• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.127-135
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• 2010

동영상에 내재된 잡음을 제거하기 위해 사용되는 움직임 적응적 시간영역 잡음 제거 필터링에서는 움직임의 정도에 따라 필터링의 강도를 적절하게 조절하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 최적 자승 학습에 기반을 둔 움직임 적응적 시간영역필터링 방안을 제안한다. 움직임 정도에 따라 각 화소를 분류하여 분류코드를 지정하고, 각 분류코드에 따라 반복적 최적 자승학습에 기반을 둔 최적의 필터 계수를 유도한다. 반복적 학습과정은 사전에 미리 수행되어 학습된 결과만 룩업 테이블에 저장된다. 실제 잡음 제거 필터링 과정에서는 각 화소를 움직임 정도에 따라 분류한 후 분류코드에 따라 룩업 테이블에 있는 필터계수를 읽어 간결한 필터링을 취한다. 실험결과는 제안된 방법이 잡음 제거 응용에서 번짐을 방지하면서 동영상 잡음을 효과적으로 제거함을 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.143-148
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• 2018

본 연구는 샌들을 이용한 균형 훈련이 만성 발목 불안정성 환자에 균형 능력과 고유수용성 감각에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 만성 발목 불안정성으로 진단받은 대상자 36명을 무작위로 샌들운동과 균형훈련, 대조군으로 할당하였으며, 정적균형능력과 고유수용성 감각 평가를 중재 전-후 실시하였다. 12명의 샌들운동군은 균형샌들을 이용하여 실시하였고, 12명의 균형훈련군은 고전적인 균형훈련을 실시하였다. 세 집단은 동일한 시간, 동일한 조건에서 30분 동안 주당 3회를 8주간 실시하였다. 샌들을 이용한 균형훈련 집단은 두 집단보다 균형능력에서 전반적인 유의한 효과를 보였으며(p<.001), 고유수용성 감각은 가쪽번짐에서 유의한 효과를 보였다(p<.001). 따라서 샌들을 이용한 균형훈련은 만성발목 불안정성 환자뿐 아니라 노인의 낙상예방 훈련에도 긍정적인 중재 방법이 될 것이다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권3호
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• pp.1-11
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• 2008

본 논문은 모바일 단말기에 탑재된 카메라를 이용하여 정지영상을 획득할 때 발생할 수 있는 blur현상을 3축 가속도 센서를 이용하여 실시간 보정 할 수 있는 방법을 제안한다. Blur현상은 획득한 이미지에서 발생하는 번짐 효과이다. 소형의 모바일 단말기는 사용자의 미세한 손 떨림에도 크게 흔들릴 수 있기 때문에 blur현상이 크게 나타나며, 이를 적절하게 보정할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에선 3축 가속도센서를 진자운동에 적용하여 출력결과의 신뢰성을 확보하였고, blur현상을 Uniform 분포와 Gaussian 분포로 모델링하였다. 실험을 통하여 실제 blur 현상이 Non-Gaussian 형태로 모델링됨을 확인하였고, 이 blur모델의 역과정인 deblurring 특성함수를 설계하였다. 이 특성함수에 3축 가속도센서에서 발생하는 미세한 떨림 정보를 적용하여 실험 이미지를 deblurring한 결과, 이미지 blur현상을 적절하게 보정할 수 있었다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2017년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.121-121
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• 2017

본 연구는 비전도성 폴리머 표면을 개질하여 감광성 금속을 유전체 표면에 흡착시키고, 감광성 금속의 광화학 반응을 이용하여 귀금속 촉매를 비전도성 폴리머 표면에 선택적으로 흡착시켜 무전해 Cu 도금을 수행하여 금속패턴을 형성하였다. 기능성 유연 필름은 일반적으로 투명한 플라스틱 고분자 기판을 기반으로 전기 전자, 에너지, 자동차, 포장, 의료 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용 되고 있으며, 본 연구에서는 습식 도금 공정을 이용하여 폴리이미드 필름상에 $10{\mu}m$ 이하의 미세패턴을 형성하기 위한 공정을 개발하고자 하였다. 비전도성 폴리머 표면에 무전해 도금을 위해서 우선 폴리머 필름의 표면을 개질하는 공정이 필요하다. 이에 KOH 또는 NaOH 알카리 용액을 이용하여 표면을 개질하였으며 개질된 표면에 감광성 금속이온의 흡착시키기 위한 감광성 금속이온은 주석을 사용하였으며, 주석 용액의 안정성 및 퍼짐성 향상을 위해 감광성 금속 용액의 제조 및 특성을 관찰하였으며, 감광성 금속화합물이 흡착된 비전도성 유전체 표면을 포토마스크를 이용하여 특정 부위, 즉 표면에 금속패턴 층을 형성하고자 하는 곳은 포토마스크를 이용하여 광원을 차단하고 그 외 부분은 주 파장이 365nm와 405nm 광원을 조사하여 선택적으로 감광성 금속화합물의 산화반응을 유도하는 광조사 공정을 수행하였다. 광원이 조사되지 않은 부분에 귀금속 등의 촉매 입자를 치환 흡착시켜 금속 패턴이 형성될 수 있는 표면을 형성하였다. 위의 활성화 공정이후에 활성화 처리된 표면을 세척하는 수세 공정을 거친 후 무전해 도금공정에 바로 적용할 경우 미세한 귀금속 입자가 패턴이 아닌 부분 즉 자외선(UV) 조사된 부분에도 남아있어 도금시 번짐 현상이 발생한다. 이에 본 연구에서는 활성화 처리 후 약 알칼리 용액에 카르복실산을 혼합하여 잔존하는 귀금속 입자를 제거한 후 무전해 Cu 도금액을 이용하여 $10{\mu}m$ 이하의 Cu 금속 패턴을 형성하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.167-174
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• 2008

