• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.448-450
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• 2012

본 논문에서는 Kinect 방식의 RGB-D 영상센서를 사용하여, 깊이(Depth) 영상으로부터 3차원 객체의 기하정보를 표현하는 표면 정규 벡터(Surface Normal Vector)를 추출하고, 그 결과를 영상화하는 방법을 제안하며, 제안된 방법으로 생성된 영상으로부터 깊이 영상의 특징점 및 특징 기술자를 추출하여 3차원 객체 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 생성된 RGB-D 특징 기술자들을 객체 단위로 구분 가능한 코드북(CodeBook) 학습을 통한 인식방법을 제안하여 객체의 인식 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 RGB-D 기반의 특징 추출 및 학습 방법은 텍스쳐 유무, 카메라 회전 및 이동 변화 등의 환경변화에 강건함을 실험적으로 증명하였으며, 이 방법은 Kinect 방식의 RGB-D 영상을 사용하는 3차원 객체/공간 인식 및 추적, 혹은 이를 응용하는 증강현실 시스템에 적용하여 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.317-319
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• 2012

본 논문에서는 아웃라이어 처리를 통한 강인한 HDR 영상 복원 방법을 제시한다. 기존의 방법들은 LDR 영상들에서 흔히 발생하는 긴 노출시간으로 인한 블러 현상이나 저노출/과노출로 인한 포화 픽셀(아웃라이어)을 고려하지 않았다. 본 논문이 제시하는 방법은 MAP(Maximum a priori)을 이용하여 블러 및 아웃라이어를 반영하여 HDR 영상 복원 문제를 정확히 모델링하고, 블러 추정 및 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘 기반의 아웃라이어 추정을 통해 품질 저하가 없는 선명한 HDR 영상을 복원한다. 실험 결과를 통해 본 논문이 제시하는 방법이 블러 및 아웃라이어를 포함하는 LDR 영상들로부터 우수한 품질의 HDR 영상을 효과적으로 복원할 수 있음을 보이며, 최근에 개발된 방법들과 비교해서도 더 우수한 품질을 갖는 것을 볼 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.215-218
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• 2004

본 논문은 실내외에서 얻어진 자연 영상으로부터 기울어진 영상을 바로 보정하고 텍스트를 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구는 명도 이미지를 대상으로 모든 과정이 4단계로 이루어진다. 첫째 자연 영상에서 에지 검출 처리를 위한 전처리 및 Canny 에지 추출을 수행하며, 둘째 영상의 기울기를 추출하기 위해 허프변환에 대한 전처리와 후처리를 한 후, 셋째로 잡음영상과 선을 제거하고 텍스트 특징을 이용한 후보영역 검출을 한다. 마지막으로 텍스트 후보영역 안에서 지역적 이진화를 수행하여 불필요한 비텍스트 연결 요소를 추려내기 위해 두 가지 텍스트 추출 방법을 수행한다. 본 연구는 게시판, 교통표지판, 책 표지 등 100장의 자연영상을 대상으로 실험한 결과 텍스트 추출에서 90.3% 추출 정확도를 가졌으며, 기울어진 각도 추출에서도 94.3%의 높은 추출률을 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.656-659
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• 2004

최근 많은 연구에서, 동일한 영상그룹들로부터 추출된 저수준의 특징들을 이용해서 고수준의 정보를 분석한 뒤, 이를 이용해서 영상을 분류하는 방법들을 소개하고 있다. 이러한 연구는 CBIR의 인덱싱에서 저수준의 특징만을 사용할 때 발생하는 의미적인 차이(semantic gap)문제를 해결하여, 검색의 효율을 높일 수 있게 한다. 하지만 이들 연구는 대부분 전경(scenery)영상만을 대상으로 하고 있다. 한편 영상을 객체 단위로 다루는 것은 CBIR의 성능을 크게 향상 시킬 수 있는 요인이 된다. 왜냐하면 대부분의 사용자는 관심있는 객체가 포함된 영상을 검색하기 원하기 때문이다. 본 논문에서는 영상의 객체를 인공객체와 자연객체로 분류하는 방법을 제안한다. 인공객체의 경우 자연객체에 비해 상대적으로 직선형태의 에지가 많이 발견되며 객체를 구성하는 패턴이 규칙적이고 방향성을 가진다. 또한 인공객체는 자연객체에 비해 객체영역의 경계가 직선에 의한 단순한 형태로 나타난다. 이러한 특징들을 EDH(edge Direction Histogram)의 에너지, EDAS(Energy Difference of Adjacent Sector)와 가버 필터를 통해 추출하여 분류에 이용한다. 실험을 통하여 각 특징들을 개별적으로 사용해서 76%에서 84% 사이의 분류 정확성을 얻었으며, 제안한 머징 방법을 이용하여 최종적으로 약 90%의 정확성으로 분류하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.703-705
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• 2004

