• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.241-244
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• 2009

최근 모바일폰에 500만 화소 이상의 카메라 모듈이 장착되는 등 모바일 장치에서 고해상도 영상의 인코딩 및 디코딩에 대한 요구가 크게 늘어남에 따라 저성능 시스템에서 실시간으로 동작하는 영상 코덱 구현에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 JPEG 디코딩의 마지막 단계인 컬러변환 과정에 대해 계산 복잡도를 최적화하는 기법을 제안하고 성능을 평가하였다. 제안된 기법은 JPEG 디코딩 과정에서 IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform) 변환과 컬러변환 간의 선형성을 바탕으로 이들 연산 순서를 재배열함으로써 컬러변환 과정에서 요구되는 계산 횟수를 줄이고, 재배열된 부동소수점 연산에 대해 정수 맵핑을 적용하여 계산 복잡도를 줄임으로써 실행시간을 최적화하였다. 임베디드 시스템 개발 플랫폼에서의 성능 평가를 통해 제안된 기법이 기존의 컬러변환 기법들과 비교하여 실행시간을 크게 단축함을 얄 수 있었으나 복원 영상의 화질이 상대적으로 저하됨을 확인하였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.25 no.5
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• pp.1-9
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• 2019

In this paper, we propose a video enhancement method using generative adversarial networks to remove raindrops and restore the background information on the removed region in the coastal wave video imagery distorted by raindrops during rainfall. Two experimental models are implemented: Pix2Pix network widely used for image-to-image translation and Attentive GAN, which is currently performing well for raindrop removal on a single images. The models are trained with a public dataset of paired natural images with and without raindrops and the trained models are evaluated their performance of raindrop removal and background information recovery of rainwater distortion of coastal wave video imagery. In order to improve the performance, we have acquired paired video dataset with and without raindrops at the real coast and conducted transfer learning to the pre-trained models with those new dataset. The performance of fine-tuned models is improved by comparing the results from pre-trained models. The performance is evaluated using the peak signal-to-noise ratio and structural similarity index and the fine-tuned Pix2Pix network by transfer learning shows the best performance to reconstruct distorted coastal wave video imagery by raindrops.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.9
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• pp.293-299
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• 2012

Electrical impedance tomography is an imaging modality for determining the electrical properties inside a domain. Small currents are injected and the resulting voltages are measured through the electrodes. The internal electrical properties are reconstructed based on these voltage and current data. In this paper, a novel on-line Landweber algorithm was developed to fast estimate the resistivity distribution in the inverse calculation. Additionally, to enhance the reconstruction performance, a step-length was computed from the eigenvalue of the weighting matrix. The numerical experiments have been performed to evaluate the reconstruction performance of the proposed method.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.10C
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• pp.621-628
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• 2011

The skin color has been used as important cues in the systems for detecting or recognizmg the face. However, the color difference in images under different illuminants makes it difficult to find out the skin in these systems. For solving the problem, this paper proposes a method of recovering skin colors based on well-known color constancy approaches, such as Retinex, Gray World, White Patch, and Simplified Horn. To acquire experimental images under the colored scene illumination, the effects of colored illuminants were added to source images. Next, result images, having the corrected skin color by the constancy methods, were derived from the source images. The experiment results showed that most of the skin colors in our experiments were recovered into some steady range in the color space, and that Gray World had higher performance than the other methods compared.

• Journal of IKEEE
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• v.20 no.2
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• pp.152-162
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• 2016

Electrical resistivity tomography (ERT) is a technique to reconstruct the internal resistivity distribution using the measured voltages on the surface electrodes. ERT inverse problem suffers from ill-posedness nature, so regularization methods are used to mitigate ill-posedness. The reconstruction performance varies depending on the type of regularization method. In this paper, an interacting dual-mode regularization method is proposed with two different regularization methods, L1-norm regularization and total variation (TV) regularization, to achieve robust reconstruction performance. The interacting dual-mode regularization method selects the suitable regularization method and combines the regularization methods based on computed mode probabilities depending on the actual conditions. The proposed method is tested with numerical simulations and the results demonstrate an improved reconstruction performance.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.389-390
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• 2018

본 논문에서는 3차원 복원을 위한 특징점 추출 및 매칭에 대한 보다 정확한 방법을 제안한다. 이 방법은 컴퓨터 비전의 기본이 되는 분야로 복원뿐 만 아니라 SLAM과 같은 지도 작성 및 자율 운행에도 필요한 방법이다. 본 연구는 3차원 물체 복원을 위해서 사용하는 방법 중 하나인 Column space fitting(CSF)을 이용하여 turntable-image data에 적용하여 성능을 평가하여 정확성을 검증을 한다. 오늘날 3D scanner를 이용하여 물체를 3차원 모델을 획득하고 3D프린터를 이용하여 다양한 분야에 적용한다. 그러나 고가의 장비이기 때문에 접근성이 떨어진다. 본 연구는 영상들만을 가지고 기하학적 계산을 통해 3차원 모델을 획득한다. 본 연구결과는 기존의 방법인 KLT 알고리즘과 비교하여 RMSE의 값을 약 5배를 줄이는 성능 향상을 보인다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.24 no.10
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• pp.987-993
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• 2013

