• 전자공학회논문지 IE
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• v.48 no.2
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• pp.32-39
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• 2011

The output image of the uncooled thermal infrared camera is difficult the identification of target because of the limited dynamic range and the various noises. Retinex algorithm based on the theory of the human visual perception is known to be effective contrast enhancement technique. However, the image quality is insufficient when it is adopted to the narrow dynamic range image as the infrared image. In this paper, we propose the revised retinex algorithm to enhance the contrast of the infrared image. To improve the contrast enhancement performance, we designed the new dynamic range compression function instead of log function. To reduce the noise and compensate the loss of edge, we added the contrast compensation procedure in the MSR image generation process. According to the output picture comparing and numerical analysis, the proposed algorithm shows the better contrast enhancement performance and the more suitable method for the infrared image enhancement.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.419-420
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• 2009

현재 공공장소나 학교에서 강의를 할 때 프로젝터를 주로 활용하며, 이때 작은 부분의 그림 등을 상세히 설명하기 위해서는 사용자가 직접 컴퓨터의 마우스를 사용하여 직접 조작해야 하는 불편함이 있다. 본 논문은 이러한 단점을 개선하고자 적외선 센서를 이용하여 화면 이미지의 확대 축소 등을 원격 조작할 수 있는 인터페이스를 설계 구현한다. 구현된 인터페이스는 적외선 LED를 이용하여 모니터의 좌표 점을 인식하고 적외선 센서가 내재되어 있는 Wii컨트롤러를 이용하여 이미지의 이동, 확대 및 축소 등을 실현한다. 구현된 인터페이스 장치는 현재 널리 사용되고 있는 프로젝터들과 연동하여 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.150-153
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• 2014

영상 표시 장치에서 대조 이미지의 왜곡 현상을 보완하기 위해 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)와 플래토 평활화(Plateau Equalization)가 사용된다. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 이용하여 명암대비를 증가 시킬 경우 과도한 이미지의 밝기 변화에 따른 과포화 현상이 발생하며 실시간 시스템에서는 물체 추적에 왜곡 현상이 발생한다. 특히, 적외선 영상(infrared image)과 같이 명암비가 한쪽으로 치우쳐 있는 영상들을 명암비를 개선하기 위해서는 플래토 평활화(Plateau Equalization)와 같은 영상 개선 방법이 필수적이다. 플래토 평활화에서는 임계값을 사용하는 방법이 제시되고 있지만 실험에 의한 최적 임계값을 찾아내는 방식이며, 이 방법은 입력되는 새로운 영상마다 임계값을 실험에 의해 매번 반복해서 도출해야 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 과포화 되는 이미지 영역의 문제를 해결하기 위해 제시하는 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)의 동적 분할하는 알고리즘에 근거하되, 입력 영상에따라 적응적으로 임계값을 설정하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 실시간 영상에서 기존의 동적분할 히스토그램에 비해 자연스럽게 명암비를 개선하여 과포화 되거나 중요한 정보를 누락하여 왜곡 되지 않게 자연스러운 화면을 재생하는 방법을 제안한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.28 no.5
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• pp.650-656
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• 2024

This study proposes an AI-based image restoration technique to reduce image distortion caused by lighting and noise in nighttime environments and improve the performance of infrared detection systems. A synthetic image dataset was constructed using visible light images under various lighting conditions and ISO settings, and deep learning models (AutoEncoder and U-Net) were trained to assess image restoration performance. Experimental results show that the Multi-ISO model (9-channel) outperforms the Single-ISO model (3-channel), especially when utilizing input data with multiple ISO values. This study demonstrates that AI models can be effectively trained using synthetic data, even when real data collection is challenging, and can be applied to image restoration tasks. These findings are expected to contribute to enhancing the performance of optical detection systems through AI-based technology.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.1
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• pp.301-307
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• 2024

This study introduces a novel cascade fusion architecture aimed at enhancing thermal images across various scale conditions. The processing of thermal images at multiple scales has been challenging due to the limitations of existing methods that are designed for specific scales. To overcome these limitations, this paper proposes a unified framework that utilizes cascade feature fusion to effectively learn multi-scale representations. Confidence maps from different image scales are fused in a cascaded manner, enabling scale-invariant learning. The architecture comprises end-to-end trained convolutional neural networks to enhance image quality by reinforcing mutual scale dependencies. Experimental results indicate that the proposed technique outperforms existing methods in multi-scale thermal image enhancement. Performance evaluation results are provided, demonstrating consistent improvements in image quality metrics. The cascade fusion design facilitates robust generalization across scales and efficient learning of cross-scale representations.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.499-505
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• 2006