의학적 진단이나 치료를 하는 과정에선 실험이나 촬영을 통한 사진이나 영상이 많이 생성된다 의학용 이미지들은 각각 생성된 환경에 따른 특성을 가지고 있기 때문에. 효율적으로 이미지를 관리하기 위해서는 이미지의 특징이나 증상과 같은 정보들을 함께 표현해야한다. 본 논문에서는 의료 영상이 나타내는 정보를 표기하고, 카메라로부터 입력받는 영상을 출력 및 분석할 수 있는 컴포넌트웨어에 대해서 살펴본다. 본 논문에서 개발한 컴포넌트웨어는 다른 프로그램에서도 쉽게 영상관련 처리를 할 수 있도록 COM 기반의 Activex 컨트롤로 개발하였으며 이미지의 주석기능과 더불어 각각의 이미지나 카메라로부터 입력받는 동영상의 색 공간변환 및 왜곡보정 등의 기능을 가지고 있어, 보다 정교한 작업을 요하는 의료 영상처리 프로그램에 손쉽게 추가하여 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.265-267
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• 2019

본 논문에서는 기존의 실시간 드론 영상 전송 방식의 전송 거리 한계 및 장애물 간섭 문제를 극복하기 위한 LTE 기반 실시간 영상 전송 드론 시스템을 제안하고 구현한다. 원격 LTE 드론 연결 및 영상 전송을 위한 Companion Computer (CC) 구축 및 개발과 유동 IP 를 가진 LTE 모듈의 원활한 연결을 위한 중계서버 구축과 취득한 영상을 통한 객체 탐지 및 추적 기능 개발을 목표로 한다. 개발 및 실험 결과에서는 구현한 LTE 영상전송 시스템을 통해 실시간 영상을 전달받고 GCS 를 통한 드론 조작이 원활하게 동작하는 것을 보여준다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.3
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• pp.347-352
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• 2011

Entropy used for measuring the richness in details of the image and absolute mean brightness error(AMBE) providing a change in the image global appearance are two quantitative measures generally used for measuring quality of images. In this paper, we propose an entropy and AMBE-based thresholding method to binalize a given image. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by thresholding experiments on nine test images and comparison with other conventional thresholding methods, that is, Otsu method and entropy-based method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.716-719
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• 2010

비디오 클립은 최근 온라인 상에서 흔히 볼 수 있는 짧은 동영상으로 이러한 동영상 클립의 대규모 유입으로 유사한 비디오 클립을 검색하는 동영상 검색 엔진의 필요성이 크게 증가하였다. BCS은 최초의 단일 비디오 클립 표현 모델로 비디오 클립을 주성분 분석을 통해 얻어진 좌표축들을 그 위로 사상된 데이터들로 제한한 것들로 이루어진 좌표계로 요약한다. 그러나 BCS 은 영상의 순서를 무시한 벡터로 표현되므로 세밀한 유사도 구별이 불가능하다. 본 논문에서는 유사한 동영상에 대한 사람의 판단은 서로 유사한 일부분이 많이 존재하는 것을 기반으로 하는 점에 착안하여 하나의 동영상 클립을 샷 단위로 나누어 여러 개의 BCS 으로 나타낸 다음, 이들간의 유사도 측정을 통해 검색의 성능을 높이고자 하였다. 실험 결과 만족할 만한 정확도로 유사한 동영상 클립을 검색해 내는 것을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.43-45
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• 2020

궁극의 3D 디스플레이 기술이라고 할 수 있는 홀로그램 기술로 실물을 보는 것과 같은 3차원 영상이 가능해 지고 있다. 그러나 디지털 홀로그램 영상의 데이터양은 HD나 UHD 영상의 수십에서 수천 배에 달해 원본 화질의 열화를 최소화 하면서 데이터양을 줄이기 위한 압축 부호화 기술이 매우 중요하다. 본 논문에서는 위상 홀로그램 동영상에 대해 최신 영상 압축 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)와 VVC(Versatile Video Coding)로 압축한 후 홀로그램 영역과 수치 복원 영역에서 압축 성능을 비교하며, 다양한 실험영상에 대한 HEVC 압축 결과에 대해 객관적 압축성능 분석 및 주관적 성능 분석을 진행한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.319-322
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• 2007

본 논문에서는 영상 감시 등의 응용을 위해 영상에서 자동으로 사람 수를 측정하는 군중 수 측정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전처리 과정으로 전경영상과 경계영상을 검출하여 객체의 픽셀 크기 히스토그램과 경계 방향 히스토그램을 특징으로 이용하고 카메라 투영행렬을 통해 픽셀 크기와 경계 방향에 대한 특징 정규화를 수행한다. 실제 사람 수와 얻어진 특징 히스토그램 간의 선형성은 사상 함수의 구성에 적용되며, 훈련 데이터를 통해 얻어진 사상 함수는 사람 수 측정에 이용되었다. 제안한 방법의 성능은 건물 내에서 촬영된 영상에 대한 실험 결과로 나타났으며 이 방법이 영상 감시 분야에 다양하게 적용될 수 있음이 확인되었다.