• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.81-83
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• 2021

본 논문에서는 주로 이미지 분할의 목적으로 활용되고 있는 end-to-end 방식의 fully convolutional network 기반의 모델인 U-Net을 사용하여 식물이 포함된 이미지에서 식물과 배경을 분할하는 방법을 제안한다. 네트워크의 훈련을 위해 수동으로 식물을 배경과 분할시킨 이진 영상들을 사용하였다. 다양한 실험을 통하여 U-Net은 식물 영상에서 식물을 정확하게 분할 가능한 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.33-35
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• 2020

이전 연구에 존재했던 영상에서 이미지를 추출하여 학습 데이터로 사용 할 때 시계열성을 고려하지 않은 상태에서의 검증은 정확하지 않을 수 있음을 설명한다. 정확한 형체를 가진 물체의 경우 매 프레임 마다 일정한 모양을 유지할 가능성이 크지만, 기체나 액체처럼 유동성이 큰 형태를 분사 혹은 방류 할 때 순간적인 간섭 혹은 분산에 의해 실제 값이 분사 량 혹은 방류량과 다를 수 있다. 본 연구에서는 이전 연구 중 Yolov3와 youtube 영상을 이용하여 연기 형태를 추출하고, 이를 Resnet에 학습시킨 연구를 이용하여 이와 비슷한 사례의 연구에서 나타날 수 있는 검증 오류들을 설명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.456-458
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• 2023

원본 이미지를 변형하여 학습용 데이터를 확장하는 기법에 대해서는 이전부터 꾸준히 논의된 바가 있다. 턴 테이블과 크로마 키를 이용하여 객체의 영상을 촬영하고 프레임을 추출하여 이미지 분류, 영상 내 객체 탐지 등에 사용이 가능한 데이터 셋의 확장 구축 방안에 대해 다루며, 성능 분석 결과 평균 90% 이상의 객체 검출률을 보였으며 객체 탐지 모델의 경우에서 보다 높은 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 영상내 단일 객체를 인지하기 위한 상황을 위해 본 논문이 제시하는 데이터셋 구축 방안은 충분한 효과를 보일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권10호
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• pp.911-919
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• 2013

방사 왜곡이 홀로그래픽 스테레오그램에 미치는 영향을 알아보기 위해, 가상의 3차원 객체를 렌더링하고, 이 객체로부터 원근 투영 이미지를 획득하였다. 획득된 원근 투영 이미지를 재배열 하여 hogel 이미지를 만들고 복원되는 영상을 확인하기 위해 홀로그래픽 스테레오그램의 수학적 복원 알고리즘을 제안하였다. 광학 엔진에 의해 발생 할 수 있는 방사 왜곡을 포함하는 hogel 이미지를 왜곡 정도를 달리하여 만들고, 수학적 복원 알고리즘을 이용하여 복원 하였고, 복원된 영상을 PSNR을 이용하여 비교 하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.77-95
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• 2014

일반적으로 이미지 센서 및 모듈의 영상 취득 특성 테스트는 테스트할 이미지 센서 및 모듈의 특성, 해당 센서 및 모듈이 장착될 기기의 사용 목적, 테스트 장비의 기능 등에 따라 세부적인 내용은 많이 다르지만, 산업체에서 자주 사용되어 사실상 표준으로 굳어진 몇몇 테스트는 불량을 판별하기 위한 기준치 등 몇몇 파라미터만 다르게 하여 대부분의 이미지 센서 및 모듈에 적용된다. 본 논문에서는 이들 중에서 대표적인 11개 테스트를 자세히 설명하고, 이를 단일 프레임워크 내에서 간단하고 명확한 형태로 표기하여 테스트 프로그램을 작성할 때의 오류와 노력을 크게 줄이도록 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.490-494
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• 2005

본 논문에서는 디지털 영상 데이터의 정보 보호를 위해 주파수 영역에서의 웨이브릿 변환(Wavelet Transform)을 이용한 이미지 적응 디지털 워터마킹(Image-Adaptive Digital Watermarking) 방법을 제안한다. 이미지 적응 웨이브릿(Image-Adaptive Wavelet)은 영상을 주파수적으로 분해하면서 각 대역들의 공간 영역에서의 정보를 함께 지니고 JND(Just noticeable difference)을 포함한다. 이미지 적응 웨이브릿의 이러한 특성을 이용하여 다해상도 분해하고, 손실 압축(Loss Compression)이나 필터링(Filtering), 잡음(Noise)등에 크게 영향받는 저주파 성분과 인간의 시각적으로 큰 의미를 갖는 고주파 성분의 특성을 이용하여 워터마크를 삽입한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.113-116
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• 2011

