• Journal of Software Engineering Society
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• v.25 no.4
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• pp.69-74
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• 2012

This article suggests applicability to community detection algorithm from module recovering process of software architecture through compare to software clustering metric and community dectection metric. in addition to, analyze mutual relation and difference between separated module and measurement value of typical clustering algorithms and community detection algorithms. and then only sugeested several kinds basis that community detection algorithm can use to recovering module view of software architecture and, by so comparing measurement value of existing clustering metric and community algorithms, this article suggested correlation of two result data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.76-79
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• 2008

선사 이래 인류의 대표적 고대 문화유산의 하나가 금석문이다. 이런 금석문들은 다양한 과학적 기법들로 그 원 형태를 인식하고자 하는 노력을 하고 있다. 그러나 가장 오래되고 유용한 보존과 인식 방법은 탁본에 의한 것이다. 그러나 원 자료의 심각한 훼손으로 탁본자료의 형상 인식이나 문자 인식은 일반적인 이미지 복원 방법과는 다양한 면에서 차이를 보이고 있어 이의 노이즈를 제거하고 원이미지를 복원하여 형상을 인식하는 것이 중요하다. 이러한 탁본의 판독에는 다양한 잡음들이 있어 이를 전문적인 판독가 들도 이설을 제기하는 경우들이 있다. 다양하고 심각한 훼손 상태에 있는 탁본의 이미지들은 다양한 형태의 심각한 노이즈를 가지고 있어 전통적이고 일반적인 이미지 향상이나복원 기법들을 적용하기에 적절하지가 않다. 본 연구에서는 구름이나 야간 상황 등 다양한 노이즈를 가진 SAR 이미지처리 기법과 다양한 환자들의 다양한 병적 상태의 이미지들에 효과적으로 적용되는 방법들을 살펴 탁본 문자인식에 적용하고 그 효과를 히스토그램과 이미지 엔트로피를 이용하여 측정하고자 하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.105-110
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• 2007

도시가 성장하면서 도시내의 소하천은 복개되거나 사라져 다른 용도로 토지가 이용되어 도시내의 수공간 부족현상을 유발하고 있다. 최근 도시의 질적인 성장을 추구하면서 기존에 복개되었던 하천을 복원하려는 사업이 많이 진행이 되고 있으나 도시화과정에서 사라진 소하천을 복원하는 사례는 거의 없는 상태이다. 이에 도시화 과정에서 사라진 도시내 소하천을 추적하고 이를 복원할 때 현실적으로 가장 적절한 경로를 찾을 수 있는 모형을 개발하고자 하였다. GIS기법으로 사라진 하천의 경로추적이 가능한지를 판단하기 위해 1:1,000 수치지도상의 고도 Point자료를 이용하여 DEM을 만들고 GIS의 공간분석기능으로 사라진 도시내 소하천을 추적하고 그 결과를 고문헌에 의한 구하도와 비교하여 타당성을 평가하였다. 평가한 결과 DEM으로부터 추출된 하천의 경로가 고문헌에 의한 하천경로와 많은 차이가 나지 않음을 확인되어 GIS로 사라진 소하천의 경로를 추적할 수 있음이 평가 되었다. 찾아진 소하천을 복원하고자 할 때 복원경로에는 다양한 요인이 영향을 주는데 GIS를 이용하여 고도, 토지이용상태, 지가를 동시에 고려한 최적 복원경로를 추적하는 모형을 만들었다. 본 연구의 결과는 친환경도시를 계획하고 있는 기존의 도시에서 사라진 하천을 찾아내고 이를 복원할 때 가장 이상적인 경로를 찾는데 기여하여 쾌적한 환경도시를 만드는데 일조를 할 것으로 평가됨.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.66-68
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• 2018

본 논문에서는 비디오로부터 추출된 프레임에서 3D 인체 모델의 복원하고 이를 부드럽게 재생될 수 있도록 보정하는 기법을 제안한다. 매개변수 기반의 모델을 사용하여 자세 및 체형을 복원하도록 접근하고 있다. 매개변수 기반의 인체 모델은 다양한 인체 데이터의 학습을 통해 만들어지며 입력 영상으로부터 최적의 자세와 체형 매개변수 값을 찾아 복원하게 된다. 자세 복원은 CNN 을 사용하여 영상으로부터 인체의 관절 위치를 추정하고 3D 모델로부터 2D 로 투영을 통해 관절 간의 거리가 최소화되는 매개변수 값을 찾아 복원한다. 형상 복원은 2D 영상으로부터 취득된 사람의 윤곽 데이터와 3D 모델의 윤곽 데이터 간의 매칭을 통해 복원된다. 이러한 단일 입력 영상에서 비디오와 같은 다중 입력 영상으로 확장하여 칼만 필터를 적용하여 오류 프레임을 검출하고 이전, 이후 프레임의 매개변수와의 보간을 통해 보다 자연스럽고 정확한 모델을 생성한다.

