• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.318-323
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• 2007

모바일매핑시스템은 차량에 CCD카메라, GPS IMU등의 장비를 탑재하고 도로 및 주변지역의 영상을 획득하여 지도제작 및 도로 도로시설물의 유지관리를 위한 시스템이다. 그러나 모바일매핑시스템의 자료는 자료의 양이 방대하여 지도제작 및 시설물 관리에 사용되기 위해서는 일차적인 가공이나 편집이 필요하다. 모바일매핑시스템은 대상물의 위치 및 영상정보를 획득할 수 있는 효율적인 시스템으로 도로 시설물의 유지 관리, 수치지도의 갱신 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 이러한 모바일매핑시스템은 CCD 카메라 영상과 차량의 위치 및 자세정보를 제공하게 되고 이는 영상안의 객체에 대한 위치정보를 제공하는데 중요한 역할을 한다. 그러므로 본 연구에서는 모바일매핑시스템을 이용하여 영상내부에 나타난 거리표의 3차원 위치를 결정하고자 한다. 또 도로관리통합시스템의 핵심 키가 되는 거리표의 3차원 정보를 자동으로 추출함으로써 모바일매핑시스템의 방대한 정보를 효율적으로 처리하기 위한 방법을 알아볼 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.961-962
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• 2009

본 논문은 히스토그램 기반의 톤 매핑 기법을 소개한다. 톤 매핑 이란 고명암 대비 영상을 일상생활에서 사용하는 디스플레이 장치에서 재생할 수 있게 저명암 대비 영상으로 만들어주는 방법이다. 대표적인 방법으로 히스토그램 평균화 톤 매핑, 선형 톤 매핑, 로그 톤 매핑 등이 있으며, 본 논문에서는 히스토그램 평균화 톤 매핑과 로그 톤 매핑을 선형결합 함으로써 최대한 정보를 보존하면서 인간의 시각 특성에 적합한 톤 매핑을 수행하였다. 실험 결과를 통하여 제안된 톤 매핑 방법이 우수한 성능을 나타냄을 확인하도록 하겠다

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.242-245
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• 2019

실제 인간의 눈이 가장 어두운 물체와 가장 밝은 물체 사이의 차이를 인식하는 동적 영역의 범위는 10¹⁴(cd/㎡)이다. 이를 디지털 영상으로 가능한 최대로 표현하기 위해 HDR 영상을 생성하는 다양한 기술이 개발되었다. 하지만, 기존 디스플레이 장치의 동적 영역은 10³(cd/㎡)로 사람의 동적 영역에 비해 상대적으로 작은 동적 영역을 가진다. 따라서, HDR 영상을 LDR 디스플레이에 효과적으로 표현하기 위해서는 HDR 영상과 시각적으로 유사한 영상을 생성하는 방법인 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)이 필수적이다. 본 논문에서는 HDR 영상을 LDR 디스플레이에 표현하기 위해 개발된 톤 매핑 기법과 톤 매핑 기법의 품질을 평가하는 방법을 소개하고, 각각의 톤 매핑 기법의 품질 점수를 비교한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.204-207
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• 2001

뇌 MR 영상에서 질환을 자동적으로 진단하고 판별하는 작업은 정상인의 뇌 영상과의 비교를 통해서 가능하다. 정상인과의 뇌 영상 비교를 통하여 보다 정확하게 질병에 대한 근거를 제시할 수가 있기 때문에 이러한 접근 방법들이 여러 의료영상 연구 분야에서 시도되고 있다. 정상인의 뇌 영상과의 비교를 위해서는 우선적으로 해결되어야 하는 것이 현재의 대상 영상이 정상인 뇌의 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별하는 문제이다. 따라서 본 연구는 이러한 뇌 매핑에 사용될 수 있는 특징들을 추출하기 위한 것으로, 뇌 매핑에 사용되는 특징들을 추출하기 위해서 뇌 MR 영상으로부터 대리영역, 뇌영역, 뇌척수액영역 그리고 눈영역을 분할한 후 이들의 윤곽선, 최소사각형과 각 영역들의 픽셀 정보들을 찾아낸다. 이는 추후 연구할 뇌 매핑을 위한 대분류에 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.455-456
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• 2015

본 논문은 HDR(high dynamic range) 동영상을 기존의 LDR(low dynamic range) 디스플레이 단말에 표현하기 위해 톤 매핑을 수행할 때 발생할 수 있는 프레임간 깜박임 현상(flickering artifact)을 줄이는 방법에 관한 연구이다. HDR 동영상의 톤 매핑 문제에 있어 HDR 정지영상을 대상으로 개발된 많은 톤 매핑 방법을 그대로 적용하는 경우 시간 축 정보가 고려되지 않아서 깜박임 현상이 발생하여, 주관적 화질을 떨어뜨리는 결과를 초래한다. 이러한 프레임간 깜박임 현상을 줄이기 위해, 본 논문에서는 프레임의 평균 밝기 정보를 이용하여 HDR 동영상 통 매핑 과정에서 프레임간의 밝기 일관성이 유지하도록 하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.143-147
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• 2001

