• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.413-417
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• 2007

2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된 차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1672-1686
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• 2013

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform: DWT)을 이용한 단일영상 기반의 초고해상도 기법(super-resolution)과, 복수영상 기반의 초고해상도 기법을 제시하고 두 기법을 혼합한 새로운 초고해상도 기법 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상 기반의 초고해상도 기법의 경우 처리 시간이 빠르다는 장점이 있으나 영상 보간 시 사용할 수 있는 정보량이 제한적이다. 또한 기존 복수영상 기반의 초고해상도 기법은 단일 영상을 사용했을 경우보다 영상의 보간 시 많은 정보를 사용할 수 있으나 영상의 내용에 따라 기법의 적용이 제한적이고, 컷(cut)의 경계 부근에서 기법의 성능이 매우 떨어지는 단점이 있다. 제안된 기법에서는 컷 검출(cut-detection) 기법을 통해 각 장면의 경계부근에서 적응적으로 단일영상 기반의 초고해상도 기법을 사용한다. 또한 움직임 벡터의 정규화 및 블록 단위의 윤곽선(edge) 패턴 분석을 통해 여러 제한조건에 강한 복수 영상 기반의 초고해상도 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 객관적, 주관적으로 기존의 기법보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권7호
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• pp.297-300
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• 2015

의료 진단 초음파영상에서 조영제의 전이시간과 확산패턴의 형태는 질환 및 병변을 분석하는 중요한 파라미터로 고려된다. 조영증강 초음파영상 분석과 관련한 기존의 대부분의 연구에서 대상 영역의 평균 명도 변화곡선을 기반으로 파라미터값을 추출한다. 그런데 이러한 명도 데이터는 조영제의 마이크로 버블 효과로 인하여 그 값이 왜곡될 수 있다. 이에 본 논문에서는 조영증강 초음파 진단 파라미터의 추출 과정에서 그 정확도를 개선하기 위하여 명도값의 변화뿐만 아니라, 조영제의 영향을 반영하는 픽셀에 대한 밀도 정보를 보완적으로 활용하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 간 질환 진단 과정에서 병변의 윤곽선 추출과 병변의 특성분석을 위하여 조영제의 확산시점과 속도를 보다 정확하게 판별할 수 있게 한다. 실제 임상 데이터를 사용한 실험결과를 통하여, 제안된 방법이 파라미터 영상 생성기법에서 개선된 결과를 생성할 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권4호
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• pp.211-216
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• 2017

본 논문에서는 조영증강 초음파 진단시스템에서 유용성과 성능을 개선하기 위한 영상처리 기법을 제안한다. 의료초음파 영상에서 진단 파라미터 데이터를 가시화 하는 방법론으로서 연속적인 픽셀 값을 갖는 전이시간 데이터의 표현과, 4가지 유형의 값으로 분류되는 병변 진단 파라미터 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 또한 생성된 파라미터 영상에서 노이즈를 제거하기 위한 방법론으로서 MRF 모델을 이용한 영상개선 기법을 제안한다. 이러한 파라미터 영상 생성기법은 초음파 진단 데이터에서 조영증강 패턴의 동적인 변화에 대한 육안 판별의 한계를 극복할 수 있게 한다. 제안된 방법은 원영상에서 영역의 윤곽선을 명확하게 하며 4가지 색상을 통하여 병변의 특성에 관한 시각적 판단을 용이하게 한다. MRF기반 영상개선 과정에서 연속적인 픽셀 값에 대한 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 기법을 개발하였으며 실제 의료영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 유용성을 평가하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.47-54
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• 2001

본 논문에서는 얼굴의 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 사람의 얼굴에 대한 특징 인수를 추출하기 위하여 우선 이진 영상을 생성한다. 하나 하나의 고립된 영역으로 분리하기 위하여 화소 라베링을 한 후 만들어진 가변 블록 단위로 면적을 구하고, 윤곽선 추적 방법에 의하여 둘레를 추한 후 면적, 둘레, 원형도 및 모양의 유사도를 구한다. 전체 유사도와 일반적인 구조 및 특징을 활용하여 눈, 코, 입의 특징 요소를 추출한 후 12개의 얼굴의 특징 인수들을 추출한다. 얼굴의 왼쪽 눈과 오른쪽 눈 사이의 거리, 왼쪽 눈과 코와의 거리, 오른쪽 눈과 코와의 거리, 왼쪽 눈과 입과의 거리, 오른쪽 눈과 입과의 거리, 코와 입과의 거리 및 각 거리간의 기울기를 이용하여 100명으로부터 획득한 297개의 원 영상을 대상으로 12개의 특징 인수를 추출한 결과 92.73%의 추출 성공률을 보였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권49호
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• pp.563-588
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• 2017

