• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.781-784
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• 2017

얼굴인식 시스템은 비접촉데이터 채집의 특성과 함께, 그 정확도가 점차 향상되고 있다. 공공 감시카메라와 같이 사진을 멀리서 찍는 상황에서는 저해상도의 얼굴 이미지로 인해 얼굴인식 시스템을 효과적으로 사용할 수 없는 경우가 있다. 이론적으로는 저해상도영상을 Super Resolution (SR) 방법으로 고해상도 영상으로 바꾸어 얼굴인식에 사용할 수 있지만, 기존의 SR 방법들은 얼굴 인식에 만족할만한 결과를 내지 못할 수 있다. 이 논문은 극 저해상도 (very low resolution) 얼굴인식 문제를 살펴보고 편미분방정식 기반 SR 방법을 제안하고, CNN 기반 얼굴인식 시스템에 응용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.221-224
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• 2019

본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 무인 마켓에 도입하여 엣지 컴퓨팅의 효율성을 확인하고, 로컬 네트워크의 효율적인 대역폭 할당을 위한 두 가지 방법을 제안한다. 무인 마켓과 같이 엄청난 양의 데이터를 필요로 하고 만들어내는 서비스에서는 데이터들을 클라우드로 전송하여 소비자가 불편함을 느끼지 못하도록 빠르게 처리하는 것은 불가능에 가깝다. 그래서 우리는 Amazon Go 를 벤치마킹한 무인 마켓에 엣지 컴퓨팅을 도입하여 이를 구현한다. 그리고 구현한 시스템에서 엣지 컴퓨팅 외에 클라우드 컴퓨팅, 모바일 장치를 적용하여 처리할 때의 응답 시간을 분석하여 엣지 컴퓨팅의 높은 성능을 확인한다. 또한, 구현한 무인 마켓에서 데이터 전송의 효율성을 더욱 높이기 위해 카메라 단위와 매대 단위의 대역폭 할당 기법을 제안한다. 카메라 단위로는 모션 인식기술을 활용하여 움직임이 감지될 때만 각 이미지 프로세스에서 요구되는 고해상도로 송신하는 기법을 제안한다. 매대 단위로는 네트워크에서 수용 가능한 대역폭 임계치에 도달하지 못하게 하기 위해 매대 별 우선순위에 따른 대역폭 할당 스케줄링 기법을 제안한다. 그 결과로 평균 소모대역폭과 최대 소모대역폭을 비교하여 제안한 두 가지 기법이 기존의 방법에 비해 성능을 향상시키는 것을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1420-1423
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• 2015

기존의 영상처리 및 컴퓨터 비전 기술은 X-ray, 군사용 사진, CCTV 영상과 같은 제한적인 상황에서 주로 사용되었다. 스마트폰이 보급되면서 고해상도의 사진을 어디서든 촬영할 수 있게 되었고, 고성능 디바이스를 이용하여 촬영된 영상을 즉시 가공 및 처리가 가능하게 되었다. 그 결과 영상처리 기술이 이전보다 다양하고 좀 더 일반적인 분야에서도 쓰이게 되었다. 그러나 영상처리 기술은 조건이 제한될수록 처리가 용이하며, 일반적인 이미지들을 처리하기 위해서는 고려해야 할 사항이 많다. 특히 두피 영상 분석의 경우 머리카락이 겹치는 부분이나 그림자, 머리카락이 밀집하여 상대적으로 어두워지는 부분 등을 고려해야 하는 어려움이 있으며 현재까지 영상처리를 이용한 두피영상 분석에 대한 연구는 많지 않은 것이 현실이다. 본 논문에서는 스마트폰에 부착하는 포터블 카메라로 촬영된 두피영상을 분석하여 모발의 두께를 측정하는 기법을 제시한다. 먼저 영상에 대한 전처리로 Contrast stretching과 이 진화 과정을 수행한다. 얻어진 이진화 영상에 대해 머리카락의 Skeleton을 추출하고 각 pixel의 각도(angle)를 이용하여 법선을 구한다. 계산된 법선과 머리카락 사이의 교점을 구한 후 두 점사이의 거리를 통해 모발의 두께를 계산한다. 계산된 두께와 현미경을 이용하여 측정한 모발의 실제 두께와 비교하여 제안된 기법의 정확도를 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.45-55
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• 2021

본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.

