• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.404-406
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• 1999

비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면 전환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하므로, 최근 들어 압축 비디오상의 특징 정보를 직접 추출하여 장면 전환 검출에 사용하는 방법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상의 에지 정보를 복호화 과정을 거치지 않고 직접 추출하여 장면 전환 검출에 사용하는 새로운 방법을 제안하였다. 이산 여현 변환(DCT)된 블록내 AC 계수의 부호를 통해 에지의 모양을 알아내었으며, AC 계수간의 상관 관계를 통해 에지의 방향과 세기를 측정하여 프레임을 정합하는 방법을 사용하였다. 실험 결과 사용한 특징 정보가 명도나 색상 변환에 무관하여 잘못 검출하는 비율이 현저히 적었으며, 영상을 완전 복호화한 후 에지를 구하여 장면 전환 검출을 하는 방법에 비해 약 5-6배 속도가 빠름을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.385-388
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• 2001

본 논문에서는 비디오 영상에서 장면 전환을 검출하는 알고리듬을 제안한다. 장면 전환 검출은 비디오 프레임 사이의 유사도를 측정하여 이루어 진다. 유사도는 비디오 영상의 특성을 나타내는 지표를 추출하고 이를 비교함으로써 얻어진다. 비디오 영상의 특성 지표는 비디오 영상 전체에서 추출하는 것이 일반적이나 제안하는 알고리듬에서는 비디오 영상에서 강한 에지 부분을 포함하는 여러개의 블록에서만 추출된다. 이렇게 함으로써 배경보다 더 중요한 정보를 가진 에지 주변의 칼라 변화에 집중하는 효과를 얻게된다. 실험 결과는 강한 에지 블록에서 얻은 지표가 점진적 장면 전환(dissolve, wipe) 검출에 효과적임을 보여준다. 제안하는 알고리듬은 또한 Cut탐지에도 비교적 좋은 성능을 보인다. 그리고 Fade-in/out을 간단하면서 효과적으로 탐지할 수 있는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.562-564
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• 2002

본 논문에서는 자기상관함수의 국소적 특징을 사용하여 에지 특징을 추출한 후, 이를 이용해 유사이미지를 검색하는 방법을 제시한다. 자기상관함수의 국소적 특징을 이용하여 이미지를 검색할 경우 크기, 밝기, 색상등과 같은 이미지 요소가 서로 다를 경우에도 영향을 받지 않고 에지 특징정보를 추출해 낼 수 있다. 이는 얻어진 에지 특징을 이미지 크기와 고차 국소 자기상관함수의 변위에 의해 변하지 않도록 정규화를 하고, 동일 이미지에 대해 밝기가 조금 달라지면 검색효율이 떨어지는 점을 해결하기 위해 거리척도로서 방향여현거리(direction cosine distance)를 이용함으로써 가능하다. 이렇게 추출된 특징벡터를 자기조직화 맵에 의하여 클러스터링하고, 유사이미지 검색의 효율성을 비교해본 결과, 본 논문에서 제시한 방법을 사용하여 검색한 경우 재현율이 기존의 방법에 비해서 비교적 높은 수치를 나타냈다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.163-166
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• 2004

본 논문은 3차원 형상 인식시스템으로부터 스캔 한 3차일 영상 데이터의 깊이정보에 3차원 에지를 추출하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 3차원 수직 평형 형상 인식기로 object scanning을 한 데이터 값들을 추출한다. 이 추출된 값들의 특성은 2차원 영상 즉 x, y축에 각각의 픽셀에 깊이정보를 가지는 3차원영상으로서 기존의 3차원영상과는 다른 차이를 가지며 영상의 품질이 우수하며 많은vertex 정보와 메쉬 정보를 가지고 있다. 따라서 획득된 데이터에서 x좌표와 y좌표는 영상에 있어서 위치를 나타내는 정보이고, T좌표는 3차원영상을 형성하는 깊이 정보들이다. 3차원 형상 인식시스템에서 스캔 한 3차원 얼굴영상으로부터 에지를 검출하여 에지가 존재하는 위치에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의실험 한 결과 워터마크가 삽입된 모텔의 절단(cropping), 리메쉬(remesh) 및 메쉬간소화(mesh simplification) 공격에 대한 견고성이 우수함을 확인함으로써 3차원형상 인식 시스템에 직접적인 워터마크 삽입이 가능함을 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.683-686
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• 2010