• Review of Korean Society for Internet Information
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• v.16 no.1
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• pp.25-31
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• 2015

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.4
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• pp.633-642
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• 2019

Recently, the convolution neural network (CNN) model at a single image super-resolution (SISR) have been very successful. The residual learning method can improve training stability and network performance in CNN. In this paper, we propose a SISR using recursive residual network architecture by introducing dense skip connections for learning nonlinear mapping from low-resolution input image to high-resolution target image. The proposed SISR method adopts a method of the recursive residual learning to mitigate the difficulty of the deep network training and remove unnecessary modules for easier to optimize in CNN layers because of the concise and compact recursive network via dense skip connection method. The proposed method not only alleviates the vanishing-gradient problem of a very deep network, but also get the outstanding performance with low complexity of neural network, which allows the neural network to perform training, thereby exhibiting improved performance of SISR method.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.10
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• pp.2252-2258
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• 2013

In this paper, parallel orthogonal matching pursuit (POMP) is proposed to supplement the simultaneous orthogonal matching pursuit (S-OMP) which has been widely used as a greedy algorithm for sparse signal recovery for multiple measurement vector (MMV) problem. The process of POMP is simple but effective: (1) multiple indexes maximally correlated with the observation vector are chosen at the first iteration, (2) the conventional S-OMP process is carried out in parallel for each selected index, (3) the index set which yields the minimum residual is selected for reconstructing the original sparse signal. Empirical simulations show that POMP for MMV outperforms than the conventional S-OMP both in terms of exact recovery ratio (ERR) and mean-squared error (MSE).

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.10
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• pp.1180-1188
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• 2013

Interpolation or super-resolution is used in order to restore degradation of image quality that appears after various transform of image. The method on subjective or objective image resolution improvement having low computation complexity has been being researched in many different ways. In this paper, image enhancement method using improved self degradation restoration(ISDR) method is proposed. The proposed method uses ISDR to estimate pixel value of missed coordinate in the process of image scaling, and combines the estimated loss information and interpolated image to generate enhanced result image. The proposed method shows that PSNR increases by 1.8dB, and subjective image quality is superior to other compared methods. The proposed method can be applied as a basis technique in variety of applications which requires image scale transform.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.2
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• pp.13-19
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• 2001

The conventional fractal decoding was required a vast amount computational complexity, since every range blocks was implemented to IFS(iterated function system). In order to improve this, it has been suggested that each range block was classified to iterated and non-iterated regions. Non-iterated regions is called data dependency region, and if data dependency region extended, IFS regions are contractive. In this paper, a searched region of the domain is limited to the range regions that is similar with the domain blocks, and the domain region is more overlapped. As a result, data dependency region has maximum region, that is IFS regions can be minimum region. The minimizing method of domain region is defined to minimum domain(MD) which is minimum IFS region. Using the minimizing method of domain region, there is not influence PSNR(peak signal-to-noise ratio). And it can be performed a fast decoding by reducing the computational complexity for IFS in fractal image decoding.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 1997.05a
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• pp.120-123
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• 1997

오염토양 복원의 신기술로서 미생물계면활성제를 이용한 생물학적 정화법(Bioremediation)의 표준화된 절차와 현장적용 결과를 제시하였다. 적절한 양분과 수분 그리고 산소를 공급하여 유류 오염물질의 생물학적 제거효율을 극대화시킬 수 있었으며 특히 유류오염물질을 효과적으로 분산시키기 위해 미생물계면활성제를 사용함으로써 오염된 토양을 단기간 내에 복원하는데 상당히 효과적인 기술임을 확인 할 수 있었으며 지속적인 현장적용 기술의 개발을 통하여 국내외적으로 당면하고 있는 토양오염문제를 해결하는데 크게 이바지 할 수 있을 것으로 사료된다.