• Applied Microscopy
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• 제41권3호
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• pp.147-154
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• 2011

후방산란전자(BSE)는 입사전자빔이 시료와 충돌하면서 발생한다. BSE 이미징은 시료의 화학적 특성을 구분할 수 있는 조성대비를 제공한다. 집속이온빔장치(FIB)는 전계방사형 주사전자현미경(FESEM)과 결합할 수 있으므로 이중빔 체계(FIB-FESEM)가 구현된다. 갈륨(Ga) 이온빔으로 10~100 nm 두께로 시료를 절삭할 수 있으므로 FIB-FESEM은 플라스틱으로 포매된 블록의 면을 z축 고해상도를 유지하며 연속적으로 이미징할 수 있다. BSE이미지의 대비를 반전시키면 투과전자현미경의 이미지와 유사하다. 연속블록면 이미징의 또 다른 방안으로써 특수한 초박절편기가 FESEM 내부에 장착된 것이 $3View^{(R)}$로 상용화되어 있다. 이로써 플라스틱으로 포매된 시료의 내부 구조를 넓은 면적을 연속적으로 이미징 할 수 있으므로 3차원 재구성도 용이하게 된다. 이러한 FESEM에 기반한 두 가지 방식은 복잡한 생물계의 총체적인 이해를 위하여 세포 및 세포 수준 이하의 구조물 간의 공간적 연관성을 규명하는 데 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.1-9
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• 2018

본 논문에서는 손상된 흑백 얼굴 이미지를 컬러로 복원하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 오래된 증명사진처럼 손상된 흑백 사진에 컬러화 작업을 하면 손상된 영역 주변이 잘못 색칠되는 경우가 있었다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 입력받은 사진의 손상된 영역을 먼저 복원한 후 그 결과를 바탕으로 컬러화를 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법은 BEGAN(Boundary Equivalent Generative Adversarial Networks) 모델 기반 복원과 CNN(Convolutional Neural Network) 기반 컬러화의 두 단계로 구성된다. 제안하는 방법은 이미지 복원을 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) 모델을 사용한 기존 방법들과 달리 좀 더 선명하고 고해상도의 이미지 복원이 가능한 BEGAN 모델을 사용하고, 그 복원된 흑백 이미지를 바탕으로 컬러화 작업을 수행한다. 최종적으로 다양한 유형의 얼굴 이미지와 마스크에 대한 실험 결과를 통해 기존 연구에 비해 많은 경우에 사실적인 컬러 복원 결과를 보여줄 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권2호
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• pp.141-153
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• 2016

토지이용 및 토지피복변화에 대한 신뢰성 높은 평가는 수로학 및 지리학적 연구에서 침식 및 퇴적, 해안 모니터링, 생태영향평가와 같은 다양한 실질적인 사안들을 발전시켰다. 원격탐사 이미지는 시간 변화에 따른 자연 및 토지변화를 살펴보는데 있어 뛰어난 잠재력을 지니고 있다. 따라서 최근에서는 환경 모니터링을 위해 고해상도의 원격탐사 영상 이미지를 활용한 보다 정확한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 갯벌보호지역이 위치한 한반도의 전라남도, 전라북도 일부지역의 토지이용 및 토지피복 변화에 대한 맵핑 및 변화탐지 방법을 실시하였다. 이를 위하여 2008년부터 2015년에 촬영된 KOMPSAT-2 위성의 다중분광 이미지를 사용하였다. 토지이용 및 토지피복변화 맵핑은 무감독 토지분류방법으로 분석하였으며, postclassification 변화탐지 방법으로 평가하였다. 전라북도와 전라남도의 연안지역에 대한 토지이이용 및 토지 피복변화에 대한 평가결과는 시간변화에 따라 큰 차이가 나타나지는 않았으나 각각 약 1.97%, 4.34% 정도의 변화를 보였다. 본 연구결과는 연구지역의 토지피복 변화 양상을 정량화 하였으며, 특히, 화소기반 분석을 통해 연안지역에 대한 KOMPSAT-2 다중분광 이미지의 효율적이고 경제적인 활용 가능성을 확인하였다. 이러한 토지이용 및 토지피복변화 정보는 연안환경 관리 및 정책결정을 위해서 환경 및 정책관리자들에게 유용할 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권2호
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• pp.86-94
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• 2010

