• 정보교육학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.517-524
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• 2011

어떠한 현상 혹은 사물의 이미지를 학생들에게 제공하는데 있어서 여러 가지 원인에 의해 초점이 흐리거나 혹은 흔들린 이미지들이 등장하여 학생들에게 보여주기가 힘든 경우가 빈번하게 발생한다. 특히, 이미지에 대한 구체적인 정보가 없는 경우에는 그 이미지는 쓸모가 없는 것이 된다. 본 연구는 무정보 블러링 이미지를 아주 빠른 시간 내에 복구할 수 있는 2차원 DFT 기반의 하나의 블러링 제거 알고리즘을 제안하는데 있다. 제안된 방법의 빠른 처리 속도는 이산 푸리에 변환, 변환의 필터링과 회선 관계 및 Moore-Penrose 역행렬의 효과적인 계산 방식을 바탕으로 한다. 특히, 필터의 주파수 응답에 관한 처리는 유용한 회선 공식을 유도한다. 제안된 방법의 구현은 보통 크기의 블러링 이미지에 적용했을 때, 아주 빠른 시간 내에 블러링 효과를 제거시킬 수 있고, 보다 선명한 이미지를 제공할 수 있음을 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.255-258
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• 2003

본 논문에서는 JPEG 압축 이외의 블러링(blumng) 및 샤프닝(sharpening) 등의 허용 가능한 이미지 조작에도 정보가 유지될 수 있는 내용 적응(content adaptive) 서명(signature) 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 블록의 이미지 내용의 특성을 사용하여, 기존의 이미지 블록 사이의 DCT 계수 차이가 유지되는 DCT를 기반으로 한 Chang의 서명 방법의 단점을 개선하였다. 즉, 허용 가능한 이미지 조작에 대하여 에러 발생 확률이 높은 블록을 피하여 서명을 생성하였다 Lenna를 포함한 여러 표준 영상을 사용하여 실험한 결과, 제안한 랑법은 Chang의 방법에서 발생하는 서명의 비트 스트림 에러보다 에러 발생 빈도가 블러링 이미지에서는 평균 약 55％, 사프닝 이미지에서는 평균 약 51％ 더 낮았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.152-155
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• 2019

클라우드가 대중화되어 많은 모바일 유저들이 자동 백업 기능을 사용하면서 민감한 개인정보가 포함된 사진들이 무분별하게 클라우드에 업로드 되고 있다. 개인정보를 포함한 클라우드가 악의적으로 해킹 될 시, 사진에 포함된 지문, 자동차 번호판, 카드 번호 등이 유출됨에 따라 대량의 개인정보가 유출될 가능성이 크다. 이에 따라 적절한 기준에 맞게 사진 속 개인 정보 유출을 막을 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다. 현재의 클라우드 시스템의 문제를 해결하고자 본 연구는 모바일 기기에서 클라우드 서버로 사진을 백업하는 과정에서 영역 검출과 블러링의 과정을 제안하고 있다. 클라우드 업로드 과정에서 사진 속의 개인 정보를 검출한 뒤 이를 블러링하여 클라우드에 저장함으로써 악의적인 접근이 행해지더라도 개인정보의 유출을 방지할 수 있다. 머신러닝과 computer vision library등을 이용하여 이미지 내에 민감한 정보를 포함하고 있는 영역을 학습된 모델을 통해 검출한 뒤, OpenCV를 이용하여 블러링처리를 진행한다 사진 속에 포함될 수 있는 생체정보인 지문은 손 영역을 검출한 뒤, 해당 영역을 블러링을 하여 업로드하고 카드번호나 자동차 번호판이 포함된 사진은 영역을 블러링한 뒤, 암호화하여 업로드 된다. 후에 필요에 따라 본인인증을 거친 후 일정기간 열람을 허용하지만 사용되지 않을 경우 삭제되도록 한다. 개인정보 유출로 인한 피해가 꾸준히 증가하고 있는 지금, 사진 속의 개인 정보를 보호하는 기술은 안전한 통신과 더불어 클라우드의 사용을 더 편리하게 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.33-38
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• 2008

본 논문은 핀홀 카메라 모델에 의해 렌더링한 컬러와 깊이 이미지의 후처리에 의한 실시간 필드심도 렌더링 방법을 제안한다. 필드심도 렌더링은 최근의 향상에도, 큰 스케일의 블러링에 필요한 계산 때문에 실용적으로 사용되지 못해 왔다. 본 방법은 이방성 가우시안 필터로 생성된 밉맵 이미지들을 비선형으로 보간하여 필드심도 효과에 필요한 블러링을 수행한다. 모든 계산 과정은 GPU로 가속되어, 안정적이고 확장 가능한 실시간 수행 성능을 확보한다. 또한, 후처리 방식의 두 가지 결점인 강도 누출과 블러링 불연속성을 이방성 가우시안 필터와 블러링 정도를 부드럽게 하여 제거한다. 본 방법은 뛰어난 실시간 성능과 함께 고품질의 필드심도 효과를 생성한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1094-1101
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• 1993

