• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.5
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• pp.883-891
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• 1994

In this paper, we introduce new thinning algorithm which is useful for handwritten Korean character by using pixel directivity. At first, the directivity detection is performed before thinning. Each pixel is classified into the straight line of the oblique line based on its directivity. The algorithm using Rutovitz corossing number is applied to the straight line. And the algorithm using Hilditch crossing number is applied to the oblique line. The proposed algorithm is compared with six convention algorithms. Comparison criteria are similarity, noisy branch, and phoneme segmentation rate. Experiments with 570 characters have been conducted. Experimental result shows that the proposed algorithm is superior to six conventional algorithm with respect to similarity and phoneme segmentation rate.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.343-348
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• 1998

In this study, we extracted several terrain information using satellite and aerial images. We detected change of terrain using Landsat Thematic Mapper(TM) and aerial images which are multitemporal data. In change detection processing, we first classified satellite images by ISODATA algorithm which is an unsupervised learning algorithm, then performed change detection. By this method, we could obtain good result. Also we introduce sub-pixel concept to classify road and agriculture area in inaccessible area. In summary, in chang detection processing, we can find that the used method is efficient.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.223-226
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• 2013

정확한 움직임 추정 기술은 원본과 가장 유사한 영상의 복원에 효과적이고 압축률에도 중요한 영향을 미친다. 하지만 기존의 전역 탐색 (Full Search) 알고리듬과 Sum of Absolute Difference (SAD)라는 정합 오차 기준은 연산량이 높고 하드웨어 구현시 비효율적이다. 이를 보완하기 위한 1비트 변환 알고리듬은 움직임 벡터의 변화량을 0과 1의 연산으로 나타내는데, 이 알고리듬은 움직임이 많아 픽셀 값의 변화가 심한 블록의 변화량도 0과 1로만 표현한다. 그렇기 때문에 정확한 움직임이 반영되지 않고 그로 인해 낮은 Peak Siganl to Noise Ratio (PSNR)을 가져온다. 이 점을 개선하고자 본 논문에서는 참조블록들의 움직임 벡터를 파악하고 분류하여 선택적으로 움직임의 변화량이 큰 영역은 전역 탐색 알고리듬을, 움직임이 작거나 없는 영역은 1비트 연산을 수행하도록 하여 기존의 알고리듬과 비교하여 Peak Siganl to Noise Ratio (PSNR)측면에서 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.11b
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• pp.93-98
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• 1999

본 논문에서는 영상 내 존재하는 의미 있는 객체단위로 초상권을 보호하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 초상권 보호 객체선택 단계와 객체에 마스크를 적용하는 단계 그리고 마스크가 적용된 객체를 추적하는 단계로 나누어진다. 초상권 보호 객체선택 단계에서는 블록분류(block classification) 및 워터쉐드(watershed) 알고리듬을 이용하여 분할된 결과영상을 얻고 이를 이용하여 사용자가 원하는 객체를 마우스로 클릭함으로써 손쉽게 초상권 보호법을 적용시킬 객체를 추출할 수 있다. 이렇게 정의된 객체는 다음 단계에서 마스크를 적용 받게 된다. 첫 번째 프레임에서 마스크가 적용되면 다음 프레임부터는 객체추적과정에서 연된 화면사이의 움직임 및 밝기정보에 의해 객체를 추적, 계속 마스크를 적용함으로써 초상권을 보호할 수 있다. 제안된 알고리듬은 초상권 보호를 위한 모자이크 처리 시 화질 저하에 따른 시청자의 화면 거부감을 최소화시키고, 반자동영상분할 알고리듬을 사용하여 객체 단위로 초상권 마스크를 적용하여 초상권 보호대상물을 놓치지 않고 추적할 수 있어 신뢰도를 높일 수 있는 장점을 가지고 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.280-284
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• 2003

