• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.59-62
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• 2006

본 논문에서는 OpenGL Rendering을 이용한 모델기반 3D 다시점 영상의 객체 구현을 위한 구성과 각 모듈에 적용되는 알고리즘에 대해 중점적으로 연구하였다. 한 장의 텍스쳐 이미지와 깊이 맵(Depth Map)을 가지고 다시점 객체를 생성하기 위해, 먼저 깊이 정보의 전처리 과정을 거친다. 전처리 된 깊이 정보는 OpenGL상에서의 일정 간격의 꼭지점(Vertex) 정보로 샘플링 된다. 샘플링 된 꼭지점 정보는 깊이 정보를 z값으로 가지는 3차원 공간 좌표상의 점이다. 이 꼭지점 정보를 기반으로 텍스쳐 맵핑 (texture mapping)을 위한 폴리곤(polygon)을 구성하기 위해 딜루이니 삼각화(Delaunay Triangulations) 알고리즘이 적용되었다. 이렇게 구성된 폴리곤 위에 텍스쳐 이미지를 맵핑하여 OpenGL의 좌표 연산을 통해 시점을 자유롭게 조정할 수 있는 객체를 만들었다. 제한된 하나의 이미지와 깊이 정보만을 가지고 좀 더 넓은 범위의 시점을 가지는 다시점 객체를 생성하기 위해, 새로운 꼭지점을 생성하여 폴리곤을 확장시켜 기존보다 더 넓은 시점을 확보할 수 있었다. 또한 렌더링된 모델의 경계 영역 부분의 깊이정보 평활화를 통해 시각적인 개선을 이룰 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.50-51
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• 2021

In this paper, in order to design an image deep learning algorithm using a Lunar New Year image, a preliminary study on the shape and shadow of the image is conducted. In order to perform image deep learning, it is necessary to identify the characteristics of the Lunar New Year image, configure an appropriate label, and proceed with the preprocessing process. Image data is a cohort photo collected by Daejeon University, and based on this, we intend to establish a goal for conducting research from the data.

• Journal of IKEEE
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• v.26 no.4
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• pp.639-646
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• 2022

In this paper, to solve the large dataset problem, we collect images through an image collection method called web crawling and build datasets for use in image classification models through a data preprocessing process. We also propose a lightweight model that can automatically classify images by adding category values by incorporating transfer learning into the image classification model and an image classification model that reduces training time and achieves high accuracy.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.411-412
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• 2024

본 논문에서는 인공위성 이미지 비교 알고리즘을 설계하여 국제원자력기구(IAEA)와의 안전조치협정 추가의정서에 따른 원자력 시설 부지 정보의 변동 사항을 검출하는 시험을 수행하였다. 구글 어스에서 특정 장소에 대해 촬영 시간이 다른 인공위성 이미지를 얻어 시험 데이터로 사용하고 본 논문에서 개발한 5단계 이미지 비교 알고리즘을 구동한 결과 추가되거나 사라진 건물을 추적할 수 있었다. 향후 알고리즘 성능에 중요한 역할을 하는 검출 조정값(역치) 자동 도출 기능 및 이미지 전처리 프로세스를 개선한다면 대량 이미지 분석이 필요한 업무에 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.307-310
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• 2005

본 논문은 CMOS 센서의 ISP 전처리 과정 후 최종 화면에 출력하기 위한 효과적인 이미지 스케일 블록을 저전력, 저비용에 맞은 독립된 하드웨어 장치로 설계 하고자 한다. 카메라 센서 이미지 결과를 디스플레이 장치(OSD(On Screen Display)에 맞는 화면의 크기는 CIF(352${\times}$288), QCIF(176${\times}$144) 출력 모드를 사용한다. 최근 DMB 휴대용 멀티미디어 데이터 전송 사이즈 포맷에서도 위와 같은 사이즈를 지원하고 있다. 일반적인 스케일 처리에서는 PC 그래픽 카드(Graphic Card)장치의 지원을 받아서 처리하는 경우가 많다. 또는 CPU의 연산을 통한 CPU 자원을 점유하여 이미지 스케일을 처리하였다. 휴대용 CMOS 센서용에 적합한 독립적으로 처리할 수 있는 이미지 스케일 기능을 하드웨어로 설계하여 효과적인 시스템 운용과 고속 이미지 스케일 처리가 가능한 하드웨어를 설계하는게 목적이다. 이를 구현 하기위해 기존 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하여 최적화된 알고리즘 적용하여 VHDL설계언어를 이용한 하드웨어 설계 후, ModelSim 6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.