본 논문은 연속된 이미지로부터 고속 영상 모자익을 구성하는 새로운 접근을 기술한다. 제안하는 알고리듬은 전체 영상이 아닌, 종첩영역에서 특징점 및 대응점을 찾아 초기 변한 행렬을 구함으로 좀더 정확한 변환식을 표현하도록 하고 계산량을 감소시킨다. 또한 고속으로 모자익을 수행하도록 하기 위해 OpenGL 기반 텍스쳐 매핑을 이용하였다. 기존의 방법은 모든 영상의 픽셀에 변환식을 곱함으로 인해 많은 계산시간을 초래했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 OpenGL 기반 텍스쳐 매핑을 이용해 영상의 각 버텍스에 변환식을 곱함으로서 계산시간을 단축시켰다. 그 결과, PC에서 카메라로부터 영상을 받아들여 고속으로 모자익을 구성할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.9-11
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• 2016

최근 UHDTV(ultra high definition television) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하면서, 기존의 저해상도 FHD(full high definition) 영상을 고해상도 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(super-resolution, SR) 기법들이 각광을 받고 있다. 그 중, 선형 매핑(linear mapping)을 사용하여 저해상도 패치(patch)로부터 고해상도 패치를 복원하는 초해상화 기법은 상대적으로 낮은 복잡도로 좋은 품질의 고해상도 영상을 생성한다. 그러나 이러한 기법은 단순한 선형 매핑을 기반으로 하기 때문에 복잡한 비선형적(nonlinear) 저해상도-고해상도 관계를 예측하기 힘든 단점이 있다. 최근 각광받는 딥러닝(deep learning) 기술은 다층(multi-layer) 네트워크를 쌓아 입력과 출력 간의 복잡한 비선형 관계를 훈련시켜 좋은 성능을 보이는데, 이를 바탕으로 본 논문에서는 다중의 레이어로 구성된 다층 선형 매핑(multi-layer linear mappings, MLLM)을 기반으로 하는 초해상화 기법을 새롭게 제안한다. 제안하는 다층 선형 매핑은 기존 선형 매핑보다 비선형적 관계를 더 잘 예측하여 높은 품질의 고해상도 영상을 생성할 수 있게 한다. 제안된 초해상화 기법은 딥러닝 기반 초해상화 기법과 필적하는 품질의 고해상도 영상을 생성하면서도 더 낮은 복잡도를 지니는 것을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.7
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• pp.913-921
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• 1993

Texture mapping is mostly used as an image synthesis method in the model-based coding system. An image synthesis using this method uses only the texture information of a front face-view. Therefore, when the model is rotated, texture mapping may produce an awkward image in point of shading. In this paper. a new texture mapping method considering shading effect is studied, and also the ear's wireframe and changes of hair are suplemented for the relation. The experimental results show that the proposed method yields the synthesized images with reasonably natural quality.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.867-870
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• 2000

영상에서 나타난 컬러 정보를 이용해 검색을 수행하고자 하는 연구 방법에서 일반적으로 적용되어 사용되어진 방법 중 하나로 컬러 히스토그램의 유사성을 이용한 매핑을 들 수 있다. 이 방법의 장점은 쉽게 영상에서 나타난 컬러 정보를 그룹화하여 매핑 할 수 있게 해주나, 전체 영상에서 나타난 컬러의 양 정보만을 제공할 뿐, 각각의 컬러에 대한 공간적 정보를 제공하지는 못한다. 즉, 동일한 컬러가 한 곳에 집중해서 나타난 영상과 분산되어 나타난 영상이 동일한 컬러 정보로 매핑되므로 원치 않는 검색 결과를 얻게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 방법은 컬러 히스토그램에서 얻어진 컬러 정보와 별개의 공간 정보 추출 알고리즘을 통해 얻어진 정보를 결합(fusion) 하여 문제를 해결하였다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 각각의 히스토그램의 빈(bin)들에 컬러에 대한 양 정보만이 아니라 컬러의 중심점과 분산 값 정보를 구하여 이를 영상 검색을 위한 매핑 정보로 사용한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.55-58
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• 2018

본 논문에서는 넓은 동적 영역 (High Dynamic Range: HDR) 영상의 실시간 처리 방법을 제안한다. HDR 영상은 사람의 눈으로 볼 수 있는 자연 영상과 가깝지만 대부분의 디스플레이 기기들은 좁은 동적 영역 (Standard Dynamic Range: SDR)의 영상 출력만을 지원한다. 이러한 동적 영역의 차이를 사람의 시각 특성을 고려하여 축소하기 위해서는 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 수행하여야 한다. 하지만 기존의 이미지 톤 매핑 기법을 실시간 영상에 적용할 경우 영상의 실시간 처리, 플리커링 현상을 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 사용하여 플리커 현상에 강인하고 실시간 비디오 톤 매핑이 가능한 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 동적 계획법 (Dynamic Programming)을 통해 빠른 전역 해를 찾는 것이 가능하고 세부영상 향상 (Detail Enhancement)의 실시간 처리가 가능함을 보였다.