• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11c
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• pp.765-768
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• 2003

금속이나 암석에 음각(陰角)으로 각인된 문자나 그림들은 날씨나 주변 빛 환경에 따라 시각으로 입력되는 정보에 큰 차이를 보인다. 이를 이미지검출장치를 통해 읽어드려 디지털 이미지 신호로 만들고자 할 때는 더욱 그 정도가 심하여 대상체가 위치하는 빛 환경이나 검출기 특성에 각별한 신경을 써야한다. 자연광이나 전구 그리고 기후나 날씨에 의해 조성되는 빛 환경은 조도(照度), 조사각도(照射角度), 그림자 및 대상체 표면 상태 등이 중요한 결정 인자들이다. 빛 환경이 디지털 이미지 질(質)에 끼치는 영향을 최소화하기 위한 실험실 차원의 빛환경조정실을 구축하였다. 외부 유입 광선을 모두 차단하고 지향성이 있는 조명에 의해서만 대상체에 빛이 조사되도록 하고 디지털 카메라로 대상체의 이미지를 담았다. 음각 문자를 새긴 샘플석문(石文)을 제작하고 실험실 안의 정량화된 빛환경 하에서 석문의 이미지를 취득하였다. 전처리 과정을 통해 노이즈를 제거하고 이미지의 질을 향상시켰다. 처리된 이미지를 분석하여 문자영역과 바탕영역의 신호패턴을 추출한 다음 룩업 테이블, 조도 레벨 슬라이징, 중첩의 원리 및 Morphology 등의 기법을 알고리즘화하여 2진 형태의 음각문자를 판독 및 복원하는데 성공하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2006.05a
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• pp.264-267
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• 2006

One of the serious problems that make the flaw identification in a multi-layered thick composite panel more difficult is the interferenceeffect of the upper layer. To take care of such a problem, here we propose an image enhancement approach that can get rid of such an interference effect to ultrasonic C-scan images by a normalization of the acquired signals by a reference signals, and demonstrate its performance in the experiments. Specifically, three specimens with artificial flaws are prepared and ultrasonic C-scan images are acquired experimentally to eliminate the undesired interference effect. Cleat successes are observed in the present study demonstrating the high potential of the proposed algorithm as a practical image enhancement tool in many practical situations.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.274-279
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• 2007

본 논문은 MPEG2 다중화 방식을 이용한 고화질 이미지를 실시간으로 송수신하는 시스템을 제안한다. 송신 시스템은 카메라로부터 획득한 고화질 이미지와 GPS 장비로부터 획득한 위치정보를 MPEG2 TS 방식으로 변환하여 전송한다. 수신 시스템은 송신되는 MPEG2 TS data를 실시간으로 고화질 이미지와 위치정보로 추출한 후에 화면에 display한다. 본 논문에서는 오류 발생에 대한 회피 방법으로 고화질 이미지를 포함한 패킷을 단순히 중복적으로 전송하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 신호의 왜곡 혹은 패킷 손실에 의해 발생되었던 오류들을 현저하게 줄여주었으나 한 장의 고화질 이미지에 대한 평균 처리시간을 증가하였다. 평균 처리 시간을 줄이기 위해 송신 시스템은 스레드를 이용한 전송 방법을 사용하였으며 이러한 방법의 사용은 스레드 기법을 사용하지 않았을 때보다 빠른 평균 처리시간을 측정할 수 있었다.

• Database Research
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• v.34 no.3
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• pp.124-136
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• 2018

There have been active research activities to use neural networks to analyze OCT images and make medical decisions. One requirement for these approaches to be promising solutions is that the trained network must be generalized to new devices without a substantial loss of performance. In this paper, we use a deep convolutional neural network to distinguish AMD from normal patients. The network was trained using a data set generated from an OCT device. We observed a significant performance degradation when it was applied to a new data set obtained from a different OCT device. To overcome this performance degradation, we propose an image normalization method which performs segmentation of OCT images to identify the retina area and aligns images so that the retina region lies horizontally in the image. We experimentally evaluated the performance of the proposed method. The experiment confirmed a significant performance improvement of our approach.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.861-863
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• 2019

사람 얼굴 생성을 목적으로 하는 Generative Adversarial Network(GAN)에서 판별자(discriminator)의 각 레이어에 대한 스펙트럴 정규화(spectral normalization) 적용에 따른 출력 이미지의 결과를 비교하였다. 또한 생성자(generator)에 적응 인스턴스 정규화(Adaptive Instance Normalization) 모듈의 삽입에 따른 출력 이미지의 결과를 기존 모델과 비교하고 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.408-410
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• 2014

In this paper a license plate area extraction of labeling the vehicle images is proposed. Studies on license plate recognition systems have largely been conducted and there is a tendency of increasing license plate recognition rates. In this paper a license plate region is extracted from an image labeling for the region of interest and research on technology for labeling sample image using the Otsu algorithm to binary.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.19 no.5
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• pp.67-75
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• 2018