거울은 인간이 자신의 모습을 들여다 보기 위해 오랜 세월 동안 이용했던 친숙한 도구이다. 디지털 기술의 발달로 우리는 빛과 정보를 함께 반사해 주는 거울에 대한 여러가지 접근들을 보아 왔다. 전통적인 거울은 빛의 즉각적인 반사에 의해 일어나는 자동적인 시각적 피드백 덕분에 특별한 조작이 필요하지 않으나, 빛과 정보가 함께 반사되는 디지털 거울에서는 다른 형태의, 좀더 적극적인 사용자 인터랙션을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 사용자와 거울간의 거리에 따른 행태 조사를 중심으로 인터랙션 유형의 사례 분류 및 사용자 조사 연구를 정리하였다. 이를 바탕으로 거리에 따라 다른 사용자 요구사항을 충족하는 디지털 거울에 적합한 조작 인터페이스를 제안하고, 초기 모델로 회전식 적외선 격자를 이용한 조작, 비젼 기반의 정면 이미지 획득 및 얼굴 확인, 그리고 적외선 위치확인을 통해 사용자와 인터랙션하는 거울을 설계하였다. 본 연구에서는 거울과의 인터랙션에서 나타나는 사용자의 요구사항을 토대로 여러 비접촉식 거울 인터페이스를 설계하고 시스템에 적용한 사례를 분석한다. 아울러 결과물의 초기모델에 대한 분석을 통해 더 개선된 형태의 '거울을 응용한 시스템'의 설계 가능성을 보일 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.47 no.2
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• pp.68-76
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• 2010

Touch-enabled technology is increasingly being accepted as a main communication interface between human and computers. However, conventional touchscreen technologies, such as resistive overlay, capacitive overlay, and SAW(Surface Acoustic Wave), are not cost-effective for large screens. As an alternative to the conventional methods, we introduce a newly emerging method, an optical imaging touchscreen which is much simpler and more cost-effective. Despite its attractive benefits, optical imaging touchscreen has to overcome some problems, such as heavy computational complexity, intermittent ghost points, and over-sensitivity, to be commercially used. Therefore, we designed a hardware controller for signal processing and multi-coordinate computation, and proposed Infrared-blocked DA(Dark Area) manipulation as a solution. While the entire optical touch control took 34ms with a 32-bit microprocessor, the designed hardware controller can manage 2 valid coordinates at 200fps and also reduce energy consumption of infrared diodes from 1.8Wh to 0.0072Wh.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.31 no.4
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• pp.207-213
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• 2018

This paper investigates applicability of Microsoft $Kinect^{(R)}$, RGB-depth camera, to implement a 3D image and spatial information for sensing a target. The relationship between the image of the Kinect camera and the pixel coordinate system is formulated. The calibration of the camera provides the depth and RGB information of the target. The intrinsic parameters are calculated through a checker board experiment and focal length, principal point, and distortion coefficient are obtained. The extrinsic parameters regarding the relationship between the two Kinect cameras consist of rotational matrix and translational vector. The spatial images of 2D projection space are converted to a 3D images, resulting on spatial information on the basis of the depth and RGB information. The measurement is verified through comparison with the length and location of the 2D images of the target structure.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.168-170
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• 2017

본 논문에서는 박물관이나 전시공간처럼 조도가 낮은 환경에서 마커기반 증강현실 구현이 가능한 마커를 살펴보고 실용적 마커 제작 방법을 제안한다. 조도가 낮고 어두운 환경에서 일반적인 마커나, 이미지, 객체를 인식하여 증강현실을 구현하는 것은 매우 어렵다. 마커기반 증강현실의 몰입감을 저감시키지 않기 위해 제안되었던 눈에 보이지 않는 마커 방식은 제시한 어두운 환경에 적용이 가능하다. 하지만 이와 같은 상황에서 사용되는 마커는 실제 제작과 사용에 있어 제약이 있다. 따라서 기존의 보이지 않는 마커의 특징을 분석하여 제약 사항과 문제점을 개선하고 실용적인 마커 구현 방법을 제시한다. 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법으로 구현된 마커는 품질이 일정하고, 제작이 편의성이 향상되었다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.27 no.6
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• pp.665-676
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• 2024

Infrared imaging is a powerful non-destructive and non-invasive technique to detect infrared radiations and capture valuable insights inaccessible through the visible spectrum. It has been widely used in the military for reconnaissance, hazard detection, night vision, guidance systems, and countermeasures. There is a huge potential for machine learning models to improve trivial infrared imaging tasks in military applications. One major roadblock is the scarcity and control over infrared imaging datasets related to military applications. One possible solution is to use synthetic infrared images to train machine learning networks. However, synthetic IR images present a domain gap and produce weak learning models that do not generalize well. We investigate adversarial networks and Explainable AI(XAI) techniques to refine synthetic infrared imaging data, enhance their realism, and synthesize refiner networks with XAI. We use a U-Net-based refiner network to refine synthetic infrared data and a PatchGAN discriminator to distinguish between the refined and real IR images. Grad-CAM XAI technique is used for network synthesis. We also analyzed the frequency domain patterns and power spectra of real and synthetic infrared images to find key attributes to distinguish real from synthetic. We tested our refined images on the realism benchmarks using frequency domain analysis.