Chaos communication system has characteristics of non-periodic, non-predictability, broadband signal and easy implementation. Also, chaos communication system is sensitive to the initial value, because completely another signal is generated when initial value of chaos equation is changed subtly. By these characteristics, security of chaos communication system is generally evaluated better than other digital communication systems. However, BER(Bit Error Rate) performance is worse than other digital communication systems, because transmitter and receiver of existing chaos communication system are strongly influenced by reference signal and noise. So, studies in order to improve the BER performance of chaos communication system is continuously performed. In this paper, We will propose a new CDSK (Correlation Delay Shift Keying) receiver in order to improve the BER performance. After we compare to the performance of existing receiver and proposed receiver, BER performance of proposed receiver evaluate. A novel receiver has characteristic that BER performance is better than existing receiver. However, if existing transmitter is used, existing receiver is possible to recover information bits even though BER performance is bad. Therefore, we propose a novel CDSK transmitter in order to improve the security of proposed receiver. When information bits are transmitted by using proposed transmitter, existing receiver is impossible to recover information bits, and proposed receiver is possible to recover information bits.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.705-708
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• 2005

최근의 지구관측 위성들은 많은 양의 정보를 제한된 시간안에 지상으로 전송하기 위해 영상처리 과정에서 손실 압축 방법을 많이 사용한다. 따라서 이들 영상 압축 알고리즘들은 위성 발사전 충분히 검증되어야 하며, 현재까지는 일반적으로 압축 복원된 영상의 품질 평가를 위해 RMSE, SNR 또는 PSNR 등이 많이 이용되어왔다. 그러나 이들 방법은 원 영상과 복원된 영상의 각 화소 간의 차이를 단순 비교해서 영상 품질을 평가 하는 방법이다. 따라서 이들 방법은 각 화소 간의 차이에 의한 영상 품질은 평가가 가능 하지만 한 화소와 주변 화소와의 관계 까지는 확인 할 수 없다. 그러나 인간의 인지 능력은 한 화소 와 주변 화소 사이의 상호 관계에 매우 민감하며 특히 위성 영상의 경우 주변 물체와의 상관 정보가 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 이러한 기존 영상 품질 평가 방법들의 단점을 보완하기 위해 주변 화소와의 상관 관계를 포함하는 절대 모멘트를 이용한 영상 품질 평가 방법을 제안하고 제안된 방법을 고해상도의 지구관측 영상에 적용하여 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.124-124
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• 2018

본 연구에서는 과거 강우자료 (1971-2000)와 대표농도경로 RCP 4.5와 8.5 (2071-2100)를 사용하여 RBSN(Rain Barrel sharing Network)의 효과를 비교 검토 하였다. IPCC 5차 평가 보고서에 의하면 앞으로의 기후변화에 있어 우리나라의 강수량은 온실가스 배출량을 저감에 관계없이 증가할 것으로 예상된다. 이것은 활용가능한 수자원이 늘어나지만, 장마와 집중호우로 인한 피해가 증가할 수도 있는 점을 나타낸다. 이와 같은 미래 기후 변화에 효과적으로 대응하기 위한 방법으로 RBSN을 적용하여 과거 강우자료와 온실가스 시나리오 하에서의 성능을 비교하였다. RBSN의 성능을 평가하는 기준으로 신뢰성, 복원탄력성, 취약성을 사용하였다. 분석 결과 RBSN 적용 시 네트워크의 증가에 따른 신뢰성과 취약성은 기후변화 시나리오 하에서 각각 3.44%, 49.18% 향상되었고, 복원 탄력성이 16.73% 감소하는 것으로 나타났다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.7B
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• pp.957-967
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• 2001

본 논문에서는 모델 기반 지각적 그룹핑을 이용한 3차원 다면체의 인식 및 형상 복원에 관한 새로운 기법을 제안한다. 2차원 입력 영상과 여기에서 추출된 특징들의 3차원 특징을 거리 측정기를 이용하여 추출하여 인식 및 복원의 기본 특징으로 이용한다. 이 때, 모델의 3차원 기하학적 정보는 결정 트리 분류기에 의하여 학습되며 지각적 그룹핑은 이와 같은 모델 기반으로 이루어진다. 또한, 1차 그룹핑의 결과로 얻어진 3차원 직선 특징간의 관계는 Gestalt 그래프로 표현되며 이것의 부그래프 분할을 통하여 인식을 위한 후보 그룹이 생성된다. 마지막으로 각각의 후보 그룹은 3차원 모델과 정렬되어 가장 잘 부합되는 그룹을 인식 결과로 생성하게 된다. 그리고 정렬의 결과로서 2차원 텍스춰를 추출하여 3차원 모델에 매핑함으로써 실제적인 3차원 형상을 복원할 수 있다. 제안하는 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 불록 영상과 지형 모델 보드 영상에 대하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모델 기반의 그룹핑 기법은 결과 그룹의 수를 상당히 감소시켰으며 또한 잡음과 가리워짐에 강건한 인식과 복원 결과가 얻어졌다.