• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.619-622
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• 2007

PDA는 비교적 작은 크기로 인하여 휴대하기 쉽고 간편하다는 장점이 있어 학습자에게 언제, 어디서나 학습할 수 있는 기회를 제공한다. 그러나 작은 스크린 사이즈로 인하여 동영상에서 제공되는 학습 내용을 정확하게 인식하기에는 많은 제약이 있다. 본 논문에서는 이러한 PDA의 문제점을 해결하기 위해 관심 영역(ROI)의 추출(Detection)과 이미지 스케일링(Image Scaling) 기법을 이용하여 학습에 필요한 영역을 중심으로 강의 영상의 크기를 적응적으로 변환하고 전송하는 원격 강의 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 802.11b 무선 네트워크상에서 실험을 통해 기존의 방법에서 보다 최적화된 강의 영상을 제공할 수 있음을 증명한다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.651-661
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• 2008

본 논문에서는 변형된 오차확산 (ED: error diffusion)을 이용한 새로운 컬러 영상의 콘트라스트 개선 (CE: contrast enhancement) 알고리즘을 제안하였다. 기존의 컬러 히스토그램 평활화 (HE: histogram equalization)를 하면 콘트라스트가 개선된 영상에 잘못된 윤곽선 (false contour)과 같은 왜곡 현상들 (artifacts)이 생긴다. 변형된 ED를 이용한 제안하는 CE 알고리즘은 HE 부분과 ED의 두 부분으로 나눌 수 있다. 첫 번째 부분에서는 기존의 HE 방법으로 낮은 콘트라스트를 갖는 입력 영상의 콘트라스트를 개선하였고 두 번째 부분에서는 제안한 변형된 ED를 사용하였다. 두 번째 부분의 입력들은 낮은 콘트라스트를 갖는 원래의 컬러 입력 영상과 HE 영상의 평균과 차 영상이다. 이 때 원래의 컬러 입력 영상과 HE 영상 간의 차는 스케일링되어 ED에 의해 주변으로 확산된다. 제안한 방법에서 변형된 ED 기법은 HE 영상에서 생긴 왜곡 현상을 줄이고 더 많은 수의 컬러 값을 사용할 수 있도록 한다. 낮은 콘트라스트를 갖는 많은 영상들에 대해 실험한 결과에서, 제안한 CE 알고리즘의 결과가 probability mass function 뿐만 아니라 시각적인 측면에서 더 좋은 화질을 가짐을 보였다. 제안한 CE 알고리즘은 낮은 콘트라스트의 컬러 입력 영상을 CE 하면서 동시에 왜곡 현상을 줄이기 위한 다양한 디스플레이 장치에서의 후처리 기법으로 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.99-102
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• 2012

이미지 크기 조절기는 영상을 화면에 표시하기 위한 디스플레이 장치나 원하는 크기의 영상을 처리할 필요가 있는 영상처리블록 등에서 사용하게 되는 IP이다. 제안한 이미지 크기 조절기는 기존의 이미지 크기 조절기에서 사용하는 프레임 메모리가 아닌 라인 메모리를 사용하고 기본 유닛에 대한 기존 연산 과정에 $2^m$배를 확대해주고 다시 시프트하여 $2^m$배를 축소시키는 방법을 추가함으로써, 하드웨어 구현이 용이하고 적은 자원을 소모하며 뛰어난 정밀도를 가진 이미지 크기 조절기를 보인다. 또한 기존의 이미지 크기 조절기들과 다르게 크기 조절을 위한 내부 파라미터를 자동으로 자체 계산하는 직렬 제산기를 내장하여 IP의 효율성을 증가시켰다. 본 논문에서는 이미지 크기 조절기를 Verilog HDL로 설계하였고 검증을 하기 위하여 이미지 센서와 LCD를 이용하는 어플리케이션 IC에 적용되어 Xilinx Vertex-4 XC4LX80 FPGA로 기능 및 타이밍 검증을 마쳤다. 또한 TSMC 0.18um 공정을 이용하여 ASIC으로도 구현하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1129-1135
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• 2013

