• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.333-336
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• 2006

HERMES(tHE Retrieval framework for visual MEdia Service)는 웹 상에 존재하는 그림, 영상 등 시각미디어 검색을 위한 시스템이다. 복수의 서비스 제공자와 하나의 서비스 중계자가 있는 분산 환경에서, 사용자의 질의가 왔을 때 서비스 중계자는 적절한 서비스 제공자를 효율적으로 찾는 것이 매우 중요하다. 그래서 다양한 서비스 제공자가 존재하는 분산환경에서 서비스 제공자들간의 랭킹은 매우 중요하다. 본 논문에서는 온톨로지를 사용하여 서비스 제공자들을 랭킹하는 방법을 제안하고 기존의 서비스 제공자 랭킹과 비교하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.366-368
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• 2016

본 논문에서는 지각적 동영상 부호화 기법으로서 부 대역 부호화 기반의 시각적 민감도가 낮은 고주파 영역을 억제하는 기법을 동영상 코덱 전처리로 사용하는 것을 제안한다. 먼저 억제하기 위한 고주파 대역 설정을 위해 입력 시퀀스의 프레임들을 특정 주파수 대역으로 나눈다. 나누어진 주파수 대역 중 고주파 대역에 한에 적절한 이득 값 조절을 통하여 고주파 영역을 억제한다. 이와 같은 전처리 이후 동영상 압축 표준에 적용하여 인간의 시각적 구조의 인지 특성을 고려한 동영상 압축 효율을 얻는다. 모의 실험을 통해 제안 기법을 H.264의 전처리로 적용한 결과와 전처리 없이 적용한 결과를 비교하여 시각적 차이 없이 평균 9.56%의 데이터 감소 효과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.413-416
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• 2011

본 논문에서는 인간의 시각 인지 능력(Human Visual System; HVS)을 기반으로 하는 영상 품질 측정 방법을 제안한다. 보다 구체적으로 제안하는 시각 인지 기반의 영상 품질 측정 방법은 기존의 객관적인 품질 평가 방법인 PSNR 품질 측정 방법에 1) HVS 에 기반한 foveated contrast sensitivity 을 이용하여 집중 영역으로부터 거리에 따른 인식률 저하를 반영하였으며, 이와 동시에 2) Just Noticeable Distortion(JND)을 통해 영상의 휘도 대비 차이에서 오는 인식률 차이를 반영하여 사용자가 인지하는 품질을 계산하였다. 이러한 연구 결과는 특히 대형 영상의 부호화 과정에서 양자화 및 bit allocation, 또는 기 부호화된 영상의 전송 과정에서 차등화된 오류 보호 기술 등에 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.565-566
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• 2011

본 논문은 H.264/AVC에서 사용하는 기존의 SVC 알고리즘에 추가적으로 인간의 시각적 중요도 정보를 활용하는 기법을 제안한다. 이 접근방식에서 기존의 SVC 알고리즘을 수정하기 위해 사람의 시각 체계가 균일하지 않게 표본화를 하는 정보가 이용된다. 우리는 각각의 화질계층에서 가장 중요한 지역의 크기를 조절함으로써 효율성과 공정성 모두 강조하는 새로운 자원 할당 알고리즘을 제안하였다. 효율성은 제안하는 SVC의 낮은 화질계층에서, 공정성은 중요한 지역의 크기를 크게 하는 높은 화질계층에서 강조된다. 실험결과는 제안하는 SVC 알고리즘이 압축된 비디오의 주관적인 시각적 화질을 개선하는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.563-564
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• 2011

본 논문에서 우리는 unequal loss protection(ULP) 알고리즘을 기반으로 패킷이 손실될 수 있는 망 환경에서 인지적으로 재구성된 영상의 왜곡을 최소화하는 방법을 제안한다. 알고리즘에는 2가지의 주요 요인이 있다. 첫째, 인간 시각 체계의 균일하지 않은 분포의 함수로 압축된 영상에 가중치를 준다. 둘째, 패킷은 오류 전파가 일어나지 않도록 하면서 각각의 group of picture(GOP)내에서 시간적인 중요성이 할당된다. 프레임의 인지적인 중요성과 GOP의 계층적인 중요성을 동시에 고려하여, 제안하는 ULP알고리즘은 인간 시각적으로 가장 중요한 지역의 크기를 식별하여 효율적인 forword error correction(FEC) 알고리즘을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.49-50
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• 2015

