• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.135-138
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• 2008

본 논문은 의료 영상에 대한 효과적인 분류와 검색을 위한 알고리즘을 제안한다. 영상 분류와 검색을 위해서 MPEG-7 표준 기술자인 색 구조 기술자와 경계선 히스토그램 기술자를 사용해 영상들에 대한 특징 값을 추출한다. 이렇게 구해진 특징 값들을 의료 영상의 분류와 검색에 적용해 본 결과 비교적 낮은 성능을 보여줌을 확인하고 앞서 구해진 특징 값들을 교사 학습 방법인 SVM(Support Vector Machine)과 비교사 학습 방법인 FCM(Fuzzy C-means Clustering)에 적용시켰다. 기존 연구에서는 SVM과 FCM의 통합으로 의료 영상에 대한 분류와 검색을 시행하였지만 본 논문에서 실험한 결과 SVM과 MPEG-7 시각 기술자 중에 하나인 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 가중치 선형 결합하여 실험한 결과가 더 정확한 분류와 높은 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.12
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• pp.120-127
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• 2016

In order to acquire digital x-ray images, developing radiography detectors have been recently conducted based on the DR (digital radiography) technology. The noise property of the radiography detector can be observed from measuring the NNPS (normalized noise power spectrum) using uniform exposure images. Here, the image difference of two images is used to remove the fixed pattern noise in measuring the detector NNPS. In this paper, two average images are first calculated using several images and then their difference is used to calculate an NNPS value. Here, the obtained NNPS value is usually lower than the true detector NNPS due to the average. Hence, a compensation constant, which is a function of the number of used images, is also proposed to compensate the NNPS value to obtain the true detector NNPS. Furthermore, another measurement method, in which the ratio of the average images is used, is proposed. Through NNPS measuring experiments using real x-ray images, it is observed that the proposed method can provide further accurate NNPS measurements.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.3 no.6
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• pp.575-584
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• 2000

This paper presents a new image retrieval system with color and morphological informations based on binary sets. Each of them can be obtained from color binary sets and regional segmentation separately. For retrieval processes, the candidate images are decided by comparing color and their image binary sets of the database with query images. Particularly, it is possible that the retrieval of similar-measurements has a weight of color spatial distribution and its objective morphological features. We proposed a new idea for performing simply the complicated similar-measurement of candidated images to improve queried processes. The retrieval method using spatial and morphological features is shown with the effectiveness on the result of implementation on database with 3,000 images.

• Proceedings of the KSMRM Conference
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• 2003.10a
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• pp.77-77
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• 2003

목적： 한국인의 인체 모델링을 연구하는 과정에서 인체의 부위별로 원하고자하는 부분과 영상 분할 할 수 있는 최적의 영상 분할 알고리듬을 개발하여 3차원 해부학적 영상을 재구현 하는데 그 목적이 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.11
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• pp.73-79
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• 2009

In this paper, a method is proposed that enhances the performance of the facial expression recognition using template matching of Local Binary Pattern(LBP) histogram. In this method, the face image is segmented into blocks, and the LBP histogram is constructed to be used as the feature of the block. Block dissimilarity is calculated between a block of input image and the corresponding block of the model image. Image dissimilarity is defined as the weighted sum of the block dissimilarities. In conventional methods, the block weights are assigned by intuition. In this paper a new method is proposed that optimizes the weights from training samples. An experiment shows the recognition rate is enhanced by the proposed method.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.173-174
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• 2021

드론은 군사, 촬영, 배송, 인명구조, 조사, 단속 분야 등 산업 전반적인 영역에 활용되고 있다. 그중 촬영용 드론은 영상제작에 있어서 다양한 구도를 제공함으로써 영상제작과 구도의 다양성에 도움을 주어서 방송국에서 촬영을 위해 활용을 한다. 하지만 1인 제작자는 누군가의 도움 없이 드론 조종을 하면서 촬영하는 것은 어려움이 많고 현재 1인 제작 영상이나 사진을 찍기 위해서는 머리에 캠을 부착하거나 손에 삼각대나 지지대를 들고 다녀야하는 번거로움이 있다. 유도 촬영드론을 이용해 촬영 범위가 보다 넓어질 수 있고 장시간 손에 들고 있지 않아도 된다는 장점이 있다. 영상 촬영의 방법과 구도를 증가시킬 수 있고 1인 영상제작자에게는 다른 이의 도움 없이 홀로 자유롭고 편하게 드론 촬영을 할 수 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.367-370
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• 2001

본 논문에서는 영상 합성을 위해 실시간으로 움직임 물체를 추출하고 움직임 물체의 홀이나 외곽선의 손실을 최소화하고 복원하는 알고리즘을 제안한다. 움직임은 기준영상과 현재 입력된 영상의 차이를 계산함으로써 검출 된다. 따라서 여기서 적당한 기준 영상과 검출 문턱치 방법의 선택이 필요하게 된다. 몇 가지 문턱치 선택 방법들이 연구되었나, 본 논문에서는 회귀적인 문턱치들을 이용한다. 그레이 영상을 통해 구해진 영역에서 칼라 값의 비교를 통해 손실된 영역을 복구하고 최종 실루엣 영상을 얻는다. 얻어진 움직임 물체의 실루엣 영상은 영상 합성에 이용한다.

• Proceedings of the Korean Magnetic Resonance Society Conference
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• 2001.02a
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• pp.19-20
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• 2001

• Proceedings of the KSMRM Conference
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• 2000.11a
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• pp.69-70
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• 2000

• Korean Journal of Digital Imaging in Medicine
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• v.4 no.1
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• pp.10-12
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• 1998