공초점 현미경(confocal microscopy) 기술의 적용은 살아있는 세포를 고배율로 관찰하는 것을 가능하게 하였다. 알츠하이머나 파킨슨 질환 같은 퇴행성 뇌질환의 경우 뇌세포의 수상돌기의 형태학적 변화가 연관되어 있음이 알려져 있다. 따라서 공초점 현미경 영상으로부터 이러한 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 그러나 공초점 현미경 영상은 명암도 분포가 고르지 않고, 구조의 경계 부분의 번짐 현상 등으로 인해 구조 추출에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 이러한 문제를 극복하고 관심 구조에 대한 특성을 추출할 수 있는 영상처리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 뇌세포의 수상돌기 공초점 현미경 사진으로부터 구조정보를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 첫째, 미세 분기 구조의 경계를 향상시키는 비선형 확산 필터링을 적용한다. 둘째, 관심구조를 반복적 역치 선택 방법을 이용해 분할한다. 셋째, 분할된 구조의 분석을 위해 구조의 중심축과 경계선을 추출하기 위한 패스트 마칭 방법(Fast Marching Method)에 기반을 둔 골격화를 수행한다. 본 논문에서 제안된 방법은 기존의 방법들과는 달리 주변 잡음에 덜 민감하였으며 거친 경계선에 영향을 훨씬 적게 받음으로써 보다 정확하고 사실적인 중심축 추출 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.22-27
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• 2014

블록기반의 이산여현변환 압축 표준을 사용하는 저 비트율 압축 영상과 동영상에서 발생하는 블록킹 현상과 링잉 현상은 화질 열화의 주된 원인으로 지적되고 있다. 블록킹 현상과 링잉 현상은 블록 경계와 에지 경계에서 원 영상에 없던 고주파 성분이 나타나는 현상이므로 저역통과 필터를 적용하면 제거할 수 있다. 그러나 단순히 저역통과 필터를 적용하면 원 영상에 존재하는 에지와 같은 고주파 성분도 제거되어 또 다른 화질 열화 및 번짐 현상을 야기하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주변 화소의 밝기 유사성에 기반한 가중치를 계산하고, 가우시안 저역 통과 필터의 계수에 이 가중치를 곱하여 필터링하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법은 PSNR 측면에서 0.4~0.76dB 정도의 향상을 얻었을 뿐만 아니라, 주관적 화질면에서도 우수한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권4C호
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• pp.505-513
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• 2004

블록기반의 하이브리드 부호화기는 비디오 신호의 압축방식으로 가장 널리 쓰이는 구조이지만 무선환경과 같은 저 비트율의 응용에 대해서는 양자화에 의한 고주파 성분의 손실로 인해 블록킹 현상이 두드러져 화질열화의 주된 원인으로 지적되고 있다. 블록킹 현상은 블록 경계에서 원영상에 없던 고주파 성분이 나타나는 현상이므로 경계주위에 저역통과 필터를 적용하면 제거할 수 있다. 그러나, 단순히 저역통과 필터를 적용하면 원영상에 존재하는 에지와 같은 고주파 성분도 제거되어 또 다른 화질열화 및 번짐 현상을 야기하게 된다. 본 논문에서는 이러한 현상에 대해 경계주변의 픽셀영역의 특성을 고려하여 모드를 정하고 각 모드에 따라 다른 필터를 적용하는 적응적 디블록킹 필터링 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 MPEG-4에서 제시한 방법에 비해 객관적, 주관적 화질이 향상됨을 확인할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제10권8호
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• pp.40-46
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• 2020

교통안전에 대한 관심이 높아짐에 따라 교통사고의 발생률을 줄이는 자율 주행에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 객체의 인식과 탐지는 자율 주행을 위한 필수적인 요소이다. 때문에 도로 상황을 판단하기 위하여 교통 영상 빅데이터에서 객체 인식 및 탐지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 기존 연구들은 대부분 주간 데이터만 사용하기 때문에 야간 도로에서 객체 인식이 어렵다. 특히 광원 객체의 경우 빛 번짐과 백화 현상으로 인해 주간의 특징을 그대로 사용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 교통 영상 빅데이터 처리를 위한 Yolo 기반 광원 객체 탐지를 제안한다. 제안하는 방법은 야간 교통 영상을 대상으로 색상 모델 변화를 적용하여 이미지 처리를 수행한다. 이미지 처리를 통해서 객체의 특징을 추출하여 객체의 후보군을 결정한다. 후보군 데이터를 활용하여 딥러닝 모델을 통해 야간 도로에서 광원 객체 탐지의 인식률을 높이는 것이 가능하다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.81-89
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• 1999

통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.958-964
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• 2010

히스토그램 평활화는 가장 잘 알려진 명암비 향상기법이지만 밝기 값이 크게 변화해서 색의 왜곡과 노이즈가 두드러지고 색번짐 현상 같은 부작용이 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 기존의 기법들은 유저가 영상마다 일일이 파라미터를 수정해야 하거나 다양한 영상에 대해 결과를 보장하지 못했다. 제안된 기법은 영상의 median값을 바탕으로 보정계수를 계산하고 히스토그램에서 가장 큰 빈도수를 기준으로 보정계수에 비례하여 나머지 히스토그램들을 보정한 뒤 평활화 한다. 제안한 방법의 결과영상은 각기 다른 특성을 가진 여러 가지 영상들에 대해 안정적으로 HE의 부작용들을 해결하였음을 알 수 있게 한다. 뿐만 아니라 연산이 복잡하지 않고, 보정계수가 자동적으로 계산되기 때문에 FPD에 직접 적용할 수 있다.