본 논문에서는 이미지를 시각적 단어로 표현하여 분석하는 기법인 bag-of-visual words (BoW) 모델을 기반으로 latent dirichlet allocation (LDA) 모델을 결합하여 시각적 단어의 구조를 파악하여 이미지를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 우선 이미지를 시각적 단어로 기존의 방법보다 정확하게 표현하기 위해서 희소 부호화(sparse coding) 기법을 적용한다. 기존의 BoW 모델은 하나의 이미지 패치를 하나의 단어로 표현하였지만, 희소 부호화 기법을 통해 하나의 이미지 패치를 여러 개의 단어로 표현할 수 있다. 제안하는 모델을 이용하여 이미지를 분류하기 위해서 분류 성능 측정에 많이 쓰이는 multi-class SVM 기법을 이용한다. UIUC 스포츠 데이터를 이용한 성능 측정을 통해 제안한 기법의 클래스 분류 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.243-247
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• 1998

전자현미경 영상인 유방암 조직세포의 암 분포 정도를 알기 위해, 조직세포중 암이 퍼진 부분과 그렇지 않은 부분에 대해 정량적 분석과 세포수에 의한 분석을 비교하여 보았다. 유방암 조직세포의 면역조직화함염색에서 암이 있는 세포핵은 갈색으로 나타났고, 그렇지 않은 세포는 푸른색으로 나타났다. 이것은 환자를 진단하고 예지하는데 있어서 중요한 요인으로 작용하지만 지금까지는 의사의 주관적인 생각이 다분히 포함된 판단에 의존할 수 밖에 없었다. 의료영상이미지의 시각적 표현을 위해 RGB칼라를 HLS칼라로 변환하여 사용하였으며, 이것은 시각적으로 좀 더 쉽게 갈색세포핵과 푸픈색 세포핵을 구분하게 해 주었다. 두 세포핵을 분리하기 위해 히스트그램의 임계치와 Box classification의 두 알고리즘의 사용하여 추출하였다. 그리고 추출한 세포핵들에 대해 각각 정량적인 분석과 세포수에 의한 분석을 하였다. 이러한 실험은 시각적 병리정밀검사에 좋은 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.169-172
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• 2001

영상의 특성 파악을 위해서 질감 특징이 많이 사용되고 있다 Co-occurrence matrix를 이용한 질감은 영상의 변화형태에 대한 수치자료로 다양한 함수들을 가지고 있으며, 영상의 특성에 따라서 그 함수들을 활용하여 영상의 분할과 분류에 사용하고 있다. 본 논문에서는 질감 특징을 시각화하기 위한 방법으로 GLCM의 로컬값을 새로운 픽셀값으로 하는 영상화 기법에 대해 논하였다. 실험을 통해 질감특징 중 대조적인 관계와 동일성을 가진 질감에 대한 영상을 얻을 수 있었으며, 영상 분석에 대한 시각적인 자료를 얻을 수 있었다. 질감특징은 각 항수별 특징값의 효율적인 사용을 위해 시각화되어질 필요성이 있으며 영상화되어진 질감특징영상을 이용하면 영상의 분석과 이해에 효과적인 접근이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.02a
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• pp.147-150
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• 2008

현재의 비디오 카메라는 인간의 눈으로 볼 수 있는 것과 동일한 화질의 비디오 영상을 얻을 수 없다. 인간의 눈은 움직이는 물체에 중점을 두고 초점을 맞추는 시각적 특성을 가진다. 하지만 현재의 비디오 카메라 시스템은 영상에 대한 인간의 눈의 시각적 특성에 대한 고려 없이 조리개와 렌즈의 조절 작업이 이루어진다. 본 논문은 이러한 비디오 카메라 시스템의 개선을 위해 인간의 눈의 시각적 특성에 기반을 둔 실시간 피사체 적응 비디오 카메라 시스템을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상내에서 움직임을 가진 물체를 찾아낸 뒤, 이것에 가중치를 두고 조리개와 초점제어 작업의 순서로 이루어진다. 움직이는 물체는 영상 코덱의 움직임 정보를 파악하여 찾아내었다. 제안된 알고리즘은 프로그램언어로 구현되었으며, 초점거리와 조리개제어가 가능한 카메라와 PC를 사용하여 영상을 분석, 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.73-76
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• 2000

본 논문은 의료 영상 검색 시스템에서 뇌 MRI 이미지 데이터베이스에서 사용자의 질의를 만족하는 질의 결과 집합에 대한 시각화 방안을 제안한다. 한 환자의 뇌 MRI 이미지를 검색 결과로 제시할 경우 종류별, 방향별로 다양하고 여러 환자의 경우에는 그 양이 더욱 방대해진다. 이러한 뇌 MRI 이미지를 공간 제약적인 화면에 표현하는데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 질의 결과를 제시할 대 유사도가 높은 순서로 나열하고, 사용자 요구에 따른 관련 이미지를 종류와 방향별로 제시하여 이미지 조작을 가능하게 한다. 도한, 제시된 뇌 MRI 이미지를 효율적으로 브라우징할 수 있도록 3차원 블록 메타포어를 이용한 시각화 인터페이스를 통하여 공간 활용도의 향상과 사용자 인터페이스의 편의성 및 인지도를 증진한다.