• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.3
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• pp.18-25
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• 2011

In a manufacturing process of metal coins, surface defects of coins are manually detected. This paper describes an new method for detecting surface defects of metal coins on a moving conveyor belt using image processing. This method consists of multiple procedures: segmentation of a coin from the background, alignment of the coin to the model, projection of the aligned coin to the best eigen image space, and detection of defects by comparison of the projection error with an adaptive threshold. In these procedures, the alignement and the projection are newly developed in this paper for the detection of coin surface defects. For alignment, we use the histogram of the segmented coin, which converts two-dimensional image alignment to one-dimensional alignment. The projection reduces the intensity variation of the coin image caused by illumination and coin rotation change. For projection, we build multiple eigen image spaces and choose the best eigen space using estimated coin direction. Since each eigen space consists of a small number of eigen image vectors, we can implement the projection in real- time.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.11 no.5
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• pp.57-66
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• 2008

An adaptive optimization of parametric cubic convolution for image interpolation is derived in this paper. The proposed technique is based on optimizing the standard cubic convolution interpolation formula at each interpolated pixel. Conventional parametric cubic convolution methods use a fixed parameter in an image, so properties of each pixel cannot be incorporated into the interpolation. The proposed method optimizes the interpolation kernel by obtaining parameters adaptively on each pixel. A new cost function is introduced to reflect frequency properties of the original data. The proposed technique produces noticeably sharper edges than traditional techniques and exhibits an average PSNR improvement of traditional techniques.

• The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.5 no.1
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• pp.100-110
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• 1994

레이다 신호는 대표적인 전자파 신호로서 주변환경에 따라 시간, 주파수, 공간 영역에서 고유한 신호특성을 가지고 있으며, 신호처리 기법도 다양하다. 본 논문에서는 먼저 레이다를 위한 전파 신호처리 의정의와 필요성을 언급한뒤, 레이다 신호환경 특성을 살펴보고 신호처리를 위한 신호의 시간 및 스펙트럼 특성에 대해 기술하였다. 그리고, 신호특성에 적합한 신호처리기의 구현을 위해 레이다 신호처리에 관 련된 주요 기법에 대해 개괄적으로 설명하였다. 레이다 신호처리 분야는 일반적으로 잘 알려진 음성이 나 영상신호처리 분야와 달리 고유한 알고리듬과 구조가 요구된다. 신호처리기법으로서 레이다 파형설 계, 해상도 모호성, 펄스압축, 클러터제거, 도플러처리, 일정오경보탐지, 클러터 지도, 표적군 형성/ 추출, 표적식별, 레이다영상기법, 적응배열처리 등에 관해 개괄적으로 설명하였다. 레이다 선호처리 기술은 "스마트"한 레이다를 위한 두뇌 역할을 하기때문에 그 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 그러나, 고속, 대용량의 신호를 주어진 빔 주사시간동안에 실시간으로 처리하여 표적 정보를 추출해야 하기 때문에 아직도 상용 프로세서의 속도 한계내에서 알고리듬의 수행에 다소 제약을 받고 있으나, 최근 디지탈 신호처리 전용의 고속 칩의 출현으로 많은 발전을 가져오고 있다. 끝으로, 향후 레이다 신호처리 발전 추세와 응용분야에 대해 살펴보았다. 응용분야는 군수 및 민수용의 겸용 파급효과가 매우 크고, 군용의 대공탐색 및 조기경보, 전장감시뿐만 아니라 전투기 탑재용으로 필수적이며, 특히 민수용의 공 항, 항공기, 선박, 위성 등 매우 다양하다. 최근 발전추세에 따른 기술로서 다중모드 신호처리, 고집적 회로기술, 적응배열, 디지탈 빔형성, 적응성, 고분해능 및 방향성, 표적식별, 다차원 신호처리에 대해 언급 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.257-260
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• 2006

가상현실에서의 사운드는 충돌이나 접촉 등의 인터랙션을 전달함에 있어서 그래픽 영상보다도 효과적인 경우가 많다. 그러나, 기존 연구에서는 발생 가능한 충돌음을 임의적으로 녹음한 후 실시간에서 단순 재생하는 방법으로 재현하고 있는 것이 대부분이다. 그러나, 가상환경은 미리 주어진 시나리오에 의해 플레이되는 것이 아니기 때문에 실시간으로 주어지는 인터랙션에 대해 적합한 충돌음을 실시간에 합성해야 한다. 본 논문에서는 녹음된 음의 단순재생을 피하고 실시간 가상환경의 충돌음 발생 요인을 바탕으로 유사한 물질의 충돌음을 하나의 대표 모델로서 표현하는 방법을 제안한다. 즉, 모든 샘플들을 저장하는 대신 하나의 고유음과 필요한 속성 표현을 제공하는 것이다. 이러한 고유음 표현은 실시간에 속성 요소의 변형에 의해 다양한 상황에 적응적인 음을 생성하게 된다. 이러한 충돌음 표현의 생성과 타당성을 파악하기 위해 충돌음을 방생시키는 물질들에 대한 진동음의 스펙트로그램 분석을 행하였고, 유사 물질별로 하나의 고유음 표현을 생성하여 해당 물질의 실제 충돌음과 비교함으로써 주요 주파수 패턴의 유사함을 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.5
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• pp.555-572
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• 2018