국내에서는 매년 연안에서 발생하는 적조에 의해 많은 수산자원의 피해를 입고 있다. 이를 방재하기 위해 다양한 기술이 연구 개발되고 있으며, 원격탐사기법의 활용이 연구되어 왔다. 그러나 위성자료에 의한 연안해역에서의 적조관측은 시-공간적인 범위에서 많은 제약을 받고 있으며, 이로 인해 위성자료의 분석을 위한 적조 알고리듬은 국내외적으로 제시된 바가 매우 미약하다. 본 연구에서는 다양한 위성자료에 의해 관측된 적조의 패취를 구분하고 이를 정성적으로 분류해내기 위한 적조 알고리듬을 비교하였다. 특히 시-공간해상력에서 많은 차이를 가지고 있는 Landsat TM, AVHRR, SeaWiFS의 위성자료를 비교하여 관측주기가 다르고 분광해상력에서 차이를 나타내는 이들 위성자료를 이용한 적조 관측 알고리듬의 활용 가능성을 비교하였다. 분석된 결과를 바탕으로 국내연안에서 발생한 적조의 공간적 분포를 구분화하고 이를 현장관측 자료와 비교하여 분석결과의 정확도를 평가하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.43 no.4
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• pp.43-51
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• 2006

Segmentation method using RSST has many advantages in extracting of accurate region boundaries and controlling the resolution of segmented result and so on. In this paper, we propose three fast RSST algorithms for image segmentation. In first method, we classify links according to weight size for fast link search. In the second method, very similar links before RSST construction are eliminated. In third method, the links of very small regions which are not important for human eye are eliminated. As a result, the total times elapsed for segmentation are reduced by about 10 $\sim$ 40 times, and reconstructed images based on the segmentation results show little degradation of PSNR and visual quality.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.32 no.10
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• pp.38-45
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• 2004

In this paper, a parallel visualization algorithm is proposed for efficient visualization of the massive data generated from large-scale parallel finite element analysis through investigating the characteristics of parallel rendering methods. The proposed parallel visualization algorithm is designed to be highly compatible with the characteristics of domain-wise computation in parallel finite element analysis by using the sort-last-sparse approach. In the proposed algorithm, the binary tree communication pattern is utilized to reduce the network communication time in image composition routine. Several benchmarking tests are carried out by using the developed in-house software, and the performance of the proposed algorithm is investigated.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.2
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• pp.11-20
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• 2010

In this paper we propose a face detection system which consists of a method of face candidate extraction using skin color and a method of face verification using the feature of facial structure. Firstly, the proposed extraction method of face candidate uses the image segmentation and merging algorithm in the regions of skin color and the neighboring regions of skin color. These two algorithms make it possible to select the face candidates from the variety of faces in the image with complicated backgrounds. Secondly, by using the partial face classifier, the proposed face validation method verifies the feature of face structure and then classifies face and non-face. This classifier uses face images only in the learning process and does not consider non-face images in order to use less number of training images. In the experimental, the proposed method of face candidate extraction can find more 9.55% faces on average as face candidates than other methods. Also in the experiment of face and non-face classification, the proposed face validation method obtains the face classification rate on the average 4.97% higher than other face/non-face classifiers when the non-face classification rate is about 99%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.292-294
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• 2003

본 논문에서는 독립성분분석(Independent Component Analysis； 이하 ICA)에서의 제안된 그레이 블록 거리 알고리즘(Grey Block Algorithm, 이하 GBD)을 이용한 영상 분류 방법을 제안한다. 이 제안된 방법은 기존의 GBD 알고리듬을 이용한 경우보다 k가 감소할 때 그 편차는 적어 좋은 영상 분류 특징을 보임을 모의 실험을 통하여 확인할 수 있었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.5
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• pp.870-878
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• 2019

In this paper, we propose an Attention-based BLSTM for predicting the video compression standard of a video. Recently, in NLP, many researches have been studied to predict the next word of sentences, classify and translate sentences by their semantics using the structure of RNN, and they were commercialized as chatbots, AI speakers and translator applications, etc. LSTM is designed to solve the gradient vanishing problem in RNN, and is used in NLP. The proposed algorithm makes video compression standard prediction possible by applying BLSTM and Attention algorithm which focuses on the most important word in a sentence to a bitstream of a video, not an sentence of a natural language.