• Journal of KIISE
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• v.43 no.12
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• pp.1356-1364
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• 2016

This paper proposes a novel aesthetic photo recomposition method using a deep convolutional neural network (DCNN). Previous recomposition approaches define the aesthetic score of photo composition based on the distribution of salient objects, and enhance the photo composition by maximizing the score. These methods suffer from heavy computational overheads, and often fail to enhance the composition because their optimization depends on the performance of existing salient object detection algorithms. Unlike previous approaches, we address the photo recomposition problem by utilizing DCNN, which shows remarkable performance in object detection and recognition. DCNN is used to iteratively predict cropping directions for a given photo, thus generating an aesthetically enhanced photo in terms of composition. Experimental results and user study show that the proposed framework can automatically crop the photo to follow specific composition guidelines, such as the rule of thirds.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.23 no.3
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• pp.65-75
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• 2017

As a 360-degree image carries information of all directions, it often has too much information. Moreover, in order to investigate a 360-degree image on a 2D display, a user has to either click and drag the image with a mouse, or project it to a 2D panorama image, which inevitably introduces severe distortions. In consequence, investigating a 360-degree image and finding an object of interest in such a 360-degree image could be a tedious task. To resolve this issue, this paper proposes a method to find a region of interest and produces a 2D naturally looking image from a given 360-degree image that best matches a description given by a user in a natural language sentence. Our method also considers photo composition so that the resulting image is aesthetically pleasing. Our method first converts a 360-degree image to a 2D cubemap. As objects in a 360-degree image may appear distorted or split into multiple pieces in a typical cubemap, leading to failure of detection of such objects, we introduce a modified cubemap. Then our method applies a Long Short Term Memory (LSTM) network based object detection method to find a region of interest with a given natural language sentence. Finally, our method produces an image that contains the detected region, and also has aesthetically pleasing composition.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.297-300
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• 2000

본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot을 구하고 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간변화량을 구한다. 구해진 변화량의 local maxima와 local minima는 MPEG 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 frame을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.3
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• pp.8-17
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• 2008

A new algorithm for automatic extraction of interesting objects is proposed in this paper. The proposed algorithm can be summarized in two steps. First, segmentation of color image that split interesting objects and backgrounds is performed. According to the research stating, 'Humans perceive things by contracting color into three to four essential colors,' a color image is segmented into three regions utilizing k-mean algorithm, followed by annexing the regions when the similarities of them exceeds the critical value based on the calculation of degrees in the histogram similarity, Second, identifying the interesting objects out of the segmented image, partitioned by the image composition theory, is performed. To have a good picture, it is important to adjust positions of interesting objects according to picture composition. Extracting objects is a retro-deduction process using a weighted mask designed upon the triangular composition of picture. To prove the quality of the proposed method, experiments are performed over four hundreds images as well as comparison with recently proposed KMCC and GBIS methods.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.57-61
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• 2000

본 논문에서는 영상의 다양한 특징 정보 중에서 모양 특징을 이용한 영상 검색 시스템 을 제안한다. 모양 특징을 추출하기 위한 과정은 Chain Code를 이용 경계면의 좌표와 깊이를 구하는 과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출 과정 그리고 영역의 넓이를 구하는 과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면 가지 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율 등을 특징 정보로 이용한다. 각 질의 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 실험 대상으로는 170개의 폐곡선을 이루는 이진 도형 영상에 대한 검색 실험을 실시하였으며, 실험 결과 평균 Recall/Precision이 0.65/0.81을 보임으로써 제안된 방법이 유용함을 보였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.21 no.6
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• pp.23-29
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• 2016

In this paper, we propose a method of depth video coding to find the closest sphere through the depth information when the spherical object is captured. We find the closest sphere to the captured spherical object using method of least squares in each block. Then, we estimate the depth value through the found sphere and encode the depth video through difference between the measured depth values and the estimated depth values. Also, we encode factors of the estimated sphere with encoded pixels within the block. The proposed method improves the coding efficiency up to 81% compared to the conventional DPCM method.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.21 no.5
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• pp.449-455
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• 2000

