• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.116-121
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• 1998

본 논문에서는 데이터의존성과 벡터왜곡척도를 이용하여 개선된 칼라영상을 복호화하였다. 프랙탈 칼라영상의 복원방법은 Zhang과 Po의 벡터왜곡척도를 이용한 R, G, B 칼라 성분간의 상관관계를 고려하여 부호화한 압축파일을 사용하여 수렴될 복원영상을 독립적인 반복변환에 의해 수렴되는 영역과 데이터의존성을 갖는 영역으로 분류하여 데이터의존성 부분이 차지하는 만큼 복호화 과정에서 불필요한 계산량이 제거되었고, R 영역에서 검색한 데이터 의존영역을 G, B 영역에 그대로 사용하여 고속복호화가 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.699-702
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• 2001

본 논문은 연속적인 영상에서 움직임을 추적하는데 있어서 웨이브릿(Wavelets)과 투영(Projection)을 사용하여 물체의 움직임을 추적하는 기법을 제안한다. 움직임을 추적하는 방법중 웨이브릿을 이용한 방법으로는 하나의 영상에서 물체의 특징을 찾는데 2차 웨이브릿 변환이 사용되고 있으며 연속적인 영상에 대한 분석에서 시간에 대한 또 하나의 변환을 해 줌으로써 움직이는 물체의 정보를 얻어낼 수 있다. 3차 웨이브릿에서 유도된 데이터를 가지고 수평에 민감한 데이터는 X축으로 투영을, 수직에 민감한 데이터는 Y축으로 투영을 하여 물체를 영역화한 후 추적함으로써 실시간으로 물체를 추적한다. 특히 서로 다른 방향으로 민감성을 보여주는 웨이브릿 계수들은 움직이는 물체를 더욱 정확하게 영역화 하는데 많은 도움을 준다. 물체가 깊이 방향으로 움직여도 투영된 데이터로 영역화(Segmentation)한 데이터의 크기를 가지고 쉽게 분석된다. 본 논문에서 제시한 3차 웨이브릿과 투영 기법을 이용한 조합으로 분석된 실험 결과와 앞으로의 과제가 마지막 부분에 서술되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.97-99
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• 2004

본 논문에서는 다차원 데이터의 유사도 검색을 효과적으로 수행하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 차원의 저주 현상을 극복하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조는 부모 노드를 기준으로 KDB-트리와 유사한 영역 분할 방식으로 분할하고 분할된 각 영역은 데이터의 분포 특성에 따라 동적 비트를 할당하여 벡터 근사화된 영역을 표현한다. 따라서, 하나의 노드 안에 않은 영역 정보를 저장하여 트리의 깊이를 줄일 수 있다. 또한 다차원의 특징 벡터 공간에 상대적인 비트를 할당하기 때문에 군집화되어 있는 데이터에 대해서 효과적이다 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.439-440
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• 2011

최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화 기법은 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대되고 있다. 그러나 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 진행되었음에도 2차원 영상과는 달리 높은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 어려움 때문에 실제 진단에는 사용되지 못하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 다중 해상도를 기반으로 하여 영역화와 정합기법을 반복적으로 수행함으로써 3차원 의료 영상 내에서 자동으로 뼈를 영역화 해내는 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서 학습된 집합의 뼈 정보들을 이용하여 대략적인 뼈 위치를 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며 60개의 학습 데이터들을 바탕으로 40개 영상에서의 뼈들을 영역화 하였다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.15 no.6
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• pp.75-82
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• 2012

The sensor registry system has been proposed to interpret and process semantics of sensor data independently of heterogeneous sensor networks. However, the existing sensor registry system provides the static processing method. In other words, the existing system reduces the overall performance because it executes unnecessary operations and does not consider data scope to be used. To resolve the problem of the existing sensor registry system, this paper proposes a performance enhancement model based on sensor metadata reusability and scoping. The proposed model in this paper provides a function that can decide a proper scope of sensor metadata from the sensor registry system. The proposed model improves the overall performance by providing reusability of sensor metadata. This paper also shows the advantages of the proposed model through the comparative performance evaluation.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.40 no.5
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• pp.354-360
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• 2003

A new ROM compression method for continuous data is proposed. The ROM compression method is based on two proposed ROM compression algorithms. The first one is a region select ROM compression algorithm that stores only regions including data after dividing data into many small regions by magnitude and address. The second is a quantization ROM and error ROM compression algorithm that divides data into quantized data and their errors. Using these algorithms, 40~60% ROM size reductions aye achieved for various continuous data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.550-553
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• 2010

