• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.336-339
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• 1998

많은 분야에서 아날로그 영상 데이터가 디지털 데이터로 대체되어 사용되고 있다. 이런 디지털 영상 데이터를 그 데이터의 양 그대로 저장하거나 전송하는 것은 많은 시간과 비용을 소비한다. 그래서 원래 영상 데이터의 정보를 유지하면서 그 양을 효과적으로 줄이는 압축 방법이 꾸준히 연구되어 왔다. (중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.75-77
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• 2021

In order to find objects in an image through deep learning technology, an image dataset for learning is required. In order to increase the recognition rate of objects, a large amount of image learning data is required. It is difficult for individuals to build large amounts of datasets because it is expensive. This paper introduces a method for more easily constructing an image dataset including several sides of an object by photographing a rotating image. A method of constructing a dataset by placing an object on a rotating plate, photographing it, and dividing and synthesizing the captured images according to the needs is proposed.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.12
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• pp.1790-1796
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• 2021

A large amount of image data sets are required for image deep learning, and there are many differences in the method of obtaining images and constructing image data sets depending on the type of object. In this paper, we presented a method of constructing an image data set for deep learning and analyzed the performance that varies depending on the object to be tracked. We took a video by rotating the object, and then created a data set by segmenting the video using the proposed data set construction method. As a result of performance analysis, detection rate was more than 95%, and detection rate of objects with little change in shape was higher performance. It is considered that it is effective to use the data set construction method presented in this paper for a situation in which it is difficult to obtain image data and to track an object with little change in shape within a video.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.2 no.1
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• pp.197-204
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• 2003

General image processing is the production of images of added value with the use of the original and standard images. Generated data and auxiliary data are backed up and this retrieved data is periodically updated to provide images to outside users. To product general images, makes use of EOC Processing System Software. And then added value images is made from the standard images. Standard and added images are possible with internet for search and promptly provides for user. The process of the standard image derived from the original image(received from the satellite) is systematically arranged in this thesis, which also contains a concise explanation of the EOC processing system.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.10a
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• pp.879-882
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• 1998

현재 보안 시스템으로 가장 많이 쓰이고 있는 것 중에 하나가 여러 지역의 카메라로부터 영상 신호를 받아서 하나의 모니터에 여러 영상을 분할 해서 보여주는 시스템이다. 이 시스템의 기능 중에서 가장 중요한 것은 각 지역의 영상을 실시간으로 처리해줄 수 있어야 하는데, 이를 위해서는 영상 데이터를 놓치지 않고 모두 메모리에 저장할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 4개의 영상을 하나의 화면으로 4분할 하여 출력하기 위한 시스템을 FPGA를 사용하여 구현했다. 일반적으로 화면 분할하는 시스템은 흑백의 영상만을 출력하는데, 컬러 영상 신호인 RGB 5:6:5모드의 데이터를 사용하여 컬러 영상을 그대로 화면 분할하여 출력하는 시스템을 구성했다. 또한, 화면을 나누기 위한 PIP(Picture In Picture) 등의 전용칩은 분할 화면의 수가 늘어날수록 그 시스템의 크기가 커지므로 순수하게 FPGA를 이용하여 로직을 설계해서 직접 필드 메모리 (FIFO)를 콘트롤 하도록 설계했다. 동기화 되어 있지 않은 메모리에 저장한 각 영상 데이터를 하나의 영상화면에 동기화시키기 위한 방법으로 일정한 타이밍마다 각 영상 데이터를 선택하는 선택 알고리즘(Choice Algorithm)을 제시하여 적용하였다. 선택 알고리즘에 따라서 동기화 되어 있지 않은 메모리에 저장한 각 영상 데이터를 하나의 영상화면에 동기화 시키기위한 방법을 로직으로 구현하여 적용한 시스템을 만들어서 직접 실험 및 테스트를 실행하였다. 로직을 구현하기 위해 사용한 FPGA(Xilinx 5200 Series)는 XC5210-5이고, 비디오 데이터를 저장하기 위한 필드 메모리(FIFO)는 μPD42280-30를 사용하였는데, 좀더 여유 있는 데이터 저장을 통해 선명한 화질을 얻기 위해서는 FPGA와 메모리를 더 빠른 타입으로 사용하는 것이 바람직하다. 내용 전개를 살펴보면 제 1절에서 본 시스템의 필요성 및 개발 동기, 개발 배경등에 대해서 간단히 설명하고 제 2절에서는 전체 시스템의 구조에 대해서 설명하고 제 3절에서는 본 시스템의 구조 중에서 가장 중요한 메모리 컨트롤에 대해서 간단히 설명하고, 제 4절에서는 시스템을 구현시켜 실험 및 결과에 대해서 분석한다. 마직막으로 결론 및 향후 계획에 대해서 기술한다.

