• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1998년도 춘계공동학술대회 발표논문집 IMF시대의정보화 추진전략
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• pp.89-92
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• 1998

압연철판의 생산라인에 있는 카메라에 입력되는 영상정보를 Image Frame Grabber를 이용하지 않고 Video Overlay Board를 사용하여 라인에 입력되는 압연철판을 분석하여 외곽선을 가로지른 선분의 길이가 기준에 준할 때 정확한 절단정보를 발생시킴으로 기존에 사용해온 작업자의 대략적인 지식을 이용한 절단에서 발생되는 압연 철판의 손실을 최소화시키며 불량률을 줄인다. 그리고 발생되는 정보를 DB화시킴으로 생산품의 정확한 재고량을 관리하는 시스템을 개발한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.239-244
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• 2006

본 논문은 스테레오 동영상에서 스네이크를 이용해 객체 윤곽을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 스테레오 동영상에서 얻을 수 있는 변이 정보를 이용해 복잡한 배경을 제거하고, 객체의 윤곽에서 곡률이 심한 곳에는 부족한 스네이크 포인트를 추가하고 그렇지 않은 곳은 잉여 스네이크 포인트를 제거하여 윤곽을 잘 검출하도록 하였다. 제안한 방법은 객체의 오목한 윤곽 부분에서 스네이크 포인트 수 부족으로 인해 정확한 윤곽을 검출하기 힘들었던 문제를 해결할 수 있었고 복잡한 배경을 갖는 영상에서도 동작이 잘 되었다. 또한 폐색구간에서도 객체의 영역 변화에 따라 스네이크 포인트를 최적화하며 추적하였다. 제안한 방법은 실험을 통해 그 성능을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.331-332
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• 2011

본 논문에서는 Markov random field (MRF) 프레임워크와 영상의 기울기(gradient) 정보를 이용한 필드영상의 공간적 디인터레이싱(deinterlacing) 알고리즘을 제안한다. 기존의 디인터레이싱 결과를 보면 때때로 에지 부분의 연결이 정밀하지 못하여 눈에 거슬리는 재깅(jagging) 현상 등의 결함이 나타나기도 하는데, 제안하는 알고리즘은 이러한 현상을 줄이고자 영상의 기울기 도메인(gradient domain)에서 디인터레이싱을 수행한다. 즉, 제안하는 방식은 필드 영상으로부터 기울기 영상을 얻고 이를 보간한 후 필드영상과 복원된 기울기 영상을 토대로 원본 영상을 복원한다. 이 과정에서 각각의 픽셀마다 기울기 영상의 보간을 위한 에지 방향의 추정이 필요한데, 이 과정에서는 MRF 모델을 기반으로 에너지 함수를 설계하고 최적화시킴으로써 보다 강건한 추정결과를 얻도록 하였다. 프레임 영상 복원은 기울기 영상과 필드 영상 정보를 사전 정보로 하여 선형 방정식을 세우고 푸는 과정으로 이루어진다. 실험한 결과, 제안된 방법의 결과가 기존 방법에 비하여 눈에 띄는 결함을 줄이고 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권4호
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• pp.358-368
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• 2001

셀프 캘리브레이션은 영상 시퀀스에 대한 특징점 정합 결과를 이용하여 카메라 내부 파라미터를 계산하는 기법이다. 이는 임의로 움직이는 카메라를 이용하여 얻은 영상 시퀀스를 이용하여 유클리디안 복원을 수행하는데 응용될 수 있다. 안정적인 3차원 복원결과를 얻기 위하여 본 논문에서는 두 가지 제약 조건을 사용한다(카메라 내부 파라미터의 개수에 대한 제약 조건과 복원할 장면의 기하학적 구조를 이용한 제약 조건). 카메라 내부 파라미터에 대한 제약 조건은 카메라의 하드웨어적인 특성을 반영하며 이러한 제약 조건을 적용함으로써 셀프 캘리브레이션 중 비선형 최적화 과정의 수렴도를 높일 수 있다. 또, 기하학적 제약 조건은 대상 장면의 직각 구조를 이용하여 이에 대한 조건을 분석하여 제약 조건에 대한 수식을 유도한 다음 이를 최적화 과정에 포함시킨다. 합성 영상과 다양한 종류의 실제 영상에 대한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방법을 이용하면 개선된 유클리디안 복원 결과를 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.348-351
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• 2012

