• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1853_1854
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• 2009

본 논문은 스네이크 에너지에 칼라분산 성분을 추가함으로써 스네이크 알고리즘을 이용하는 강인한 영상분할기법을 제안한다. 일반적인 스네이크 알고리즘은 영상의 밝기 값만을 고려하여 관심영역을 분할하기 때문에 인접하는 영역과 다른 칼라정보를 갖더라도 인접하는 물체와 유사한 밝기 값을 가지면 영상분할하기 어렵다. 제안하는 알고리즘은 복잡한 배경에서 인접하는 영역과 칼라성분이 다른 관심영역을 효율적으로 분할하기 위해, 기존의 snake 알고리즘에 칼라분산(color variance) 에너지 요소를 추가하였다. 특정 칼라 값을 갖는 물체들이 섞여있는 복잡한 배경 영상들의 실험을 통해 제안하는 칼라분산 기반 확장 스네이크 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.385-387
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• 2001

비디오 객체 분할은 MPEG-4와 같은 객체 기반 코딩 단계를 위한 중요한 구성 요소이다. 새로운 MPEG-4 비디오 표준은 움직임 객체의 모양 정보를 고려하여 높은 효율의 부호화 뿐만 아니라 움직임 객체에 대한 내용기반 기능의 부호화를 수행한다. 본 논문은 비디오 시퀀스에서 움직임 객체 분할을 위한 새로운 알고리즘과 VOP(Video Object Plane) 추출 방법을 소개한다. 본 알고리즘은 첫 번째 프레임을 기준영상으로 설정한 후 두 개의 연속된 프레임 사이의 차이 값으로부터 시작된다. 즉 차이영상을 추출한 후 차이영상에 Canny 에지를 적용하고 다음 프레임의 영상에 Canny 에지와 morphologic일 연산을 적용하여 정확한 움직임 객체 에지(Moving Object Edge)를 생성한다. 이후 생성된 에지를 이용하여 VOP를 추출한다. VOP 추출 단계에서 더욱 정확한 움직임 객체 에지를 얻기 위하여 morphological 연산을 수행하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권1호
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• pp.87-98
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• 2008

임베디드 시스템의 하드웨어 구성요소들에 대한 성능 고도화가 요구됨에 따라 이에 탑재될 소프트웨어의 개발 방법도 영향을 받고 있다. 특히 MPSoC와 같은 고가의 하드웨어 아키텍처에서는 효율적인 자원의 사용 및 성능의 향상을 위해 소프트웨어 측면에서의 고려가 필수적으로 요구된다. 따라서 본 연구에서는 임베디드 소프트웨어 개발과정에서 멀티프로세서 기반의 하드웨어 아키텍처를 고려하는 소프트웨어 태스크의 분할기법을 제시한다. 제시하는 기법은 UML 기반의 소프트웨어 모델을 CBCFG (Constraints-Based Control Flow Graph)로 변환하고, 이를 병렬성과 데이터 의존성을 고려한 소프트웨어 컴포넌트로 분할하는 기법이다. 이러한 기법은 임베디드 소프트웨어의 플랫폼 의존적인 모델 개발과 태스크 성능 예측 등을 위한 자료로 활용할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.55-56
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• 2021

최근, 딥러닝 및 인공신경망 기술의 발전으로 비디오 부호화 분야에서도 인공지능을 이용한 요소 기술에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 주변 참조샘플로부터 문맥정보를 이용하여 현재블록을 예측하는 CNN 기반의 화면내 예측 모델을 구현하고, 비디오 부호화의 블록 분할 구조를 반영한 학습 기법에 따른 부호화 성능을 분석한다. 실험결과 HM(HEVC Test Model)에 구현한 문맥적응적 신경망 기반 예측 모델에서 트리 분할 구조를 반영한 학습이 HM16.19 대비 0.35% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.63-71
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• 2003

본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경제전 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 켤라 영상을 과분할한다. 그리고 영역간의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험 결과에서 제안된 칼라영상 분할 기법은 다양한 칼라영상에 대하여 미리 설정된 재수의 영역으로 효율적인 분할 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제25권4호
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• pp.327-336
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• 2007

건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 연구논문이나 실험적으로 시도되고 있는 일부 자동화 방법은 건물을 정확하고 세밀하게 묘사하는데 한계가 있다. 건물의 3차원 모델링을 자동화하기 위해서는 건물 외곽선과 지붕 모양을 정확하게 추정할 수 있는 알고리즘이 필수적이다. 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 항공라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물에 대한 3차원 정보를 제공하지만, 이를 이용하여 건물 외곽선을 정확하게 추정하기에는 기술적으로 어려움이 있다. 따라서 기존에 구축된 수치지도의 건물 외곽선을 이용한다면, 항공라이다 데이터를 이용하여 3차원 평면을 최소단위로 하는 건물지붕의 구성요소들을 조합하여 자동으로 건물지붕의 3차원 모델링이 가능하다. 본 논문은 기 구축된 수치지도의 건물 외곽선과 옥트리(octree) 분할을 기반으로 항공라이다 데이터를 이용하여 건물지붕의 구성요소를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 지붕의 구성요소를 추출한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 평면, 게이블, 다면, 곡면 등 다양한 형태의 지붕에 대한 구성요소들을 자동으로 추출 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.55-58
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• 2016

