• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.616-618
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• 1999

본 논문에서는 트래커(tracker)라고 불리는 자기센서 내장 모션캡쳐 장치(장치명 INSIDETRAK)로 취득한 모션 데이터를 이용하여 캐릭터를 애니메이션하는 방법에 대해 기술한다. 이 방법은 PC를 이용하여 간단히 취득되는 저해상도의 위치 데이터를 스플라인 보간법에 의해 보간하고, 추정된 위치를 제약으로 inverse kinematics 방정식을 풀어 연속적인 동작을 재현한다. 이 기술은 최소의 모션 데이터로 리얼리스틱한 움직임을 재생하는 것이 가능하며 그 결과를 상호작용이 가능한 인터페이스에 적용시키거나 실시간 애니메이션에 활용하는 것이 가능하다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.13 no.1
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• pp.17-27
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• 2024

Video frame interpolation is an important technique used in the field of video and media, as it increases the continuity of motion and enables smooth playback of videos. In the study of video frame interpolation using deep learning, Kernel Based Method captures local changes well, but has limitations in handling global changes. In this paper, we propose a new U-Net structure that applies feature map differentiation and two directions to focus on capturing major changes to generate intermediate frames more accurately while reducing the number of parameters. Experimental results show that the proposed structure outperforms the existing model by up to 0.3 in PSNR with about 61% fewer parameters on common datasets such as Vimeo, Middle-burry, and a new YouTube dataset. Code is available at https://github.com/Go-MinSeong/SF-AdaCoF.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.235-238
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• 2007

This paper presents an efficient data storage and reconstruction method in data acquisition and processing of monitoring system. The proposed method extracts minimum data using an interpolation from raw data which are acquired from a target system. The algorithm for data acquisition and reconstruction is based on Cubic Hermite interpolation. To verify the validity of the proposed scheme, we presents simulation results and it is applied to a monitoring system for grid-connected photovoltaic power generation system to prove the high-performance of the proposed method.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.38 no.10
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• pp.17-29
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• 2022

Recently, the interest in integrated underground geospatial information mapping (IUGIM) to ensure the safety of underground spaces and facilities has been increasing. Because IUGIM is used in the fields of underground space development and underground safety management, the up-to-dateness and accuracy of information are critical. In this study, IUGIM and field data were classified, and the accuracy of IUGIM was improved by spatial interpolation. A spatial interpolation technique was used to process borehole data in IUGIM, and a quantitative evaluation was performed with mean absolute error and root mean square error through the cross-validation of seven interpolation results according to the technique and model. From the cross-validation results, accuracy decreased in the order of nonuniform rational B-spline, Kriging, and inverse distance weighting. In the case of Kriging, the accuracy difference according to the variogram model was insignificant, and Kriging using the spherical variogram exhibited the best accuracy.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.67-69
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• 2010

대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 배열(Color Filter Array)을 가진 하나의 영상 획득 센서를 사용한다. 따라서 영상획득 이후에 컬러 보간 알고리즘이 필수적으로 진행된다. 또 영상 획득 과정에서 센서의 열화나 암전류 등과 같은 잡음이 발생하여 영상 잡음 제거 알고리즘이 필요하다. 하지만 기존의 대부분의 영상 잡음 제거 알고리즘은 컬러 필터 배열 영상의 특징인 모자이크 데이터 기반이 아닌 컬러 보간 이후의 풀 컬러영상에(YCbCr) 적용되고 있다. 따라서 잡음이 포함된 영상으로 컬러 보간을 할 경우 잡음의 공간적 상관관계(spatial correlation)가 커짐에 의한 잡음 번짐 때문에 컬러 보간 이후의 잡음제거는 더욱 어렵게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컬러 필터 배열 영상에 대한 잡음제거 알고리즘이 연구되고 있으며, 본 논문에서도 CMOS/CCD의 이미지 센서에서 획득된 베이어 컬러 필터 배열 영상에서 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 베이어 컬러 필터 배열 영상 데이터에서 경계(edge)의 방향성을 고려한 LMMSE 방법을 기반으로 한 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 경계를 보존해주며 잡음제거 과정 다음에 진행되는 컬러 보간 과정에서의 잡음 번짐의 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과를 통해 향상된 잡음 제거 효과를 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.4
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• pp.78-83
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• 2008