본 논문에서는 많은 양의 외부 데이터를 활용할 수 있는 예제기반 초해상도(example-based super-resolution) 방법을 보다 효율적으로 할 수 있는 예제선정과 그를 위한 최적화기반의 방법론을 제안한다. 외부 데이터베이스 전체에 의존하는 것이 아니라, 예제선정을 위해 영상검색 (image retrieval) 방법을 도입하여 입력 영상과 관련 있는 영상을 외부 데이터베이스로부터 찾고 영상들로부터 초해상도 영상을 얻는다. 기존의 방법은 외부 데이터베이스를 모두 사용하기 때문에 입력영상에 불필요한 정보들이 복원되어 초해상도 결과의 질을 저하시킨다. 하지만 제안하는 방법에서는 영상검색을 통해 불필요한 정보들을 미리 제거하여 좋은 결과를 얻을 수 있다. 또한 외부 데이터베이스를 크기에 상관없이 검색된 몇 장의 영상을 사용하기 때문에 기존의 방법에 비해서 속도가 향상되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.85-88
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• 2006

본 논문에서는 강의 영상에 포함되어 있는 텍스트 정보를 바탕으로 학습에 의미 있는 영역을 추출한다. 실시간으로 입력되는 컬러 영상에서 Canny 연산자를 이용하여 에지 정보를 구하고, 모폴로지 연산(Morphological Operation)과 연결 성분(Connected Component)을 통해 후보 영역을 검색한다. 그리고 검색된 후보 영역내의 색 정보 분석을 통해서 의미 있는 학습 영역을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 학습에 의미 있는 영역을 추출한 결과, 비교적 단순한 강의 영상과 복잡한 강의 영상 모두에서 정확한 학습 영역의 추출이 가능함을 알 수 있고, 학습에 의미 있는 정보만을 구성함으로써 적은 용량으로 최적화된 강의 영상을 제공할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.649-651
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• 2012

본 논문에서는 Core-A를 이용한 실시간 영상 신호 처리 SoC 설계와 검증에 대해 기술한다. 영상 신호 처리를 위한 방식으로 SoC를 사용하였으며 영상 처리를 위한 ISP를 설계하였다. 영상 처리를 위한 마이크로프로세서는 코드밀도를 높이고 Verilog HDL을 사용하여 기술되어 여러 응용분야에서 최적화할 수 있는 국내에서 개발된 Core-A를 사용하였다. 본 논문에서 제안한 SoC는 Verilog HDL언어로 설계 되었고, 기본 SoC의 구조는 Core-A, AMBA Bus, ISP, Memory controller, Uart로 구성하였다. 구현된 SoC는 다양한 영상 신호 처리를 지원하여 향후 영상압축 인코더의 실시간 이미지 처리용 소스로 사용할 수 있고 신호 처리 알고리즘 검증용에도 유용하게 사용될 수 있을 것으로 보인다. 설계 검증을 위해 먼저 FPGA를 이용하여 검증하였으며 TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS공정으로 합성한 결과 동작주파수는 50MHz, 전체 게이트 수 86.1k로 확인되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권5호
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• pp.581-586
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• 2004

본 논문은 중앙 영역에서의 컬러 특징 추출 기법과 추출된 컬러 특징들의 비교 빈(bin)를 최적화한 새로운 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 인간의 시각적 특징이 중심 객체의 유무에 영향을 받고, 대부분의 영상의 중심 객체는 중앙에 존재한다는 가정 하에 영상의 중앙 영역에서 컬러 특징을 추출한다. 따라서, 배경이 단순한 경우 영상의 전체영역을 특징으로 하여 검색했을 때 배경의 영향에 좌우되는 단점을 극복할 수 있다. 또한 영상의 컬러 특징값은 HSV 컬러 공간으로 변환한 후 16레벨로 양자화를 하여 추출한다. 실험값을 통해 기존의 16개 빈을 모두 비교하여 검색한 경우에 비해 상위 8개 빈만을 가지고 검색한 경우 주관적인 평가와 객관적인 평가 모두 다 좋은 결과를 보인다. 영상 전체를 특징으로 추출한 경우보다 중앙 영역만으로 특징을 추출한 경우 평균 precision이 약 5%정도 좋았다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.81-89
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• 1999

통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권6호
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• pp.1-6
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• 2009

본 논문에서는 명암도 기반의 의료영상 정합을 위한 최적화 방법을 소개하고자 한다. 제안하는 최적화 방법은 조건부 확률의 엔트로피에 기반한 측도를 사용함으로써 수행된다. 본 논문에서는 정합을 수행하기 위해서 주어진 두 영상의 명암도에 대한 조인트 히스토그램으로부터 계산된 조건부 엔트로피를 개선하여 새로운 정합 방법의 측도로써 정의한다. 그리고 기존의 명암도 기반의 방법들 즉, 명암도 차이 측정을 이용한 방법, 상관계수를 이용한 방법, 상호정보량을 이용한 방법 등과 비교 실험을 수행한다. 단일 모달리티 뇌 MR 영상을 이용한 실험과 서로 다른 모달리티 뇌 MR 영상과 CT 영상의 정합 결과를 통해서 성능을 평가한다. 실험결과에 의하면 제안한 방법이 기존의 최적화 방법들 널다 최적화 하는데 소요되는 시간이 더 빠르고 정확한 정합이 됨을 알 수 있다.