• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.10C
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• pp.990-999
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• 2007

In this paper, we propose the region-based image retrieval method using JSEG which is a method for unsupervised segmentation of color-texture regions. JSEG is an algorithm that discretizes an image by color classification, makes the J-image by applying a region to window mask, and then segments the image by using a region growing and merging. The segmented image from JSEG is given to a user as the query image, and a user can select a few segmented regions as the query region. After finding the MBR of regions selected by user query and generating the multiple window masks based on the center point of MBR, we extract the feature vectors from selected regions. We use the accumulated histogram as the global descriptor for performance comparison of extracted feature vectors in each method. Our approach fast and accurately supplies the relevant images for the given query, as the feature vectors extracted from specific regions and global regions are simultaneously applied to image retrieval. Experimental evidence suggests that our algorithm outperforms the recent image-based methods for image indexing and retrieval.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.83 no.6
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• pp.1412-1417
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• 2022

Renomedullary interstitial cell tumors are often incidentally identified either upon autopsy or kidney resection for other reasons. However, rare renomedullary interstitial cell tumor cases resulting in a clinical symptomatic mass have been reported. We present a case of renomedullary interstitial cell tumor that was manifested as an incidentally detected renal mass and mimicked renal cell carcinoma on the imaging features.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.116-118
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• 2000

의료영상 저장 전송 시스템에서 환자의 이력 영상은 시간이 지나면서 데이터의 양이 급격히 증가하므로 자기 디스크에서 제 3의 저장 장치로 데이터를 옮기고 있다. 일정한 보존 기간이 경과하면 옮기는 기존의 이동 방법은 곧 검색될 영상을 자기 디스크에서 제 3의 저장 장치로 옮길 가능성이 높다. 이 문제점을 해결하기 위해서 이력 영상의 검색 속도를 향상시키는 두 가지 이동 기법 AIP와 EAIP 제안하였다. 두 기법 모두 기존의 방법보다 검색 속도가 우수하였다. 제안하는 두 가지 이동 기법 사이의 질의 처리 속도를 비교하였는데 EAIP가 우수하였다. 또한, EAIP 이동 기법을 이용한 이동 실행기를 구현하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.1
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• pp.113-118
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• 2002

This paper presents a cluster-based image retrieval method. It retrieves images from a related cluster after classifying images into clusters using RAGMD, a clustering technique. When images are retrieved, first they are retrieved not from the whole image database one by one but from the similar cluster, a similar small image group with a query image. So it gives us retrieval-time reduction, keeping almost the same precision with the exhaustive retrieval. In the experiment using an image database consisting of about 2,400 real images, it shows that the proposed method is about 18 times faster than 7he exhaustive method with almost same precision and it can retrieve more similar images which belong to the same class with a query image.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.44 no.1
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• pp.50-58
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• 2007

In this paper, we propose a query-based visual attention algorithm for effective object finding of a vision-based mobile robot. This algorithm is developed by extending conventional bottom-up visual attention algorithms. In our proposed algorithm various conspicuity maps are merged to make a saliency map, where weighting values are determined by query-dependent object properties. The saliency map is then used to find possible attentive location of queried object. To show the validities of our proposed algorithm, several objects are employed to compare performances of our proposed algorithm with those of conventional bottom-up approaches. Here, as one of exemplar query-dependent object property, color property is used.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.218-219
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• 2015

본 논문에서는 스마트폰으로 촬영한 비디오 영상이나 일반 캠코더로 촬영한 비디오 영상을 4K 고화질 콘텐츠로 제작하는 것을 제안한다. 대화면 디스플레이와 고해상도 디스플레이가 점차 확대되면서 고화질 콘텐츠의 필요가 증대됨으로 이에 일반적으로 촬영된 영상을 비디오 편집기법을 이용하여 4K 고화질 해상도의 영상 제작을 제안하다. 하지만 일반 비디오카메라로 촬영한 영상을 4K 콘텐츠로 완전히 적용하기 위해서는 촬영에서 4K 카메라로 촬영하고 편집하면 4K 콘텐츠로 보다 해상도가 높은 콘텐츠를 제작할 수 있다고 사료한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.2 no.3
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• pp.243-251
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• 1999

In this paper, we suggest a novel method which defines index for effectively searching MPEG video data. The traditional methods are slow because they rely on pattern matching of images between extracted shots and user's querying images. Whereas, our method uses a different approach: It transforms images of extracted PFrames into codes and uses the codes for creating index keys. To be specific, we define five features of non-context description for transparency about user's querying.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.9 no.2
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• pp.158-165
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• 2003

