• 대한핵의학회지
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• 제34권4호
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• pp.322-335
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• 2000

목적: 기저상태와 아세타졸아미드 부하 Tc-99m HMPAO 뇌 SPECT 영상과 Lassen의 비선형성 보정 알고리즘을 이용하여 뇌혈류와 뇌혈관 예비능을 정량적으로 산출하였고 이들 값들의 매개변수 영상을 만들었다. 대상 및 방법: 정상인 9명(나이:$72{\pm}4$세)에 대해 기저상태와 아세타졸아미드 주사 후에 각각 Tc-99m HMPAO를 555 MBq과 1,110 MBq 주사하였고 일일 연속 두 번 주사 촬영방법을 이용하여 뇌 SPECT 영상을 얻었다. 기저상태의 SPECT 영상에서 소뇌가 가장 잘 나타난 횡단면에서 최대 화소값의 70%를 역치로 정하여 자동적으로 추출한 소뇌영역을 Lassen 알고리즘의 기준영역으로 설정하여 55 ml/100g/min으로 가정하였다. 기저상태에서 각 화소값으로부터 Lassen 알고리즘을 이용하여 화소단위로 뇌혈류를 계산하여 뇌혈류 매개변수 영상을 만들었다. 아세타졸아미드 부하 영상에서도 같은 소뇌 기준영역과 계산 방법을 이용하여 뇌혈류 매개변수 영상을 만들었다. 두 상태의 뇌혈류 매개변수 영상들을 이용하여 각 화소단위로 뇌혈관 예비능을 계산하였고 예비 뇌혈류를 기저상태의 뇌혈류로 나누어 백분율 뇌혈관 예비능 매개변수 영상을 구성하였다. 결과: 자동으로 추출한 소뇌 영역을 이용하여 기저상태와 아세타졸아미드 부하상태의 뇌혈류 매개변수 영상을 얻을 수 있었다. 기저상태와 아세타졸아미드 부하상태의 평균 뇌혈류는 각각 $49.6{\pm}5.5ml/100g/min$과 $64.4{\pm}10.2ml/100g/min$이었고, 평균 뇌혈관 예비능은 $14.7{\pm}9.6ml/100g/min$이었다. 그리고 두 상태의 뇌혈류 매개변수 영상을 이용한 평균 백분율 뇌혈관 예비능은 30.7%로 원래의 뇌섭취 계수영상을 이용한 백분율 예비능(13.8%)보다 높았다. 결론: 기저상태와 아세타졸아미드 부하 Tc-99m HMPAO 뇌영상과 Lassen의 섭취 비선형성 보정 알고리즘을 이용하여 기저 및 아세타졸아미드 부하 상태의 뇌혈류를 준정량적으로 평가할 수 있었고 뇌혈관 예비능을 정량화 하였다. 그리고 산출된 뇌혈류와 뇌혈관 예비능을 이용하여 매개변수 영상을 구성하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.621-629
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• 2008

인도의 Tamil Nadu 지역을 대상지역으로 선택하여 Landsat ETM+ 영상과 현장 조사 자료(기저면적, 개체 수, 종의 수)를 취득하였다. 취득된 자료를 통하여 (1) 영상의 분류, (2) 식생지수 영상의 추출(NDVI, Tasseled Cap 토양명도, 녹색식생, 토양습도), (3) 가장 상관관계가 높은 결과를 보인 NDVI와 기저면적(Basal area)을 이용한 식생다양성 분포 예측 지도 제작이 이루어 졌다. 기저면적과 NDVI가 가장 높은 상관관계를 가지며 대상지역 영상분류 결과 69%정도의 정확도를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.33-40
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• 2006