본 논문은 사람의 얼굴 영상에서 잡티를 제거하는 방법을 제안한다. 먼저 입력받은 영상에서 Haar-like Feature 기반 Adaboost 알고리즘과 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 영역에서 잡티를 제거하기 위해서는 먼저 눈, 코, 입, 눈썹과 같은 얼굴의 주요부위를 검출하고 이 영역을 제외한 순수 피부 영역에 잡티 검출 알고리즘을 적용해야한다. 사람의 얼굴은 미세하게 명암도 차이가 나는 부분이 많기 때문에 가우시안 스무딩을 적용한 후, 그래프 기반 분할 방법을 사용하여 눈, 입, 눈썹을 분할한다. 코 영역은 각 픽셀에 대해 인접픽셀과의 R 채널의 차이값을 가중치 맵으로 만들고 가중치 맵을 분석하여 영역을 분할한다. 분할된 영역에 사람 얼굴의 기하학적 위치 정보를 이용하여 주요부위를 검출한다. 얼굴의 주요부위를 검출하고 그 부위를 제외한 피부 영역에 잡티 검출 알고리즘을 적용한다. 잡티는 Edge와 색상 정보를 이용하여 검출하고, 잡티주변을 검사하여 잡티가 아닌 깨끗한 피부를 잡티 영역에 복사하여 채워나가는 방식으로 피부 영역을 복원한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.314-317
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• 2020

JPEG 위원회는 JPEG XL 이라 불리우는 차세대 이미지 코딩의 표준화를 진행하였다. JPEG XL 은 기존 JPEG 에서 사용하는 8×8 크기의 블록뿐만 아니라, 최소 2×2 부터 최대 32×32 크기의 블록을 유동적으로 사용함으로써 부호화 성능의 개선을 가능하게 한다. 부호화기 구조 내의 DCT 블록 분할은 부호화 성능을 결정하는 주요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 SML(Sum Modified Laplacian)을 기반으로 하는 DCT 블록 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지에서 상대적으로 변동이 적거나 균일한 영역을 선택하기 위해 SML 을 활용하였으며, 이 영역에서는 큰 DCT 블록으로 부호화하여 기존 부호화기의 성능을 개선하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.162-163
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• 2012

본 논문에서는 Kinect를 이용하여 획득된 영상으로 집적 영상 기반의 3D 디스플레이를 수행하기 위한 요소 영상 변환 방법을 제안한다. Kinect로 얻어지는 RGB영상과 깊이영상은 직접적으로 공간 3D영상으로 사용될 수 없기 때문에 집적영상 디스플레이용 요소 영상으로 변환이 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서 RGB 영상과 깊이 영상으로부터 생성된 깊이 분할 영상에 대해서 기하광학적 매핑기법으로 요소 영상을 제작하였다. 제안한 시스템의 효용성을 보이기 위하여, Kinect에서 주로 사용되는 인체인식 기반으로 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.28-30
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• 2018

본 논문에서는 전이중 통신 방식을 사용하는 DOCSIS 3.1 시스템의 자기간섭 제거를 위한 자기간섭신호의 채널 및 비선형 왜곡 요소를 추정하는 기술을 제안한다. DOCSIS 3.1 시스템의 전이중 통신 방식은 일반적으로 가입자 단말인 CM (Cable Modem) 과 케이블방송신호 송신 시스템인 CMTS (Cable Modem Termination System) 사이의 상하향 통신을 시간/주파수의 분할 없이 동시에 수행하는 통신 방식이다. CMTS 에서 CM 의 신호를 수신함과 동시에 CMTS 신호를 송신하는 경우 고출력의 CMTS 송출신호가 CMTS 의 수신기로 인가되는 자기간섭 현상이 발생하게 된다. 이렇게 인가되는 자기간섭신호는 고출력 증폭기 (HPA: High - Power Amplifier) 및 Feedback 채널의 영향으로 크게 왜곡되어 수신된다. 따라서 자기간섭신호를 제거하고 CM 의 신호를 원활하게 복조하기 위해서는 자기간섭신호의 왜곡 요소룰 추정 및 보상하는 절차가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 자기간섭신호의 HPA 에서 발생하는 비선형 왜곡 요소 및 Feedback 채널의 영향으로 발생하는 채널 요소를 추정하는 기술을 제안하고 성능을 분석한다. 제안된 기술은 간단한 연산기반으로 왜곡요소의 추정이 가능하며 반복추정을 통해 성능을 효과적으로 향상시키는 것이 가능하다.