• 한국통신학회논문지
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• 제27권4A호
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• pp.371-382
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• 2002

현재까지 스테레오 시각 분야에서 사용된 카메라 구조는 대부분 두 광축이 평행한 시각 모델이였으나, 본 논문에서는 인간시각체계에 기반한 교차시각 스테레오 카메라 모델을 사용한다. 교차시각에서 획득한 스테레오 영상을 고정점에 대해서 4개의 영역으로 구분한다. 이러한 사분면 형태의 영역 분할 근거를 인간시각체계에서 살펴보고, 타당성을 기하학적으로 입증할 것이다. 그리고 분할된 한 쌍의 스테레오 영상으로부터 합성 영상 조각들을 형성한 후, 수정된 켑스트럼 작용과 피크 검출 알고리즘을 수행하여, 수평 및 수직 변위를 추출한다. 측정된 변위 벡터와 교차시각 스테레오 카메라 모델의 변수로부터 합성영상의 3차원 정보를 계산한다. 여러 스테레오 영상에 대해서 제안 방법의 결과가 인간시각체계처럼 고정점 부근에서 정확함을 보여주었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.751-754
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• 2001

일반적으로 디지털 컬러 영상의 워터마킹 구현방법은 기존의 워터마킹 방법을 RGB 컬러 성분에 대해 각각 적용하였기 때문에 컬러 영상의 특성을 충분히 고려하지 못했다. 그러나 인간의 시각 체계(HVS : Human Visual System)의 특성을 이용하면 컬러 영상에 더욱 효과적으로 워터마크를 삽입할 수 있다. 본 논문에서는 다해상도 이산 웨이브렛 변환 영역에서의 인간의 시각 체계의 특성을 이용한 컬러 영상 워터마킹 방법을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.189-190
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• 2017

인공망막의 효율성을 높이기 위해 생물학적 인간의 시각정보과정에 여러 연구가 진행 중이다. 인간의 시각정보처리과정에는 시각정보를 축약하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 인간의 시각체계를 기반으로 영상 자체를 인식하지 않고 정보를 압축한 후 복원된 영상에 대한 인식 모델을 제안하고자 한다. 실험결과, 제안된 인식 모델과 일반적 인식모델과의 차이가 없음을 알 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권10호
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• pp.1294-1302
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• 2015

현재까지 인간 시각 체계를 정확하게 반영하기 위한 이미지 평가 기법에 대한 연구가 많이 이루어져 오고 있다. SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 구조적 정보를 이용하여 이미지를 평가하는 대표적인 인간 시각 체계를 만족시키는 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 이미지의 색 차이를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 두 컬러 이미지 간 인지적 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 그리고 연구를 더 확장하여, SVM 분류기를 활용하여 왜곡 종류에 따라 최적의 평가 수식을 적용하는 최적화 시스템을 제안한다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, 이미지 평가분야에서 가장 많이 알려진 LIVE 데이터베이스를 사용하였으며 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.766-768
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• 1999

인간시각체계의 특성을 이용하여 시각적으로 좋은 화질을 얻으면서도 효율적인 저 전송률의 웨이블릿 영상부호화를 실현하였다. MTF 함수를 이용하여 공간주파수 영역에서의 주파수 변화에 따른 콘트라스트의 민감도의 변화를 보상하였고, 공간 방향성에 대응하는 변수들을 추정하기 위하여 공간이방특성을 갖는 필터를 설계하였다. 이에 의하여 인간시각체계와 유사한 구조인 웨이블릿 변환영역에 적용할 수 있는 가중치를 도출하는 알고리즘을 개발하여 웨이블릿 변환 부호화에 적응하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.229-230
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• 2020

컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어의 급속한 발전에도 불구하고 인간의 정보처리능력에 뒤지는 경우도 있다. 이와 같이 인간의 정보처리체계가 어떻게 이런 문제를 해결할 수 있는지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 인간의 시각 정보 처리의 특성에 의한 인지 정보 처리 모델링을 기반으로 학습 가능성을 보이고 일반적인 영상 인식 모델과의 차이를 비교 분석하고자 한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.70-80
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• 1999

