• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.6
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• pp.902-915
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• 2011

Recently in the area-based stereo matching field, Adaptive Support-Weight (ASW) method that weights matching cost adaptively according to the luminance intensity and the geometric difference shows promising matching performance. However, ASW requires more computational cost than other matching algorithms do and its real-time implementation becomes impractical. By applying Integral Histogram technique after approximating to the Bilateral filter equation, the computational time of ASW can be restricted in constant time regardless of the support window size. However, Integral Histogram technique causes loss of the matching accuracy during approximation process of the original ASW equation. In this paper, we propose a novel algorithm that maintains the ASW algorithm's matching accuracy while reducing the computational costs. In the proposed algorithm, we propose Sub-Block method that groups the pixels within the support area. We also propose the method adjusting the disparity search range depending on edge information. The proposed technique reduces the calculation time efficiently while improving the matching accuracy.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.309-312
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• 2018

지금까지 영상 콘텐츠 제작 기술의 발전은 SD(Standard Definition)에서 시작하여 HD(High Definition)와 FHD(Full High Definition)를 거쳐, UHD(Ultra High Definition)에 이르기까지 화질을 중심으로 이루어져 왔다. UHD 에 이르며 육안으로는 그 이상의 해상도로 제작된 콘텐츠와 구분하는 것이 힘들어졌으며, 이에 영상 콘텐츠 제작은 화질이 아닌 제한된 촬영 장비들로부터 촬영 방법, 영상 화각의 개선 작업 등으로 그 방향을 전환하고 있다. 이의 연장선 상에서 360 도 영상에 대한 기술개발이 활발히 이루어 지고 있다. 방송 분야에서는 360 도 영상의 실시간 스트리밍 적용 가능성이 모색되고 있는데, 이것이 가능 하려면 대량의 동영상 데이터를 실시간으로 스티칭하여 전달하는 기술이 필요하다. 따라서 고속 이미지 스티칭이 가능해질 경우 실시간 동영상 스티칭을 통해 방송 통신 분야에서의 서비스 향상에 기여할 것으로 보인다. 본 논문은 이미지의 edge 정보를 방향성을 가진 데이터로 분할하여 특징점을 추출하고, 이후 가중치를 통한 특징점 매칭으로 기존의 이미지 스티칭 방법 보다 빠른 속도의 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.493-494
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• 2023

본 논문은 벚꽃나무 영상 데이터를 활용하여 벚꽃의 상태(개화, 만개, 낙화)를 실시간으로 분류하는 연구를 소개한다. 이 연구의 목적은, 실시간으로 취득되는 벚꽃나무의 영상 데이터를 사전에 학습된 CNN 기반 이미지 분류 모델을 통해 벚꽃의 상태에 따라 분류하는 것이다. 약 1,000장의 벚꽃나무 이미지를 활용하여 CNN 모델을 학습시키고, 모델이 새로운 이미지에 대해 얼마나 정확하게 벚꽃의 상태를 분류하는지를 평가하였다. 학습데이터는 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누었으며, 개화, 만개, 낙화 등의 상태별로 폴더를 구분하여 관리하였다. 또한, ImageNet 데이터셋에서 사전 학습된 ResNet50 가중치를 사용하는 전이학습 방법을 적용하여 학습 과정을 더 효율적으로 수행하고, 모델의 성능을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.679-681
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• 2002

본 논문에서는 화질 향상을 위한 콘트라스트 조정 기법을 제안한다. 제안한 방식은 기존의 알고리즘을 단순화하여서 실시간 처리가 가능하며 콘트라스트의 범위를 조정하는 가중치를 두었다. 연산을 함에 있어 기준이 되는 값을 선언하여 콘트라스트의 효율적인 조정과 오차율을 줄였다. 제안한 방식에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위해 시각적 검증과 히스토그램의 표준 편차를 도입 하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.535-540
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• 2008

