• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.418-420
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• 2001

본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 일차적으로 입력 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환한 후 입력 영상의 명암 대비를 강화시키기 위해 명암 대비 스트레칭을 적용한다. 이후 명암 대비 스트레칭된 영상의 분할을 위해 적응적 임계값을 적용하고 다음 단계에서 문자와 유사한 영역들을 적당한 크기 의 structuring element를 이용하여 제거하는 1차 하부 단계와 모폴로지 녹임(erosion)을 적용한 영상과 모폴로지(열림닫힘[OpenClose]+닫힘열림[CloseOpen])/2가 적용된 영상 사이의 차이 영상을 구하는 2차 하부 단계를 적용시킨다. 마지막 단계에서 각 후보 영역들 중 실제 자막 영역을 추출해내기 위해, 후보 문자 영역의 화소수 비율과 외곽선의 화소수의 비율, 그리고 장축과 단축간의 비율 등에 대해 필터링을 적용한다. 본 논문에서는 임의의 300개의 뉴스영상을 입력 값으로 실험한 결과 93.6%의 우수한 인식률을 얻을 수 있었다. 또한 본 논문에서 제안한 방법은 structuring element의 크기 조절을 통해 크기가 다른 다양한 이미지에서도 좋은 성능을 거둘 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.379-382
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• 2008

In order to reduce the noise quantity in a conversation under the noisy environment, it is necessary for the signal processing system to process adaptively according to the noise quantity in order to enhance the performance. There fore this paper presents a recognition method for noise quantity by linear predictive coefficient using a three layered neural network, which is trained using three kinds of speech that is degraded by various background noises. In the experiment, the average values of the recognition results were 97.6% or more for various noises using Aurora2 database.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.493-495
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• 2000

동영상에서 동작물체 영역과 배경 영역을 추출하는 방법에는 크게 원본 영상들의 특징값을 이용하는 방법, 동작벡터 혹은 광류를 이용하는 방법, 그리고 동작벡터와 원본영상을 모두 이용하는 방법의 세가지가 있다. 이중 많이 사용되고 있는 동작벡터를 이용하는 방법에는 히스토그램을 이용하는 방법과 동작벡터의 특징값에 대한 클러스터링을 이용해 분할 하는 방법이 있는데. 이들 기존 방법은 몇가지 문제점을 가지고 있다. 전자는 구현이 간단하나 세부적인 영역분할이 어렵다는 문제점이 있고, 후자는 일반적으로 높은 계산 복잡도를 가지며 초기 클러스터 개수 선정에 문제를 지니고 있다. 본 논문에서는 낮은 계산 복잡도를 가지며 클러스터 할당과 병합된 클러스터 중심 계산에 있어 보다 적응적인 Seeded Split-Merge 클러스터링 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.133-137
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• 2008

본 논문에서는 영상의 콘트라스트를 개선시키는 언샵 마스킹 방법을 제안한다. 언샵 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 기반 업샵 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하여 각 블록에 대한 DCT를 수행한다. DCT 결과를 토대로 블록들의 방향성 타입을 결정하여 각 블록의 타입에 따라 적합한 언샵 마스킹을 취할 수 있는 유연함을 제공 한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스쳐, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 배경 및 평이한 표면에서는 결과물을 시각적으로 훼손시키지 않기 위해 언샵 마스킹을 적용하지 않는다. 텍스쳐와 에지 영역에 대해서는 고주파 성분을 보존하기 위해 블록 타입에 맞는 적합한 언샵 마스킹을 적용한다. 이에 사용되는 언샵 마스킹은 선명화의 기여도를 제어하는 적응적 필터를 사용하여 디테일이 많은 부분은 콘트라스트를 개선시키고 평탄 영역에 대해서는 선명화를 약하게 하여 최대의 영상 개선 효율을 유도한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1309-1311
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• 2013

본 연구에서는 의료 진단키트의 자동판독 시스템에서, 통제되지 않은 조명 환경에서도 정확한 색상 판별을 위한 ROI 영역 추출 기법과 조명 보정 기법을 고찰한다. 3단계로 세분된 ROI 추출 과정은 조명변화에 적응적인 배경영상 정보를 유지하고, 노이즈 제거와 에지 추출 과정을 포함한다. 진단 결과의 정량적 판별에 중요 지표가 되는 색상정보가 조명의 영향의 의해 왜곡되는 것을 보완하기 위하여 표본 추출된 학습데이터로부터 조명 보정 곡선을 생성한다. 20종류의 색상패턴을 대상으로 적용한 실험 결과를 통하여 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.149-152
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• 2008