고해상도 이미지 센서를 장착한 고가의 모바일 제품들이 확산되면서 중간값 필터에 기반을 둔 잡음 제거 필터의 필요성이 증가하고 있다. 이는 초박형 카메라에 내장된 이미지 센서의 물리적인 수광부 면적이 줄어듦에 따라 이미지 센서의 SNR이 떨어지기 때문이다. 게다가 영상의 해상도가 매우 높기 때문에 잡음제거 필터는 초고속으로 동작해야 한다. 따라서 잡음 제거 필터의 핵심 기능인 중간값 필터는 높은 동작주파수에서도 효과적으로 동작해야 한다. 초고속으로 동작하는 필터를 하드웨어로 구현하려면 입출력 간의 물리적 지연시간을 클럭의 주기 단위로 나누어서, 시분할하여 순차적으로 처리하는 파이프라인 구조를 가져야 한다. 파이프라인 단계는 많은 비용이 소모되는 레지스터로 구현되므로 파이프라인 단계를 줄이는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 입력부터 출력까지의 물리적 지연시간이 데이터의 수에 비례하는 기존의 중간값 필터와 달리, 데이터 수의 로그값에 비례하는 중간값 필터의 구조를 제안한다. 제안한 중간값 필터는 서로 다른 값을 가지는 데이터 집합에서의 중간값은 자신보다 큰 원소의 수와, 작은 원소의 수가 같다는 사실을 이용하며, 버블 정렬 구조에 기반을 둔 중간값 필터에 비해서 같은 동작주파수에서의 게이트 수가 25.3% 줄어든다. 중간값 필터는 잡음제거나 위색제거 등에서도 널리 사용되고 있으므로, 제안한 구조의 중간값 필터는 초고속으로 동작하는 이미지 신호 처리기의 효과적인 구현에 적합하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.102-109
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• 2013

본 연구의 목적은 사진을 사실의 묘사와 재현에 국한하지 않고 상상력을 자유롭게 표현할 수 있는 미디어로서 새로운 가능성을 모색하고 일상의 경험을 창의적으로 표현하는 작업을 위한 기법의 구현에 있다. 포토몽타주 제작기법 연구를 위한 작품의 형성배경으로서 사진과 회화의 다원성 연구를 위한 픽토리얼리즘, 포토몽타주 기법을 탄생시킨 다다이즘에 대한 분석을 위한 문헌연구와 선행연구조사를 수행하였으며 새로운 시각적 표현 기법의 모색을 위한 작품제작을 병행하여 사진과 회화의 융합가능성을 고찰하였다. 연구 방법으로 기존의 포토몽타주 제작기법과의 차별성에 대하여 조사하고 Transfer Mode를 활용하는 이미지합성과 다중 레이어의 멀티이미지를 합성하는 포토몽타주 제작기법에 대하여 설명하고 영상을 구성하는 이미지 언어의 기능적인 측면에서 이미지를 활용하여 포토몽타주를 제작하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.471-476
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• 2004

본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 자기, 형태 등과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 실험결과로써 수동으로 촬영한 비디오 연속장면에서 포착한 영상을 시용하여 실험한 결과 속도표지판은 추출율 96.5%, 인식률 34.4% 그리고 안내표지판은 추출율 100%, 인식률 40%의 결과를 나타내었다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.133-135
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• 2021

본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위 현상 중 하나인 크랙이 발생하는 영역을 감지하기 위한 임베딩 유사도 기반 모델을 제안한다. 우선 변위가 존재하지 않는 정상으로만 구성된 학습 이미지는 사전 학습된 합성 곱 신경망을 통과하여 임베딩 벡터들을 추출한다. 그 이후 임베딩 벡터들을 가지고 정상 클래스에 대한 분포의 파라미터 값을 구한다. 실제 추론 과정에 사용되는 테스트 이미지에 대해서도 마찬가지로 임베딩 벡터를 구한다. 그런 다음 테스트 이미지의 임베딩 벡터와 이전에 구한 정상 클래스를 대표하는 가우시안 분포 정보와의 거리를 계산하여 이상치 맵을 생성하여 최종적으로 변위가 존재하는 영역을 감지한다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 임베딩 유사도 기반 모델이 목조 문화재에서 크랙이 발생하는 변위 영역을 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 크랙 현상에 대한 변위 영역 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.