• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.84-87
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• 2014

상황인지는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 주변 상황을 인지하여 사용자가 원하는 서비스를 제공하기 위해 필요한 핵심 기술이다. 이러한 상황인지를 위해 여러 센서로부터 발생하는 저수준의 컨텍스트 정보를 처리하는 다양한 방법들이 존재한다. 그러나 현재 상황인지 처리에 관련된 표준 방법이 없어 서비스 도메인에 제한되고 복잡한 구현방법을 따라야 하며, 상황정보를 처리하는 시스템에 정형화된 상황정보를 제공하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 정형화된 상황정보를 제공하기 위한 센터 데이터 변환 방법을 제안한다. 제안하는 센서 데이터의 변환 방법은 센서로부터 발생하는 저수준의 컨텍스트를 RDF 기반의 고수준의 상황정보로 변환하며, 변환된 정보는 상황인지 시스템에 제공된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.141-144
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• 2018

비디오 압축에서, 변환은 데이터를 공간 영역에서 주파수 영역으로 변환 함으로써 에너지 압축에서 중요한 역할을 수행한다. HEVC(High Efficiency Video Coding)에서는 DCT-II(Discrete Cosine Transform type-II)를 사용하여 잔차신호 변환을 수행한다. DCT-II는 픽셀간 상관도가 높은 신호일수록 높은 에너지 집중도를 보이지만, 픽셀간 상관도가 비교적 낮은 블록일수록 낮은 에너지 집중도를 보인다. 본 논문에서는 DST-VII(Discrete Sine Transform type-VII) 및 잔차신호 플리핑을 사용하여 다양한 변환 방법으로 영상을 부호화 및 복호화 하는 알고리즘에 대해 제안한다. 다양한 변환 방법은 부호화기에서 블록단위로 1 가지를 선택하여 비트스트림으로 선택된 방법에 대한 정보를 전송한다. 제안된 방법은 HEVC 대비 약 2.47%의 BD-rate 감소를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.347-350
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• 2020

본 논문에서는 영상 변환 기술인 이산웨이블릿변환(Discrete Wavelet Transform, DWT)를 딥러닝 기반의 네트워크로 구현한다. 딥러닝 기술 중에도 CNN 기반으로 네트워크를 설계하였으며, 본 DWT 네트워크는 해상도에 의존적이지 않은 계층들로만 구성된다. 데이터세트를 구성할 때 파이썬의 라이브러리를 사용하여 레이블 데이터세트를 구성한다. 128×128크기의 gray-scale 영상을 입력으로 사용하고 이에 대응하는 레이블 데이터세트를 구성하여 1-level DWT를 수행하는 네트워크의 학습을 진행한다. 역방향 변환도 네트워크 설계 후 데이터세트를 구성하여 학습을 진행한다. 학습이 완료된 1-level DWT 네트워크를 반복적으로 사용하여 Multi-level DWT 네트워크를 구성한다. 또한 양자화에 의한 간단한 영상압축 실험을 진행하여 DWT 네트워크의 성능과 압축 등의 응용분야에 활용할 수 있음을 보인다. 설계한 DWT 네트워크의 1-level 순방향 변환 성능은 42.18dB의 PSNR을 보였고, 1-level 역방향 변환 성능은 50.13dB의 PSNR을 보였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.3 no.1
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• pp.134-142
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• 1999

The demand for recognizing the color as well as the object shape is increasing to use the detailed information, because-the expense of color input/output devices become cheap. The research on the color correction should be researched for the exact color presentation and color reproduction of color input/output systems. In this paper, we researched on the color correction of color scanner. The characterization of color scanner is a two step process of gray-balancing and color transformation. The decoupling of the gray-balancing from the color transformation enables the portability of the scanner characterization. We used the least square methods for the line fitting and the Neural Network for the storage space and computation speed. The output of Neural Network is similar to the target value in three-dimensional tristimulus space. The proposed color correction method can be used for all scanners of a manufacturer's model because of the portability.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 1997.11a
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• pp.189-195
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• 1997