본 논문은 잡음을 고려한 공간적응적 색상 보간 방법을 제안한다. 센서의 잡음은 색상 보간 과정에 영향을 미쳐서 결과 영상의 열화를 초래하기 때문에 센서의 잡음이 색상 보간 방법에 고려됨으로써 고해상도의 영상을 획득할 수 있다. 알고리즘의 성능 향상과 연산량의 효율성을 높이기 위해서 베이어 화소에서 평탄, 에지, 패턴 에지 영역으로 각각 구분한다. 영역에 따라 다른 마스크를 이용하여 국부 통계치를 계산하게 되고, 이를 이용해서 보간 오류가 최소화 되도록 G 색상을 보간한다. 잡음제거를 위해서는 수정된 Non-Local 평균 필터가 사용된나. R파 B 색상은 잡응이 제거되고 보간된 G 색상파 색차값을 이용해서 쉽게 보간된다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 변에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제3권4호
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• pp.1-10
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• 2000

인공위성영상은 일반지도에 비해 많은 정보를 포함하고 있다. 위성에 탑재된 센서를 이용하여 수집하는 영상은 대부분 디지털 이미지로서 고가의 컴퓨터영상처리장비에 의하여 처리 분석해야만 한다. SPOT2-3호에서 수집한 강원도 춘천지역의 중복영상으로부터 자동으로 수치 표고모델을 작성함으로써 다양한 영상정보의 활용과 함께 입체영상지도제작 및 분석이 가능해지고 있다. 본 연구에서는 SPOT($60{\times}60km$)의 춘천지역을 대상으로 한눈에 영상을 재현할 수 있도록 고해상도의 인공위성 영상자료를 처리하여 영상지도를 제작하기 위한 DEM(digital elevation model)을 만들어 입체감을 가진 다 방향의 조감도를 작성하고자 하였다. 3차원 영상지도제작의 효율적인 방법을 모색하여 기존의 방법을 크게 개선하면서 경제적인 새로운 개념의 위성영상지도의 제작 및 활용가능성을 모색하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1343-1352
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• 2018

본 논문은 특정응용분야인 디지털사진, 원격탐사, 이동 중 항공 원격 촬영, 의학영상의 고해상도와 고압축 원격촬영이 필요로 하는 분야에 JPEG2000의 표준을 적용한 하드웨어 설계 제작하였다. 영상 압축을 하기 위한 JPEG2000의 표준을 이용한 소프트웨어로 구현은 처리속도가 기존의 JPEG에 비하여 매우 느리다는 단점을 갖고 있으며, 또한 JPEG2000 표준의 DWT(: Discrete wavelet transform) 레벨을 향상시킬 경우 영상 데이터 압축에 대한 연산 처리 속도가 저하되는 현상을 갖고 있다. 이러한 해결을 위해서 JPEG2000 압축/복원기를 설계 제작하여 적용하였다. 본 논문에서는 최적 DWT(Discrete wavelet transform) 레벨을 변화시켜서, JPEG-2000 압축/저장기의 하드웨어가 최적의 압축과 정지 영상에 대한 빠른 연산처리속도와 화질개선을 보여줬다.