버퍼 오버플로우의 공격은 스택의 영역뿐만 아니라 데이터 세그먼트나 힙 영역에서도 다양한 형태가 가능하다. 이 논문은 힙 영역에 대한 동적 메모리 할당 함수의 취약점 공격을 방지하는 방안을 제시한다. 제안된 방법은 데이터 포인터의 값을 암호화 하여 저장하고, 참조할 때 복호화 한다. 힙 공격은 원하는 주소에 원하는 값을 기록할 수 있게 하기 때문에 데이터 변수 또는 포인터 공격에 활용될 수 있다. 데이터 포인터 암호화는 아직 알려지지 않은 데이터 포인터와 변수에 대한 공격까지 방어할 수 있을 것으로 예상된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.7
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• pp.182-192
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• 2017

Recently, there is an increasing interest in analysis of big data that is coming from manufacturing industry. In this paper, we use PCB (Printed Circuit Board) manufacturing data to provide manufacturers with information on areas with high PCB defect rates, and to visualize them to facilitate production and quality control. We use the K-means and DBSCAN clustering algorithms to derive the high fraction of PCB defects, and compare which of the two algorithms provides more accurate results. Finally, we develop a system of MVC structure to visualize the information about bad clusters obtained through clustering, and visualize the defected areas on actual PCB images.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.21 no.2
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• pp.36-50
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• 2016

인간의 생각, 혹은 행동이나 경험을 통한 지식을 포함해서 데이터나 정보는 예술과 문화 영역에 새로운 관점을 일으키는 시각적 표현과 미디어 사이의 소통을 위한 수단이 되고 있다. 정보 와 데이터를 시각화 하는 방법은 예술의 형태를 통하여 다양하게 전개되어 왔다. 최근 예술에서 뉴미디어와 상호작용 기술의 적용은 다양한 데이터나 정보 수집을 통해 미적 표현의 가능성을 확장하거나, 관객이 작품에 능동적이고 직접적으로 참여할 수 있는 몰입 시청각 환경을 제공하며, 또한 직관적인 정보 시각화를 사용하여 상호작용적인 입체적 가상환경의 시공간 개념을 확장한다. 그러므로 관객은 수동적 수용자라기보다는 작품의 환경을 변화시키는 능동적 역할을 할 수 있다. 예술 및 디자인 영역에서 예술가의 뉴미디어 활용은 정보를 정적인 시각화 방법에서 디지털 기반 이미지 처리와 사용자 생성 시각화 방법으로 더욱 상호작용적이고 역동적인 표현으로 변형하고 있다. 미디어아트에서 시각화의 목적은 관객이나 사용자가 예술 작품에 존재하는 정보나 데이터 기반 콘텐츠를 더 쉽고 빠르게 이해하고 상호반응하도록 돕는 것이다. 본 연구는 미디어아트에서 정보나 데이터 시각화를 사용하여 작품과 관객 사이의 상호작용적 소통을 유발하는 다양한 시각적 표현 방법을 알아보기 위하여, 최근 미디어아트 사례들을 분석하는데 목적이 있다. 분석 내용은 관객이 참여할 수 있는 시청각 설치 환경을 구성하는 다양한 상호작용 디자인 방법들을 작품에 적용함으로써 데이터나 정보를 시각화하는 방법, 예술 작품의 구성 요소로서 미적 표현들 생성에 관한 해석, 그리고 미디어아트를 완성하기 위한 실질적인 요인으로서 미디어아트와 관객 간의 상호작용적인 소통이 이루어지는 방법들을 포함한다. 이러한 분석들은 새로운 상호작용 시각 표현의 가능성을 제공하며, 관객이 최근 미디어아트를 미적 예술형식으로 이해하도록 도울 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.826-829
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• 2014

본 연구에서는 야외 지형 영상 및 항공 영상 등에 대하여 각각의 영역들의 속성을 분할 및 인식 하기 위해 minimum entropy clustering 기반의 군집화 기법과 over-segmentation을 반복 적용하여 군집화 하는 두 방법을 융합한 기법을 제안하였다. 이 기법들을 기반으로 각 군집의 대표 영역을 추출한 후에 학습 데이터를 기반으로 만들어진 텍스톤 사전과 학습 데이터 각각의 텍스톤 모델을 이용하여 텍스톤 히스토그램 매칭을 통해 매칭 포인트를 얻어내고 얻어낸 매칭 포인트를 기반으로 영역의 카테고리를 결정한다. 본 논문에서는 인터넷에서 얻은 일반 야외 영상들로부터 자체적으로 제작한 지형 데이터 셋을 통해 제안한 기법의 우수성을 검증하였으며, 본 실험에서는 영역을 토양, 수풀 그리고 물 지형으로 하여 영상내의 영역을 분류 및 인식하였다.