S-box의 암호학적 성질이 블록 암호 알고리즘의 안정성을 좌우한다. 여기서 말하는 암호학적 성질이란 선형 공격법에 안전한 높은 비선형성과 입출력 변화공격법에 안전한 입출력 변환의 낮은 균등성을 말한다. 본 논문에서는 갈로아 체의 원시원을 밑으로 하는 멱승 순환 함수를 이용한 S-box의 입출력 변환의 균등성에 관하여 서술한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.201-204
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• 2001

워터마크(watermarks)는 원데이터에 크게 손상을 주지 않으면서도 필요한 정보를 숨겨서 삽입하여야 하며, 압축이나 포맷변환 또는 의도적인 공격에 대하여 강인하게 검출되어야 한다. 본 논문에서는 템플릿(template)을 이용하여 압축이나 필터링 등의 일반적인 영상처리 뿐만 아니라, 회전(rotation), 확대 및 축소(scale), 평행이동(translation) 등과 같은 기하학적 변환(geometric attack)에 대해서도 강인한 워터마크 기법을 제안한다. 본 알고리듬은 템플릿을 웨이블릿(wavelet) 공간의 모든 대역에 삽입하여 강인한 템플릿을 구성한다. 템플릿을 이용한 강인한 워터마크 기법은 영상 압축 및 기하학적 변환에 대하여 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.1046-1051
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• 2002

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영상에서 객체 영역을 인식하는 새로운 필터링 방법을 제안하고, 제안한 방법을 이용하여 객체 기반 영상검색 방법을 비교 분석한다. 기존의 방법은 특징벡터를 웨이브릿 변환 영상의 부대역 전체에서 추출하기 때문에 불필요한 배경정보가 포함됨으로써 검색효율이 감소하였다. 그러나 제안한 방법은 객체영역에서 특징벡터를 추출하므로 더욱 정확한 정보가 추출될 뿐 아니라, 불필요한 배경정보를 제거함으로써 검색효율을 향상시키며, 객체의 위치나 크기에 상관없이 검색효율을 일정하게 유지한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.274-277
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• 2010

본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경회로망을 사용하여 각 프레임에서 유성음, 무성음, 그리고 묵음 구간을 검출하는 구간검출 알고리즘을 제안한다. 신경회로망의 입력으로는 고속 푸리에변환에 의한 전력스펙트럼 및 고속 푸리에변환 계수가 사용되어 네트워크가 학습된다. 본 실험에서는 원 음성에 백색잡음이 중첩된 음성을 신경회로망에 입력함으로서 각 프레임에서의 유성음, 무성음, 묵음 구간의 검출성능 결과를 나타낸다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07a
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• pp.246-249
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• 2003

본 논문에서는 TCP/IP 기반에서 웨이블릿 변환과 인터넷을 이용 원거리에 있는 Device를 PDA로 제어하는 영상감시 솔루션에 대해 연구하였다. 우선 서버는 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 획득한 영상에 대해 2단계 웨이블릿 변환을 한 후, 인터넷을 통해 Client(PDA)로 전송한다. PDA는 수신한 프레임만을 가지고 역 웨이블릿 변환을 하고 사용자에게 영상을 보여주게 된다. 카메라는 스텝 모터와 마이크로프로세서 80C196KC에 의해서 컨트롤되고, 사용자는 서버에서 보내는 영상을 PDA를 이용해서 감시한다. 그리고 PDA를 이용 원거리에 있는 서버 80C196KC에 제어 신호를 보내고 자신이 원하는 영상을 감시할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.349-351
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• 2001

본 논문에서는 원 영상의 영역 분류와 웨이브렛 변환을 이용하여 영상의 밝기 변화에 관계없이 영상 검색이 가능한 알고리즘을 제안하였다. 이러한 방식을 통해 영상 전체에 대해 검색이 수행되지 않고, 영역 분류 결과인 블록맵과 변환 대역에서의 분산값 등 매우 소량의 정보만을 저장하고 이를 기반으로 영상 검색이 수행되므로 매우 빠르고 효과적인 검색이 가능함을 실험을 통해 확인하였다.