• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.2
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• pp.211-224
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• 1994

In this paper, a multi-level adaptive intraframe method has been proposed to separate the luminance and chominance components in NTSC composite signal. The control signals are generated by detecting the vertical correlation and transition in the horizontal and diagonal directions. The chrominance component is adaptively processed through vertical and horizontal filters according to the control signals and the luminance component is processed by subtracting the chrominance component from the composite video signal. The several filters have been used at the sampling rate of four times the color subcarrier frequency and computer simulation and SVP(Serial Video Processing) system have been introduced to compare the performance of the conventional methods and that of proposed one.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.287-290
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• 2002

지문인식 알고리즘 구현에 있어서 일반적인 전처리 과정을 거쳐, 특징추출시 본 논문에서는 방향성이 추출된 영상에서 블록을 형성하여 각 블록에서의 방향성 특징들을 인공지능 기법의 한 분야인 신경회로망의 입력패턴으로 사용하여 특이점 추출을 수행했으며, 이를 바탕으로 PC없이 독립적으로 동작할 수 있는 지문인식 신호처리보드를 설계하여 그 신뢰성을 테스트한 결과 충분히 독립적으로 동작할 수 있음을 입증하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.228-230
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• 2010

본 논문에서는 움직임에 의해 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상에 대하여 영상전체에 일률적으로 복원처리를 행하는 기존의 적용방법들에서 나타나는 문제점을 해결하고자 영상의 국부적인 특성과 방향성을 고려한 복원방법을 제시한다. 이는 평면영역과 윤곽영역을 적응적으로 처리하기 위하여 윤곽의 방향성을 찾기 위하여 다해상도 신호분석인 wavelet 계수를 적용하여 처리하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.161-164
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• 2001

본 논문에서는 배경과 색 정보를 이용하여 얼굴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 영상에서의 얼굴 추출에 관한 방법에는 칼라 영상을 가정한 방법, 농담 영상을 가정한 방법, 얼굴의 회전에 덜 민감한 방법, 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법 등이 연구되어 있다. 본 논문에서는 배경생성을 통해 물체를 구분하고 칼라 정보(HSI 칼라 모델)를 이용하여 얼굴을 추출한다. 배경생성은 각 픽셀 위치에서의 밝기 값을 장시간 평균하거나 혹은 장시간 누적된 밝기 값들 중 최빈 값을 사용하는데 이 방법은 영상 내 물체의 이동이 정체가 별로 없이 원활한 곳에서는 질 좋은 배경을 생성 할 수 있다. 하지 만 배경의 밝기 값을 누적하는 과정에서 물체의 정지상황이 장시간 반영될 경우 배경 영상의 질이 낮아지는 난점이 있다. 따라서, 배경생성 과정에 하이레벨 정보인 물체의 탐지 결과를 이용하여 움직임이 없는 부분에 대해서만 배경생성에 반영함으로써 좀 더 나은 배경을 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 배경을 이용해서 입력 영상과의 배경차이를 하게되면 영상 내에서 배경이 아닌 모든 물체를 추출할 수 있다. 물체를 추출 한 후 얼굴 색깔과 유사한 칼라 영역을 분리하고 추출된 물체의 윗 부분에 얼갈이 위치한다는 가정 하에 일괄을 추출한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1995.06a
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• pp.117-121
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• 1995

본 논문에서는 영상의 정보량에 따라 영상을 분할하고 이를 바탕으로 영상을 계층적으로 부호화하는 알고리듬을 제안한다. 영상을 분할하기 위해서 4진나무구조를 사용하는데, 기존의 방법에서는 각 구획의 평균값을 대표값으로 사용하여 구획의 복잡도를 판단하고 영상을 복원하는 반면, 본 논문에서는 해당 구획의 모서리 화소값을 대표값으로 사용하는 개선된 알고리듬을 사용한다. 분할된 구획의 대표값으로 모서리화소를 사용함으로써 여러 해상도에서 계층적인 영상표현이 가능하다. 제안방법으로 표현된 영상은 복잡한 신호처리과정이 필요 없으며, 부가적인 후처리기법을 사용하지 않고도 복원 영상에서는 구획화현상이 사라지므로 주관적으로 자연스러우면서도 객관적으로도 우수한 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1992.06a
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• pp.417-420
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• 1992

