확한 영역의 경계를 만든다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 과분할을 막기 위해 잡음 제거와 경사(gradient) 영상을 구해 영상을 단순화시킨 후, 최소점 검색과 레이블 할당 시에 임계치를 적용한 개선된 워터쉐드 알고리즘을 적용해 과분할을 억제하고 분할된 영역의 경계를 정확히 나타나도록 하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 24 Nov. 1995
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• pp.50-55
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• 1995

진동하는 경계면의 진동장 및 음장을 재구성하기 위하여 음장측정치 및 경계요소법을 이용한 음향 홀로그래피 방법을 연구하였다. 특히, 측정잡음 및 전달행렬의 특이성에 의해 발생하는 재구성 오차에 대하여 고찰하였다. 재구성의 정확도를 나타내기 위하여 전달행렬의 특이인자를 도입하였다. 예제로 한면이 진동하는 직육면체 상자를 고려하였다. 결과로부터 매우 작은 측정잡음에 대해서도 전달행렬의 특이성 재구성 오차가 크게 발생하며, 측정위치에 따라 전달행렬의 특이성이 크게 영향 받음을 확인하였다. EfI방법을 이용하여 최적의 측정점을 선택한 결과 전달행렬의 특이성을 크게 줄일 수 있었으며 이때 측정점의 위치는 가진주파수에 관계없이 큰 음장이 형성되는 소음원의 근접장에 위치함을 알 수 있다. 또한 저주파 가진에 비해 고주파 가진이 작은 특이인자값을 나타내며, 따라서 재구성 오차가 작음을 알 수 있었다. 재구성장의 정밀도를 향상시키기 위하여, 부가적으로 진동장의 norm을 제한하는 적절화방법을 도입하였다. 모델의 최소자승오차를 최소화 하는 최적의 적절화변수를 추정하여 이로부터 재구성 오차를 줄일 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.266-270
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• 2010

본 논문에서는 구두점이나 띄어쓰기가 없는 비형식적인 문서에서도 문장의 경계를 잘 인식할 수 있는 문장 경계 인식기를 제안한다. 기존의 문장인식기는 문장경계의 후보를 구두점 출현 위치만으로 하였는데 이는 잡음이 많은 웹문서를 처리하는데 한계가 있다. 반면에 제안한 방법은 문장 경계의 후보를 구두점의 출연 위치로 제한하지 않고 문장 경계 인식을 위한 자질로 구두점에 비 의존적인 음절 n-gram을 사용함으로써, 구두점이 잘 표현된 문서뿐만 아니라 구두점의 생략이 빈번한 웹문서의 문장 경계 인식까지 효과적으로 수행할 수 있다. 통계기반의 기계학습 기법으로 CRFs를 이용하여 하였고, 학습과 실험에 세종계획 말뭉치를 사용하였다. 제안한 문장 경계 인식기는 세종계획 말뭉치에서 99.99%의 정확률과 100.00%의 재현율을 보였고, 세종계획 말뭉치에서 문장 경계의 구두점을 제거한 경우에도 96.20%의 정확률과 87.51%의 재현율을 보여 구두점이 없는 경우에도 문장 경계 인식이 잘이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권3호
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• pp.319-326
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• 2001

오차확산법은 중간조 처리에서 우수한 영상의 재현능력을 갖는 기법이다. 그러나 이의 기법은 경계재현 능력이 미약하며, 주기적인 패턴이 발생하여 영상의 화질을 저하시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 경계재현의 능력을 개선하기 위한 경계강조법과 주기적인 패턴 발생을 감소시키기 위한 적응형 임계값 변조를 적용하는 방법을 제안하였다. 경계강조를 위한 임계값을 변조는 원영상의 공간적 기울기 정보를 활용하여 수행하였고, 동시에 기울기 정보를 이용하여 청색잡음 마스크를 적응적으로 적용하는 임계값 변조로 주기적인 패턴의 발생을 감소시키도록 하였다. 적응형 임계값 변조를 적용한 실험에서 영상의 주기적인 패턴이 감소된 보다 선명한 경계강조의 중간조 영상을 얻을 수 있었으며, 객관적인 특성분석을 위한 표시오차의 RAPSD, 거리에 따른 경계상관도 및 로컬 평균 일치도의 분석에서 제안한 기법이 효율적임을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.11-18
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• 2006

