• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.89-90
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• 2008

AWGN(Addictive white gaussian noise)에 의해 영상은 자주 훼손되곤 한다. 최근 이를 복원하기위해 웨이블릿(Wavelet) 영역에서의 베이시안(Bayesian) 추정법이 연구되고 있다. 웨이블릿 변환된 영상 신호의 밀도 함수(pdf)는 표족한 첨두와 긴 꼬리(long-tail)를 갖는 경망이 있다. 이러한 사전 밀도 함수(a priori probability density function)를 상황에 적합하게 추정한다면 좋은 성능의 복원 결과를 얻을 수 있다. 빈번이 제안되는 릴도 함수로 가우시안(Gaussian) 분포 참수와 라플라스(Laplace) 분포 함수가 있다. 이들 각각의 모델은 훌륭히 변환 계수들을 모델링하며 나름대로의 장점을 나타낸다. 본 연구에서는 가우시안 분포와 라플라스(Laplace) 분포의 혼합 분포 모델을 밀도 함수로 제안하여, 이 들의 장점을 종합하였다. 이를 MAP(Maximum a Posteriori) 추정 방법에 적용하여 잡음을 제거 하였다. 그 결과 기존의 알고리즘에 비해 시각적인 면(Visual aspect), 수치적인 면(PSNR), 그리고 연산량(Complexity) 측면에서 망상된 결과를 얻었다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.6
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• pp.85-93
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• 2018

The Latent Growth Modeling(LGM) is known as the arising analysis method of longitudinal data and it could be classified into unconditional model and conditional model. Unconditional model requires estimated value of intercept and slope to complete a model of fitness. However, the existing LGM is in absence of a structured methodology to estimate slope when longitudinal data is neither simple linear function nor the pre-defined function. This study used Sequential Pattern of Association Rule Mining to calculate slope of unconditional model. The applied dataset is 'the Youth Panel 2001-2006' from Korea Employment Information Service. The proposed methodology was able to identify increasing fitness of the model comparing to the existing simple linear function and visualizing process of slope estimation.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.3A
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• pp.276-283
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• 2002

This paper proposes a new color constancy algorithm using the maximum luminance surface. This method uses a linear model which represents the characteristics of human visual system. The most important process of linear model is the estimation of the spectral distributions of illumination from an input image. To estimate of the spectral distributions of illumination from an input image, we first estimate spectral distribution functions of reflected light on the brightest surface. Then, we estimate surface reflectance functions corresponding to the maximum luminance surface using a principal component analysis of the given munsell chips. We finally estimate the spectral distributions of illumination in an image. Using an estimated illumination, we recover an image by scaling it regularly for the lightness calibration. From the experimental results, the proposed method was effective in recovering the color images compared with others.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.25 no.3
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• pp.296-303
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• 2014

In this paper, we propose an algorithm to visualize radio wave environment based on the measured Received Signal Strength Indication( RSSI) and 3D geographic information. We estimate the source position using the circumcenter of the triangle and visualize the radio wave environment using the empirical propagation models. A mode seeking algorithm(mean-shift clustering) is used to seek the peak points and the center of gravity is utilized to reduce the estimation errors. Our approach finds its applications in the radio wave monitoring systems for the efficient utilization of radio resources.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.23 no.4
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• pp.21-29
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• 2017

Previous visual analytics researches has focused on reducing the uncertainty of predicted results using a variety of interactive visual data exploration techniques. The main purpose of the interactive search technique is to reduce the quality difference of the predicted results according to the level of the decision maker by understanding the relationship between the variables and choosing the appropriate model to predict the unknown variables. However, it is difficult to create a predictive model which forecast time series data whose overall trends is unknown such as youth physical growth data. In this paper, we pro pose a novel predictive analysis technique to forecast the physical growth value in small pieces of time series data with un certain trends. This model estimates the distribution of data at a particular point in time. We also propose a visual analytics system that minimizes the possible uncertainties in predictive modeling process.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• v.6 no.2
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• pp.101-108
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• 1989

The algorithm was developed for the estimation of orbital decay of the Soviet Satellite COMOS 1402 which divides into three body-COSMOS 14020-A, B and C-and fell down early in 1983. The perturbation effects due to the nonspherical geopotential and air drag were considered and the standard atmospheric model were built for obtaining the atmospheric density as a function of the height. The orbital elements of NASA GSFC during orbital decay used in estimation of orbital decay. We compared the estimation values with the published ones of the American State Department. In the case of COSMOS 1402-C, the estimated values accorded with the published ones but, in the case of COSMOS 1402-A, the decay time and the approximated position differed respectively one minute and two degrees in both latitude and longitude from the published ones.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.12
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• pp.509-516
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• 2022

Accurate pose prediction of objects in 3D space is an important visual recognition technique widely used in many applications such as scene understanding in both indoor and outdoor environments, robotic object manipulation, autonomous driving, and augmented reality. Most previous works for object pose estimation have the limitation that they require an exact 3D CAD model for each object. Unlike such previous works, this paper proposes a novel neural network model that can predict the poses of unknown objects based on only their RGB color images without the corresponding 3D CAD models. The proposed model can obtain depth maps required for unknown object pose prediction by using an adaptive depth estimator, AdaBins,. In this paper, we evaluate the usefulness and the performance of the proposed model through experiments using benchmark datasets.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1283-1288
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• 2006

