• 전기전자학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.39-45
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• 2017

영상 압축은 데이터베이스에서 전송과 저장의 응용에 매우 중요한 분야이다. 비디오나 디지털 영상 응용에서 긴 탭의 필터를 사용하면 의미 있는 정도의 코딩이득은 얻지만 하드웨어의 복잡도를 증가시킨다. 우리는 한 쌍의 쌍직교 성질의 부 분할의 영상을 얻기 위하여 웨이브렛 변환을 사용한다. 첫째, 짧고 주요한 대칭 분석의 구현을 1차원 경우에 제시하였다. 둘째, 원래의 영상이 부대역 필터뱅크를 사용하여 다른 스케일로 분해되었다. 셋째, 본 논문에서 McClellan 변환을 사용하여 2차원의 쌍직교 필터를 얻는 기법을 제시하였다. 제시하는 웨이브렛 기저들이 영상압축에 사용되는 웨이브렛 변환에 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다. 쌍직교 필터들의 성능 비교표로부터 웨이브렛 기저의 영상에 대한 응용에서는 우리는 실제적으로 ortho-normal 필터에 근사한 필터를 사용한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.682-689
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• 2019

부분 기반 영상 표현(part-based image representation)에서는 영상의 부분적인 모습을 기저 벡터로 표현하고 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 분해하며, 이 때 기저 벡터의 계수가 곧 물체의 부분적인 특징을 의미하게 된다. 본 논문에는 부분 기반 영상 표현 기법인 비음수 행렬 분해(non-negative matrix factorization, NMF)를 이용하여 얼굴 영상을 표현하고 신경망 기법을 적용하여 가려진 얼굴을 인식하는 얼굴 인식을 제안한다. 표준 비음수 행렬 분해, 투영 경사 비음수 행렬 분해, 직교 비음수 행렬 분해를 이용하여 얼굴 영상을 표현하였고, 각 기법의 성능을 비교하였다. 인식기로는 학습벡터양자화 신경망을 사용하였으며, 인식기에서의 거리 척도로는 유클리디언 거리를 사용하였다. 실험 결과, 전통적인 얼굴 인식 방법에 비하여 제안한 기법이 가려진 얼굴 인식에 보다 강인함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.797-800
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• 2005

본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 이용하여 얼굴영상의 인수부호를 찾아 얼굴을 인식하는 기법을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법에 기초한 것으로 빠른 특징추출을 위함이고, 독립성분분석의 이용은 통계적으로 독립인 계수로 구성된 인수부호를 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 Yale 얼굴영상 데이터베이스로부터 선택된 20개의 $324{\ast}243$ 픽셀의 영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 기저영상의 개수에 따른 압축성능과 L1- 및 L2-norm의 거리척도에 따른 분류에서 우수한 인식성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.189-192
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• 1998

본 논문은 DCT (Discrete Cosine Transform) 영역에서의 압축 동영상 하향 전환기법 (down conversion)을 제안한다. DCT 영역에서의 하향 전환이 완전 복호화한 후 공간 영역에서 하향 전환하는 것보다 계산량 측면에서 상당한 이점이 있다. 또한 복호기 루프 내에서 영상 크기가 줄기 때문에 메모리의 부담을 덜 수 있다. 가장 간다한 방법으로서 복원된 영상의 화질이 약잔 떨어지더라도 계산량과 메모리를 줄이기 위해 8x8 DCT 블록의 저주파 영역의 4x4 DCT 계수만을 추출하여 4x4 IDCT하는 기법이 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 변형된 4x4 IDCT 기저 함수를 이용한 새로운 DCT 영역에서의 하향 전환 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안한 기법이 기존의 DCT 영역에서의 하향 전환기법과 같은 계산량 및 메모리로 향상된 PSNR을 갖는다는 것을 보인다.

• 정보학연구
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• 제5권2호
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• pp.69-80
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• 2002

일반적으로 초음파현미경시스템은 동작주파수로 단일 주파수를 사용해 왔다. 측정된 영상의 분해능과 질은 초음파현미경에서 사용된 초음파변환기에 의하여 결정된다. 본 논문에서는 SFR(Spatial Frequency Response)의 기저대역 조합을 통하여 반사형 초음파현미경의 수직분해능 개선에 대하여 연구하였다. 수직 분해능을 증가시키기 위해서는 하나 이상의 동작 주파수에서 얻어진 영상을 획득하고 이를 대수적으로 합성시켜 얻어진다. 실험결과 깊이 변화율이 개선된 영상들을 얻을 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1417-1421
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• 2009

