• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.294-295
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰의 카메라와 플래시를 이용한 Shape from Shading 방법으로 3차원 형상 취득을 위한 카메라와 플래시의 보정 기법을 제시한다. 영상에서 관찰되는 화소 값은 카메라의 반응곡선에 의해 비선형적으로 표현되고 렌즈의 왜곡으로 인해 3차원 형상 복원에 오차를 발생 시킨다. 기하학적(geometric) 보정과 방사량(radiometric) 보정, 플래시 보정을 수행함으로써 3차원 형상 복원의 오차를 줄인다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.109-112
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• 2007

본 논문에서는 대축척 수치지도와 Quickbird 위성영상의 자동 보정을 영상공간에서 수행한다. 알고리즘은 보정변환식의 초기 계수값 결정과 정확한 변환계수 결정과정으로 나뉜다. 초기 계수값 결정은 보정변환식의 상수항을 결정하는 것으로 수치지형도의 지면개체와 영상에서 추출된 에지의 논리곱 연산을 적용하여 최적값을 추정하는 방식을 용한다. 보정 다항식의 정확한 변환계수를 결정하기 위하여 수치지형도의 지면 선형개체 점데이터와 영상의 에지개체 점데이터간 ICP 조정을 수행하였다. 제안된 방법의 정확도를 평가한 결과， 영상공간에서 1.72화소의 RMSE를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.19-22
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• 2012

본 논문에서는 영상의 Intensity와 색상의 채도 분석을 통한 안개 강도 측정과 제거, 그리고 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영상에서 안개가 많은 지역과 적은 지역을 히스토그램을 통해 분석하고 안개 강도 맵을 만들어 안개의 양에 따라 안개를 제거한다. 안개로 인하여 악화된 영상의 색상은 HSI 공간에서 분석하여, 안개 강도에 따른 보정을 한다. 색상뿐만 아니라 전달량에 따른 Intensity를 보정하여 영상의 전체적인 밝기와 Contrast를 향상시킨다. 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 색상의 편향성을 보정하여 가시성뿐만 아니라 영상 내에 색상이 자연스럽게 조화된 결과를 얻었다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.9 no.1
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• pp.28-34
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• 2010

All pixels of image sensor do not react uniformly when the light of same radiance enters into the camera. This non-uniformity has a direct influence on the image quality. However we can overcome it by calibration process under the special test-setup. Usually it is used the algorithm to get the correction coefficients under the specific illumination condition. But, this method has drawback in the very low or very high illumination due to pixel non-linearity. This paper describes the robust algorithm, which calculates the correction coefficients based on the pixel non-linearity model, against thew hole radiance. The paper shows the non-uniformity test results with the own camera and the specified test equipments as well. The results shows the best performance over the entire radiance when this method is applied.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.15 no.6
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• pp.843-858
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• 2008

BLS adjustment methods have been able to provide more accurate estimates of total and make samples represent population characteristics by post-adjustment of design weights of samples. However, BLS methods use additional data, for instance number of employee, without this information or using other information, give different weight adjustment factors. In this paper we studied the sensitivity of the variables used in BLS adjustment. The 2007 monthly labor survey data is used in analysis.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.6
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• pp.1301-1313
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• 2009

Efficiency and sensitivity of BLS adjustment method have been studied and the method is known to provide more accurate estimate of total by using properly adjusted weights of samples. However, BLS methods provide different efficiencies according to the magnitudes of correlation coefficients and the sizes of samples in strata. In this paper we study the efficiency of the BLS adjustment according to the sample sizes and correlations in strata. For this study, 2007 monthly labor survey data is used.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.23 no.2
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• pp.41-47
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• 2017

In this paper, we present a method for data-driven correction of the noisy motion data captured from a low-end RGB-D camera such as the Kinect device. For this purpose, our key idea is to construct a synchronized motion database captured with Kinect and additional specialized motion capture device simultaneously, so that the database contains a set of erroneous poses from Kinect and their corresponding correct poses from the mocap device together. In runtime, given motion captured data from Kinect, we search the similar K candidate Kinect poses from the database, and synthesize a new motion only by using their corresponding poses from the mocap device. We present how to build such motion database effectively, and provide a method for querying and searching a desired motion from the database. We also adapt the laze learning framework to synthesize the corrected poses from the querying results.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.10 no.4
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• pp.569-578
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• 2009

In this paper, we describe the color reproduction system for color images captured by digital camera. The system uses a color compensation chart to estimate the transformation between the colors in the image and the reference colors in the chart. The color reproduction process consists of two steps, i.e., the profile creation process and the profile application process. During the pro-file creation process, the relationships between the captured colors and the ref-erence colors are estimated. And the system creates a color profile and embeds the estimation result in the profile. During the profile application process, the colors in the images which are captured under the same condition as that of the chart image are reproduced using the created color profile. To evaluate the per-formance of the system, we perform experiments under various conditions. And we compare the results with those of widely used commercial applications.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.871-873
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• 2005

최근 프로젝터를 기반으로 사용자가 원하는 위치에 영상을 제공하기 위한 많은 연구가 진행중에 있다. 프로젝터는 투사 방향이 정확하지 않으면 영상왜곡이 발생되며, 영상왜곡은 일반적으로 기하보정 변환행렬을 사용하여 보정한다. 기존의 연구는 선행작업으로 그물형태의 점을 투사하거나 또는 특정 마커를 설치해서 기하보정 변환행렬을 계산한다. 이 방법들은 투사방향이 변화될 때 마다 선행작업을 요구하므로 실시간 기하보정을 수행할 수 없다. 본 논문은 투사방향이 변화될 때에도 기하보정 변환행렬을 동시에 계산하여 보정된 영상을 제공하는 실시간 기하보정 시스템을 제안한다. 우리의 시스템은 웹카메라를 사용하여 실시간으로 기하보정 변환행렬을 계산하여, 다이렉트쇼(Directshow) 기술을 사용하여 동영상 프레임을 추출하고, 추출된 프레임이미지를 기하보정 변환행렬을 사용하여 워핑(warping) 함으로써 수행한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.625-627
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• 2003

본 논문에서는 정밀 측정 장비인 VMS(Video Measuring System)에서 줌을 서보 모터(servo motor)로 제어하는 자동화된 줌 렌즈 보정에 대하여 연구하였다. 이전의 자동화된 줌 렌즈의 연구들은 줌, 초점과 조리개 3 가지의 렌즈 설정에 대한 모든 카메라 파라미터들에 대하여 보정하였지만, VMS 의 자동화된 줌 렌즈의 보정은 줌의 렌즈 설정에 대해서만 보정한다. 줌 렌즈 설정에 의해 보정 되는 파라미터들은 줌에 따라 변화하는 이미지 중심과 픽셀 크기이다. 카메라의 외부 파라미터들을 제외한 이유는 VMS에서는 카메라가 움직이고 않고, 스테이지가 움직이면서 그에 따른 좌표 값을 주기 때문에 카메라의 이동과 회전에 대하여 보정할 필요가 없다. 줌을 조정하는 줌 단계가 많기 때문에 모든 줌 단계를 보정하기 위해서는 많은 시간과 노력이 든다. 본 논문에서는 보정 파라미터들을 최소 단계의 줌 렌즈 설정에 대하여 계산하고 계산되지 않은 영역들을 보간법으로 빠르고 효과적인 줌 렌즈 보정을 할 수 있는 방법을 제안하였다.