• 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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.1169-1172
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• 2010

대부분의 홍채인식 시스템의 전반부를 살펴보면 카메라를 통한 이미지를 획득 후 전처리 과정에서 동공의 경계를 잡는 과정이 수행된다. 카메라를 통한 이미지 획득 시 초점이 좋은 이미지와 나쁜 이미지가 같이 획득이 된다. 초점이 나쁜 이미지는 동공의 경계를 잡는 과정에 있어서 좋은 이미지보다 시간이 오래 걸리기 마련이다. 이에 본 논문에서는 영상획득 후 동공의 경계를 잡는 과정 전에 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용한 선명도 측정하는 방법을 제안한다. 카메라를 통한 영상을 획득한 후 초점이 좋은 영상과 나쁜 영상을 구분하게 되고 초점이 좋은 영상만을 선택하여 다음 과정인 동공의 경계를 잡는 작업을 수행하게 된다. 제안하는 방법은 DCT를 이용한 이미지의 선별 작업에 시간이 소비 되지만 나쁜 영상을 이용하여 동공의 경계를 잡느라 걸리는 시간을 줄일 수 있는 장점을 기대할 수 있다. 우선적으로 수학적 분석을 통하여 23%의 속도 절감을 통한 성능 개선의 가능성을 보였고, 실제 구현을 통하여 속도 향상이 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.690-692
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• 2007

기존의 2 차원 이미지를 통한 세포 분석은 단지 세포의 단면만을 볼 수 있기 때문에 정확한 구조를 파악하기 힘들다. 본 논문에서는 그리드 기술을 이용하여 2 차원 이미지들을 세포 구조에 대한 더욱 정확한 이해 및 연구 능률의 향상을 도모할 수 있는 3 차원 이미지로 재구성하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 고성능 이미지 처리를 위해서 계산 그리드를 이용하며, 화질 개선을 위한 전처리 기술, 자동 영상 정렬 기술, 효과적인 삼차원 재구성 기술과 같은 다양한 이미지 처리 알고리즘 및 preStageIn, BgUpload, delegated preprocessing 등과 같은 데이터 전송 최적화 기술 등을 제공한다. 또한, 다양한 이미지 뷰어 기능 및 DirectX 를 이용한 3 차원 렌더링 기능을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.553-555
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• 2000

기존의 특징점 추출 알고리즘들은 입력 지문의 전처리, 이미지의 이진화, 세선화, 특징점 추출 등의 여러 처리 단계를 거쳐 이루어지므로 잡음등과 같은 외부적 요인과 여러 처리단계엣 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵고 전체 인증 시간이 길어 지는 등 성능 저해 요인이 많다. 본 논문에서는 복잡한 처리 과정을 거치지 않고 입려영상에서 집적 융선의 흐름을 추적하여 특징점들을 추출하고 매칭을 수행함으로써 이미지의 왜곡에서 오는 오류를 줄이고 처리 시간을 단축하여 기존의 시스템보다 빠른 시간에 지문을 인식하는 시스템을 설계 및 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.508-510
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• 2002

본 연구에서는 실시간으로 얼굴을 인식, 검증하기 위한 전처리 단계로써 얼굴을 고속으로 추출하고 추출된 영상을 개선하기 위한 효율적인 기법들을 소개한다. 먼저 RGB로 획득되는 영상을 인간의 시각 구조와 유사한 HSI 컬러 모델로 변환하고 여기서 인간의 피부 영역에 해당하는 컬러 분포를 조사하여 대강의 얼굴 영역을 찾고 이 영역을 대상으로 두 개의 가변 템플릿과의 상관도(Correlation)를 이용하여 최적의 얼굴 안면을 찾는다. 보다 나은 얼굴 인식을 위하여 검출된 얼굴 안면 이미지에서 조명 평면(Illumination plane) 이미지를 추출하여 먼저 불균일성을 보정한 다음 평활화(Equalization)를 수행함으로써 영상을 개선한다.