• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.11 no.2
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• pp.47-55
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• 2005

곡면 복원이나 곡면 복원과 질은 관련이 있는 노말 추정을 하는 대부분의 방법은 결정론적인 알고리즘을 사용한다. 결정론적 알고리즘은 속도가 빠르고, 오차가 크지 않은 입력에 대해서는 좋은 질의 곡면 복원을 할 수 있다. 그러나 결정론적 방법의 특성상 이상치나 노이즈를 가진 데이터에 대해서는 안정된 복원 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 앙상블이라고 불리는 통계적인 방법을 사용해서 곡면 복원과 노말 추정을 하는 기존의 알고리즘을 개선한다. 앙상블 기법은 먼저 입력 점 집합을 무작위로 샘플링해서 점 집합의 부분집합을 만든다. 그리고 나서 만들어진 부분 집합에 독립적으로 결정론적인 알고리즘을 적용하여 결과를 얻어낸다. 마지막으로, 각각의 서로 다른 결과를 결합하여 더 우수한 최종결과를 얻어낸다. 널리 쓰이는 노말 추정 기법[11]과 Multi-level Partitions of Unity implicit [18]를 사용해서 앙상블이 효과적으로 노이즈가 많은 데이터를 처리할 수 있는 것을 보여준다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.5C
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• pp.487-495
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• 2007

When error occurs during the network transmission of the image, the quality of the restored image is very serious. Therefore to maintain the received image quality, the error concealment technique is necessary. This paper presents an efficient spatial error concealment method using adaptive edge-oriented interpolation. It deals with errors on slice level. The proposed method uses boundary matching method having 2-step processes. We divide error block into external and internal region, adaptively restore each region. Because this method use overall as well as local edge characteristics, it preserves edge continuity and texture feature. The proposed technique reduces the complexity and provide better reconstruction quality for damaged images than the previous methods.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.403-408
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• 2008

본 논문은 모바일 그래픽스 응용에 적합한 메쉬 위치정보의 압축 기법을 제시한다. 제시한 기법은 복원 에러를 최소화하기 위한 메쉬 분할 기법과 기존의 방법에서 방생하는 시각적 손상문제를 해결한 지역적 정량화 기법으로 구성된다. 기존 방법에서는 분할된 조각 메쉬들 간의 경계가 벌어지는 시각적 손상문제가 방생하는데, 모든 조각 메쉬의 지역적 양자화 셀이 같은 크기와 정렬된 지역 좌표축을 갖게 하여 이 문제를 해결했다. 제시한 기법은 메쉬를 렌더링할 때 압축된 위치정보를 메모리에서 그래픽스 하드웨어로 전송하여 실시간으로 복원함으로써 모바일 기기의 자원을 절약하는 특징을 갖는다. 압축된 위치정보의 복원을 표준화된 렌더링 파이프라인에 결합이 가능하도록 설계함으로써 조각 메쉬당 한번의 행렬 곱셈으로 복원이 가능하다. 실험에서는 32 비트 부동소수점 수로 표현되는 위치정보를 8 비트 정수로 지역적 정량화하여 70%의 압축률에서 11 비트 전역적 정량화와 대등한 수준의 시각적 품질을 달성했다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.133-139
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• 2004

우리나라의 경우 1990년대에 들어와서 산불발생건수 및 피해지역이 지속적으로 증가하고 있으며 산불피해지 복원기술은 주로 사방복구와 조림 등 녹화기술에 집중되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 동해안 산불피해지를 중심으로 산불특성, 임지환경을 고려한 내화수종의 선발 및 GIS 분석 기법을 적용하여 내화수림대를 조성하고 Virtual GIS의 활용을 통하여 공간정보자료가 산불피해지역 복원에 있어서의 경관생태학적 접근연구에 어떻게 활용될 수 있는 것인가에 대한 적용기법을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 GIS 분석기법을 적용하여 대형산불방지를 위한 산불 연소 특성을 고려한 내화수종을 GIS의 공간 분석을 이용하여 조성된 내화수림대에 적정 임분배치를 수행하였다. 아울러 연구 대상지의 나무 생장 모델을 이용하여 경년에 따른 산림경관을 조성하였으며 Virtual GIS를 활용하여 현실세계와 가장 유사한 3차원 지형을 구축하고 Tracking Simulation을 수행하였다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.9 no.4
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• pp.104-110
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• 2014

