• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.458-460
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• 1998

본 논문은 주성분 분석으로 시점 기반 고유얼굴(view-based eigenface)을 생성하고, 그에 기반한 얼굴 인식을 수행하고자 한다. 주성분 분석을 통한 고유얼굴 생성은 얼굴 인식의 어려운 문제 중 하나인 특징 선택과 추출이라는 문제를 해결해 준다. 또한 얼굴 표정이나 방향의 변화에도 인식률이 저하되는 것을 방지할 수 있다. 얼굴 영상을 특징공간(고유공간)으로 변환할 때, 원 얼굴영상의 정보를 최대한으로 나타낼 수 있는 최적의 고유치 개수 선택은 얼굴 데이터베이스의 크기와 인식 속도에 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 고유치 개수를 고유치의 누적기여율을 이용해서 구한다. 이는 64$\times$64(=4096)차원의 원 얼굴 영상을 5~7차원으로 표현 가능하게 하였다. 그리고, 각 얼굴 방향에 따라 특징공간을 분리해서 생성함으로써 얼굴 방향의 변화에 따라 오인식률을 줄였다. 축소된 차원과 분리된 특징공간은 메모리 사용과 인식속도의 향상에 기여한다. 본 논문에서 얼굴의 인식은 Mahalanobis distance와 재구성 오차율을 고려해서 이루어졌다. 실험은 개인당 세가지 다른 방향을 가지는 얼굴 영상을 이용하여 이루어졌고, 실험결과, 약 93%의 인식률을 보여주었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.7 no.4
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• pp.362-367
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• 2002

The 3-dimensional image display system using only binocular disparity can induce the eye fatigue because of the mismatch between the accommodation of eye and the convergence of two eyes. A new 3-dimensional display system for one observer that can solve eye fatigue caused by mismatch between accommodation and convergence was introduced in this paper. A proof about the possibility of satisfaction of accommodation of one eye was given as the experimental result in this 3-dimensional display system.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.407-408
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• 2012

최근 모바일환경에서 영상검색을 위한 연구가 활발히 진행됨에 따라 MPEG에서도 국제표준을 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 모바일의 제한된 성능환경과 외부적인 실외환경변화에 강인한 알고리즘개발이 시급하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 환경변화에 강인한 영상검색 알고리즘을 개발하기 위하여 기존의 영상검색으로 많이 사용되고 있는 SIFT와 SURF 알고리즘의 성능을 분석하고자 한다. 실험에 사용된 데이터베이스는 MPEG에서 표준영상으로 채택된 ETRI dataset을 이용하였다. 실험결과， 기존의 알고리즘은 특징점 검출과 그 서술자가 서로 의존적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1997.11a
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• pp.119-122
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• 1997

움직임 추정(motion estimation)은 압축 부호화나 영상 안정화 시스템, 비젼 시스템 등과 같은 동영상 처리에 있어서 핵심 기술 중의 하나이다. 그러나 기존의 전역 탐색(brute-force) 알고리즘과 같은 움직임 추정 기법은 방대한 양의 계산을 필요로 하기 때문에 처리 시간이 커지고, 하드웨어로 구현하였을 때 회로가 복잡해진다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 비트 플레인(bit-plane)에서의 정합을 이용하여 움직임을 추정하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 기존의 전역 탐색 알고리즘을 하나의 비트 플레인으로부터 추출한 이진 영상에 적용함으로써 움직임 추정에 소요되는 계산량을 크게 줄이면서도 우수한 움직임 추정 성능을 갖도록 하였다. 실험 부분에서는 동영상으로부터 카메라의 이동으로 인한 전역적인 움직임을 추정하는데 제안된 기법을 사용한 결과를 제시하였다. 특히 제안된 기법은 비트 플레인을 선정하는데 있어서 적응 기법을 적용하였기 때문에 조도 변화 등과 같은 열악한 환경에서도 안정적으로 동작한다는 것을 실험을 통하여 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.258-259
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• 2011