신호를 블러링하여 상관도를 높이고 차이값의 정보량을 줄이는 BDPCM에 의한 영상 압축 가능성을 보인다. 균일한 양자화 간격을 가지고 부호기의 신호 흐름을 분석하여 복호기에서 완전한 신호 복원 능력을 제시한다. 블러링된 신호를 일반적인 DPCM 예측기에 의한 차이값이 일정한 동적 범위에 속한다는 것을 분석한다. 메디안 필터가 임펄스 잡음을 제거할 수 있는 대신에 신호를 철저히 훼손시키는 단점을 개선하기 위해, 차이값에 대해 선택적으로 필터링하는 것을 제안한다. 차이값 분포가 일정하기 때문에 전송중 잡음 특히 임펄스 잡음이 검출되며 필터링에 의해 제거된다. 이로써 저전송률 영상 전송에서 잡음 제거가 가능한 부호기를 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.138-141
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• 2008

본 논문에서는 영상의 화질 개선을 위해 일반적으로 사용되는 방법인 미디안 필터와 샤프닝 필터의 단점들을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 통계적 정보를 이용하여 평탄영역과 평탄하지 않은 영역을 구분하고 각 영역에 대해 저주파 통과 필터와 고주파 통과필터를 각기 다르게 적용하여 기존의 다른 화질 개선 필터 보다 향상된 개선 효과를 기대 할 수 있다. 또한 적용할 스케일 값의 크기만 결정하면 각 화소에서의 범주와 세기는 영상의 통계적 정보를 이용한 매핑 함수를 통해 자동으로 생성된다. 따라서 기존의 미디안 필터와 샤프닝 필터가 가지고 있던 복잡한 파라메터의 설정과정이 필요 없이 평탄영역에서의 잡음제거 및 블러링 효과와 활동성이 높은 영역에서의 선명화 효과를 동시에 얻을 수 있다.

• 한국광학회지
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• 제19권6호
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• pp.389-393
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• 2008

본 논문에서는 컴퓨터 집적영상(integral imaging(II))에서 분산 추정을 이용하여 심하게 은폐된 물체의 복원 시 은폐물(occluding object)의 블러링 효과를 제거하는 방법을 제안하였다. 하나의 요소영상(elemental image) 군으로부터 은폐 효과를 제거하여 복원된 영상의 선명도를 향상시키는 정보를 추출하는 방법을 분석하였다. 이를 실행하기 위해 픽업되는 요소영상들이 높은 해상도, 낮은 초점오차(focus error), 큰 깊이감을 가질 필요가 있다. 요소 영상을 픽업할 때 디지털 컴퓨터를 이용한 synthetic aperture integral imaging(SAII)이 채택되었다. 컴퓨터(Computational) II에서는 복원 면의 위치에 따라 복원되는 영상의 촛첨이 맺히는 영역이 달라진다. 심하게 은폐된 물체 영상의 복원은 은폐 물체의 블러링(bluring) 효과가 복원 면에 전체적으로 크게 나타나기 때문에 선명한 복원을 할 수가 없다. 이러한 은폐물의 블러링 효과가 제거된 복원 영상을 얻기 위해 분산 추정이라는 통계적인 방법이 채택되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권6호
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• pp.542-553
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• 2005

추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 아이템을 추천하는 시스템이다. 다양한 추천 기법 중에 협동적 여과(collaborative filtering)는 상용화된 시스템에성공적인 적용이 이루어진 기법이다. 그러나 협동적 여과는 데이타의 희소성 문제(sparseness problem)와초기 추천 문제(cold-start problem)에 대해 취약점을 가 고 있다. 만약 매우 적은 양외 선호도 데이타가존재하면 많은 유사 사용자를 찾기 어려우며, 이것은 추천 성능을 저하시키는 요인으로 작용한다. 또한 선호도 정보가 없는 새로운 사용자에게는 아이템을 전혀 추천할 수 없는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 사용자와 아이템에 대한 추가 속성 정보를 통합하여 협동적 여과의 희소성 문제와 초기 추천 문제를 해결하 고 추천 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 추가 속성 정보의 확률분포를 이용하여 알려지지 않은 선호도 값을 예측함으로써 선호도 데이타를 변경 고, 변경된 선호도 데이타에 협동적 여과를 적용하여 top-N 추천을 생성하는 것이다. 이와 같은 선호도 데이타 변경 기법을 데이타 블러링(data blurring)이라 한다. 몇 가지 실험 결과를 통해 제안된 기법의 효과를 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1551-1557
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• 2019

현대 사회는 4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전에 따라 다양한 영상 매체들이 보급되고 있으며, 이러한 흐름에 따라 영상 및 데이터 통신에서 발생하는 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 AWGN 제거 기법들은 잡음 제거 과정에서 블러링 현상을 일으키며 영상의 정보를 훼손시키는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 AWGN을 제거 과정에서 영상의 정보 손실을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상에 존재하는 AWGN을 유추하여 잡음의 특성에 따라 가중치를 적용하며, 고주파 성분에 강한 필터와 저주파 성분에 강한 필터의 출력을 가감하여 출력을 계산한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법과 비교하여 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상이 적었으며 잡음 제거 성능이 우수하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.53-62
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• 2001

조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 블러링된 영상에서 에지를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 local scale 계수 $\sigma$ 값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도의 에지 검출특성이 개선됨을 확인하였다.