According to Symantec's Internet Security Threat Report(2018), Internet security threats such as Cryptojackings, Ransomwares, and Mobile malwares are rapidly increasing and diversifying. It means that detection of malwares requires not only the detection accuracy but also versatility. In the past, malware detection technology focused on qualitative performance due to the problems such as encryption and obfuscation. However, nowadays, considering the diversity of malware, versatility is required in detecting various malwares. Additionally the optimization is required in terms of computing power for detecting malware. In this paper, we present Stream Order(SO)-CNN and Incremental Coordinate(IC)-CNN, which are malware detection schemes using CNN(Convolutional Neural Network) that effectively detect intelligent and diversified malwares. The proposed methods visualize each malware binary file onto a fixed sized image. The visualized malware binaries are learned through GoogLeNet to form a deep learning model. Our model detects and classifies malwares. The proposed method reveals better performance than the conventional method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.27-29
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• 2012

고성능, 고화질의 스마트폰 보급에 따라 어플리케이션 역시 고화질의 이미지를 포함하는 등 점점 중량화 되는 추세를 보이고 있다. 하지만 모바일 단말기의 특성 상 메모리 및 성능 제약 등 다양한 제약이 존재하는데, 따라서 어플리케이션 개발의 기반이 되는 단말기 운영체제 및 시스템에 대한 분석 및 고려가 효율적인 개발에 있어 무엇보다 중요하게 작용된다. 특히 자바를 기반으로 한 안드로이드 시스템의 경우, 비트맵 이미지 등 이미지 관련 자원들에 대한 메모리 사용에 제약이 크기 때문에 이러한 제약 사항 내에서 반응 속도 등 어플리케이션의 질을 높일 수 있는 효과적인 메모리 관리 및 활용 기법이 필요시 된다. 본 논문에서는 이를 위해 안드로이드 시스템 상의 메모리 제약과 관련 된 문제점을 분석하고, 이러한 문제점을 고려하여 어플리케이션 내에서 가장 효과적으로 이미지 관련 자원들을 처리하고 개발할 수 있는 메모리 관리 기법을 제시하였다. 이러한 기법을 통해 제한 된 메모리상에서 고화질의 이미지 자원 등을 효과적으로 다룰 수 있었고, 어플리케이션의 반응 속도 역시 효과적으로 높일 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.10
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• pp.2489-2496
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• 2014

The existing ship repair tool management system based on hand writing has many problems such as frequent loss of tool and overdue. To solve this problem, same systems have adopted the bar-code system. However, the systems can't cope with a problem to substitute spurious tool for genuine one on bar-code damage. Therefore, additional validation steps are necessary in order to manage expensive ship repair tool. In this paper, we propose an image comparison method for ship repair tool management. To be more concrete, we propose a normalization method and determination conditions for image comparison to use characteristics of mobile device. The normalization method makes use of the characteristics of mobile device that provides functions of real time recording, overlapping and cropping images. The proposed method applies three conditions(sum of inner angles, size of angle, position of corner coordinates) into the comparison module. The implemented system shows good performance on change direction, lighting, size and etc. The accuracy is more than 95%.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.233-243
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• 2000

대부분의 현존하는 인터넷쇼핑몰은 평면적인 2차원으로 운영되고 있으나 최근 가상현실(Virtual Reality)을 이용하여 웹에 적용시키는 기법들이 속속 선보이게 되었다. 현재의 3D기술은 크게 사진 이미지를 기반으로 방식과 폴리곤(Polygon)을 기반으로 하는 3차원 모델링 기술의 두 가지로 구분할 수 있다. 이들 기법은 각각 장단점이 있으며 이들을 이용하는 사이트들 역시 이용하는 기법에 따라 다소간의 문제점들을 노출하고 있다. 본 논문에서는 사진 이미지 기법을 이용하는 부분은 현재 브라우저에서 기본적으로 지원하는 자바를 이용하여 구현했으며, 네비게이션이나 물체의 3차원 렌더링 구현 등은 java3d를 이용하여 상호간의 상반되는 단점들을 최소화하였다. 사용자는 Java3d로 구현된 3차원 쇼핑몰 내에서 원하는 물체를 클릭하여 위에서 언급한 2가지 방식으로 살펴볼 수 있다. 사진 이미지 형식으로 구현된 제품은 이미 실세계의 전자상거래 쇼핑몰에서 구현되었으며, 3차원 모델링으로 구현된 제품은 VRML97, OBJ, 3DS 등의 화일 포맷을 Java3d 로더를 이용하여 다양한 방식으로 구현하여 기존 방식과의 차별화 및 성능 향상을 꾀하였다.