• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.159-164
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• 2001

본 연구에서 설계하고 구현한 뇌 MR영상 처리기에서는 뇌 MR 영상에서 진단에 필요한 정보들을 자동 추출한다. 의료영상 처리 시에는 수집된 의료영상의 특징을 분석하고 특징들을 분류해야 하며 이를 위해서는 효율적인 특징 추출 알고리즘들 필요하다. 뇌 MR 영상 처리기는 영상의 잡음제거나 영상 강화를 위한 전처리기, 영상의 특징을 추출하기 위한 영역분할기와 전역, 지역 특징 추출기로 구성된다. 뇌 MR 영상 특징 추출을 위한 효율적인 의료영상 처리기의 개발 내용을 기술한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.161-164
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• 2001

정밀한 자료처리를 위한 영상 분석도구의 개발과 더불어 영상 특성을 바탕으로 한 영상처리와 분석 방법의 개발은 좋은 연구 보조 도구가 된다. 외국의 수입에 의존적인 현재의 연구환경에서 개발자로서의 영상분석도구의 설계 및 구현은 고가의 장비를 대치할 만한 대체효과와 더불어 개인의 개발의지와 아이디어를 쉽게 반영하여 실습해 볼 수 있는 도구적 기능으로서의 효과를 가지게 된다. 본 논문에서는 의료영상 분석을 위한 영상분석도구를 설계 및 구현하여 의료영상에 대한 처리를 하여 보았다. 영상분석도구의 계속적인 개발은 영상처리 및 분석을 연구하는 개발자에게 좋은 실험도구가 될 것이 다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.426-427
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• 2012

본 논문은 부호화된 저해상도의 깊이 영상과 고해상도의 색상 영상을 입력으로 고해상도의 깊이 영상을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 결합 양측 필터를 이용하여 저해상도 깊이 영상의 경계 정보를 향상시킨다. 그런 다음, 깊이 영상 보간 단계에서 향상된 경계 정보를 참조하여 고품질 고해상도의 깊이 영상을 생성한다. 실험을 통한 깊이 영상과 합성영상의 화질 평가에서, 제안하는 방법이 기존의 3DV-ATM 깊이 영상 보간법보다 높은 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.206-209
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• 2002

의료 영상 처리 시스템에서는 영상들의 검색이 중요한 문제로 대두되고 있다. 그에 대한 해결 방법으로는 의료 영상 처리 시스템에 지능적인 내용 기반의 영상 검색 방법을 도입하는 것이다. 본 연구에서는 의료 영상에 적합한 분할 방법을 사용하여 뇌의 MR 영상에 대하여 내용기반 검색을 하기 위한 영상 특징 색인화 방법을 제안한다. 제안하는 색인화 방법은 뇌 MR 영상에서 뇌영역을 분할하고 특징들을 추출한 후 이 정보를 가지고 대상 영상의 그룹핑 정보를 유추하고, 각 대상 영상에서의 비정상 후보 영역 위치를 찾아내어 3차원 공간 색인을 하는 방법이다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.6
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• pp.768-779
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• 2018

In this paper, we propose a novel video quality function for video processing based on MSSSIM to select an appropriate video processing filter and to accommodate multiple processing filters to each pixel block in a picture frame by a mathematical selection law so as to maintain video quality and to reduce the bitrate of compressed video. In viewpoint of video compression, since the properties of video quality and bitrate is different for each picture of video frames and for each areas in the same frame, it is difficult for the video filter with single property to satisfy the object of increasing video quality and decreasing bitrate. Consequently, to maintain the subjective video quality in spite of decreasing bitrate, we propose the methodology about the MSSSIM as the measure of subjective video quality, the KL-Divergence as the measure of bitrate, and the combination method of those two measurements. Moreover, using the proposed combinatorial measurement, when we use the multiple image filters with mutually different properties as a pre-processing filter for video, we can verify that it is possible to compress video with maintaining the video quality under decreasing the bitrate, as possible.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.10 no.3
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• pp.453-459
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• 2009

In recently, as the interest of media contents increase among internet users, a variety of media contents are circulated in the web. Especially, video-media content in media contents attracts internet user's interest. In conjunction with web 2.0, internet users open and share their making contents by themselves. Their attitude about accepting media contents is not passive but aggressive. Additionally, they create new form of distribution of the flow. Video media content for distribution on the Web is created by experts to a professional content, but Web 2.0 era, the UCC (User Create Contents) in the form of self-produced content is the most. The generated media by the general internet users, but self-produced content, provides video information only and has limitations. To satisfy internet users as consumers in the web 2.0 eras, it has needed to provide actual feeling contents that add various effects not just simple media. Therefore, this paper represents the existing media content with simple information based on the concept of ontology and the meaning to the subject for the media content. We will provide an actual feeling how to offer the configuration of a service model (AF-VS : Actual Feeling Video Service).

