• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.295-297
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• 2003

본 논문에서는 각 프레임으로부터 추출된 통계적 특성을 이용하여 동영상의 분할방법과 분할된 각 장면에 대한 대표프레임을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동영상의 각 프레임에 대하여 다해상도 분석을 실시하여 저주파 부 밴드로부터 히스토그램 특징을 추출하여 급격한 장면전환을 분할하는데 이용하였으며 또한 점진적인 장면전환을 검출하기 위해서는 고주파 부 밴드로부터 계산되는 화소의 분산치를 계산하여 특징벡터로 사용하였다. 실험의 결과를 통하여 제안된 동영상의 분할방법과 대표프레임 추출에 대한 알고리즘들이 동영상 자료의 분석 및 색인을 위한 효율적인 동영상 분할을 가능하게 하며, 차후 내용기반 영상과 비디오의 색인 및 검색을 위한 전처리의 단계로 사용되어질 수 있는 매우 유용한 방법임을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.445-447
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• 2001

본 논문에서는 세포 영상에 대해 Wavelet 계수을 이용한 인식 방법을 제안하고 있다. 자궁 경부세포진은 핵과 세포질을 분할하기 힘들기 때문에 영역분할을 통해 얻은 핵특징이 잘못 계산될 수 있어 인식율이 떨어진다. 따라서 핵의 세포만을 나타낼 수 있도록 핵의 정보를 포함하고 있는 고대역 부밴드에서는 20$\times$20 영상을 사용하였고, 세포질에 정보를 포함하고 있는 저대역 부밴드에서는 50$\times$50의 영상을 사용하였다. 영상 인식을 위한 특징 추출은 2단계 Wavelet 변환후 생성된 변환 영역에 대해서 Wavelet 계수 평균값 표준편차와 Energy를 사용하였다. 실험 결과 Wavelet 계수를 이용한 방법이 영역분할을 이용한 방법과 비교하여 더 높은 인식율 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.94-101
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• 2012

본 논문은 커버 영상으로부터 스테고 영상의 검출율을 높이기 위한 개선된 스테그분석 기법을 제안한다. 스테그분석에서 스테고 영상의 검출율을 높이려면 데이터 은닉에 의해 야기되는 작은 변화가 증폭되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 두 단계의 방법을 통해 커버 영상과 스테고 영상의 특징 벡터를 추출한다. 먼저 스테고 잡음을 두배 이상 확대하기 위해 주어진 영상을 상위 4비트와 하위 4비트로 각각 분해한다. 각 분해된 영상에 대하여 3-레벨 Haar 웨이블릿 변환을 통해 총 12개의 부밴드를 생성하고, 생성된 부밴드에 대하여 동일 스케일 상에서 다른 부밴드 계수간의 동시발생 확률을 구한다. 웨이블릿 영역에서 부 밴드간 계수의 동시발생 확률은 데이터 은닉에 의해 상관성에 영향을 받게 되므로 커버 및 스테고 영상을 구분하기 위한 특징으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 동시발생 확률의 특성함수에 대한 모멘트를 구하여 특징 벡터로 사용한다. 추출된 특징 벡터는 신경망회로망 분류기를 사용하여 커버 영상과 스테고 영상을 학습하고 판별한다. 제안 방법의 성능평가를 위해 S-tool에 의한 LSB 및 COX의 SS, F5 임베딩 방법에 의한 다양한 삽입률의 스테고 영상을 사용하였으며, 실험결과 제안한 기법은 기존의 기법에 비해 비밀 메시지 삽입 유무의 검출율을 향상시킬 뿐만 아니라 판별의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.412-415
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• 2003

