• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.61-65
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• 2009

매년 재난/재해의 발생 빈도와 피해 규모가 증가하고 있다. 그 피해를 최소화하기 위해 주기적인 모니터링을 수행하여 위기 상황을 사전에 대비하고 긴급 대응 체계를 구축하여 상황 발생 시 피해 상황을 신속하게 파악할 수시스템에 있어야 한다. 모니터링의 용이성과 신속성을 확보하기 위해 UAV에 기반한 긴급 매핑 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시스템으로부터 획득된 센서 데이터가 Georeferencing되었을 때 이로부터 다양한 공간 정보를 도출할 수 있다 본 논문에서는 UAV 기반의 매핑 시스템으로부터 획득된 센서 데이터를 시뮬레이션 해보고 시뮬레이션 데이터에 대하여 Aerial Triangulation을 수행하여 영상을 Georeferncing하고 위치/자세 정보를 보정하고자 한다. 실험은 (1) 시뮬레이션 데이터 생성, (2) 초기값 생성, (3) AT 수행을 통한 위치/자세 조정의 3단계로 구성된다. 800m 길이의 1개 스트립, 500m 길이의 2개 스트립으로 나눠 비행경로를 정하고 200m, 400m, 600m의 비행고도에 대하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과 위치/자세의 초기값 RMSE에서 90% 이상 개선된 RMSE를 얻을 수 있었으며, 비행고도가 높아질수록 RMSE의 향상도는 반비례하였다. 향후에는 Sequential 알고리즘을 적용하여 연산 속도를 향상시킬 수 있고 궁극적으로 실시간 영상 Georeferencing을 가능하게 할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.32-34
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• 2019

최근 딥러닝 기반의 다양한 물체 검출 알고리즘이 제안되어 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문은 이러한 딥러닝 기반 물체 검출의 성능을 향상시키기 위해 입력영상에서 추출된 특징 지도를 강화하는 비지역적 특징 융합과, 이를 이용한 물체 검출 기법을 제안한다. 제안 기법은 입력영상에서 CNN 을 통해 추출한 특징 지도를 비지역적 특징 강화 블록을 통해 강화한다. 해당 블록 내에서 입력된 특징 지도는 먼저 여러 리셉티브 필드를 갖는 특징 지도로 분기된다. 그리고 분기된 특징 지도들은 비지역적 특징 융합 모듈에 의해 융합되어 강화된다. 이러한 과정을 통해 강화된 특징 지도는 비지역적 문맥 정보가 강화된 특성을 가지며, 해당 특징 지도를 이용하여 최종적으로 물체 검출을 수행한다. Pascal VOC 공인 데이터세트를 통한 실험 결과, 제안 기법은 기존 비교 기법 대비 향상된 검출 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.1-3
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• 2022

최근 기존의 영상 압축 파이프라인 대신 신경망의 종단 간 학습을 통해 압축을 수행하는 알고리즘의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 종단 간 학습 기반 공간적 스케일러블 압축 기술을 제안한다. 보다 구체적으로 본 논문은 신경망의 각 계층에서 하위 계층의 학습된 특징 (feature)을 융합하여 상위 계층으로 전달하는 다중 스케일 특징 융합 (multi-scale feature fusion) 모듈을 도입해 상위 계층이 더욱 풍부한 특징 정보를 학습하고 계층 사이의 특징 중복성을 더욱 잘 제거할 수 있도록 한다. 기존 방법 대비 향상 계층(enhancement layer)에서 1.37%의 BD-rate가 향상된 결과를 볼 수 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.1
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• pp.58-66
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• 2020

The blur effect, which is generated by various external factors such as out-of-focus and object movement, degrades high-frequency components in the original sharp image. Based on this observation, we propose a novel method for blur detection using textural features. Specifically, the proposed method simultaneously adopts learning-based and watershed-based textural features, which effectively detect the blur on various situations. Moreover, we employ the region-based refinement to improve the processing time while also increasing detection accuracy. Experimental results demonstrate that the proposed method provides the competitive performance compared to previous approaches in literature.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.4
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• pp.37-42
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• 2018

With advancements in digital image production technology, the branch of stereoscopic image technology has also been undergoing active development. Accordingly, research and development on cutting-edge display products for mounting stereoscopic images are currently being pursued. There are various problems that can occur when viewing 3D images. Because viewers feel visual fatigue while perceiving the depth of the images provided via an artificial method, a negative human factor such as visual fatigue has become one of the most prominent concerns, especially as it is a factor that affects the ongoing maintenance of 3D images. Therefore, by identifying the factors affecting the depth of the graphic images provided in 2D images, and subsequently using this information to develop an image processing method, we conducted depth-related experiments and analysed them under the assumption that stereoscopic images could be reproduced without visual fatigue. Thus, we analysed the most significant factors related to depth and verified the interactions by performing depth-related factors-based ANOVA variance analysis by differentially applying the texture, colour temperature, and contrast ratio to graphic images. We determined the significance of the factors related to depth and proposed a method to improve depth based on an analysis of the results of the experiments conducted in this study.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.1
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• pp.61-69
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• 2011

