• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.99-102
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• 2016

교통표지판 검출 및 인식은 차량의 자율주행 및 ADAS (Advanced Driver Assistance System)의 필수적인 요소이다. 교통표지판의 각종 표식을 인식하기 위해서는 먼저 교통표지판 영역을 검출해야 하며, 이 작업은 통상적으로 교통표지판에 포함된 빨간색을 추출하는 컬러 필터링을 통해 이루어진다. 하지만 차량 영상에 나타나는 색상 성분은 태양광의 방향이나 날씨 등에 상당한 영향을 받으며 이러한 조도 환경은 차량이 주행하게 되면 시간적으로도 수시로 변화한다. 더군다나 사용하는 카메라의 내부적인 특성에 따라서도 색상 성분의 분포가 달라지기 때문에 컬러 필터링을 위한 임계값은 고정값을 사용하기 보다는 적응적으로 변화시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 다양한 조도 환경과 다양한 카메라 종류에 따라서 영상 내 교통표지판의 빨간색 성분의 분포를 분석하고 이를 바탕으로 임계값을 가변적으로 설정하는 방법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통해 제안 방법을 적용하면 고정된 임계값을 사용한 방법보다 조도변화에 강인하게 교통표지판 영역을 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.407-408
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• 2013

동영상 압축 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)는 ITU-T(VCEG)와 ISO-IEC(MPEG)에서 JCT-VC라는 팀을 이루어 공동으로 표준화를 완성단계에 이르고 있다. 이 표준에서는 동영상 압축의 대표적 기술인 인트라 예측 방법을 사용하며, 기존 H.264/AVC 보다 더욱 다양한 방향의 예측을 통한 부호화 및 복호화의 효율을 가져온다. 제안하는 방법은 다양한 방향의 화소 예측에 사용되는 필터링 방법을 개선하여, 영상에 특성에 맞추어 DCT-IF 필터와 선형 필터를 적응적으로 영상의 특징에 맞추는 화소 예측 방법을 통해 기존 방법보다 약 2% 이상의 성능 향상을 가져오는 방법이다.

• 한국음향학회지
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• 제22권6호
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• pp.425-433
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• 2003

음향 반향 제거기 (Acoustic Echo Canceller: AEC)는 원거리 회의 시스템이나 차량 내 핸즈프리 통화 등에서 필연적으로 발생하는 반향을 제거하기 위해 이용된다. 이러한 반향을 제거하기 위해 다양한 적응 필터링 알고리즘이 제안되었으며 LMS(Least Mean Square) 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 매우 단순하고, 비교적 강인하여 많은 응용 분야에 사용되고 있다. 그러나 LMS 알고리즘은 음성과 같은 상관도가 높은 유색 신호에 대해 음향반향 제거기의 수렴 속도를 저하시켜 전체적인 음향 반향 제거 성능을 떨어뜨리게 한다. 이를 보완하기 위하여 DCT나 DFT 등의 직교 변환 행렬을 이용하여 입력신호의 상관성을 저하시킨 후 LMS 적응 필터링 알고리즘을 적용하는 변환 영역 음향 반향 제거 알고리즘 등이 제안되었다. 본 논문에서는 MLT (Modulated Lapped Transform) 직교 변환행렬을 이용한 MLT영역의 적응음향반향 제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 NXN DCT, DFT, Hadamad등의 정방 행렬 대신에 2NXN 크기의 MLT 변환 행렬을 사용함으로서 유색 입력 신호에 대해 효과적인 상관성 저하와 빠른 수렴 속도를 달성할 수 있었으며 실제 음향 반향 제거 시스템에 적용하여 그 성능을 비교 입증하도록 하였다. 합성 음성신호와 실제 음성 신호를 이용한 모의 실험 결과 제안된 MLT 영역 음향 반향 제거 시스템은 기존의 DCT 변환 영역 음향 반향 시스템에 비해 약 2배 이상의 빠른 수렴속도와 약 20∼30 ㏈ 정도의 ERLE (Echo Return Loss Enhacement) 향상을 얻을 수 있었다

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권11호
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• pp.573-578
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• 2014