본 논문에서는 최적 특징점 선택기법를 적용한 다중 최적 Adaboost 분류기를 기반으로 새로운 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 2 가지 주요 모듈로 구성된다. 첫 번째는 설치된 카메라의 사이트 모델링을 이용한 영상 스케일링을 기반으로 하는 이론적 DDISF(Distance Dependent Image Scaling Factor) 모듈이며, 두 번째는 차량과 카메라의 거리에 대응하는 최적 Haar-like 특징을 활용하는 것이다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 기존의 방법에 비하여 인식 성능이 개선됨을 확인하였다. 제안하는 알고리즘은 96.43% 의 인식률과 약 3.77%의 오검출이 발생하였다. 이러한 성능은 기존의 표준 Adabooost 알고리즘에 비하여 각각 3.69%와 1.28% 의 성능을 개선한 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.221-232
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• 2012

이중 밀도 이산 웨이브렛 변환은 정밀하게 표본화되는 이산 웨이브렛 변환에 중요한 특징을 추가하여 그 성능을 개선한 것이다. 우선적으로 이 변환은 하나의 스케일링 함수와 두 개의 웨이브렛 함수로 구성된다. 즉, 3개 채널로 분해가 되며 두 웨이브렛 함수는 주파수 대역을 1/2씩 분할하도록 설계되었다. 따라서 입력 데이터보다 더 많은 양의 부대역 데이터들을 생성하면서도 완전재생을 만족한다. 또한 근사적으로 이동 불변의 특징을 만족하도록 설계되었다. 그러나 웨이브렛들이 모든 방향성을 반영하지 못하는 제약성을 갖는다. 즉, 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환이 기존의 웨이브렛 변환보다 우수하지만, 다양한 방향성의 부족으로 그에 대한 처리가 제약받는다. 본 논문에서 제안된 방법은 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환에 quincunx 표본화를 결합하여 각각의 장점을 얻도록 하였다. 특히, quincunx 표본화는 더 많은 방향성을 생성할 수 있다. 결과적으로 제안된 방법이 다양한 각도의 회전된 부영상을 생성할 수 있기 때문에 영상처리 영역에서 향상된 성능을 제공할 수 있다.

• 화약ㆍ발파
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• 제38권2호
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• pp.1-12
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• 2020

이미지 영상 상관법(DIC)은 대상물의 변위, 변형을 측정하기 위해 잘 확립된 방법이라 할 수 있다. 스테레오 카메라를 이용한 3차원 DIC 시스템은 기계산업 분야에서 재료의 변형 등을 측정하기 위해서 개발된 방법이다. 3차원 DIC 시스템을 지반 및 구조물의 변위측정 등을 위해 적용하는 부분에서의 문제는 대상물의 면적이 매우 크다는 것이 중요한 해결사항이다. DIC 알고리즘에는 대상 영역(FOV)에 대한 스케일링 기능이 있지만, 단일 카메라 시스템으로는 높은 정밀도의 시스템을 구현할 수 없다. 본 연구에서는 설정 대상물 면적(30m×20m)에서 0.5mm의 z변위 정밀도로 측정 할 수 있는 3차원 DIC 시스템의 스테레오 비전 조건을 실험을 통하여 제시하였다.

• 센서학회지
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• 제10권2호
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• pp.91-100
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• 2001

CMOS 공정기술을 이용하여 물체의 윤곽검출을 위한 픽셀수 $8{\times}8$의 방사형 구조 시각칩을 설계 및 제조하였다. 일반적으로 시각칩은 광입력의 센싱, 물체의 윤곽검출과 움직임 검출 등을 수행하며 본 연구에서는 물체의 윤곽검출에 중점을 두었다. 방사형 구조의 픽셀 분포는 시각칩이 중심부분으로 갈수록 높은 해상도를 가지게 하며, 이러한 구조는 선택적인 영상데이터의 감소를 가능하게 한다. 또한 윤곽검출을 위한 시각칩에서는 처음으로 적용된 구조이다. 방사형 구조를 형성하는 원주들 사이의 픽셀의 크기차이 때문에 출력전류를 보정해 줄 수 있는 메커니즘이 필요하게 되며, 본 연구에서는 이를 위해 MOS 트랜지스터의 채널의 폭을 스케일링하는 방법을 사용하였다. 설계된 칩은 $1.5{\mu}m$ single-poly double-metal 표준 CMOS 공정기술을 이용하여 제조되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.9-20
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• 2012