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 고유벡터를 이용한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심좌표를 계산하는 것으로 이는 영상의 중심이동에 따른 전처리로 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선하기 위함이다. 고유벡터는 얼굴의 특징인 기저영상으로 주요성분분석을 이용하여 추출하였다. 이는 2차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 각각 320*243 픽셀의 60개(15명*4장) 얼굴영상에 적용하여 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 중심이동의 제안된 방법은 전처리과정을 거치지 않는 기존방법보다 45개의 시험영상에서 평균적으로 약 1.6배 정도의 우수한 인식률과 약 3.9배 정도의 정확한 분류가 가능함을 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean 이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 분류함을 알 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.1677-1690
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• 1997

블록 변환 부호화는 가장 널리 사용되고 있는 영상 압축의 한 방법이다. 한 예로 이산 여현 부호화는 MPEG-1, MPEG-2, JPEG, H.261과 같은 국제 표준에서 널리 사용되고 있다. 이러한 블록 단위의 변환 부호화에서, 특히 압축률이 높은 응용 분양에서는 그 변환 계수들의 양자화 에러가 커져 블록의 경계면을 따라 소위 블로킹 현상이 발생하여 화질 열화의 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 고능률 변환 부호화 영상 압축에 있어서의 새로운 블록킹 현상 제거 기법을 제안한다. 블록킹 현상을 제거하기 위해, 수신측에서 복원된 영상에 블록단위로 적절한 보상항을 더하여 경계면의 불연속성을 감소시키고자 한다. 이때의 보상항은 경계면에서 직교인 28개의 기저영상의 선형 결합으로 이루어지는데, 이 28개의 경계 직교 기저 영상들을 구하기 위해, 블록 경계면 화소값들이 각각 선형 독립인 28개의 DCT 커널 함수들에 Gram-Schmidt 방법을 적용한다. 또한 제안된 방법을 적용할 때 윤곽선이 흐려지는 것을 방지하기 위해 블록 불연속 임계치를 정의하여 적응적으로 제안된 방식을 적용한다. 또, 압축률의 변화에 따른 블록킹 현상의 효과적 제거를 위해 필요한 기저 영상의 개수를 고찰한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.13-18
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• 2017

인터넷기술의 발전에 따라 데이터를 보호하려는 연구가 점점 중요하게 되었다. 데이터를 보호하는 방법의 하나로서 본 논문에서는 여원 MLCA(Complemented Maximum Length Cellular Automata) 기법을 이용한 비디오 암호화 방법을 제안한다. 먼저 CA규칙 90/150을 이용해 여원 MLCA의 상태 전이행렬 T를 만든 후, 2D 여원MLCA의 기저영상을 생성한다. 다음, 비디오영상을 다중프레임으로 나눈다. 마지막으로 여원 MLCA 규칙을 이용하여 생성한 기저영상과의 XOR 연산으로 최종 암호화된 비디오영상을 얻게 된다. 이러한 방법은 영상 데이터를 시각화하기 위한 영상의 기본 정보인 픽셀의 값을 변환시키기 때문에 기존의 암호화 방법보다 향상된 암호화 결과를 얻을 수 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.336-339
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• 2012

본 논문에서는 비선형 MLCA(Maximum Length Cellular Automata)와 1D CAT(One-Dimensional Cellular Automata Transform)를 이용하여 의료 영상 암호화 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저, Wolfram Rule 행렬에 의해 전이행렬 T를 생성한다. 그 후, 암호화하려는 원 영상에 생성된 전이 행렬 T를 곱하여 원 영상의 픽셀 값을 변환한다. 또한 변환된 원 영상을 여원 벡터 F와 XOR 연산하여 비선형 MLCA가 적용된 영상으로 변환한다. 다음, 게이트웨이 값을 설정하여 1D CAT 기저함수를 생성한다. 그리고, 비선형 MLCA가 적용된 영상에 생성된 1D CAT 기저함수를 곱하여 암호화를 한다. 마지막으로 키 공간 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.48-52
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• 2008