Noise reduction processes that reduce or eliminate noise (caused by a variety of reasons) in noise contaminated image is an important theme in image processing fields. Many studies are being conducted on noise removal processes due to the importance of distinguishing between noise added to a pure image and the unique characteristics of original images. Adaptive filter and sigma filter are typical noise reduction filters used to reduce or eliminate noise; however, their effectiveness is affected by accurate noise estimation. This study generates a distribution of noise contaminating image based on a Dirichlet normal mixture model and presents a Bayesian approach to distinguish the characteristics of an image against the noise. In particular, to distinguish the distribution of noise from the distribution of characteristics, we suggest algorithms to develop a Bayesian inference and remove noise included in an image.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.61-67
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• 2000

Generally, relevance, feedback reflecting user's intention has been used to refine the refine the query conditions in image retrieval. However, in this paper, the usage of the relevance feedback is extended to the image database categorization so as to be accommodated to the user independent image retrieval. In our approach, to guarantee a desirable user-satisfactory performance descriptors and the elements of the descriptors corresponding unique features associatiated with of each image are weighted using the relevance feedback where experts can more lead rather than beginners do. In this paper, we propose a proper image description scheme consisting of global information, local information, descriptor weights and element weights based on color and texture descriptors. In addition, we also introduce an appropriate learning method based on the reliability scheme preventing wrong learning from abusive feedback.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.125-129
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• 2005

디지털 영상물에 대한 저작권을 보호하기 위해 저작권자의 고유한 영상을 기존 디지털 영상에 삽입하는 것을 워터 마킹이라고 부른다. 삽입된 워터 마크가 효과적으로 사용되기 위해서는 영상의 다양한 왜곡이나 변형에도 강건할 수 있게 그 강도가 강해야 하며, 동시에 워터 마크가 삽입된 영상의 왜곡을 식별할 수 없게 그 강도를 약하게 하여야 한다. 비가시성을 유지한 채 가능한 한 강한 워터마크를 삽입하는 것은 워터마크를 적용 하는 데 매우 중요한 문제이다. 대부분의 워터 마크 알고리듬에서 삽입될 워터 마크의 강도는 원영상과 워터마크 영상간의 물리적인 차이에 근거하여 계산된 특정 값으로 고정한 채, 이 값을 모든 영상에 동일하게 적용하고 있다. 인간의 경우 자극의 탐지는 주변 영상의 밝기나 대비 등 여러 요소에 의해 변화되므로 디지털 영상에 삽입된 워터 마크의 탐지도 영상의 특징에 따라서 변화될 수 있다. 본 연구에서는 원영상으로부터 세 수준의 밝기와 세 수준의 대비를 갖는 기본 영상들을 만든 후, 기본 영상에서 탐지될 수 있는 워터 마크의 강도가 변화되는 지를 살펴보았다. 연구 결과 영상의 밝기가 밝아질수록, 대비가 커질수록 지각될 수 있는 워터 마크의 강도는 더 커지는 것으로 나타났다. 또한 회귀분석을 통해 영상의 밝기와 대비에 근거하여 삽입될 워터 마크의 강도를 결정할 수 있는 회귀 식을 만들어 내었다. 이러한 회귀 식은 주어진 영상의 통계 치에 근거하여 워터 마크 강도를 적응적으로 변화시킬 수 있는 알고리듬을 개발하는 데 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.2 s.40
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• pp.53-63
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• 2006

A discrete wavelet transform(DWT)-based image watermarking algorithm is proposed in this paper, the proposed method decompose the original image into four subsampled images. Subsampled images are transformed by 2 level DWT, respectively. The proposed method embeds the watermark into one of the subsampled DWT images using edge table that represents dege characteristics of the original image. Without an original image, a watermark is extracted through comparison one subsampled DWT image inserted the watermark with the rest of the submapled DWT images. many exiting methodes do not adequately estimate edge regions where intensities are changed abruptly. The proposed method address with an edge table. Also, even if the watermark is embedded into a low frequency area, our method preserves the image quality. The vality of the proposed method is demonstrated through the PSNR test and subjective image quality that human eyes feel.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.4 s.107
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• pp.401-408
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• 2006

In this paper, we propose a new class of segmentation technique for feature extraction based on the statistical and regional classification at each vertical or horizontal line of digital image data. Data is processed and clustered at each line, different from the point or space process. They are designed to segment gray-scale sectional images using a horizontal and vertical line process due to their statistical and property differences, and to extract the feature. The techniques presented here show efficient results in case of the gray level overlap and not having threshold image. Such images are also not easy to be segmented by the global or local threshold methods. Line pixels inform us the sectionable data, and can be set according to cluster quality due to the differences of histogram and statistical data. The total segmentation on line clusters can be obtained by adaptive extension onto the horizontal axis. Each processed region has its own pixel value, resulting in feature extraction. The advantage and effectiveness of the line-cluster approach are both shown theoretically and demonstrated through the region-segmental carotid artery medical image processing.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.8
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• pp.1356-1362
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• 2008

In this paper. we propose a novel auto white balance algorithm which is one of the representative functions on cameras. White balance is the process of removing unrealistic color casts, which will make the captured white objects appear white. For white balance, we employ $CIEL^*a^*b^*$ color space which is the most complete color model available and is conventionally used to describe all the colors visible to the human eye and estimate the color difference on white objects with distribution of the image which is called the reference white estimation. For accuracy, we form groups or sets of pixels that are altered by the light sources and other elements. Moreover, Standard group is decided by judgment of specific-case images with the information of groups. Then, the reference white estimation is performed by the color sampling which is to choose all the accumulated pixels contained within the standard group. The color gain for image compensation by considering the color saturation is also computed. the proposed algorithm provides a significant performance.