한국은 오래전부터 '고양이 앙화'에 대한 선입견으로 고양이를 많이 꺼리는 문화였지만 근래 들어 반려동물로 고양이가 증가하고 고양이 소재로 그림책과 에세이, 웹툰 등이 국내 독자에게 많은 관심을 받고 있다. 사노 요코 그림책을 살펴보았을 때 국내 출판된 그림책의 약 50%가 고양이를 소재로 한 그림책이며 이중 '100만 번 산 고양이'는 전 세계적으로 밀리언셀러이다. 연구방법은 사노 요코 그림책에 표현된 고양이 캐릭터가 그림책 스토리 주인공 외에 다른 상징적 의미가 있는가? 를 중심으로 국내 번역 출판된 작가의 고양이 캐릭터 그림책 5권을 사례로 분석하였으며 결과로 도출된 그림책의 고양이 캐릭터 성격 및 상징적 의미와 표현기법을 이미지와 함께 제시하였다. 연구 결과로 사노는 고양이를 통해서 고양이가 고양이듯 우리 자신의 '자유의지'를 존중하며 사랑할 것을 그림책에 담고 있다. 결론으로 그림책에서 고양이 캐릭터의 상징적 의미는 대부분 작가자신이고 때로는 아들과 엄마로 상징됨을 알 수 있었다. 공통으로 사용된 캐릭터 색과 유사한 짙은 윤곽선은 온유한 캐릭터와 때로는 독선적인 강한 성격 그리고 정적이거나 동적인 움직임을 극화시키고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.18-29
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• 2007

본 논문에서는 뇌 자기공명영상을 분류하기 위하여 결정트리 알고리즘을 2 단계로 적용하는 영상 분류 시스템을 제안한다. 영상으로부터 얻을 수 있는 정보에는 두 종류가 있다. 하나는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등 영상으로부터 직접 얻을 수 있는 하위레벨 특징들이고, 다른 하나는 특정 객체의 존재 유무, 여러 부위 사이의 공간적 관계 등 분할된 영상들에 대한 해석을 통해서 얻을 수 있는 상위레벨 특징들이다. 의미에 따라 영상을 분류하기 위해서는 상위레벨 특징들을 기반으로 학습 및 분류가 수행되어야 한다. 제안하는 시스템에서는 결정트리 학습을 각각의 레벨에 개별적으로 적용하며, 하위레벨 분류 결과를 이용하여 상위레벨의 특징을 추출한다. 종양이 있는 뇌 자기공명영상 집합에 대하여 분류 실험을 수행하였으며, 몇 가지 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효과를 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.143-148
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• 2007

영상처리에 있어서 갑작스러운 신호와 불확실한 시스템의 특징을 정확하게 표현하기 위하여 많은 연구가 수행되어 왔다. 많이 알려진 퓨리어 변환은 임의 신호의 주파수 해석에 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 이 방법은 시간 축에서 발생하는 갑작스러운 신호 변환과 비정상적인 신호를 주파수 변환 영역에서 나타낼 수 없으므로 유용하지 않다. 본 논문은 이산 웨이브렛을 이용한 영상해석을 하였다. 이는 웨이브렛 영역에서의 극대치는 Lipschitz 지수 표현이 가능하고, 또한 극대치만 사용하여 영상 데이터의 윤곽선 및 데이터 특성을 표현하는 유용함을 나타내었다. 더욱이 적은 극대치만을 사용하여 본래 영상을 재생하는 것도 가능하게 되었다. fractal 해석은 예로서 적용되었다. 그리고, 모형 배에서 기름 띠의 가시화 영상이 해석되었다. 극대치 해석으로 fractal 변수를 구하고, 가시화 영상 해석의 실험으로 양호한 결과를 얻었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.59-68
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• 2005

본 논문에서는 3차원 영상의 압축 전송을 위하여 3차원 영상에 대해 3차원 DCT를 수행하고 원 영상과의 비교에 따라 영상의 3차원 블록들을 계층적으로 분할하여 각 블록에 대해 유한상태 벡터 양자화를 수행하는 알고리듬을 제안한다. 3차원 DCT의 계수 특징을 이용하여 영상을 크기가 큰 배경 블록과 크기가 작은 윤곽선 블록으로 계층적으로 분할하고, 블록 계층분할 정보를 전송한다. 각 계층에 속한 블록들에 대해 따로 부호책을 설계하고 부호 비트 수를 줄이기 위해 유한상태 벡터양자화를 이용하여 부호단어의 인덱스를 계층 분할 정보와 함께 전송한다. Small Lobster와 Head 영상에 대하여 본 알고리듬으로 부호화했을 때 기존의 HFSVQ를 이용한 알고리듬보다는 각각 1.91 dB과 1.47 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.157-162
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• 2010

이 논문은 이산 웨이브렛 영역에 기반을 둔 fractal 해석에 관한 것이다. 많이 알려진 퓨리어 변환은 임의 신호의 주파수 해석에 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 이 방법은 시간 축에서 발생하는 갑작스러운 신호 변환과 비정상적인 신호를 주파수 변환 영역에서 검출하기 어렵다. 웨이브렛 영역에서 극대 값은 Lipschitz 지수 표현이 가능하고, 또한 극대값만 사용하여 영상 데이터의 윤곽선 및 데이터 특성을 표현하는 유용함을 나타내었다. 이것은 극대 값만 사용하여 본래 영상을 재생하는 것도 가능하다. 극대값 해석을 위해서 기름을 사용한 가시화 영상을 획득했다. 그런 후 ship model의 가시화 영상에 적용했다. 더욱이 sediment 입자의 붕괴과정에 의한 fractal 차원을 조사하였다. 본 논문은 가시화 영상의 극대값으로 fractal 차원을 계산하였고, 실험으로 얻은 가시화 영상으로부터 얻은 해석도 적은 데이터로 기존의 방법과 같은 결과를 나타냄을 보였다.