• 방송공학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.808-816
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• 2017

본 논문에서는 360 VR 멀티미디어 시스템에서 복수개의 카메라들이 촬영한 영상 신호들 간의 밝기 차이가 발생하여 360 VR 영상 품질을 저하시키는 것을 막기 위해, 360 VR 시스템에 적합한 밝기 보상 기법을 제안한다. 복수개의 카메라가 촬영한 영상들 간의 특징점들을 분석하고, 이 특징점들을 대상으로 누적 히스토그램을 계산한다. 그리고 이 누적 히스토그램을 기반으로 우선적으로 밝기 보상이 필요한 영상들을 선별한다. 선별된 영상들에 대해서 내부 특징점들의 누적 히스토그램과 외부 특징점들의 히스토그램들을 일치시키기 위한 룩업테이블을 제작하여, 선별된 영상 내부의 모든 화소들의 밝기값을 보상한다. 본 논문의 실험결과에서는 제안하는 알고리즘의 우수성을 히스토그램 보상 측면, 밝기보상 영상의 시각적인 평가, ERP 영상의 화질 평가, Viewport 영상의 화질 평가 등의 측면에서 보였으며, 다양한 기준들에서 제안한 방법이 기존 기술들보다 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.631-633
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• 2002

본 논문은 대용량 클러스터 기반의 웹 서버 상에서 새로운 내용 기반 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 요청 빈도와 전송될 과일 크기를 누적하여 히스토그램을 생성한다. 그 결과로 생성된 히스토그램의 누적 분포에 히스토그램 균등화 변환함수를 적용하여 각각의 서버 노드에 해시 값에 따라 분포하는 부하를 균등하게 할당할 수 있다. 제안된 부하 분산 기법의 효율성 검증을 위한 시뮬레이션에서 히스토그램 균등화 기법은 서버의 지역적인 캐시 활용과 부하의 균등분산 등의 장점으로 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.369-372
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• 2002

본 논문은 대용량 클러스터 기반의 웹 서버를 위한 새로운 내용 기반 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 요청 빈도와 전송될 파일 크기를 누적하여 히스토그램을 생성한다. 그 결과로 생성된 히스토그램의 누적 분포에 히스토그램 균등화 변환함수를 적용하여 각각의 서버 노드에 해시 값에 따라 분포하는 부하를 균등하게 할당할 수 있다. 제안된 부하 분산 기법의 효율성 검증을 위한 시뮬레이션에서 히스토그램 균등화 기법은 서버의 지역적인 캐시 활용과 부하의 균등 분산 등의 장점으로 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.46-49
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• 2019

본 논문에서는 구역을 나눔으로써 상황에 따라 강조하고 싶은 부분을 부각시키는 방법을 활용하여 히스토그램을 처리하는 기법을 제안한다. 기존의 히스토그램 스케일링과 평활화 방법은 간단한 알고리듬으로 사용이 편하지만 쓸 수 없는 상황이 존재한다. 먼저 히스토그램 스케일링에서는 사진이 갖고 있는 명암 최댓값과 최솟값을 늘리는 방법이지만, 범위를 늘릴 수 없는 경우에는 이 방법이 제한된다. 히스토그램 평활화는 사진이 갖고 있는 명암의 히스토그램 누적분포함수 (CDF)가 일정한 기울기를 갖게 변환하는 방법이다. 이 방법에서는 밝기 변화가 거의 없었던 부분에서 품질이 낮아지는 단점이 있다. 제안하는 알고리듬은 영상에서 강조하고 싶은 부분을 설정한 뒤, 구역을 나눔으로써 기존의 히스토그램 스케일링과 히스토그램 평활화의 단점을 개선했다. 제안한 알고리듬을 평가하기 위해서 주관적인 지표로 20명을 대상으로 설문을 진행하였다. 블라인드 테스트로 원본과, 기존의 히스토그램 처리 기법을 이용한 영상, 제안된 히스토그램 처리 기법을 이용한 영상을 비교하였다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 영상의 화질을 개선했음을 확인했다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 구조적 특성과 누적 히스토그램을 이용하여 다양한 정보를 포함하고 있는 얼굴의 6가지 표정을 인식하는 알고리즘을 기술하였다. 표정 인식을 위해 특징점 추출 전처리 과정으로 입력 영상으로부터 에지 추출, 이진화, 잡음 제거, 모폴로지 기법을 이용한 팽창, 레이블링 순으로 적용한다. 본 논문은 레이블 영역의 크기를 이용해 1차 특징점 영역을 추출하고 가로방향의 누적 히스토그램 값과 대칭성의 구조적인 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확하게 눈과 입을 찾아낸다. 또한 표정 변화를 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점들의 눈과 입의 크기, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 정보를 이용하여 표정을 인식한다. 1, 2차 특징점 추출 과정을 거치므로 추출률이 매우 높고 특징점들의 표정에 따른 변화 거리를 이용하므로 표정 인식률이 높다. 본 논문은 안경 착용 영상과 같이 복잡한 얼굴 영상에서도 표정 인식이 가능하다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.983-990
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• 2004

