• Landscaping Tree
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• s.96
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• pp.33-35
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• 2007

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.4
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• pp.45-54
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• 1999

본 논문에서는 웨이브렛 변환 대역에서 영역분할 기법을 적용하여 얻어진 각 영역을 중요 영역과 비 중요 영역으로 분류하고 각각의 영역을 그의 특성에 적합한 방식으로 부호화 하는 기법을 제안하였다. 중요 영역은 전체 영역가운데 매우 작은 부분을 차지하지만 영상 복원에 매우 큰 영향을 주기 때문에 이러한 영역 부호화를 위해 기존의 EZW 방식보다 성능이 우수하며 단일계수 전송에 성능이 뛰어난 SPIHT 알고리즘을 적용하였다. 그러나 비 중요영역은 영상복원에 미치는 영향이 적을 뿐만 아니라, 매우 큰 동질 영역을 형성하기 때문에 텍스춰 모델링을 이용할 경우 높은 압축률을 얻을 수 있다. 또한 이 방식을 이용할 경우 인위적인 에러가 거의 없기 때문에 이용할 경우 높은 압축률을 얻을 수 있다. 또한 이 방식을 이용할 경우 인위적인 에러가 거의 없기 때문에 시각적으로도 좋은 영상을 복원 할 수 있다. 실험결과 제안한 시스템은 다양한 영상에 대하여 적응성이 있음을 보였고 특히 0.2bpp 이하의 매우 낮은 비트 율에서도 EZW 와 같은 기존의 웨이브렛 기반 부호화기보다 좋은 성능을 나타내었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.4
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• pp.39-44
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• 2004

The three-dimensional (3D) wavelet transform with motion compensation is suitable for very high quality video coding due to both spatial and temporal decorrelations. However, it still suffers from image degradation such as ringing artifact and afterimage because of the loss of high frequency components by quantization. This paper proposes an iterative regularized enhancement of the motion-compensated 3D wavelet coded video. We also propose the adaptive implementation of the constraints for the regularization. It selectively suppresses the high frequency component along only the corresponding edge direction.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.193-196
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• 2017

본 논문에서는 콘트라스트 복원 기법을 통한 효과적인 비 제거 알고리즘을 제안한다. 기존의 비 제거 알고리즘은 영상에 나타난 비를 제거하는 과정에서 빗줄기로 인한 콘트라스트 감소 현상을 제거하지 못하는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 합성곱 신경망을 이용하여 빗줄기를 제거하는 기존의 알고리즘에 덧붙여 빗줄기로 인해 발생된 콘트라스트 변화량을 추정하여 복원하는 과정을 추가함으로써 기존의 알고리즘보다 효과적으로 비를 제거하는 방법을 제시한다. 실험을 통해 성능을 분석한 결과, 제안하는 알고리즘은 모든 결과 영상에 대하여 기존의 알고리즘에 비해 높은 화질 평가 수치를 나타내었으며 주관적으로도 더 선명한 결과를 보여주었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.12 no.2
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• pp.176-188
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• 1987

This paper presents a method for Digital Image Motion Restoration by inverse filtering. In order to onstruct optimal Restoration filter, We exactly have to model the degradation process, and therefrom, derive the inverse filter which has inverse charateristics of the degradation model. An Image taken from object which moves fast, is o suffer blurring. it can be modeled by integration process mathematically and analyzed to convolve a rectangular window over an image. in this paper, We analyzed it in the frequency domain, and studied a method for motion restoration using inverse filter has a directional Sinc property.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.28 no.5
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• pp.539-546
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• 2010

A program which can produce military standard raster maps was developed. This includes the functions that classify the types of geospatial data, publish automatically based on paper map schema, and convert products with military standard raster formats. Especially, this paper presents the automatic map-publishing technique with mathematical modeling and controling the line width, color, shape that ever not used.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.343-345
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• 2002

본 논문은 차원이 큰 행렬 연산 때문에 많은 계산 시간을 필요로 하는 ET 영상 복원 응용의 속도를 개선하기 위하여 3 대의 PC로 구성된 클러스터를 구축하고 복원 과정 중 가장 많은 시간을 차지하는 자코비언 행렬 계산에 대해 병렬 계산 기법을 제시한다. 각 노드는 리눅스 운영체제, MPI, 산술 계산 라이브러리 등을 탑재하여 C 언어로 옹용이 작성될 수 있으며 자코비언 행렬은 각 계산 루프의 데이터 독립성이 강하므로 병렬 계산의 장점을 최대화 할 수 있다. 구현된 클러스터 자코비언 프로그램은 주어진 인자를 분석하여 MPI 프리미티브에 의해 각각의 노드에 분배시키고 각 노드들로 하여금 자신의 계산 라이브러리를 이용하여 계산하게 한 다음 이 부분 결과를 모아 최종적인 자코비언 행렬을 생성한다. 이 프로그램을 클러스터에서 수행시키고 그 수행시간을 측정한 결과 기존의 자코비언 프로그램에 비해 최대 40% 까지 수행시간을 단축시킬 수 있었으며 추후 행렬의 차원이 증가할 경우 클러스터 컴퓨팅에 의한 성능 개선을 기할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1999.08a
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• pp.21-24
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• 1999

한국어 텍스트의 줄 경계에서의 띄어쓰기 복원을 위해 음절쌍 통계를 이용한 복원 기법을 설계하고 신문기사를 대상으로 통계 정보원과 음절쌍 위치에 따른 가중치를 달리하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 처리 대상 기사를 포함하는 1개월 분 기사를 통계 정보원으로 하고 가중치는 균등하게 할 때 가장 높은 성공률을 얻었다. 이 결과는 디지털 원문을 텍스트 방식으로 소급하여 구축하는 경우에 적용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.306-309
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• 2006

SVDD(support vector data description)는 one-class 서포트 벡터 학습 방법론 중 하나로 비정상 물체에서 정상 데이터를 구분하기 위해서 특징 공간에서 정의된 구를 이용하는 전략을 쓰는 방법론이다. 본 논문에서는 SVDD를 이용해서 노이즈가 섞인 비정상 데이터를 노이즈가 제거된 정상 데이터로 복원하는 방법에 대해서 논한다. 그리고 저해상도의 이미지를 고해상도의 이미지로 복원함으로써 본 논문의 방법론이 어떻게 실용적으로 적용되는지에 대해서 다룬다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.114-116
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• 2012

Sparse한 신호 복원 방법으로 underdetermined system에서 greed 알고리듬은 간결함과 낮은 복잡도로 인해 활발히 연구되고 있다. 이에 본 논문은 기존 greed 알고리듬 기법에서 iteration 마다 다중 경로를 이용하여 스파스 신호를 복원하는 개선된 알고리듬을 제안한다. 모의 실험을 통해 제안된 알고리듬이 기존의 greedy 알고리듬보다 좋은 복원 성능을 가짐을 확인할 수 있다.