순간적으로 승모판에서 혈류가 역류하는 영역을 측정하기 위해서, PISA 방법이 자주 이용되고 있다. 이 방법은 물질보존법칙에 근거하여, 구멍을 통과하는 유체량을 isotach 표면적과 이에 대응하는 속도의 곱으로 구하는 것이다. 이러한 PISA 방법에서 사용되는 유동모델은 반구모델과 비반구모델의 형태인데, 이는 isotach 표면적이 반구이거나 비반구임을 가정하여 계산된 것이다. 이러한 isotach 모델링에서는 isotach의 높이와 폭의 결정이 유체량을 추정하는데 아주 중요한 변수가 된다. 본 연구에서는 in-vitro 칼라 도플러 영상으로부터 PISA 영역을 추정을 위하여 영역기반을 근간으로 하는 비반구모델에 대한 표면적 추정방법을 제안하였다. 이 방법의 타당성을 알아보기 위해 180개의 칼라 도플러 영상에 대해 isotach의 높이와 폭을 추정한 결과, 기존의 에지기반방법이 19개 영상에서 에러를 가지는 반면, 제안한 방법에서는 에러영상이 없음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.87-90
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• 2009

영상의 깊이 정보를 추출하는 것은 매우 어려운 연구이다. 다양한 유형의 영상 구조의 분석이 필요하지만 많은 경우에 주관적인 판단의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 로스 텍스처 필터를 기반으로 정지 영상의 깊이를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 로스 텍스처 필터는 단안 비전에서 3D 깊이를 얻기 위한 방법으로 활용되었는데, 실제 2D 영상에서 깊이를 예측하기 위해 텍스처 편차, 텍스처 기울기, 색상 등을 활용한다. 로스 필터는 $1{\times}5$ 벡터로부터 콘볼루션을 이용하여, 20여개의 $5{\times}5$ 콘볼루션 필터가 구해지는데, 영상에 필터를 적용하여 로스 에너지를 계산한다. 구해진 에너지를 깊이 맵으로 변환하고, 깊이 맵에서 특징 점을 구하고, 특징 점들로부터 델러노이 삼각화를 이용하여 삼각형 깊이 메쉬를 얻는다. 구해진 깊이 맵의 성능을 측정하기 위해 카메라 시점을 변경하면서 영상의 3D 구조를 분석하였으며, 입체영상을 생성하여 3D 입체 시청 결과를 분석하였다. 실험에서는 로스 텍스처 필터를 이용하는 깊이 생성 방법이 좋은 효과를 얻는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.02a
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• pp.120-120
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• 2013

본 발표에서는 최근 무인전투기 및 무인자율주행차량 등의 어플리케이션에 응용되고 있는 삼차원 영상 센서 시스템 기술에 관한 소개와 더불어 한국전자통신연구원에서 독자적인 구도를 기반으로 최근 시연에 성공한 스터드(STUD) 레이저 레이다의 동작원리 및 구현결과를 소개하고자 한다. 최근 전세계의 삼차원 레이저 영상 센서 시스템은 1) 한 관측점을 회전을 통해 스캔하는 2D 스캔 방식에서 벗어나, 2) 일차원 배열 형태로 구현된 관측점을 센서가 회전하면서 얻어지는 3D 스캔 방식과 3) 이차원 어레이 형태의 검출기로 삼차원 영상을 검출하는 방식으로 삼차원 영상을 확보하는 노력으로 구분되어 진행되어 왔다. 이번 시연에 성공한 제안된 방법은, 기존의구도와는 다른 독자적인 방식으로, 대면적 검출기를 기반으로 센서부가 회전하지 않으면서, 하나로 통합된 검출기 출력을 이용할 수 있는 구도인 스터드(STUD: STatic and Unitary Detector)기반의 삼차원 레이저 레이다 시스템이다. 최근 구현 결과는 수평해상도 320, 수직해상도 240인 QVGA 영상 수준으로, 이는 지금까지 세계 최고해상도인 ASC사의 128x128 해상도를 뛰어 넘는 우수한 결과이다. 제안된독자적인 구도의 삼차원 레이저 영상 시스템은 다양한 관련 기술들과의 접목하여 향후 군수용 뿐만아니라 민수용 시장의 기술발전에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되고 있다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.82 no.3
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• pp.756-763
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• 2021

Pulmonary Langerhans cell histiocytosis (PLCH) is a rare, multi-systemic disease primarily affecting young male adults with a history of smoking. The two patients with PLCH in our report showed relatively early and atypical radiologic presentations at initial evaluation. On chest CT, PLCH presents variable radiologic features depending on the evolutional stage of the disease. Atypical CT features of PLCH may render precise radiologic diagnosis difficult and usually require lung biopsy for a confirmation of the diagnosis. Our case review is aimed at raising the awareness of radiologists on the atypical CT features of PLCH, to help make accurate radiologic diagnosis and prevent unnecessary and invasive diagnostic procedures.