3DTV를 시청하는 경우 조절거리는 TV 화면까지의 거리에 해당하지만, 수렴거리는 좌 우 영상의 화면 시차에 따라 영상의 도출과 후퇴의 깊이가 변하게 되고 수렴거리와 조절거리에 불일치가 발생하게 된다. 3DTV의 입체영상을 시청할 때 발생하는 시각적 불편감은 이러한 수렴과 조절과정의 불일치가 가장 주된 원인으로 알려졌다. 본 연구에서는 입체영상의 시각적 자극으로 눈에서부터 시작된 시각피로감이 인체에 전해지는 단계, 즉 정보의 최종 통합기관인 뇌에 전달결과로서의 생체적 반응을 EEG 방법으로 측정하였다. 3DTV 시청 전 후의 뇌파측정과 뇌기능지수 분석에 의한 방법으로 실험한 결과 시각피로는 ${\delta}$, ${\theta}$, ${\alpha}$, SMR, ${\beta}$Low, ${\beta}$High 파 등 여러 종류의 뇌파 밴드에 영향을 미치고 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.507-509
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• 2015

본 논문에서는 지방종 초음파 영상에서 지방종을 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에 Monotone Cubic Spline 보간법을 이용하여 ROI영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에 Fuzzy Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후, ART2 알고리즘과 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거한 후에 지방종의 후보 영역을 추출한다. 추출된 지방종의 후보 영역 중에서 형태학적으로 타원 형태를 띠거나 가장 큰 후보 영역의 정보를 이용하여 Labeling 기법을 적용하여 최종적으로 지방종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 지방종 초음파 영상에 실험한 결과, 지방종 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.19-20
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• 2016

비디오로부터 객체를 검출하기 위해서는 오프라인에서 미리 객체를 검출할 수 있는 분류기가 학습되어있어야 한다. 이러한 분류기는 훈련에 사용된 훈련 집합에 매우 의존적이어서, 다양한 환경의 비디오 영상에 모두 적용할 수 있는 분류기의 설계는 불가능하다. 또한 분류기의 학습을 위해서는 상당히 많은 수의 훈련 집합이 필요하므로, 이는 신뢰도 높은 분류기 학습을 위한 높은 비용을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결 할 수 있는 온라인 학습 기반 사람 추적 방법을 제안한다. 실험 영상으로부터 적절하게 훈련 집합을 수집함으로써 해당 실험 영상에 최적화된 분류기의 학습이 가능하며, 다양한 환경의 영상에 적용적으로 설계될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.129-132
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• 2015

본 논문에서는 기존의 배경 분리 알고리즘 결과에 GrabCut 알고리즘을 도입하여 보다 정확한 배경 분리를 수행하고자 한다. 기존의 알고리즘은 동영상의 프레임 간 정보만을 이용하여 배경 확률 모델을 만들고 배경과 전경을 분리한다. 제안하는 알고리즘에서는 먼저 프레임 간의 정보를 이용하여 간단하게 배경과 전경을 분리하는 기존의 배경 분리 알고리즘을 적용한다. 분리된 결과의 정확도를 향상시키기 위해 프레임 내의 정보를 이용하는 GrabCut 알고리즘을 적용한다. 즉, 본 연구에서는 동영상의 프레임 간 정보와 프레임 내 정보를 모두 이용하여 배경과 전경을 분리하고자 한다. 실험결과에서 Change Detection Workshop dataset 에 포함된 몇 가지 영상에 대해 실험 한 후 결과 영상 비교 및 F-measure 를 통해 개선된 결과를 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.915-917
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• 2011

In this paper, a comparison of superpixel characteristics for each color feature space. The superpixel is consist of several pixels with same features such as luminance, color, textures etc. The superpixel can be used on image processing and analysis with large image size to speed up the process. We compare the superpixel characteristics by means of compactness using Berkeley image database(BSD-300).

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.628-630
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• 2004

홍채 인식 시스템은 영상 획득과 전처리, 특징 추출, 등록, 인증/증명의 다섯 단계로 나누어진다. 시스템의 성능 향상을 위해서는 모든 부분이 중요하나 본 논문에서는 특징 추출에 중심을 두고 양쪽 눈의 홍채 정보를 결합하여 실험하였다. 양쪽 눈의 홍채 정보를 결합했다 함은 영상 획득과 전처리를 거쳐 얻어진 양쪽 눈 영상에서 하위 90도 영역을 잘라 붙여서 홍채 영상을 만들고 그 데이터를 사용했음을 의미한다. 특징 추출에는 2단계의 wavelet transform을, 인식에는 유크리드 거리값을 사용하였다. 실험을 통해서 단일 홍채 시스템에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.