본 논문은 가려진 얼굴 영상을 효과적으로 인식하기 위한 선택적 부공간 투영 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 투영방법은 가려짐이 있는 얼굴의 전체 영상을 기저 영상에 투영하였다. 얼굴의 특징 부분은 가려짐에 의해 왜곡되기 쉽기 때문에 얼굴 인식률의 저하가 크게 발생한다. 이를 극복하기 위해 제안 방법은 먼저 가려짐의 유무를 판단하고 가려짐이 없는 경우는 기존의 부공간 투영 방법으로 전체적인 기저 벡터에 투영하여 특징 벡터를 구하였고, 가려짐이 있는 경우는 가려짐이 존재하는 영역을 배제된 부분적인 기저 벡터에 투영하여 특징 벡터를 구하였다. 가려짐이 있는 얼굴 영상을 제공하는 AR 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 기존의 PCA 및 NMF 보다 좋은 인식률을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.82-92
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• 2007

본 논문에서는 3차원 얼굴인식을 위한 방사 기저 함수 신경망 기반의 새로운 전역적 형태 특징과 그 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 방사 기저 함수 신경망은 방사 기저 함수들의 가중합으로써, 얼굴 형태 정보의 비선형성을 방사 기저 함수의 선형합으로 잘 표현한다. 이 논문에서는 얼굴의 가로 방향 프로파일을 학습된 방사 기저 함수 신경망에 적용시켰을 때 생성되는 가증치를 새로운 전역적 형태 특징으로 제안한다. 제안하는 전역적 형태 특징의 경우 국소적 특징의 특성을 가지며, 일반적인 전역적 특징의 특성인 특징의 복잡도도 감소시킨다. 100명의 데이터베이스 영상과 100명에 대한 서로 다른 3개의 포즈를 포함하는 300개의 테스트 영상을 이용한 실험에서 제안하는 전역적 형태 특징과 은닉 마르코프 모델을 이용한 특징 비교를 통해서 94.7%의 인식률을 얻었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권11호
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• pp.928-937
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• 2013

본 논문은 특이값 분해와 영상 피라미드를 이용한 새로운 대비 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 다음과 같이 네 단계로 진행 된다. 먼저 전역 명암대비와 지역적 디테일을 향상시키기 위해 영상 피라미드를 이용하여 영상을 기저영상과 세부영상들로 분해한다. 전역 명암대비 향상은 특이값 분해를 이용하여 영상 전체의 명암대비를 향상시키고, 지역적 디테일 향상은 가중치를 이용하여 개선시킨다. 영상 합성은 영상의 컬러 일관성을 유지하기 위해 컬러와 명암성분들을 결합한다. 실험 결과를 통해 제안된 방법은 기존의 방법들보다 영상의 세부 정보를 강화하면서 전체적인 명암대비 개선을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.546-549
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• 2020

본 논문에서는 최신 비디오 코딩 기술에서 잔차(Residual)신호 변환을 효율적으로 수행하기 위한 부동기저(Basis)를 사용하는 방법을 제안한다. 기존의 DCT-II 나 DST-VII 과 같은 고정 기저를 사용하는 방법은 대부분의 잔차신호들에 대해 효과적으로 비상관화(decorrelation)를 수행하지만 복잡한 잔차 신호일수록 성능이 떨어지는 문제가 있었다. 이러한 압축 성능하락 문제를 줄이기 위하여 PCA(Principle Component Analysis) 방법 중 하나인 KLT(Karhunen-Loeve Transform)를 이용하여 부동(floating) 변환 기저를 유도하는 방법을 제안한다. 기존의 KLT 를 이용한 변환 커널 유도 방법들의 문제점인 부호화기 및 복호화기 계산 복잡도를 줄이기 위하여 KL 커널을 분해가능한(Separable) 2 개의 1 차원 커널로 유도하는 방법을 제안하고, 원본 잔차신호와 유사한 텍스처를 찾아 커널을 예측하는 과정을 간소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 HEVC 에서 실험되었으며 정지영상 코딩 Main-Profile 에서 평균 1.4%가량의 BD-PSNR(Bjontegaard Delta-Peak Signal to Noise Ratio) 성능 향상을 보였으며 특히 스크린 컨텐츠 영상에서 최대 4.5%의 성능 향상을 보인다.