최근 들어 유역의 정확한 수문현상을 파악하기 위하여 유역의 유출량 자료를 직접 유출과 기저유출로 분리한 후 수문 모형의 직접유출 및 기저유출의 수문컴포넌트 검증에 활용하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 미국 국립지리국 (USGS) 에서 개발한 HYSEP 모형이 지난 수 년 동안 유출 컴포넌트 분리에 널리 이용되어 오고 있다. 그러나 USGS 기반의 HYSEP의 경우 능숙한 컴퓨터 사용자가 아닌 비전문가들이 HYSEP을 운영하기에는 여러 가지 많은 제한점이 있어 왔다. 그리하여 본 연구에서는 고해상도 위성영상 Google Map 기반의 기저유출분리 프로그램인 Web-based HYSEP 인터페이스를 개발하였다. 이 시스템에는 HYSEP에서 제공하는 3가지 방법인 Fixed Interval / Sliding Interval / Local Minimum 방법이 제공되고 있다. 본 연구에서 개발된 Google Map 기반의 HYSEP 시스템은 USGS 유량 관측지점들에 대해 XML 데이터 포맷으로 DB를 구축하여 Google Map 과 연계하였으며 이를 통해 사용자가 원하는 관측소의 실시간 유량자료를 다운로드 할 수 있도록 개발되어졌다. Google Map 기반의 HYSEP 기저유출 분리 시스템(http://www.EnvSys.co.kr/${\sim}$hysep)은 Perl/CGI 및 자바스크립트, Google Map script 등을 이용하여 개발되었다. 현재 개발된 Google Map 기반의 USGS HYSEP 시스템은 한 곳의 유량관측지점에 대해서 총 3가지 기저유출 모듈을 적용하여 결과를 제공하고 있으며, 그 결과를 테이블이나 그래프 형태로 제공하도록 되어 있다. 본 연구에서는 Google Map 기반의 USGS HYSEP 시스템을 이용하여 미국 인디애나 주의 Little Eagle Creek 유역의 유량자료와 Fixed Interval / Sliding Interval / Local Minimum 방법을 이용하여 기저유출을 분리하였으며, 기존에 널리 활용되는 기저유출 분리 프로그램인 Web 기반의 WHAT 시스템 (http://www.EnvSys.co.k.r/~what) 산정 기저유출량과 비교분석하였다. 분석결과 HYSEP 예측 기저유출치가 전반적으로 WHAT 예측치보다 크게 산정되었다. WHAT 시스템과 본 연구에서 개발한 Web 기반의 HYSEP 일단위 기저유출량을 비교해 본 결과 $R^{2}$가 0.56, EI는 0.52로 어느 정도 비슷한 경향을 나타냈으나, 유역의 특성을 반영하는 WHAT 시스템과는 달리 주어진 유량자료만을 이용하여 기저유출을 분리하는 Web 기반의 HYSEP 기저유출 분리모듈을 개선할 필요가 있는 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.41-48
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• 2005

이 논문은 얼굴인식을 수행하기 위해서 이미 잘 알려진 주성분 분석법과 선형판별 분석법에 레이디얼 기저 함수 신경망을 결합한 인식 알고리즘을 제시하였다. 입력된 원래의 얼굴영상은 주성분분석법을 통하여 차원을 줄인 고유 얼굴 가중치를 산출한다. 이 가중치 벡터를 선형판별 분석법의 입력데이터로 사용하여 선형판별분석의 변환행렬을 계산할 때 클래스 내의 분산행렬에서 특이점이 발생하지 않도록 하면서 특징벡터를 산출하여 인식을 수행하였다. 두 번째 시도에서는 선형판별분석법에 의해 생성된 특징벡터를 레이디얼 기저 함수 신경망에 입력하여 학습하고 얼굴인식을 수행하였다. ORL DB의 얼굴영상에 대해 실험한 결과 93.5%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.164-167
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• 2009

본 논문에서는 LFSR(Linear Feedback Shift Register)과 2D CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform)를 이용한 영상 암호화법을 제안한다. 먼저 LFSR을 이용하여 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그런 다음, 생성된 수열을 원 영상과 XOR 연산하여 원 영상을 변환한다. 그리고, 게이트웨이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저함수를 변환된 원 영상에 곱하여 2D CAT 영상 암호화를 한다. 마지막으로, 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1150-1156
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• 2009

본 논문에서는 LFSR(Linear Feedback Shift Register)과 2D CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform)를 단계적으로 적용한 영상 암호화 방법을 제안한다. 먼저 LFSR을 이용하여 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그런 다음, 생성된 수열을 원 영상과 XOR 연산하여 1단계로 암호화된 영상을 얻는다. 그리고, 게이트웨이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저함수를 1단계로 암호화된 영상에 곱하여 2D CAT 방법으로 암호화를 한다. 마지막으로, 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.401-404
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• 2006

본 논문에서는 영상의 중심이동과 독립성분분석에 의한 효율적인 표정 인식방법을 제안하였다. 여기서 중심이동은 얼굴영상의 1차 모멘트에 의한 전처리 과정으로 불필요한 배경을 배제시켜 계산시간의 감소 및 인식률을 개선하기 위함이다. 또한 독립성분분석은 얼굴표정의 특징으로 기저영상을 추출하는 것으로 고차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 320*243 픽셀의 48개(4명*6장*2그룹) 표정을 대상으로 Euclidean 분류척도를 이용하여 실험한 결과, 전처리를 수행치 않는 기존방법에 비해 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.