본 논문에서는 영상 검색에 있어서 객체의 특징치를 추출하는데 많은 시간과 비용이 따르므로 수행속도를 향상시키기 위해 영상의 공간적인 정보를 이용한 영상의 압축을 이용하는 내용기반 영상 검색을 제안하고자 한다. 압축 성능이 뛰어나며 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet)알고리즘을 이용하여 영상을 김색하는 방안으로 EZW 변환 후 얻어지는 저 대역 부 밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 정지영상의 대표 특징들을 형태와 질감으로 빠르게 영상 검색하고자 한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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• pp.46-46
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• 2011

본 논문에서는 전세계적으로 차세대 화합물반도체 플랫폼으로 각광을 받고 있는 GaN 전력소자의 연구개발 동향에 관하여 발표하고자 한다. GaN 반도체는 와이드 밴드갭(Eg=3.4eV)과 고온 안정성($700^{\circ}C$)등 재료적인 특징으로 인하여 고출력 RF 전력증폭기와 고전력용 전력반도체 응용에 큰 장점을 가진다. 전반부에서는 미국, 유럽을 중심으로 한 대형 국책 연구프로젝트등 RF 전력증폭기 연구개발 동향을, 후반부에서는 일본, 미국, 유럽에서 급속도로 진행되는 전력반도체 연구개발 동향에 관하여 알아본다. 이러한 총체적인 동향 분석을 통하여 차세대 반도체의 신시장 개척과 선진입을 위한 GaN 반도체의 연구개발 방향과 상용화의 중요성을 함께 생각해보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.1051-1055
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• 2000

본 연구에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위하여 변환 영역에서 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 성질을 이용하여 객체들의 특징을 추출하는 방안인 Vector Quantization 을 이용한 영상을 검색하는 방안을 제시한다. 내용기반 영상 검색의 주요 특징들은 색상, 질감, 그리고 영상의 공간적인 특징을 고려한 특징 값 등이 사용된다. 이러한 영상의 특징들을 어떻게 결합하고 특징 추출을 하느냐에 따라 검색의 효율성에 영향을 준다. 따라서 본 연구에서는 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 변환 후 얻어지는 저대역 부밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 Vector Quantization 알고리즘에 의해 정지영상의 객체 대표 특징들을 빠르게 검색하고자 한다. 본 연구에서는 Haar Wavelet 과 Vector Quantization 에서 색상과 질감의 가중치를 적용하고자 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.11-14
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• 2001

본 논문은 컬러를 이용한 영상 검색 방법에 관한 것으로 영상 데이터의 효율적인 관리를 위해 먼저 전처리 단계로 웨이블릿 변환을 수행한 후 가장 낮은 저주파 부밴드 영상을 획득한다. 그리고, 변환 후 획득된 영상을 클러스터로 구분한 후, 고유치 및 고유 벡터를 이용하여 특징을 추출하여 색인 정보로 이용하였다. 클러스터링은 영상 화소의 컬러공간 상의 3차원 거리를 클러스터링의 기준으로 삼아 순차 영역 분할(Sequential Clustering) 방법을 적용하였다.

• 식물분류학회지
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• 제39권3호
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• pp.220-228
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• 2009

한국산 부추속(Allium) 산부추절(sect. Sacculiferum)의 8분류군에 대해 Giemsa 분염법을 이용한 C-banding pattern을 분석하였다. 절 내 분류군들은 각각 특징적인 C-banding pattern를 보였으나, 전반적으로 염색체 단완과 동원체 중간부 그리고 중염색체에 비교적 많은 밴드가 분포하였고, 대부분이 2개의 점으로 인식되는 점상밴드로 이루어져 있었으며, 이질염색질로 구성된 한 쌍의 부수체가 존재하는 공통적인 특징을 보였다. 산부추, 둥근산부추, 세모산부추는 밴드의 길이와 수, 이질염색질의 양에서 높은 유사성이 나타나면서 비교적 가까운 세포학적 유연관계에 있음이 증명되었다. 강부추, 선부추, 한라부추의 C-banding pattern들은 본 연구를 통해 처음으로 확인되었고, 이 중 강부추는 밴드의 수와 분포양상에서 뚜렷한 차이를 보여 다른 분류군들과 구별되었다. 절 내 분류군 중 참산부추는 세포 내 이질염색질의 비율에 의해 가장 진화된 분류군으로, 산부추는 가장 원시적인 분류군으로 추정되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권4호
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• pp.257-272
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• 2007

