• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.395-401
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• 2003

다목적 대형 댐의 건설로 수몰된 과거의 삶의 공간을 20년이 지나서 다시 복원한다는 것은 그곳에 살던 실향민 등에게는 참으로 반가운 소식이다. 본 연구에서는 1980년대 초에 완공된 충주댐으로 인하여 물 속에 잠긴 청풍지구를 수몰이전의 입체 지형 공간적으로 원형복원하기 위한 원격탐사 기법을 적용한 것이다. 비교적 해상도가 좋은 인공위성 사진자료와 댐 수몰이전의 디지털 위성영상 데이터를 수집하고, 수몰직전에 제작된 지형도를 이용하여 위성영상자료의 통합 적용하여 수몰직전의 지형공간정보를 현재시간으로 영상 복원하기 위하여 원격탐사 기법을 적용한 것이다 이를 위하여 지형도에서 추출한 등고선과 현재의 등고선과의 접목을 통하여 청풍 주변지역을 중심으로 당시의 수치표고모형을 생성하였다. 또한 이를 입체적으로 보여주기 위한 투시조감도를 각 방향에서 생성함으로서 수몰이전의 아름다운 모습을 3차원적으로 영상복원 하였다. 또한 좀더 가까이서 수몰마을을 보기 위한 근접비행시뮬레이션 동영상을 제작하여 과거 기억 속의 고향을 영상에서 찾아볼 수 있도록 한 것이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.10B
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• pp.1428-1435
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• 2001

본 논문에서는 이미지 데이터의 저작권 보호를 위해 영상변형, JPEG 손실 압축 및 임펄스 잡음에 효과적인 새로운 DM/SS (Direct Matrix/Spread Spectrum) 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 워터마크 영상을 저작권자의 개인 ID (IDentification)로 확산시킨 다음, 원 영상에 삽입하고 역확산시켜 복원하는 방법이다. 원터마크 영상은 2진 영상을 사용하고, 워터마크 시스템에서 요구되는 비가시성과 외부 공격에 대한 워터마크의 강인성을 확인하기 위하여 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)과 워터마크 영상의 복원율 (reconstructive rate)을 구한다. 실험 결과, 워터마크가 삽입된 영상의 PSNR은 93.75 dB로 화질저하가 거의 없었고, 확산 이득으로 인하여 32$\times$32 워터마크 영상이 삽입된 영상에서 우수한 워터마크 영상의 복원율을 얻는다는 것을 보인다. 영상변형 및 JPEG 손실 압축 하에서도 우수한 워터마크 복원 결과를 보였고, 임펄스 잡음이 첨가된 영상의 PSNR이 5.54 dB인 경우에도 효과적으로 워터마크 영상을 복원할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.470-473
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• 2016

본 논문에서는 영상에서 일부 정보가 손실 또는 손상된 경우에 대해서 홉필드 네트워크를 적용하여 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화한다. 이진화된 영상에 홉필드 네트워크를 적용하여 영상의 특징들을 학습한다. 따라서 영상의 일부 정보가 손실되거나 잡음이 있는 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화한 후, 이진화된 결과를 홉필드 네트워크에 적용하여 영상을 복원한다. 제안된 방법을 5장의 그레이 영상을 대상으로 실험한 결과, 퍼지 이진화 기법과 홉필드 네트워크를 적용한 방법이 잡음이 있거나 영상의 정보가 손실된 영상에서 복원 정도가 높은 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.11
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• pp.1543-1550
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• 2004

Modeling from images is a cost-effective means of obtaining 3D geometric models. These models can be effectively constructed from classical Structure from Motion algorithm. However, it's too difficult to reconstruct whole scenes using SFM method since general sites contain a very complex shapes and brilliant colours. To overcome this difficulty, the current paper proposes a new reconstruction method based on a moving Planar mirror. We devise the mirror posture instead of scene itself as a cue for reconstructing the geometry That implies that the geometric cues are inserted into the scene by compulsion. With this method, we can obtain the geometric details regardless of the scene complexity. For this purpose, we first capture image sequences through the moving mirror containing the interested scene, and then calibrate the camera through the mirror's posture. Since the calibration results are still inaccurate due to the detection error, the camera pose is revised using frame-correspondence of the comer points that are easily obtained using the initial camera posture. Finally, 3D information is computed from a set of calibrated image sequences. We validate our approach with a set of experiments on some complex objects.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1052-1055
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• 2007

비밀 분산법은 암호화된 정보를 해독하는데 필요한 비밀 키를 여러 조각(share or shadow)으로 나누어서 권한이 있는 다수의 참여자에게 분산시키고 키의 복원이 필요할 때 비밀 정책에 따른 참여자들이 모여서 키를 복구하는 암호 프로토콜이다. 비밀 분산법의 특징은 비밀 키의 손실을 방지하는 차원도 있지만 그보다는 비밀 키를 가진 참여자의 권한을 분배함으로써 권한의 오남용을 방지하는 것이다. 기존의 (t,n)임계 기법에서의 비밀 분산법에서는 권한이 있는 참여자 n명 중에서 t명이 모였을 경우 비밀 키를 복원함으로써 권한의 문제를 해결했지만, 이 논문에서 제안된 기법은 비밀 키를 복원하는데 변경된 (t,n)+1 임계 기법(여기서 1은 n에 포함되지 않는 별도의 참여자)에서의 비밀 분산법을 사용함으로써 비밀 키를 복원하고 권한의 문제를 해결한다. 제안된 기법은 다수의 합의가 필요로 하는 분야에 다양하게 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.724-726
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• 2020