누적밀도 히스토그램은 사각형 객체의 네 점에 대응하는 4개의 서브 히스토그램을 유지함으로써 사각형 객체가 여러 버켓에 걸쳐질 경우 발생하는 다중 계산 문제를 해결하고 있다. 이 기법은 빠른 추정시간과 정확한 결과를 제공하고 있지만, 질의 윈도우가 그리드 셀의 경계와 일치해야 한다는 제약사항을 기반으로 수행하므로, 실제 응용에 적용시 많은 에러를 초래하게 된다. 따라서, 이 논문에서는 기존 누적밀도 히스토그램에서 질의 윈도우의 제약사항에 관한 영향을 줄이기 위해, 두가지 확률모델을 기반으로 일반화된 누적밀도 히스토그램을 사용한 선택율 추정 기법을 제안하였다. 제안된 두가지 확률 모델은 \circled1질의 영역 비율을 고려한 확률모델과, \circled2교차 영역 정보를 고려한 확률모델이다. 우리는 실제 데이터 셋을 사용하여 제안된 기법을 실험하였다 실험 결과는 이 논문에서 제안된 기법이 기존의 다른 선택율 추정 기법보다 성능이 뛰어남을 보여주고 있다 더구나, 교차 영역 정보를 기반으로 하는 확률모델의 경우 20% 질의 윈도우에서 5% 미만의 낮은 에러율을 보였다. 이 논문에서 제안된 기법은 사각형 객체의 공간 범위 질의의 선택율을 정확하게 추정하는데 사용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.653-656
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• 2006

본 논문은 Cumulative Distribution Function(CDF) 부합에 의한 영상 개선 방법에 대해서 제안하였다. 제안한 방법은 원본 영상의 히스토그램 분포도를 조사하여 히스토그램 그래프상의 특정 색도값들을 선정, 이 점들을 보간법을 이용하여 히스토그램을 재 작성한다. 이를 이용하여 원본 CDF 그래프를 크게 벋어나지 않고, 즉 밝기 정보가 크게 훼손 되지 않은 상태로 색도 값을 재 배치 함으로써 히스토그램 평활화와 스트레칭 효과를 모두 만족하는 영상 향상의 결과를 얻을 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.71-72
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• 2014

최근 들어 드라마나 영화 속 인물 들의 얼굴을 다른 얼굴로 교체하고자 하는 시도들이 주목을 받고 있고, 사용자들의 관심 또한 증가하고 있다. 이러한 연구는 오래 전부터 많이 연구되어 왔으나, 조명 변화에 강인한 피부 톤 변환 문제는 여전히 주요 이슈로 자리하고 있다. 본 논문에서는 히스토그램 명세화 기법을 응용하여 피부 톤을 자연스럽게 변환 시켜줄 수 있는 기법을 제안한다. 두 얼굴 영상의 R, G, B 채널에 대한 히스토그램을 각각 생성하고 이들을 누적분포함수로 각각 변환한다. 변환된 누적분포함수들을 이용하여 두 얼굴 영상의 히스토그램을 근사 시킬 수 있는 변환 표를 생성하고 이를 이용하여 얼굴 영상의 피부 톤을 변환시킨다. 조명 변화로 인해 발생하는 전반사 영역은 선형 보간 법을 사용하여 제거한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 조명 변화에 적응적으로 대처하면서 자연스럽게 피부 톤을 변환 시켜줄 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권5호
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• pp.547-557
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• 2005

선택율 추정 기법들의 공통적인 목표는 데이타의 요약 정보를 적은 저장 공간에 유지하고, 추정된 값과 질의 결과에 대한 오차를 최소화하는 것이다. 방대한 양의 공간 데이타에 대한 선택율 추정의 경우, 정확한 결과를 얻기 위해서는 공간 데이타의 분포를 반영하는 요약 정보를 필요로 하며, 그러한 요약 정보를 생성하기 위해서는 많은 저장 공간을 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 적은 저장 공간을 사용하면서, 정확성 높은 선택율을 추정하는 누적밀도 웨이블릿 히스토그램을 제안한다. 이 히스토그램은 기존의 누적밀도 히스토그램에 유지되는 각 서브 히스토그램에 대해 웨이블릿 변환을 적용함으로써, 보다 적은 저장 공간에서 높은 정확도의 선택율을 얻을 수 있다. 우리는 실험결과를 통하여 기존 히스토그램의 저장 공간에 $25\%\~50\%$만을 사용하여 높은 정확도의 선택율 추정 결과를 보임으로써, 기존의 다른 선택율 추정기법들이 갖는 저장공간에 대한 제약사항을 해결함과 동시에 적은 저장공간을 사용하여 높은 정확도의 선택율 추정이 가능함을 확인 하였다. 이 논문에서 제안된 기법은 공간 데이타베이스에서의 공간 범위 질의에 대한 정확성 높은 선택율을 추정하기 위해 사용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.263-270
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• 2009

히스토그램 평활화는 주어진 입력 영상의 누적분포함수 CDF (Cumulative Distribution Function)를 이용하여 영상의 동적영역 (Dynamic Range)을 확장하고 히스토그램의 분포를 균등하게 함으로써 명암비를 개선한다. 그러나 히스토그램 평활화는 영상의 밝기를 과도하게 변하게 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 과도한 명암비 향상을 억제하기위해 서브-히스토그램의 면적비 기반의 히스토그램 재분배를 이용한 적응형명암비 향상 알고리즘. 제안한 알고리즘은 영상의 동적영역을 입력영상의 휘도 평균값을 기반으로 분할하고, 분할된 영역의 면적비에 따라 밝기 분포를 재분배함으로써 과도한 밝기 변화를 효과적으로 억제 할 수 있다. 실험결과를 통하여 시각적으로 색의 왜곡이 없는 자연스러운 영상을 확인하였고, 평균값의 비교를 통해 과도한 밝기 변화를 억제한 것을 확인 할 수 있었다. 또한 히스토그램의 분포에 상관없이 대부분의 영상에서 우수한 결과를 나타내는 것을 실험결과에서 알 수 있었다.