이 논문에서는 촬영 시기 및 촬영 모드(주파수, 편파, 입사각)에 있어서 여러 가지 조건을 가지는 다양한 SAR 자료로부터 특징을 추출하여 토지 피복 항목과의 상호 연관성을 분석하였다. 현재까지 가용한 인공위성 SAR 영상의 촬영 조건을 고려하여 다음의 두 가지 경우로 구분하여 특징을 추출하였다. 첫째, 단일 모드로 다중 시기에 얻어진 SAR 자료로부터 긴밀도, 시간적 변이도, 주성분 변환에 의한 특징들을 추출하였다. C-밴드인 ERS-1/2, ENVISAT SAR, Radarsat-1 자료와 L-밴드인 JERS-1 SAR 자료를 대상으로 이러한 특징들을 각각 추출하였으며, 일반적인 토지 피복 항목과의 연관성 분석을 통해 다중 센서의 특성 차이를 비교 분석하였다. 여러 특징들 중에서 Tandem 긴밀도는 대체적으로 토지 피복 항목간 구별력이 가장 좋게 나타났다. C-밴드 SAR 자료의 장기간 긴밀도에서는 도심 지역의 구분이 용이하였으며, 시간적 변이도에서는 모든 센서 자료에서 논 지역이 가장 높은 값을 나타내었다. 또한 시계열 후방 산란 계수와 긴밀도의 주성분 변환에 기반한 특징들에서는 토지 피복과 관련된 부가 정보 추출이 가능하였다. 둘째, 다중모드(편파, 입사각)로 비슷한 시기에 얻어진 SAR 자료로부터 편파비와 다중 채널 변이도를 주요 특징으로 추출하여 토지 피복 항목별로 비교하였다. 그 결과, VH/VV 편파비로부터 산림과 밭 항목의 구분력이 향상되는 것으로 나타났다. 이 연구의 분석 결과는 향후 다양한 모드의 시계열적 SAR 자료 및 지상 산란계 실험을 통한 다양한 사례 연구 결과와 결합된다면, SAR 자료를 이용한 토지 피복 분류의 정확도 향상을 위한 기초 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.887-890
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• 2000

본 연구에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위하여 변환 영역에서 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 성질을 이용하여 영상을 압축한 후에 저주파 성분에 의한 객체들의 특징을 추출하는 방안으로 Vector Quantization 을 이용한 class 별 영상 검색을 제시한다 내용기반 영상 검색의 주요특징들은 색상, 질감, 그리고 영상의 공간적인 특징을 고려한 특징 값 둥이 사용된다. 먼저 검색의 효율성을 높이기 위해 영상을 구성하는 특징 치 중에서 가장 빈도가 많은 class 부터 영상의 유사도를 검색한 후에 다음으로 영상을 구성하는 빈도가 큰 순서대로 DB 내에 저장되어 있는 영상과 비교를 하게 된다. DB내 영상 검색은 빈도수가 우선인 5개의 class를 기준으로 유사도를 측정해서 검색을 이룬다. 이러한 영상의 특징들을 어떻게 결합하고 특징 추출을 하느냐에 따라 검색의 효율성에 영향을 준다. 따라서 본 연구에서는 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 변환 후 얻어지는 저대역 부밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 Vector Quantization 알고리즘에 의해 정지영상의 객체 대표 특징들을 마르게 검색하고자 한다. 본 연구에서는 Haar Wavelet과 Vector Quantization 에서 색상과 질감의 가중치를 적용한 후 DB 에 저장된 영상과 유사도를 검색하는 방법을 취하고자 한다.