본 논문에서는 GAN 과 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 통해 입력 얼굴 영상의 공간 해상도를 4 배 증가시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 변형된 StarGAN v2 구조의 생성자와 구분자를 사용하여 저해상도의 입력 영상만을 가지고 학습 과정을 거쳐 고해상도 영상을 복원하도록 자기 지도 학습을 수행한다. 제안하는 기법은 복원된 영상과 고해상도 영상 간의 손실을 줄이는 지도 학습이 가지고 있는 단점을 극복하고 입력 영상만을 가지고 영상 내부에 존재하는 특징을 학습하여 얼굴 영상에 대한 고해상도 영상을 복원한다. 제안하는 기법과 Bicubic 보간법과의 비교를 통해 우수성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.417-418
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• 2012

본 논문에서는 3차원 데이터를 이용한 효율적인 실내 공간 표현 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3차원 데이터의 획득과 실내 구조 및 영상 정보를 표현하기 위한 표현 복원으로 구성된다. 3차원 데이터는 레이저 거리 측정기(laser range finder, LRF)와 전방향(omni) 카메라를 통해 획득한 포인트 클라우드 공간 정보와 전방향 텍스쳐 영상으로 구성된다. 실내 구조를 복원하기 위해, 획득한 포인트 클라우드를 복셀 격자 기반의 샘플링 기법을 통해 균일화하고 포아송 표면 재구성(Poisson surface rocoostruction) 기법을 통해 3차원 메쉬를 생성한다. 그리고 전방향 텍스쳐 영상과 3차원 메쉬외 기하학적 관계를 이용한 텍스쳐 매핑 기법을 통해 최종적으로 3차원 메쉬 표면을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 실내 공간을 효과적으로 표현함을 확인한다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.3
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• pp.174-187
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• 2011

The flowed soil is able to be estimated from topographic data of before and after the debris flow. However, it is often difficult to obtain airborne LiDAR data before the debris flow area. Thus, this study tries to develop a topographic restoration method that can provide spatial distribution of flowed soil and reconstruct the topography before the debris flow using airborne LiDAR data. The topographic restoration method can express a numerical formula induced from a Gaussian mixture model after extracting the cross sections of linear or non-linear in debris flowed area. The topographic restoration method was verified by two ways using airborne LiDAR data of before and after the debris flow. First, each cross section extracted from the debris flow sites to restore the topography was compared with airborne LiDAR data of before the debris flow. Also, the topographic data produced after the topographic restoration method applied to the debris flow sites was verified by airborne LiDAR DEM. Verifying the results of the topographic restoration method, overall fitting accuracy showed high accuracy close to 0.5m.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.258-259
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• 2013

광원 및 조명이 미약한 환경에서 획득된 저조도 영상은 인지적 및 색 왜곡적 측면에서 취약점을 가진다. 영상의 색 복원을 위한 연구인 색 항등성 기법은 저조도 환경에 적합하지 않기 때문에 저조도 영상을 대상으로 적용할 경우에는 좋은 성능을 내지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 저조도 영상의 색 복원을 위한 톤 매핑 및 색 항등성 기법에 대해 분석한다. 톤 매핑 기법은 저조도 영상의 밝기를 개선해 색 항등성 기법의 적용을 가능하도록 하기 위해 사용되며, 이후 다양한 색 항등성 기법을 밝기 조절된 저조도 영상에 적용해 색 복원에 적합 여부를 판단한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.1
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• pp.55-65
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• 1995

Existing multiple-row downdating algorithms have adopted a CFD(Cholesky Factor Downdating) that recursively downdates one row at a time. The CFD based algorithm requires 5/2p $n^{2}$ flops(floating point operations) downdating a p$\times$n observation matrix $Z^{T}$ . On the other hands, a HCFD(Hybrid CFD) based algorithm we propose in this paper, requires p $n^{2}$＋6/5 $n^{3}$ flops v hen p$\geq$n. Such a HCFD based algorithm factorizes $Z^{T}$ at first, such that $Z^{T}$ = $Q_{z}$ RT/Z, and then applies the CFD onto the upper triangular matrix Rt/z, so that the total number of floating point operations for downdating $Z^{T}$ would be significantly reduced compared with that of the CFD based algorithm. Benchmark tests on the Sun SPARC/2 and the Tolerant System also show that performance of the HCFD based algorithm is superior to that of the CFD based algorithm, especially when the number of rows of the observation matrix is large.rge.