• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.327-339
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• 2004

본 논문에서는 반복적인 에러 최소화 기법을 이용한 하프톤 영상의 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 워터마크는 하프톤 영상의 랜덤한 위치의 픽셀값으로 저장된다. 삽입된 워터마크로 인한 하프톤 영상의 왜곡을 최소화하고 비가시성을 증대하기 위하여 반복적인 에러 최소화 기법이 사용된다. 원영상과 HVS(Human Visual System) 필터 처리된 하프톤 영상과의 차이를 하프토닝 에러로 정의하고 반복적으로 각각의 픽셀 위치에서 이 하프토닝 에러를 최소화할 수 있는 픽셀 패턴을 찾아서 이것으로 원래의 픽셀패턴을 대치한다. 절단이나 회전과 같은 기하학적인 변형에 견고하게 하기 위하여 동일한 워터마크를 반복하여 하프톤 영상안에 삽입하였다. 실제 인쇄 및 스캐닝 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 기하학적 변형에 견고함을 보였고 또한 기존과 방법과 비교하여 제안된 방법이 많은 양의 워터마크 정보에도 불구하고 우수한 품질의 하프톤 영상을 생성함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.269-277
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• 2006

본 논문에서는 컴퓨터 그래픽스와 영상 처리를 통해서 훼손된 문화재 조각들을 복원하는 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 글자가 새겨져 있는 평평한 면이 있는 조각들을 대상으로 하여 구축하였고, 조각들간의 상대적인 정확한 위치를 찾아 복원한다. 조각난 물체들을 정합하는 과정은 세 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 조각난 물체의 정면을 찾고, 정면에 새겨져 있는 글자들을 추출하여 최소자승법을 통해 조각의 방향을 정렬하는 과정이다. 두 번째 단계에서는 조각들이 정합될 대략적인 방향을 벡터 내적을 통해서 결정한다. 세 번째 단계에서는 기하학적인 에러 및 RGB에러 등을 통해서 조각의 세부적인 방향을 결정한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 조각을 정합하는데 있어서 3차원 물체를 정합 전에 정렬하는 방법을 통해서 2차원적인 이동 연산만으로 정합될 수 있도록 하여 계산량을 줄였다. 또 한 구체적인 문화재를 대상으로 실험을 하여 그 성능을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.583-585
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• 1999

대부분의 3차원 모델을 가시화해주기 위한 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 복잡한 3차원 모델을 원격 엑세스할 때에는 모델을 가공하지 않으면 전송 및 랜더링시에 많은 제약이 따른다. 이러한 전송 시간과 랜더링 시간, 저장공간을 줄이기 위해 모델을 간략화하거나 압축하는 많은 기법들이 소개되어져 왔다. 본 논문에서는 메쉬 간략화를 위해 소개되어진 많은 다른 방법에서 사용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 에지 축약을 위한 우선순위와 축약 이후 새로운 정점의 위치는 원본 모델을 참조하지 않고 간략화 단계의 모델에서 삼각형의 연결성(connectivity)과 정점의 위치만을 이용하여 계산하였다. 실제 이 방법은 방대한 다각형 메쉬를 간략화할 경우 메모리를 효율적으로 이용할 수 있으며, 처리 속도를 개선할 수 있다. 또한, 간략화이후에도 원본 모델의 위상(topology)을 유지할 수 있는 기법을 제시하고 있다. 세가지 모델에 대한 실험 결과에서 기하학적 에러(geometric error)를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법(QSlim V2.0)과의 비교에서는 처리 속도가 개선되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권9C호
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• pp.712-719
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• 2008

시간적 에러은닉 기법은 손실된 데이터를 포함한 프레임과 이전프레임사이의 시간적 상관도(temporal correlation)를 이용하여 손실된 데이터를 복원하는 기술을 말한다. 이러한 시간적 에러은닉 방법은 블록단위의 복원기술과 화소단위의 복원기술로 나눌 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 어파인변환(affine transform)을 이용한 화소단위의 시간적 에러은닉에 관한 것으로 이는 손실된 블록내에 객체 또는 배경이 어파인 모델로 모델링 될 수 있는 기하학적 변환 즉 회전, 확대, 축소와 같은 변환이 있는 경우 더욱 높은 성능을 가진다. 또한 어파인 모델의 계산과정에 사용되는 움직임벡터가 서로 다른 객체의 움직임을 나타내는 경우에도 높은 성능을 유지하기 위해 비용함수를 정의하고 비용 값에 따라 적응적으로 어파인 에러은닉방법을 적용함으로써 보다 높은 성능을 가지게 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 현재 H.264/AVC 참조소프트웨어에서 방법과 비교하여 최대 1.9 dB까지의 객관적 화질향상이 있는 것으로 나타난다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1817_1818
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• 2009

Disparity 맵은 스테레오 카메라의 이미지 평면에 동일한 3차원 포인터를 나타내는 픽셀간의 차이를 나타내는 이미지이다. 이는 3차원 정보를 얻기 위하여 생성 한며 생성된 Disparity 맵은 Triangulation을 이용하여 3차원 복원이 가능하다. Disparity 맵은 픽셀의 intensity의 차를 이용하여 구하므로 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분에서 많은 에러가 생기는 문제가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 싱글 카메라와 레이저 레인지 파인더의 캘리브레이션을 통해 알아낸 기하학적인 관계를 이용하여 3차원 정보를 카메라의 이미지 평면으로 역 사영 시켜서 Disparity 맵을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기존의 스트레오 카메라 기반으로 Disparity 맵을 생성하는 경우에 생기는 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분의 문제를 해결 할 수 있다는 것을 실험을 통하여 검증 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.644-646
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• 1998