멀티 에이전트 시스템은 다수의 에이전트들이 서로 협력하여 특정 목적을 달성하는 것을 목표로 한다. 이러한 시스템에서는 지능적인 에이전트들 사이에 효율적이고 안정적인 상호작용을 위한 에이전트 플랫폼이 존재한다. 본 논문에서는 각 에이전트의 네트워크 상태를 실시간으로 감지하여 통신에 있어서 모든 에이전트에 동일한 QoS를 보장하는 방법을 제안한다. 제안된 QoS 보장 방법은 동적인 가중치 변환 방법을 통해 이동하는 에이전트에도 늘 동일한 QoS를 보장해 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.658-660
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• 2003

본 논문에서는 AMBA 기반의 FPD 시스템에 적용 가능한 콘트라스트 컨트롤러를 설계 및 구현하였다. 제안한 콘트라스트 컨트롤러 내부에는 AMBA의 인터페이스 spec을 준수한 AMBA AHB 컨트롤러와 콘트라스트조정 블록, 메모리 컨트롤러. FPD 컨트롤러가 내장되어있다. 구현한 알고리즘은 실시간 처리가 가능하며 콘트라스트의 범위를 조정하는 가중치를 가진 알고리즘으로 기준되는 값을 이용하여 콘트라스트의 효율적인 조정이 가능하다. 콘트라스트 컨트롤러는 VHDL로 설계하였으며 FPGA를 이용한 H/W를 구현하여 TFT-LCD panel에 디스플레이 하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.255-258
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• 2004

본 논문에서는 필기수식의 인식 및 계산을 목적으로 입력 필기수식의 심볼별 분리 및 순차적 정렬 후 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 온라인 필기인식의 특징인 실시간 개념을 이용하여 태블릿 상에서 입력받은 수식의 픽셀별 좌표를 입력받아서 분리 과정을 수행 한 후, 필기순서와 무관한 순차적인 하나의 완성된 수식을 제공한다. 다음으로 통계적 패턴 정합 및 숫자별 특정 가중치를 이용하여 완성된 수식을 인식하고 계산 결과를 출력한다. 본 모듈은 PDA에 임베디드를 목적으로 구현하였으며, 여러 검증과정을 통해 약 98%의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.5A
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• pp.375-387
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• 2012

This paper proposes a new real-time object tracking algorithm using particle filters with color and texture features in moving CCD camera images. If the user selects an initial object, this region is declared as a target particle and an initial state is modeled. Then, N particles are generated based on random distribution and CS-LBP (Centre Symmetric Local Binary Patterns) for texture model and weighted color distribution is modeled from each particle. For observation likelihoods estimation, Bhattacharyya distance between particles and their feature models are calculated and this observation likelihoods are used for weights of individual particles. After weights estimation, a new particle which has the maximum weight is selected and new particles are re-sampled using the maximum particle. For performance comparison, we tested a few combinations of features and particle filters. The proposed algorithm showed best object tracking performance when we used color and texture model simultaneously for likelihood estimation.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.1
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• pp.177-183
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• 2013

In this paper, Cohen's kappa and weighted kappa are applied to measuring classification accuracy when performing classification in data minig. Cohen's kappa compensates for classifications that may be due to chance and is used for the data with nominal or ordinal scales. Especially, for the ordinal data, weighted kappa which measures the classification accuracy by quantifying the classification errors as weights is used. We used two weights (linear weight, quadratic weight) for calculations of weighted kappa. Also for the calculation and comparison of kappa and weighted kappa we used a real data set, fat-liver data.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.179-182
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• 2000

본 논문은 DARC 시스템 제어기를 구현하기 위해 음성인식기와 입술인식기를 결합하여 멀티모달 시스템을 설계하였다. DARC 시스템에서 사용하고 있는 22개 단어를 DB로 구축하고, HMM을 적용하여 인식기를 설계하였다. 두 모달간 인식 확률 결합방법은 음성인식기가 입술인식기에 비해 높은 인식률을 가지고 있다는 가정 하에 8:2 비율의 가중치로 결합하였고, 결합시점은 인식 후 확률을 결합하는 방법을 적용하였다. 시스템간 인터페이스에서는 인터넷 프로토콜인 TCP/IP의 소켓을 통신모듈로 설계/구현하고, 인식실험은 테스트 DB를 이용한 방법과 5명의 화자가 실시간 실험을 통해 그 성능 평가를 하였다.