실감모델링(Immersive modeling)이란 모델링하는 사람이 물체의 특성을 고려하여 오감을 활용하여 모델링하는 것을 의미한다. 실감모델링을 위한 오감 중에서 시각은 모델링하는 사람에게 가장 영향을 많이 주기 때문에 실제와 같은 색상과 형상을 생성하는 것이 중요하다. 그러나 가상현실을 위한 데이터를 실시간으로 다루기 위해 많은 데이터를 사용할 수 없고 처리 과정이 단순해야 하기 때문에 시각데이터를 획득하는 과정에도 이를 고려해야 한다. 그 중에서 반짝이는 특성을 가진 물체의 색을 정확히 표현하기 위한 방법으로 색상선(color line)을 사용한다. 색상선은 반짝이는 특성의 표면의 색을 이색성반사 모델(dichromatic reflection model)로 간주하면 색 특성을 표현하는 선이 생성되게 된다. 본 연구는 반짝이는 물체로부터 색상선을 추출하기 위한 방법으로 노출 시간이 다른 여러 장의 이미지로부터 색상을 추출하는 방법을 제안한다. 노출 시간이 다른 이미지를 사용함으로써 한 장에 의해 분류하기 어려운 색상도 분류 가능하고 하이라이트가 발생하여 색상이 왜곡된 경우도 본래 색이 어떤 색상인지 추정되기 때문에 정확한 색상 추출이 된다. 본 연구에서는 3차원 측정 장비를 이용하여 3차원 형상과 색상이 동시 추출된 모델을 이용하여 렌더링된 결과와 제안된 방법으로 추출된 색상을 적용하여 렌더링된 결과를 비교할 것이다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2010.04a
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• pp.28.4-29
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• 2010

이 연구는 심우주 추적망(Deep Space Network) 측정 시스템의 구현을 위한 한국형 심우주 항법 예비 소프트웨어(Korean Deep Space Orbit Determination Program version 1; K-DSODP ver.1)의 개발을 목표로 한다. 연구의 주 내용은 심우주 항법을 위한 기초 기술 연구로 지구로부터 달까지 진행하는 탐사선의 궤적 추정에 대한 것이며, 연구의 시작에 앞서 사용될 관측 데이터를 얻기 위해 한국형 심우주 항법 관측데이터 생성 소프트웨어(Korean Deep Space Observation Data Generation Program version 1; K-DSODGP ver.1)를 개발하여 사용하였다. 임의의 잡음이 추가된 가상의 관측 데이터를 생성한 후, 이 관측 데이터를 실제 궤도로 상정하여 기하학적인 관측 모델을 수립하였고, 일정한 시간 간격동안 모은 임의의 관측 데이터를 가지고 궤도 결정을 수행하여 추정된 궤도를 전파하였다. 궤도 결정 알고리즘을 구성하기 위해 기본적인 좌표계, 탐사선에 미치는 지구의 중력에 대한 동역학 모델, 천체력과 탐사선의 동역학 모델로 구성된 관측 모델들을 유도하였으며, 탐사선의 위치와 속도를 추정하는 과정에서 가중치 최소 자승법을 적용하여 추정 궤도와 실제 궤도의 최소화를 유도하였다. 이러한 일련의 과정을 통해 요구한 시각의 탐사선의 위치와 속도를 결정하는 궤도결정 시스템을 구현하였고, 궤도 결정 시스템의 성능을 평가하기 위해 전파된 궤도와 실제 궤도의 차이를 분석하였다. 결과적으로 300초마다 관측데이터를 받을 경우, 2일 이상의 궤도결정 시간간격을 상정했을 때 평균 오차는 각각 약 0.26km RMS(range), 6.84km/s RMS(range-rate) 이내의 결과를 얻었고, 600초마다 관측데이터를 받을 경우, 평균 오차는 각각 약 0.30km RMS (range), 6.35km/s RMS(range-rate) 이내의 안정적인 결과를 얻었다. 이 연구의 결과를 통하여 추후 심화된 심우주 항법 소프트웨어 개발을 위한 기반이 마련될 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.5
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• pp.1207-1212
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• 2015

In this paper, we propose three-dimensional (3D) visualization and recognition techniques of micro-objects under photon-starved conditions using photon counting integral imaging microscopy. To capture high resolution 2D images with different perspectives in the proposed method, we use Synthetic Aperture Integral Imaging (SAII). Poisson distribution which is mathematical model of photon counting imaging system is used to extract photons from the images. To estimate 3D images with 2D photon counting images, the statistical estimation is used. Therefore, 3D images can be obtained and visualized without any damage under photon-starved conditions. In addition, 3D object recognition can be implemented using nonlinear correlation filters. To prove the usefulness of our technique, we implemented the optical experiment.