컴퓨터비전에서 안정적으로 대응점을 획득하는 것은 매우 중요한 일이다. 그러나 이들은 스케일, 조명, 시점 등이 변하는 환경에서 정확한 대응점을 찾는 과정은 쉽지 않다. SIFT 알고리즘은 객체의 모서리나 꼭지점으로부터 추출한 특징벡터를 사용하므로 스케일링, 회전, 조명변화를 가지는 영상에서도 뛰어난 매칭을 수행한다. 그러나 SIFT는 엣지에 의해 특징점을 추출하므로 엣지가 존재하지 않는 영역에서는 원하는 대응점을 찾을 수 없다. 본 연구는 SIFT에 의한 대응 특징점 추출과 매칭 성능을 향상시키기 위한 마커 모양 및 배치 방법을 제안한다. 제안 방법에서 사용한 마커의 모양은 부착 방향에 따라 SIFT 알고리즘에 의해 한 방향으로 우세한 벡터를 검출할 수 있는 반원형(SemiCircle)으로 구성한다. 그리고 대응점 매칭의 성능을 향상시키기 위하여 마커의 방향 배치는 드 브루인 수열(De Bruijn Sequence)을 이용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 더 정확한 특징점 검출과 매칭에 효과적임을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.106-112
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• 2015

본 논문에서는 키넥트(Kinect)를 통해 얻은 깊이 영상에서 찾아낸 손가락의 끝점으로 임의의 3차원 공간인 공중에 그린 서명을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 3차원 공간상에서 서명 궤적의 시프팅(Shifting), 스케일링(Scaling) 변화에 대응하기 위해 X, Y, Z좌표에 관한 각각 10개의 통계적 특징을 사용하였다. 인공신경망(Artificial Neural Network)은 기계학습 중 하나이며, 패턴인식 분야의 복잡한 분류 문제를 해결할 수 있는 도구로 사용되고 있다. 제안한 알고리즘을 실제 온라인 서명인식 시스템을 구현하여 적용하였고, 앞서 추출한 통계적 특징을 인공신경망의 입력값으로 사용하여 학습 과정을 거친 후 4가지 서명을 분류하는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.20-25
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• 2019

멀티미디어 신호의 대부분은 이미지 데이터가 차지하고 있어 이미지 데이터를 효율적으로 처리하고 전송하는 문제가 정보화 사회의 중요 과제라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지 데이터를 압축하는 여러 방식 중에 YUV색 공간을 이용하여 중요도에 따라 색상 비트를 줄이는 압축 알고리즘을 제안한다. 4:2:2 서브샘플링은 영상 분야에서 표준으로 사용되고 있다. 색 정보와 사람의 망막이 가지는 특성을 이용하여 4:2:2 서브 샘플링으로 YUV의 색상 데이터를 줄였다. YUV 이미지와 RGB 이미지는 변환 행렬을 통해 서로의 색 영역으로 변환하여 사용할 수 있다. 이미지 데이터를 YUV로 색 공간으로 변환하여 상대적으로 낮은 U, V 비트를 다운 스케일작업을 수행 한 후 4:2:2 서브 샘플링을 통하여 데이터를 압축한다. 기존의 방식들과의 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 비교하고 분석하였다. 분석한 결과 중요도가 낮은 색상 요소의 정보를 줄인 제안된 방식의 결과와 원본과 비교했을 때 품질의 큰 저하 없이 이미지를 압축 할 수 있었다.