자기 공명 영상에서 흔히 발생하는 잡음을 없애기 위해 비 지역적 평균과 유도 영상 필터링을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 가지 단계로 구성되어 있다. 첫 단계에서는 비 지역적 평균 필터를 이용하여 잡음 영상으로부터 유도 영상 구하는데, 필터의 커널을 적응적으로 제어하기 위해 경계도(edgeness) 개념을 사용하였다. 두 번째 단계에서는 유도 영상 필터링으로 잡음을 제거하는 과정으로 원래의 잡음 영상과 앞 단계에서 구한 유도 영상을 이용하여 잡음이 제거된 영상을 복원한다. 제안된 방법의 우수성을 확인하기 위해 다양한 표준 자기 공명 영상 데이터를 이용하여 실험을 하였는데, 실험 결과 제안된 방법이 기존의 방법들에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1980-1987
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• 1999

복원 영상은 원 영상에 비해 항상 왜곡 및 잡음 요소가 첨가되는 경향이 있다. 영상 복원에서는, 변형 요소를 포함한 영상의 잡음, 또는 왜곡 정보를 교정하여 복원 영상의 품질을 향상시키고, 원 영상에 가장 근접한 값으로 표현하여야 한다. 영상 복원을 위한 공간 필터 중에서 선형 필터는 쉽게 구현될 수 있고, 가우시안 잡음 제거율이 높다는 장점이 있지만, 얼룩이나 임펄스 잡음 제거에 대해서는 좋지 않은 성능을 보이기 때문에, 이러한 단점을 보완할 수 있는 비선형 필터 알고리즘으로 본 논문에서는 적응성 다단계 최적화 필터(OAMF : optimal adaptive multistage filter)라는 영상 복원 공간 필터를 제안하였다. 적응성 다단계 최적화 필터는 영상 복원에서 필터링 시간 감소, 잡음 제거율 증가 그리고 외곽선 정보의 보존률 증가 등을 목적으로 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습법을 기반으로 적응성 다단계 필터(AMF)를 최적화 한 것이다. 본 논문에서 제시한 영상 복원 공간필터가 기존의 다른 필터들에 비해 임펄스 잡음 제거와 외곽선 정보 보존 기능, 가우시안 잡음 제거 능력 등이 향상됨을 시뮬레이션 결과로 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.46-54
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• 2011

본 논문에서는 정수변환 기저의 특성을 기반으로 블록의 내부/경계 영역으로 분리되는 루프필터를 생성하고, 이를 선택적으로 적용하는 방법을 제안한다. 기존의 블럭 기반의 적응적 루프 필터(BALF)는 비디오 코덱의 압축 성능에 있어서 약 10%의 압축 효율을 보이는 기술이다. 이는 복원된 영상을 원본 영상에 최대한 유사하게 만드는 Wiener 필터계수를 생성하고 생성된 필터가 적용될 영역에 대한 정보를 전송한다. 그러나 블럭 기반의 적응적 루프 필터는 블록 단위로 영상을 참조하여 하나의 필터를 생성하는 방법으로, 높은 부호화 성능을 보이는 반면, 높은 복잡도를 수반한다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 정수변환 기저의 특성에 따라서 서로 다른 에러의 특성을 갖는 특징을 이용하여 블록의 내부와 경계 영역을 분리하고, 각 영역을 위한 필터를 생성한다. 이후, 이를 원하는 영역에 선택적으로 적용한다. 부호화기의 필터 생성 과정에서 선택된 특정 영역의 필터를 복호화기로 전송함으로써, 선택된 영역에 대해서만 필터링을 수행하여 복호화 복잡도를 조절할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 사용하여 블럭의 경계 영역 필터만을 사용한 경우 기존의 BALF 대비 약 2.56%의 부호화 성능 저하에 대하여 약 35.5%의 필터링 속도 향상을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.271-280
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• 2003