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.5
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• pp.1031-1038
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• 2005

In this paper, we propose real-time 3D image converting architecture by a unit of pixel for 2D/3D compatible PC and LCD of cellular phone with parallax burier, and implement a system for overall display operation after designing a circuit based on FPGA. After digitizing anolog image signal from PC, we recompose it to 3D image signal according to input image type. Since the architecture which rearranges 2D image to 3D depends on parallax burier, we use interleaving method which mixes pixels by a unit of R, G, and B cell. The propose architecture is designed into a circuit based on FPGA with high-speed memory access technique and use 4 SDRAMs for high performance data storing and processing. The implemented system consists of A/D converting system, FPGA system to formatting 2D signal to 3D, and LCD panel with parallax barrier, for 3D display.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• v.39 no.2
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• pp.81-88
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• 2014

Recently, a new imaging method, gamma vertex imaging (GVI), was proposed for the verification of in-vivo proton dose distribution. In GVI, the vertices of prompt gammas generated by proton induced nuclear interaction were determined by tracking the Compton-recoiled electrons. The GVI system is composed of a beryllium electron converter for converting gamma to electron, two double-sided silicon strip detectors (DSSDs) for the electron tracking, and a scintillation detector for the energy determination of the electron. In the present study, the modules of a charge sensitive preamplifier (CSP) and a shaping amplifier for the analog signal processing of DSSD were developed and the performances were evaluated by comparing the energy resolutions with those of the commercial products. Based on the results, it was confirmed that the energy resolution of the developed CSP module was a little lower than that of the CR-113 (Cremat, Inc., MA), and the resolution of the shaping amplifier was similar to that of the CR-200 (Cremat, Inc., MA). The value of $V_{rms}$ representing the magnitude of noise of the developed system was estimated as 6.48 keV and it was confirmed that the trajectory of the electron can be measured by the developed system considering the minimum energy deposition ( > ~51 keV) of Compton-recoiled electron in 145-${\mu}m$-thick DSSD.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.97-100
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 입력 영상을 이진 영상으로 처리한 후, 얼굴 요소 후보 블록의 면적, 둘레, 원형도, 종횡비를 이용하여 불변하는 눈, 코, 입의 특징 요소를 추출한다. 사람의 얼굴에 대한 특징 요소를 추출하기 위하여 우선 이진 영상을 생성한다. 하나 하나의 고립된 영역으로 분리하기 위하여 화소 레이블링을 한 후 만들어진 얼굴 요소 후보 블록 단위로 면적을 구하고, 윤곽선 추적 방법에 의하여 둘레를 구한 다음 면적, 둘레, 원형도 및 종횡비의 유사도를 구한다 블록의 종합 유사도, 대칭적 거리, 위치의 유사도를 활용하여 눈, 코, 입을 추출한다. 추출된 각 특징 요소간의 거리와 각도를 이용하여 12개의 특징 인수를 구하는 제안 알고리즘을 수행함으로써 얼굴의 특징 인수들을 추출한다. 각 특징점 사이의 거리와 각 거리간의 기울기를 이용하여 100명으로부터 획득한 297개의 원 영상을 대상으로 12개의 특징 파라미터를 추출한 결과 92.93%의 추출 성공률을 보였다. 이러한 결과는 외부 환경의 영향을 덜 받는 눈, 코, 입의 위치 관계의 블록을 근거로 특징 요소를 추출할 수 있도록 제안 알고리즘을 구성하였던 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.369-372
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• 2012

대사성 골 질환인 골다공증(Osteoporosis)의 조기 진단을 위한 골 밀도를 측정하는 방법이 최근 연구되고 있다. 골 밀도 영상은 이중 에너지 X 선 흡수법에 의해 측정되는데, 영상에 존재하는 잡음은 뼈 영역 추출과 골 밀도 계산에 어려움을 주고 있다. 따라서 본 논문에서는 최근 신호처리 분야에서 폭넓게 사용되고 있는 sparse 표현을 도입하여 X 선 영상의 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 잡음 제거 방법의 결과가 기존의 방법에 비해 개선됨을 MSR(Mean to Standard deviation Ratio)과 CNR(Contrast to Noise Ratio)을 통해 확인하였다.