• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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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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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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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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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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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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• 제14권3호
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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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• 제31권11호
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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 Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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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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• 제2권1호
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송공학회 1996년도 학술대회
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• pp.237-240
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• 1996

본 논문에서는 방향성을 갖는 새로운 공간적응 조절연산자와 비선형필터를 이용한 제한 반복적 영상복원 알고리듬을 제안하고 제안한 알고리듬의 수렴성에 대하여 분석을 하고 있다. 일반적인 제한반복적 영상복원 기법에서는 열화된 영상을 복원하는 과정에서 에지 및 경계부분의 재번짐이 지나친 잡음성분의 증폭에 의한 고리현상 등이 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 기법을 도입하고 있다. 첫째는, 방향성을 갖는 새로운 공간적응 조절연산자를 적용하여 에지 등의 재번짐을 막고 고주파수 영역의 복원성능을 개선하고 있다. 둘째로, 적응적인 비선형필터를 사용하여 잡음성분과 같은 고주파수 영역의 지나친 증폭에 따른 문제를 해결하고 있다. 그리고, 제안한 논문의 안정성과 수렴성을 보장하기 위한 조건을 분석하고 있다. 열화된 영상에 대하여 실험한 결과, 기존의 다른 결과보다 우수한 성능이 있었고, 특히, 에지의 복원성능 및 고리현상의 제거에 두드러진 특징을 나타내었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1930-1931
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• 2011

세계적으로 많은 연구원들이 3차원 모델링에 대하여 연구하고 있다. 특히 무인자동차의 주행을 위한 센서시스템, 경로생성, 3차원 월드모델링 방법 등에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이 논문은 스테레오 카메라를 이용한 3차원 도시환경복원을 위한 방법을 제안한다. 전체적인 시스템은 다중센서(스테레오 카메라, DGPS, IMU), PC, 이동로봇(전기차)으로 구성하였다. 스테레오 카메라를 통해 들어오는 이미지는 스테레오 정합기법을 이용하여 지역좌표계의 3차원 점군을 획득하는데 이용되며, DGPS와 IMU를 통해 얻은 정보는 이동로봇의 위치를 추정하는데 이용된다. 지역좌표계의 3차원 점군과 이동로봇의 위치를 융합하면 세계좌표계의 3차원 점군을 얻을 수 있으며, 이를 이용하여 도시환경을 복원을 시행하였다. 또한 스테레오 정합기법을 통해 얻어지는 점군의 중복복원을 회피하기 위하여 임시추적을 이용한다. 임시추적을 통해 동일한 점으로 판단되는 경우 중복복원을 방지하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 3차원 도시환경 복원을 수행하여 점군으로 표현하였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• 제25권2호
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• pp.27-35
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• 2020

최근 많은 연구 결과물에서 빅데이터를 이용하여 학습된 뉴럴 네트워크가 영상 내 노이즈를 제거하는데 매우 효과적임이 입증되었다. 여기에서 한 걸음 더 나아가, 입력으로 주어진 노이즈가 있는 영상의 특징을 분석하여, 사전에 학습된 네트워크의 파라미터를 테스트 타임에 동적으로 업데이트함으로써 주어진 입력 영상을 더욱 잘 처리할 수 있도록 하는 연구들이 시도되고 있다. 본 원고에서는 이와 같이 테스트 타임에 주어지는 입력 영상을 네트워크 학습에 사용하는(self-supervision) 이미지 복원 기법들을 소개한다. 다음으로, 기존의 self-supervision을 이용하는 기법들 대비 학습 효율성과 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 형태의 네트워크 파라미터 업데이트 기법을 설명하고, 제안하는 기법의 우수성을 다양한 실험 결과를 통해 분석 및 입증한다.