This paper considers two reconstruction schemes of structured-sparse signals, turbo inference and Markov chain Monte Carlo (MCMC) inference, in compressed sensing(CS) technique that is recently getting an important issue for an efficient video wireless transmission system using multi-copter as an unmanned aerial vehicle. Proposed reconstruction algorithms are setting importance on reduction of image data sizes, fast reconstruction speed and errorless reconstruction. As a result of experimentation with twenty kinds of images, we can find turbo reconstruction algorithm based on loopy belief propagation(BP) has more excellent performances than MCMC algorithm based on Gibbs sampling as aspects of average reconstruction computation time, normalized mean squared error(NMSE) values.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.7A
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• pp.676-682
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• 2002

In this paper, an effective stereo image compression and reconstruction technique using a new adaptively compensated-disparity prediction scheme is proposed. That is, by adaptively predicting the mutual correlation between the stereo image using the proposed method, the bandwidth of the stereo input image can be compressed to the level of the conventional 2D image and the predicted image also can be effectively reconstructed using this transmitted reference image and disparity data in the receiver. Especially, in the proposed method, once the feature values are extracted from the input stereo image, then the matching window size for the predicted image reconstruction is adaptively selected in accordance with the magnitude of this feature values. From this adaptive disparity estimation method, reduction of the mismatching probability of the disparity vectors is expected and as a result, the image quality in the reconstructed image can be improved. In addition, from some experiments using the CCETT's stereo images of 'Fichier', 'Manege' and 'Tunnel', it is shown that the proposed method improves the PSNR of the reconstructed image to about 9.08 dB on average by comparing with that of the conventional methods. And also, it is found that there is almost no difference between the original image and the predicted image reconstructed through the proposed method by comparison to that of the conventional methods.

• Journal of IKEEE
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• v.20 no.3
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• pp.226-234
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• 2016

Electrical resistance tomography (ERT) is an imaging technique where the internal resistivity distribution inside an object is reconstructed. The ERT image reconstruction is a highly nonlinear ill-posed problem, so regularization methods are used to achieve desired image. The reconstruction outcome is dependent on the type of regularization method employed such as l2-norm, l1-norm, and total variation regularization method. That is, use of an appropriate regularization method considering the flow characteristics is necessary to attain good reconstruction performance. Therefore, in this paper, regularization methods are tested through numerical simulations with different flow conditions and the performance is compared.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.3
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• pp.275-286
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• 2017

In this study, we propose a novel technique of software clustering to recover the software module-view by using the dependency and author entropy of modules. The proposed method first performs clustering of modules based on structural and logical dependencies, then it migrates selected modules from the clustered result by utilizing the author entropy of each module. In order to evaluate the proposed method, we calculated the MoJoFM values of the recovery result by applying the method to open-source projects among which ground-truth decompositions are well-known. Compared to the MoJoFM values of previously studied techniques, we demonstrated the effectiveness of the proposed method.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.5
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• pp.235-249
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• 2004

This paper proposes a method for estimating isotropic out-of-focus blur and a fully digital auto-focusing based on a priori estimate set of PSFs. The proposed algorithm for identifying the isotropic PSF is performed by approximating an isotropic blur to a novel discrete PSF model and estimating the PSF model coefficients from degraded edges. After acquiring the set of PSFs by proposed PSF estimation algorithm the proposed fully digital auto-focusing system can restore out-of-focused images by two steps: i) selecting an optimal PSF and ii) restoring the out-of-focused image by digital image restoration.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.1-5
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• 2001

네트워크를 통한 영상 데이터 전송 시 에러가 발생하면 복원 영상의 화질 열화는 매우 심각하다. 따라서, 에러 영상을 복원하기 위한 에러 은닉 기술은 복호기 쪽에 매우 중요하다. 본 논문에서는 매크로블록이 움직임 벡터와 함께 손상이 되었을 때 주변 매크로블록의 움직임 벡터를 이용한 빠르고 효율적인 에러 은닉 기법을 제안한다. 실험 결과 에러 은닉 기법을 제안한다. 실험 결과 에러 블록 주변의 경계화소를 이용한 기존의 방법과 비교하여 거의 동등한 복원 화질을 얻으면서도 에러 은닉을 위한 처리 시간을 획기적으로 단축하였다.