본 논문에서는 인간 시각 체계에 기반하여 주관적 화질의 열화없이 전송 정보량을 효과적으로 줄일 수 있고, 또한 전송 정보량을 조절할 수 있는 영역기반 초적속 부호화에 적합한 새로운 계층적 영상 분할 알고리즘을 제한한다. 제안한 알고리즘은 각 단계에서 수리 형태학에 기반한 영상 분할과 인간 시각 체계를 고려한 영역 볍합 고조로 이루어져 있다. 영상분할은 3단계의 계층적 구조로 이루어져 있으며, 영역 병합은 각 단계에서 인간 시각 체계에 기반하여 인간 시각이 구분할 수 없는 두 인접 영역의 쌍들을 추출한 후 영역 병합을 수행한다. 이때 인간 시각 체계에 기반하여 병합할 영역을 추출하고 제안한 병합을 우선 순위 함수에 의한 병합 우선 순위에 따른 영역 볍합ㅇ르 차례로 수행하여 영역의 수를 효과적으로 줄임으로써 영역기반 초저속 부호화시 과다한 윤곽선 정보로 인한 병목현상을 개선할 수 있다. 그리고 각 단계에서의 영역 병합시 정보량 조절 요소 값에 따라 전송 정보량을 조절할 수 있어 기존의 방법보다 유연한 분할 구조를 나타낸다. 실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 방법보다 PSNR 및 주관적 화질은 유사하나, 전송할 윤곽선 정보는 상당히 줄일 수 있어 영역기반 초적속 부호화를 위한 효율적 영상 분할 알고리즘임을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.76-78
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• 2006

인간의 주관적이고 애매한 감성은 차세대 컴퓨팅의 다양한 분야에서 연구되며. 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 정보 처리에 대한 요구가 급격히 증가하고 있다. 우리는 감성기반 이미지 검색을 위해 저차원 시각정보에 대한 강성처리를 연구하고 있다. 기존의 저차원 시각정보 특징을 고려한 내용기반 이미지 검색 방법은 사용자의 취향이나 감성 요구에 적합한 결과를 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 인간의 감성을 이해, 검색, 인식하기 위한 시각정보와 감성간의 관계 연구 중 우리의 기존 연구인 시각적 형태 정보의 감성어휘 공간에서 형태와 어휘간의 감성거리를 이용한 분류방법을 제안한다. 그리고 분류된 각 영역에서의 대표 어휘를 추출하여 시각적 형태에 따른 감성어휘간의 구체적 계층 관계를 정의한다. 이는 감성기반 이미지 검색 분야에 활용 가능한 연구이며, 우리가 사용하는 언어에 내재된 감성정보를 해석하고 그 어휘들의 체계적인 시각적 감성관계를 정의하는 의의를 갖는다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.36-43
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• 2009

최근 에러의 가시도를 측정하던 기존 패러다임의 한계를 극복하고자 structural similarity (SSIM) metric이 제안되어 우수한 성능을 보이고 있다. 하지만 SSIM은 기존에 활발히 연구되어오던 인간시각체계의 민감도에 대한 특성을 완전히 배제함으로써 새로운 한계점을 노출한다. 본 논문에서는 포비에이션 포인트로부터의 거리, 평균 휘도 값, DCT 계수, 모션 정보를 이용하여 통합된 시각적 가중치를 정의하였고 이를 SSIM과 자연스럽게 결합함으로써 성능을 개선하였다. VQEG 멀티미디어 그룹의 테스트 플랜을 이용한 테스트를 통해 본 논문의 품질측정 기준이 기존의 SSIM 보다 주관적 화질평가의 결과와 연관도가 더 높음을 보임으로써 성능 향상을 증명하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.253-260
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• 2008

영상향상 방법 중의 하나인 잡음제거는 공간영역과 변환영역 필터링에 대해서 많은 연구가 되어 왔다. 최근에는 에너지 집중도가 탁월하고 다분해능 성질을 갖는 웨이브릿 변환이 많이 사용되고 있다. 그러나 최종 사용자가 인간인 경우에는 인간시각체계에 기반한 변환을 사용하는 것이 시각적으로 유용하므로, 본 논문에서는 인간시각필터로 고려되는 Gabor 코사인과 사인 함수를 이용한 변환을 영상 잡음제거 분야에 적용하였다. 제안한 방법은 웨이브릿 변환과 다른 종류의 인간시각필터인 Gaussian 미분 변환에 대해서 피크신호대잡음비로 잡음제거 성능을 비교하였다. 여러 가지 잡음의 3가지 레벨에 대해서 실제 영상의 실험으로부터 제안한 변환이 BWT와 DGT보다 PSNR이 각각 0.41, 0.14dB 더 좋은 결과를 얻었다.