• Proceedings of the KSMRM Conference
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• 2002.11a
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• pp.125-125
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• 2002

목적： 나선 주사 영상의 경우 영상의 대조도와 질을 결정하는 k-space의 DC영역부터 데이터를 얻기 때문에 경사자계를 구현하는데 있어서 초기값이 중요한 역할을 한다. 또한, 영상의 재구성과정에서 데이터의 complex conjugation 특성을 이용하기 때문에 각 데이터의 대칭성도 중요하다. 본 연구의 목적은 나선주사 영상의 경사자계를 수학적인 방법과 수치 해석적인 방법을 이용하여 구현함으로써 초기 경사자계 인가의 문제점을 보완하여 영상의 질을 개선하는데 있다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.313-318
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• 2005

단 밴드 영상과는 달리 다차원 데이터는 분광적인 특성을 이용한 자동화된 영상 분석을 수행하는 장점이 있는 반면, 3차원 이상의 데이터를 분광차익 상에 시각화 하는데 어려움이 따른다. 클러스터링 기법을 이용한 영상 정보 추출은 자동화된 영상 분석적인 측면에서 중요한 분야 중 하나로서, 분광차원에서 구 형태의 조밀한 클러스터를 분리하는데 효과적인 방법으로 알려져 있지만 부정형(不定形)의 클러스터를 추출하는 방법에는 한계를 가진다. 따라서 본 연구는 모든 차원의 데이터를 2차원 상에 시각화하여 화소간 인접성을 개략적으로 확인할 수 있는 Star Coordinates 기법을 제안한다. 데이터의 다차원 시각화를 통해, 부정형 클러스터를 제거하여 다음 단계의 영상 분석 시 발생할 수 있는 오류를 방지할 수 있고, 명확한 클러스터를 확인 지정하여 클러스터링 정확도를 골일 수 있을 것으로 기대된다. 부가적인 연구고서, Star Coordinates 기법을 적용하여 Plot된 영상 데이터를 K-Means 알고리즘을 이용한 무감독 분류를 수행하여 그 결과를 확인하였다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.1 no.2
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• pp.141-148
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• 2002

The purpose of this study is to enhance geo-location accuracy of the image data acquired by the Electro-Optical Camera(EOC) onboard KOMPSAT-1. EOC image data were analyzed to verify geo-location error. It was found that the major contribution was the time mark inaccuracy and attitude knowledge error. This study shows that the geo-location accuracy can be enhanced by modifying the time and attitude data of the ancillary data.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.116-121
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• 1998

본 논문에서는 데이터의존성과 벡터왜곡척도를 이용하여 개선된 칼라영상을 복호화하였다. 프랙탈 칼라영상의 복원방법은 Zhang과 Po의 벡터왜곡척도를 이용한 R, G, B 칼라 성분간의 상관관계를 고려하여 부호화한 압축파일을 사용하여 수렴될 복원영상을 독립적인 반복변환에 의해 수렴되는 영역과 데이터의존성을 갖는 영역으로 분류하여 데이터의존성 부분이 차지하는 만큼 복호화 과정에서 불필요한 계산량이 제거되었고, R 영역에서 검색한 데이터 의존영역을 G, B 영역에 그대로 사용하여 고속복호화가 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.79-84
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• 1998

일반적으로 동영상 검색을 위해 주석 기반과 내용 기반 검색을 사용하는데, 주석 기반 검색은 사용자의 주관이 개입되어 일관성을 잃기 쉽고, 내용 기반 검색은 동영상 데이터가 담고 있는 의미가 추출되기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 그래서, 본 논문에서는 이 두 검색 기법을 상호 보완하여 검색의 효율성과 정확성을 높이기 위해 통합 동영상 데이터 모델(IVDM)을 제안하고, 이것을 기반으로 뉴스 동영상 검색을 위한 데이터베이스 스키마와 질의 유형을 설계한다. 이 모델은 동영상 데이터를 계층적으로 구조화한 형태로 상위수준에서는 주제별로 부여된 메타 정보로 주석 기반 검색을 지원하고, 하위 수준에서는 동영상 데이터에서 색깔, 모양, 움직임, 질감 등의 특징 데이터를 추출하여 내용 기반 검색을 지원한다.