This paper proposes a new algorithm that improve color component of compensated image using Retinex method for back-light image. A back-light image has two regions, one of the region is too bright and the other one is too dark. If an back-light image is improved contrast using Retinex method, it loses color information in the part of brightness of the image. In order to make up loss information, proposed algorithm adds color components from original image. The histogram can be divided three parts that brightness, darkness, midway using K-mean (k=3) algorithm. For the brightness, it is used color information of the original image. For the darkness, it is converted using by Retinex method. The midway region is mixed between original image and Retinex result image in the ratio of histogram. The ratio is determined by distance from dark area. The proposed algorithm was tested on nature back-light images to evaluate performance, and the experimental result shows that proposed algorithm is more robust than original Retinex algorithm.

• Review of KIISC
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• v.18 no.3
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• pp.41-47
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• 2008

본 논문은 기존의 패스워드 인증 시스템의 취약점 문제 및 이에 대응하여 제안된 다수의 영상 기반 인증 시스템을 소개하고, 인증 과정에서 2차원 또는 3차원 영상 내의 이동하면서도 기억하기 쉬운 다수의 화소 정보에 기반을 둔 향상된 영상기반 전략을 소개한다. 최근 관심의 대상이 되고 있는 바와 같이, 인증 과정에서 입력되는 패스워드에 대한 감시 문제의 심각성에도 불구하고 그동안 취약한 사용자 신분증명에 대한 납득할 만한 대안이 부재하였다. 따라서 신중하게 설계된 보안 기반구조에도 불구하고 사용자 패스워드는 많은 응용에서 키보드 감시나 어깨너머로 훔쳐보기를 통하여 타인에게 쉽게 노출될 수 있다. 제안한 방안은 패스워드 인증에 문자열을 사용하지 않으므로 악의적 감시가 쉽지 않고, 소유자에게는 보다 기억하기 쉬우면서도 타인에게는 정보 노출을 최소화 할 수 있으므로 최근의 패스워드 유출 문제에 대한 훌륭한 대응책일 뿐만 아니라 키보드를 갖지 않는 휴대 장치를 위한 인증 방안으로도 활용 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.218-221
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• 2019

본 논문은 최근 MPEG-I 에서 논의되고 있는 전방위 6 자유도 영상의 가상시점 합성의 기존 공개 소프트웨어의 문제점 해결방안을 제안한다. 참조시점을 사용하여 합성된 가상시점의 영상을 대상으로 묶음 조정(bundle adjustment) 개념의 딥 러닝을 적용하여 영상 간 시공간적 품질 차이를 낮춘다. 실험에 따르면 중간시점 영상 합성 후 같은 시간적 특성을 같은 묶음을 MF-CNN (Multi-Frame Convolutional Neural Networks)에 적용함으로써 단순 VVS2.0 의 합성 결과 대비 평균 공간적으로 0.34dB, 시간적으로 0.81dB의 성능 향상을 제공하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.572-575
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• 2010

본 논문은 SNR 이 매우 낮은 저조도 영상의 잡음 제거를 위한 새로운 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 입력 영상에서 파라미터를 자동/적응적 방식으로 추정하는 알고리즘을 특징으로 한다. 제안하는 기술의 효율성을 검증하기 위해 실질적인 환경에서 취득한 저조도 동영상들을 가지고 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안하는 기술을 활용하여 적응적으로 추정된 파라미터가 필터링(filtering) 성능을 잘 유지시킴을 검증하였다. 또한 기존 연구들과 비교할 때 저조도 동영상의 명암대비 향상과 잡음 제거에 우수한 결과를 보임을 검증하였다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.6
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• pp.473-480
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• 2009

This paper is to enhance a color image running in the PXA255 ARM processor based on embedded linux environments. Retinex is one of the representative algorithm for image enhancement in the previous research. However, retinex is not suitable the run on the embedded system because of its long processing time. So, we proposed the image enhancement algorithm for embedded system, with less quantity of operation and the effect equivalent to retinex. To achieve this goal, we propose and implement the image enhancement algorithm, which utilizes the image formation model and gamma correction to be effective in a back-light and dark image. The proposed algorithm converts the color space from RGB to HSV, and then V and S channels are processed. In order to optimize the proposed method in the PXA255 ARM processor, quantity of calculation is reduced. The performance of the proposed algorithm was evaluated through qualitative method and quantitative method. The results show that brightness and contrast are improved with less quantity of operation.