Interpolation filters are widely used in symbol timing recovery systems to interpolate new sample values at arbitrary points between the existing discrete-time samples. Polynomial interpolation is interpolated by coefficient made inputted information. This paper presents an efficient way to implement polynomial base interpolation filters using support filter changing input. By an example, it is shown that the proposed structure out performs the conventional interpolation structure with less hardware cost.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1333-1335
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• 2022

최근 딥러닝은 다양한 컴퓨터 비전에 적용되어 높은 성능을 제공하고 있고 이에 따라 중간 프레임을 생성하는 비디오 프레임 보간 기법에도 딥러닝이 적용되고 있다. 많은 딥러닝 기반의 비디오 프레임 보간 기법은 크게 옵티컬 플로우를 추정하는 플로우 추정 네트워크와 합성 네트워크로 구성되며 본 논문에서는 합성 네트워크 부분의 성능향상을 위한 네트워크에 대하여 다룬다. 합성 네트워크에 주로 사용되는 UNet 구조와 GridNet 구조의 장단점과 네트워크에 따른 보간 결과의 차이에 대해서 알아보고 영상 복원에서 제안된 NAFNet 을 비디오 보간 기법에 맞게 변형시켜 합성 네트워크에 적용한 보간 결과의 차이를 보였다. 실험결과는 기존 네트워크 대비 Vimeo90K 데이터셋에 대하여 PSNR 값이 0.63dB 개선됨을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.446-448
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• 2003

실세계의 많은 데이터는 결측 값들을 포항하고 있기 때문에 데이터 마이닝 시스템에 완벽한 데이터를 제공하기는 불가능하다. 또한 결측 값이 존재하는 대용량의 데이터를 추천시스템에 적용하여 분석하고자 할 경우, 정확성이 떨어지는 결과를 초래할 수 있다. 따라서 데이터에 결측 값이 존재할 경우 입력 데이터를 사전에 보간하는 전처리 방법이 필요하다. 이러한 기존의 보간 전처리 방법에는 결측 값 속성을 삭제하거나 대치하는 방범이 대표적이나. 삭제 방법은 결측 값이 존재하는 데이터를 제거하는 방법으로 중요속성 삭제 및 데이터 손실을 유발하는 단점이 있어 일반적으로 결측 값을 다른 값으로 처리하는 대치 방범이 널리 사용된다. 본 논문에서는 전처리 방법 중 결측 값을 처리하는 가장 일반적인 대치 방법과 신경망을 이용한 평가 예측 처리 방법을 소개한다. 또한 신경망을 이용 결측 값을 대치하는 새로운 모델을 제안하고, 각각의 결측 값 처리방법을 비교 분석한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.3
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• pp.339-347
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• 2011

As the volume visualization has been applied to render medical datasets, there has been a requirement to produce high quality images. Even though nice images can be generated by using previous linear filter, high order filter is required for better images. However, it takes much time for high order resampling, so that, overall rendering time is increased. In this paper, we perform high quality volume visualization using the cardinal interpolation. By enabling the empty space leaping which reduces the number of resampling, we achieve the efficient visualization. In detail, we divide the volume data into small blocks and leap empty blocks by referring the upper and lower bound value for each block. We propose a new method to estimate upper and lower bound value of for each block. As the result, we noticeably accelerated high quality volume visualization.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.10
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• pp.59-70
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• 2010

Each pixels become got pixel value for color of only one from among colors because of bayer pattern that light receiving device of image sensor which is used in HHP and digital camera writes only one color. Information of the missing pixels could infer perfect color image from using information of neighbor pixels by using CFA(Color Filter Array). In this paper, we derive relation between the average of the data from the light receiving device of image sensor and each color channel data. And by using this relation, a new efficient edge color fuzzy method for color interpolation is proposed. Also, missing luminance signal channel interpolation was fuzzy interpolation along any edges direction for reducing color noise and interpolating efficiently it. And in this paper, the proposed method has been proved improving average 2.4dB than the conventional method by using PSNR. Also, resolution of the image of the proposed method was similar to the original image by visual images, we has been verified to be decreased a chromatic aberration than image of conventional algorithms with simulation result.