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.88-91
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• 2010

정보통신망 및 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 정보의 형태는 단순한 텍스트 데이터에서 멀티미디어 데이터로 전환되고 있다. 멀티미디어 기술은 저장, 재생, 압축 등 관련 기술의 빠른 발전과 미디어의 사회, 문화적 역할이 계속 증가함에 따라 우리 사회 전반에 걸쳐 매우 광범위하게 사용되고 있으며, 이로 인해 동영상 검색등의 많은 검색을 요구 하고 있으나, 동영상 검색의 문제점은 생산되는 컨텐츠에서 동영상이 가지고 있는 비중은 계속해서 높아지지만 쌓아진 데이터를 검색하기엔 몇 가지 문제점이 있다. 첫 번째는 데이터의 중복성이고 두 번째는 제목, 내용 그리고 Keyword가 일치하지 않으며, 세 번째는 저자권 침해 등이 있다. 본 연구에서는 본 논문에서는 빠르게 변화되고 있는 정보화 시대에 맞게 동영상에서 음성과 얼굴영역을 검출하여, 검색 시 효율적이고 정확한 데이터의 검색이 이루어 질 수 있도록 검색 알고리즘을 제안하고 소개하며, 이중 두 번째의 문제점인 제목, 내용 그리고 Keyword의 불일치한 점에 두어 검색 시 영상의 이미지 검색과 음성을 통하여 keyword를 찾아 효율적이고 검색율의 높일 방법을 연구한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.607-610
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• 2000

특정, 컴퓨터 사용자들이 자기가 관심을 가지고 있는 문서에서 어느 한 영상을 일괄 수집(Gathering)하고자 하는 욕구가 생길 수 있다. 그런데, 그래픽 영상(Graphic Image)이 여러 개로 세분화되어 있고, 한 문서 내에 다량으로 존재하기 때문에 선택하는 데 한계가 있다. 따라서, 웹(Web) 문서내의 모든 영상을 일괄 수집할 필요가 있으며 이 수집한 영상 중에서 사용자가 관심을 가지는 영상을 검색(Retrieval)하면 그와 유사한 다른 영상들도 같이 검색할 수 있는 시스템(System)이 필요하다는 생각에서 본 시스템을 구현하였는데, 그래픽영상의 일괄 수집이 가능하였고, 사용자의 관심영상에 대한 유사영상 검색이 가능하였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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• pp.44-51
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• 2020

동영상 프레임 내 객체 영역들을 배경으로부터 분할하는 기술인 동영상 객체 분할(video object segmentation)은 다양한 컴퓨터 비전 분야에 활용 가능한 연구 분야이다. 최근, 동영상 객체 분할과 관련된 연구 내용으로 CVPR, ICCV, ECCV의 컴퓨터 비전 최우수 학회에 매년 20편 가까이 발표될 정도로 많은 관심을 받고 있다. 동영상 객체 분할은 사용자가 제공하는 정보에 따라 비지도(unsupervised) 동영상 객체 분할, 준지도(semi-supervised) 동영상 객체 분할, 인터렉티브(interactive) 동영상 객체 분할의 세 카테고리로 분류할 수 있다. 본 고에서는 최근 연구가 활발하게 수행되고 있는 비지도 동영상 객체 분할과 준지도 동영상 객체 분할 연구의 최신 동향에 대해 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.191-194
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• 2002

영상분할이란 영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 것을 말한다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 gradient 기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 gradient 함수 기반의 영상분할은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 영상에서는 그 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 Active Contour 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로 영상 내의 진화곡선에 의존하는 에너지 함수인 Mumford-Shah Functional을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 내의 Active Contour를 진화시켜 Mumford-Shah 함수의 에너지를 최소화시키는 Level Set 함수를 찾고 Level Set 함수에 의해 얻어진 부분영상에서 히스토그램을 이용한 임계치(thresholding) 방식을 사용하는 보다 효과적인 객체추출 모델이다.