사생활 보호에 대한 인식이 커지고, 인터넷 시대에 접어들면서 네트워크 기반의 보안시스템의 개발이 활발하다. 실시간 비디오 카메라를 통한 움직이는 물체를 검출하기 위해서는 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 대처해야 한다. 이러한 많은 요소들을 고려하여 움직이는 물체를 검출하려면 많은 계산 복잡도를 가지게 된다. 또한, 카메라의 영상크기가 증가함에 따라 움직이는 물체를 검출하기 위해서 더 많은 계산 복잡도를 가지게 된다. 본 논문에서는 기존의 통상적인 움직임 검출방법 과 적응적 배경방식인 '물체 검출을 위한 동적인 장면의 베이시안 모델링 기반 물체 검출 방법'을 분석하고, 실시간으로 처리되는 동적 비디오 영상에서 이동 물체를 검출하는 과정에서의 영상의 크기가 커지고, 이동하는 물체의 개수가 많아짐에 따라 발생되는 계산의 복잡도를 'CPU 성능과 영상 resize 를 이용한 계산 복잡도 감소 방법'을 통해 초당 프레임 처리속도를 유지시키는 방법을 제시한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.5
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• pp.222-228
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• 2010

In this paper, we propose a new approach to noise estimation incorporating spectral deviation with soft decision scheme to enhance the intelligibility of the degraded speech signal in non-stationary noisy environments. Since the conventional noise estimation technique based on soft decision scheme estimates and updates the noise power spectrum using a fixed smoothing parameter which was assumed in stationary noisy environments, it is difficult to obtain the robust estimates of noise power spectrum in non-stationary noisy environments that spectral characteristics of noise signal such as restaurant constantly change. In this paper, once we first classify the stationary noise and non-stationary noise environments based on the analysis of spectral deviation of noise signal, we adaptively estimate and update the noise power spectrum according to the classified noise types. The performances of the proposed algorithm are evaluated by ITU-T P. 862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) under various ambient noise environments and show better performances compared with the conventional method.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.9
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• pp.525-531
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• 2019

Efforts to utilize human gestures to effectively implement a more natural and interactive interface between humans and computers have been ongoing in recent years. In this paper, we propose a new algorithm that accepts consecutive three-dimensional (3D) depth images, defines a hand model, and robustly extracts the human hand region based on six palm joints and 15 finger joints. Then, the 3D depth images are adaptively binarized to exclude non-interest areas, such as the background, and accurately extracts only the hand of the person, which is the area of interest. Experimental results show that the presented algorithm detects only the human hand region 2.4% more accurately than the existing method. The hand region extraction algorithm proposed in this paper is expected to be useful in various practical applications related to computer vision and image processing, such as gesture recognition, virtual reality implementation, 3D motion games, and sign recognition.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.16 no.1
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• pp.49-56
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• 1995

This paper is a study on the design of adptive filter for QRS complex detection. We propose a simple adaptive algorithm to increase capability of noise cancelation in QRS complex detection with two stage adaptive filter. At the first stage, background noise is removed and at the next stage, only spectrum of QRS complex components is passed. Two adaptive filters can afford to keep track of the changes of both noise and QRS complex. Each adaptive filter consists of prediction error filter and FIR filter. The impulse response of FIR filter uses coefficients of prediction error filter. The detection rates for 105 and 108 of MIT/BIH data base were 99.3% and 97.4% respectively.

• Journal of Families and Better Life
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• v.29 no.3
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• pp.119-131
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• 2011

The main purpose of this study was to examine the effect of demographic variables (gender, SES, period of residence in Korea, place of residence, type of program, Korean ability), self-esteem, and acculturative stress on the college adaptation of international college students in Korea. 346 (196 male, 150 female) students from three universities in Jeollanam province completed the Self-Esteem, Acculturative Stress Scale for International Students and The Student Adaptation to College Questionnaire (SACQ). While gender had no influence on the college adaptation of international college students, SES, period of residence in Korea, place of residence, type of program and Korean ability had significant influences. Also it was found that acculturative stress, type of program, self-esteem and place of residence had significant influence on academic adaptation whereas self-esteem, acculturative stress, type of program, and Korean ability had significant influences on social adaptation. Related to emotional adaptation, acculturative stress, place of residence, and self-esteem were significant variables. Finally, acculturative stress, type of program, self-esteem and place of residence were significant variables of institutional attachment.