본 논문은 영상 내에서 영역을 분할하여 영상 잡음을 효과적으로 제거하는 기법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 잡음 영상을 영역 분할 경우 잡음부분까지 영역 분할되는 문제가 발생하기 때문에 잡음 영상을 저대역(Low-pass) 필터를 통과함으로써 잡음을 최소화한다. 저대역 필터를 통과한 영상에서 에지를 추출하여 비정상적인 에지의 추출을 방지함으로써 영상이 가진 근본적인 에지를 정확하게 추출한다. 획득한 에지 정보를 바탕으로 각 영역간의 히스토그램의 평균 오차를 이용하여 영역을 분할한다. 분할된 영역은 각 영역별로 저대역(Low-pass) 필터를 통과시킴으로써 영역에 맞는 잡음 제거를 통해서 더욱 빠르고 효과적으로 제거한다. 본 논문의 방법은 기존의 학습을 통한 잡음 제거 방법과 다르게 학습 시간이 요구되지 않으며, Non-local Means의 방법과 다르게 큰 연산량을 요구하지 않기 때문에 유사한 성능으로 빠른 잡음 제거를 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.625-627
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• 2022

FEC (Fog/Edge Computing) 환경에서 지연시간 최소화는 로컬과 에지 서버 간의 효율적인 협력을 보장하기 위한 최적의 계산 오프로딩 방법 결정을 통해 실현될 수 있다. 본 논문은 임의의 응용 서비스 실행모듈에 대한 부분 오프로딩 기반의 로컬(모바일 장치)과 에지 서버 간의 협업 경로를 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다중 분기구조를 포함하는 응용 서비스 실행모듈에 대한 부분 오프로딩 기반의 최적 협업 실행경로 추출 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 부분 모듈들의 실행위치에 따라 변화되는 지연시간 측정 및 분석에 적용가능하다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.6
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• pp.1-12
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• 2008

This paper presents automatic moving object detection method using the rotating camera covering larger area with a single camera. The proposed method is based on the edge segment matching which robust to the dynamic environment with illumination change and background movement. The proposed algorithm presents an edge segment based background panorama image generation method minimizing the distortion due to image stitching, the background image generation method using Generalized Hough Transformation which can reliably register the current image to the panorama image overcoming the stitching distortions, the moving edge segment extraction method that overcome viewpoint difference and distortion. The experimental results show that the proposed method can detect correctly moving object under illumination change and camera vibration.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.3
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• pp.585-590
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• 2012

Coronary Intervention treatment has become the core that is the test of cardiac catheterization to conduct treatment with Coronary Arteriography. Operators must be careful in Coronary Intervention treatment because the stent is inserted into the point of narrowing of blood vessel. So, the operator must correctly recognize the path of blood vessel to deal with the problems which are damages and ruptures of blood vessel, and there would be some errors of finding the path of blood vessel by bad qualify of the image. Therefore in this paper, median filtering is conducted by preprocessing to evaluate the performance of the effect of noise of the image that affects quality of the image and Fuzzy Edge Extraction Techniques is tested by using Soble Edge Extraction Techniques to compare the performance with The Fuzzy Edge Extraction Techniques. In result, the performance, removing the noise and extracting the signal of Fuzzy Edge Extraction Techniques using median filtering, demonstrates the superiority.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.292-294
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• 2002

본 연구에서는 영상에서 효과적인 에지 연결(edge linking)을 위하여 기존의 셀룰러 신경망 구조에서 두 가지 유형의 시냅스 구조를 고려한 활성화 특성을 제안한다 제시하는 모델에서 노드들간의 측면 연결에 의한 상호 작용은 노이즈에 의한 에지 및 영상에서 추출된 비최대점(non-maximum)의 에지를 억제할 문만 아니라, 특정 노드의 원형 이웃(circular neighborhood)으로 그려되는 특징들 간의 상호 연관도를 반영하여 에지의 연결 효과를 이를 수 있게 한다. 이러한 과정은 에지를 표현하는 벡터형식의 각 성분에 대한 활성화 특성으로부터 정형화된 에너지 함수로 모델링하고 이에 대한 최적화 과정으로써 구현될 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1377-1378
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• 2015

본 논문에서는 영상에서 움직임 물체의 손실된 영역 보정 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저, 입력 영상에서 차 영상기법을 이용하여 움직임 물체를 추출한다. 추출한 움직임 물체는 손실된 영역과 미세한 잡음을 포함하고 있어 모폴로지 알고리즘을 이용하여 잡음을 제거하고 손실된 영역을 보정하기 위해 차 영상에 사용한 입력 영상에서 히스토그램 평활화(Histogram equalization)를 통해 영상의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 Canny 에지를 추출한다. 추출한 에지 영상에서 차 영상을 이용해 추출한 움직임 물체의 위치를 기준으로 플러드 필 알고리즘을 적용한다. 플러드 필 알고리즘을 적용하면 손의 에지영역을 색으로 채울 수 있다. 마지막으로 움직임 물체의 손실된 영역과 플러드 필(flood fill) 알고리즘을 적용한 영상을 합 연산 하여 손실된 영역을 보정한다.