본 논문에서는 두 가지 새로운 임펄스 잡음 검출기를 설계하고 총변량(total variation) 최적화를 통하여 영상에 존재하는 임펄스 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 설계된 임펄스 잡음 검출기는 적응 미디언 필터(AMF:Adaptive Median Filter)를 기반으로 하고 있으며 기존의 검출기에 비해 잡음검출의 정확도가 높고 영상의 디테일 정보를 잡음으로 오인하는 확률을 줄였다. 또한 제안하는 검출기는 잡음발생 확률에 무관하게 우수한 성능을 유지한다. 영상에서의 잡음제거는 제안된 검출기에 의해 얻어진 잡음후보 화소에 대해서만 총변량 최적화를 적용하므로 불필요한 계산을 줄이고 영상의 경계선을 잘 보존하면서 잡음을 제거할 수 있다. 실험결과 제안하는 2단 구조의 잡음제거 알고리즘은 다양한 형태의 잡음 밀도에 대해서 기존의 알고리즘에 비해 약 2dB 정도의 화질개선 효과를 얻었다.

• 스마트미디어저널
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• 제1권3호
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• pp.36-42
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• 2012

요즘 스마트폰과 스마트 TV와 같은 스마트 기기에 대한 관심이 높아짐에 따라 보다 다양한 기능을 포함하는 영상장치가 주목받고 있다. 특히, 스마트 TV는 3차원 영상을 서비스함에 따라 보다 고화질의 3차원 영상을 효율적으로 부호화하는 것이 중요하다. 최근 MPEG(moving picture experts group) 그룹에서는 다시점 영상과 깊이 영상을 동시에 압축하여 부호화하는 표준화 작업이 진행되고 있다. 제한된 수의 시점을 이용하여 편안한 3차원 입체 영상을 재현하기 위해서는, 충분한 수의 중간시점의 영상을 생성해야 한다. 깊이정보를 이용하여 3차원 워핑을 수행하면 가상시점의 영상을 합성할 수 있는데, 깊이값의 정확도에 따라 화질이 달라진다. 스테레오 정합 기술을 이용하여 깊이맵을 획득할 때 객체의 경계와 같은 깊이값 불연속 영역에서 깊이값 오류가 발생할 수 있다. 이러한 오류는 생성한 중간영상의 배경에 원치 않는 잡음을 생성한다. 본 논문에서는 편안한 3차원 비디오 재현을 위하여 깊이맵을 기반으로 중간시점의 영상을 생성할 때 발생하는 경계 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 중간시점의 영상을 합성할 때 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 구별한 다음, 잡음이 없는 참조영상으로 대체함으로써 경계 잡음을 제거할 수 있다. 실험 결과를 통해 배경 잡음이 사라진 자연스러운 합성영상을 생성했다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.26-31
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• 2012

웨이블릿 분해된 최고주파 대역을 4개의 균일대역으로 서브밴드 분할한 후 이 레벨들의 전력값 중에서 최소값과 단조 변환(monotonic transform)을 이용해서 레벨 적응적 경계값을 구하였다. 이 경계값으로 ST(soft threshold) 연산자에 적용하여 고주파 및 중간 대역의 가우시안 잡음을 제거하였다. 그 결과를 VisuShrink 방법 그리고 monotonic 변환 및 가중값을 이용해서 잡음 제거한 결과와 PSNR로 비교하고 이 기법의 실용성을 밝혔다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.141-147
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• 2014

웨이블릿 축소기법은 웨이블릿 변환 계수의 분산 값에 의해 결정되는 경계값을 이용해서 원신호와 잡음신호 간의 MSE(Mean Square Error)가 최소가 되도록 웨이블릿 변환된 계수를 축소하는 방법이다. 이 논문에서는 단조변환 및 웨이블릿 서브밴드의 전력을 이용해서 고주파 및 저주파 웨이블릿 밴드에 적용되는 새로운 경계값들을 제시하고, 이 값들과 ST(soft-threshold) 연산자에 의해 영상신호에 부가된 가우시안 잡음을 제거하였다. 그리고 그 결과를 VisuShrink방법 및 [15]에서의 제시한 기법의 결과와 PSNR로 비교, 평가하고 이 기법의 실용성을 밝혔다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1997년도 학술대회
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• pp.87-90
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• 1997

본 논문에서는 영상의 잡음(noise) 제거를 위한 새로운 diffusion모델을 제안한다. MOD모델 (mean curvature diffusion model)은 영상의 잡음 제거 때 유발되는 경계선의 blurring을 지양할 수 있는 장점이 있는 반면에 수렴상태(convergence state)를 갖지 못한 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 MCD 모델에 min/max switch를 결합시킴으로써 MCD모델이 갖고 있던 문제점을 개선하였다. 제안하는 diffusion 모델은 scheme의 반복적인 적용에 대해서 실질적으로 그 결과가 더 이상 변동하지 않는 수렴상태(convergence state)를 가진 매우 안정적인 시스템이다.