본 논문에서는 진단 초음파 영상에서의 스펙클 잡음의 영향을 줄여 대상물체를 효율적으로 분리하는 방법을 제안하였다. 스페클 잡음을 제거하기 위하여 전처리 과정에서 gray scale opening 연산을 실행 후 윈도우내에서 임의의 픽셀에서의 분산을 계산하여 균일 영역과 경계 영역을 구분하고, 구분된 각 영역에 대해 윈도우 크기가 다른 pseudomedian 필터를 사용하였다. (본 논문에서 적응 pseudomedian 필터라 부름.) 영역 구분 없이 같은 크기의 윈도우를 사용한 경우보다 필터링 시간이 단축되며, 스페클 잡음을 충분히 제거할 수 있었다. 필터의 성능을 평가하기 위하여, 제안한 필터를 기존의 영상처리 필터의 결과에 대한 PSNR과 비교하여 우수하다는 것을 입증하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권4호
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• pp.399-403
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• 2016

컴퓨터그래픽스에서 지연된 음영처리는 깊이 버퍼링을 이용하여 화면에 나타날 기하 정보만을 저장한 후, 픽셀 음영처리를 화면공간에서 후처리하는 기법이다. 일반적인 그림자 매핑과 달리 후처리 기반 기법은 렌더링 파이프라인 구조의 변화 없이 적용이 가능하므로 다중 광원에 의한 그림자 효과를 다루기에 적합하다. 본 논문에서는 지연된 음영처리 기반의 그림자 생성 방법과 밉맵을 이용하여 이를 부드러운 그림자로 확장하는 방법을 제안한다. 광원으로부터 가시도 맵을 저장한 후, 밉맵 필터링을 통해 가시도 맵을 블러한 후 음영처리 결과에 적용한다. 이러한 기법은 부드러운 그림자 효과를 얻지만, 픽셀 깊이에 관계없는 필터링으로 인해 빛샘 현상이 발생할 수 있다. 이러한 빛샘 현상을 제거하기 위해 본 논문은 또한 화면공간에서의 깊이 차이에 따른 적응형 샘플링 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.389-394
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• 2007

스팸 메일의 비율은 지속적으로 증가하여 최근 전체 이메일의 92.6%가 스팸 메일인 것으로 드러났다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따른 사용자의 액션 패턴을 기반으로 사용자의 관심에 따른 가중치를 적용하여 스팸 메일 여부를 가리는 방법을 다룬다. 액션간의 관계와 액션 사이의 시간에 따라 가중치를 차별화함으로써 얼마나 높은 필터링 성능을 보일 수 있는 지, 또한 학습 속도 향상에 얼마나 기여할 수 있는지를 측정할 것이다. 실험에서는 실제 메일 데이터를 이용하여 베이지안 분류자, 가중치가 부여된 베이지안 분류자와 본 논문이 제안하는 시스템의 학습 성능의 향상 속도를 비교할 것이다. 또한 제안된 시스템이 Concept Drift와 적응 학습, 그리고 개인화를 어떻게 다룰 지를 보일 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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• pp.344-349
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• 2006

유비쿼터스 환경으로 접어들면서 분산 컴퓨팅 기술의 발전과 더불어 무선통신 기술의 발달이 가속화 되고 있다. 무선통신 기술의 발전으로 분산 컴퓨팅 기술에서 이동성을 지닌 객체의 위치 정보에 대한 서비스 지원 문제가 이슈로 떠오르고 있다. 하지만 기존의 분산 컴퓨팅 미들웨어는 이동 객체의 변화하는 위치에 적응적인 정보 제공 서비스가 미약했다. 본 논문에서는 이러한 부분에 대한 하나의 해결 방법으로 위치 기반 분산 컴퓨팅 기술을 제안한다. 제안된 구조는 기존의 이벤트 서비스에서 위치 정보를 필터링 할 수 있는 모듈을 구현함으로써 기존의 이벤트 서비스보다 사용자의 위치 상황에 유동적으로 정보를 제공할 수 있도록 한다. 성능평가는 시뮬레이션 툴을 이용하여 위치 정보를 발생시키고 그 정보들을 이용하여 위치 필터링을 통과하여 두 객체의 데이터 통신에 중점을 두었고 데이터 크기 및 Supplier 수의 변화에 따른 메시지의 지연시간을 측정, 평가 하였다.