대용량의 지형을 실시간에 가시화하기는 어려운 문제이다. 따라서, 지형을 구성하는 메쉬를 간략화하여 다단계 상세도(Level-Of-Detail)를 가진 모델 생성이 필요하다. 본 논문에서는 지형 간략화를 위해 에너지의 특성과 주변 정보를 이용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 단순한 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 속도 향상을 위해 에지 축약 이후의 새로운 점 위치 계산을 에지의 종류에 따라 구분하여 단순하게 계산하였고, 간략화를 위한 제거 기준도 비교적 간단한 기준으로 설정하였다. 간략화 이후에도 원래 지형의 위상(topology)을 유지 할 수 있는 단순한 기법을 제시하고 있다. 실험 결과에서 두 가지 지형 모델에 대해서 정점 제거 방법과의 비교 결과, 간략화된 지형 모델에서의 에러를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법과의 비교에서는 개선을 하였음을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.639-642
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• 2005

융합과 필터링(Fusion and Filtering: F/F) 기법은 신호처리, 제어 등 많은 공학분야에서 사용되며 현재 파티클 필터(Particle Filter: PF)가 최근 가장 각광받고 있다. 그러나 비선형 시스템과 모델링 하기 어려운 에러조건 때문에 기존의 파티클 필터조차 제대로 다루지 못하는 공학환경이 존재한다. 이에 파티클 필터뿐만 아니라 칼만 계열(Kalman varieties)의 필터 방법들을 통합할 수 있는 Constraint Manifold(CM) 기반 융합과 필터링 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 CM 기반 필터링을 효과적으로 수행할 수 있도록 제한 조건 표현에 대한 방법론을 제시하면 시뮬레이션을 통해 기존 파티클 필터와의 성능 비교를 수행하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권5호
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• pp.88-95
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• 1999

스테레오 정합에서 가장 중요하고도 어려운 문제는 대응점 추출 문제와 폐색 영역에 대한 처리이다. 특히 폐색 영역의 점들은 대응점이 존재하지 않기 때문에 변이 정보 획득에 많은 어려움이 있다. 이러한 문제에 대한 효과적인 접근을 위해 본 논문에서는 쌍방향 정합 알고리즘을 기반으로 폐색 영역의 정합 정도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 즉 좌,우 영상 각각의 기준에 대해 독립적인 변이 정보를 구하고, 이를 바탕으로 정합의 타당성 여부를 검토하여 그 결과를 다음 처리에서 반영하는 상호 보완적인 반복 처리 기법을 적용하였다. 이 과정에서 구해진 폐색 영역에 대한 변이 정보는 스테레오 영상 모델의 기하학적 구조를 적용하여 좌, 우측 기준 정합에 대해 그 좌, 우측 점들의 변이 정보들로 대체함으로써 불연속점들의 무뎌짐(blurring)현상을 개선하였다. 한편, 실험 결과를 보다 객관적으로 비교하기 위해 정합율과 에러율이라는 파라메터를 정의하여 개선된 결과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.39-42
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• 2006

뉴럴네트워크에서 학습은 에러를 줄이는 방법으로 구현 된다. 이 때 parameter 공간에서 Risk function은 multi-minima potential로 표현 될 수 있으며 우리의 목적은 global minimum weight 좌표를 얻는 것이다. 이전의 연구로는 Attouch et al.의 damped oscillator 방정식을 이용한 방법이 있고, Qian의 critically damped oscillator를 통한 steepest descent의 momentum과 learning parameter 유도가 있다. 우리는 이 두 연구를 참고로 manifold 상에서 최단 경로인 geodesic을 Newton 역학의 Lagrangian에 적용함으로써 adaptive steepest descent 학습법을 얻었다. 우리는 이 새로운 방법을 Rosenbrock 과 Griewank 포텐셜들에 적용하여 그 성능을 알아 본다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.782-787
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• 2001

본 논문에서는 F-투영과 기하학적인 성장 기준을 이용하여 모듈화된 웨이블렛 신경망(MWNN)의 적응구조를 설계하기 위한 성장과 소거 알고리즘을 제안한다. 기하학적인 성장 알고리즘은 지역 오차를 고려한 추정 에러 기준과 이미 존재하는 다른 웨이블렛 함수와 근사적인 직교성을 보장하도록 웨이블렛 함수를 배열할 수 있는 각도 기준으로 구성되어 있다. 이러한 기준은 망의 설계자가 설계자의 의도대로 MWNN을 구성할 수 있는 방법론을 제시한다. 제안한 성장 알고리즘은 모듈과 모듈의 크기를 성장시킨다. 또한 소거 알고리즘은 MWNN의 모듈에 사용되는 웨이블렛 신경망의 지역화 특성에 기인한 문제점을 극복하기 위해 구성된 MWNN에서 불필요한 모듈의 노드나 모듈을 제거한다. 제안한 MWNN의 적응 구조 설계 알고리즘을 1, 2차원 대상 함수에 적용하여 성능을 검증하였다.