Image similarity is often decided by computing the distance between two feature vectors. Unfortunately, the feature vector cannot always reflect the notion of similarity in human perception. Therefore, most current image retrieval systems use weights measuring the importance of each feature. In this paper new initial weight selection and update rules are proposed for image retrieval purpose. In order to obtain the purpose, database images are first divided into groups based on human perception and, inner and outer query are performed, and, then, optimal feature weights for each database images are computed through searching the group where the result images among retrieved images are belong. Experimental results on 2000 images show the performance of proposed algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.169-171
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• 2013

최근 Full-HD TV, UHDTV의 보급에 따라 고화질 영상에 대한 수요가 증가하고 있으며 N-Screen 서비스의 확장으로 고화질 영상을 빠르게 전송하는 문제의 중요성은 더욱 커지고 있다. 고화질 영상을 빠르게 전송하기 위해서는 압축 효율의 향상이 필요한데, 일반적으로 영상에 잡음이 많을 때에는 압축 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 다양한 원인의 잡음들 중에 film grain noise에 초점을 맞추어 이를 조절하여 영상압축의 효율을 높이는 방법을 연구한다. film grain은 영화촬영 방법 및 환경 등에 따라 강도가 달라지기도 하지만 필름으로 촬영한 모든 영화에서 쉽게 관찰할 수 있으며 앞으로도 계속 포함이 될 것으로 예상되고, 디지털 영화의 경우에도 저조도에서는 이와 비슷한 특성의 잡음이 발생한다. 재안하는 방법에서는 film grain이 포함된 영상에서 grain을 추출/제거한 영상을 압축하며 추출한 film grain에서 작은 영역을 선택하여 sample grain을 만든 후 별도로 압축한다. 디코더에서 grain을 없앤 영상만을 보여줄 수 있지만, 경우에 따라 grain이 없으면 심미적으로 오히려 좋지 않은 결과가 보이기도 한다. 따라서 압축을 푼 후에는 sample grain에서 원본 영상 크기의 grain을 합성한 후 grain을 제거한 영상과 더하여 grain이 포함된 영상을 재 생성한다. 실험한 결과 원본과 유사한 grain이 생성되면서 압축효율이 향상됨을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.781-784
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• 2005

홍채 인식은 동공과 흰자위 사이에 존재하는 도넛 모양의 홍채 패턴(Iris pattern)을 이용하여 자신인지 타인인지 판별하는 매우 신뢰도가 높은 생체인식기술 가운데 하나이다. 홍채 인식은 홍채 영상의 홍채 패턴으로부터 홍채 코드(Iris code)를 추출하여 인식하기 때문에 좋은 질의 홍채영상을 취득하는 것은 정확한 홍채 인식을 위해서 매우 중요하다. 이러한 홍채 영상의 질을 결정하는 중요한 요소 가운데 하나가 초점(focus)이다. 초점이 맞지 않아 흐려진(blurring) 영상은 홍채 인식에서 자신임에도 불구하고 타인으로 인식하는 FRR(false reject error)를 증가시킨다. 홍채 인식 시스템의 카메라는 고정 초점 방식과 가변 초점 방식이 있다. 고정 초점 방식은 초점렌즈가 고정되어 있어서 초점이 맞지 않는 영상을 취득할 경우 사용자에게 다시 요구하여 입력받도록 한다. 이는 사용자에게 불편을 초래한다. 가변 초점 방식은 사용자와의 거리를 측정하여 초점렌즈를 움직여서 초점이 잘 맞은 선명한 영상을 얻는다. 하지만, 초점렌즈를 움직이기 위해서 사용자와의 거리를 측정하는 센서와 초점렌즈를 움직이는 모터등과 같은 부가 장비가 필요하다. 따라서 카메라의 부피가 커지고, 가격이 상승하게 되는 문제점이 있다. 그리므로 본 논문은 고정 초점 카메라를 사용하여 부가 장비 없이 홍채 영상 복원 알고리즘을 사용하여 소프트웨어적으로 초점이 맞지 않아 흐려진 영상을 처리하는 방법을 제안한다. 본 논문은 초점값을 이용하여 열화(degradation)의 정도를 판단하였으며, 초점값(focus value)에 따라 점확산함수(point spread function)를 설계하여 홍채영상을 복원하였다.