• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.539-548
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• 2013

움직임 추정은 비디오 영상 압축에 있어서 중요한 역할을 하지만 최적의 움직임 벡터를 추정하기 위해 많은 계산량을 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 저 복잡도 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 4-그리드 다이아몬드 탐색 패턴, 2-그리드 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 TZ 2 point 탐색 패턴으로 구성되었다. 이들 탐색 패턴들은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치함으로써 적은 계산량으로 움직임 벡터를 추정할 수 있다. 제안한 기법의 성능을 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교하였을 경우, 영상 화질 면에서 약 0.01~0.24(dB) 화질 저하를 보였지만 움직임 추정의 계산량을 약 42%~80% 줄임으로서 약 1.8~4.5배 속도 향상을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권5호
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• pp.386-393
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• 2010

영상에서 일정 영역의 화소들이 불규칙적인 형태를 이루는 것을 불량이라 하는데 이를 수학적으로 정확히 정의하기 어렵다는 점이 불량 검출을 쉽지 않게 한다. 하지만 주어진 영상이 다수의 반복되는 패턴을 가지고 있다면 불량이 아닌 영역은 그 외의 다른 영역들로 설명되어 될 수 있다는 점을 이용하여 영상내의 불량 영역을 찾아낼 수 있다. 따라서 본 논문은 이러한 특성을 이용하여 다양한 패턴이 반복되는 영상에 존재하는 불량을 검출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 크게 세 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 interest point 검출단계이다. 두 번째 단계는 적절한 패치의 크기를 결정하는 단계이다. 마지막으로 세 번째 단계는 불량을 검출하는 단계이다. 제시된 방법은 반도체 wafer를 SEM을 이용하여 촬영한 영상들을 통하여 예증된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.632-635
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• 2016

증강현실에서 영상과 증강된 콘텐츠 간의 이질감을 줄이기 위해서 정확한 호모그래피 행렬을 추정해야 하며, 정확한 호모그래피 행렬을 추정할때 RANSAC 알고리즘이 널리 사용된다. 그러나 RANSAC 알고리즘은 랜덤 샘플링 과정을 반복적으로 거치기 때문에 불필요한 연산 과정이 발생하고 이로 인해 알고리즘의 효율이 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해 DCS-RANSAC 알고리즘이 제안되었다. 제안된 DCS-RANSAC 알고리즘은 이미지를 특징점 분포 패턴에 따라 그룹으로 분류하고 각 그룹에 제약조건 문제를 적용하여 불필요한 연산 과정을 줄이고 정확도를 향상시킨 알고리즘이다. 그러나 DCS-RANSAC 알고리즘에서 사용된 이미지 그룹 데이터는 수동적인 방법을 통해 직관적으로 분류되어 있지만 특징점 분포 패턴이 다양하지 않아 분류시 정확도가 저하되는 경우가 있다. 위의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 머신러닝 기법을 통해 이미지들을 자동으로 분류하고 각 그룹마다 각기 다른 제약조건을 적용하는 MCS-RANSAC 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 머신러닝 기법을 사용하여 전처리 단계에서 이미지를 분류하고 분류된 이미지에 제약조건을 적용시켜 알고리즘의 처리시간을 줄이고 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 MCS-RANSAC은 DCS-RANSAC 알고리즘에 비해 수행시간이 약 6% 단축되었고 호모그래피 오차율은 약 15% 줄어들었으며 참정보 비율은 2.8% 증가한 것으로 확인되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.315-318
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• 2006

본 논문에서는 TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 문자패턴의 실시간 인식을 위한 방법론을 고찰한다. 이는 일반적인 문자인식 문제와는 달리 시스템 환경에 대한 몇 가지 가정과 제약조건을 고려해야 한다. 예컨대 문제의 특성상 카메라 및 TV 제어 기기부의 동작과 연동하는 작업 스케쥴링 기능과 실시간 분석기능 등의 요건은 시스템개발을 복잡하게 하는 반면, 주어진 OSD 메뉴 데이터로부터 검증과정은 미지 패턴에 대한 인식과정을 단순화하여 일종의 판정(decision) 문제로 고려될 수 있게 한다. 본 연구에서는 인식의 방법론으로서 수정된 구조의 FMM 신경망을 적용한다. 이는 하이퍼박스 기반의 패턴 분류기로서 간결하면서도 강력한 학습기능을 제공한다. 기존의 FMM 모델이 갖는 단점인 학습패턴에서 특징분포와 빈도를 고려하지 못한다는 점을 개선하여, 특징과 하이퍼박스간의 가중치 요소를 고려한 활성화 특성을 정의한다. 또한 실제 데이터를 사용한 실험결과를 통해 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.333-341
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• 2014

다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 증가하기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용한 효과적인 초기 종료 움직임 추정 기법이다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 다중 사각형 탐색 패턴, 래스터 탐색 패턴, 수정된 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 작은 다이아몬드 탐색으로 이루어져있다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법(FS)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 움직임 추정 속도를 각각 약 1.7~4.5배, 90배 향상시킨다.

• 한국경제지리학회지
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• 제9권2호
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• pp.225-242
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• 2006

본 연구는 내륙세관인 청주세관에서 통관이 이루어진 지역을 대상으로 국제무역의 배후지와 관문, 지향지의 관계를 상호작용형 속성행렬 4차원의 행렬체를 2차원화 시켜 주성분분석을 하여 국제무역의 공간적 분포 패턴을 파악하였는데, 그 결과는 다음과 같다. 배후지-관문-지향지의 지역결합에 의한 주요 공간적 패턴은 수출의 경우 10개, 수입의 경우 9개로 나타났다. 청주세관 통관지역에서의 주요 수출입상품의 구성은 대체로 유사하지만 '정밀기계 제품', '비금속광물'은 수출에서, '광물성 제품', '기계류 및 전자제품'은 수입에서 주로 이루어지는 점이 다르다. 또 관문은 수출입 모두 유사하지만 수입의 경우 인천공항의 이용이 더 많고 청주공항을 이용하는 상품도 있어 지역공항의 이용도를 높이고 있다. 그리고 충북 이외의 지역에서의 수입의 지향지가 두드러지게 나타난다.

• 한국정밀공학회지
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• 제9권2호
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• pp.101-107
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• 1992

디입그로잉용 냉간 압연 강판의 인장시험편에 디지탈 이미지 프로세싱 기술을 적용하여 표면에서의 변형 및 변형도 분포 구하는 방법을 제안한다. 이 방법은 시편표면상의 절점 위치를 이미지 프로세싱에 의해 결정하는 부분과 이들 위치점들을 이용하여 변형도를 계산하는 두 부분으로 구성되어,있다. 본 연 구에서는 시편상의 각 절점 위치를 구하기 위해 검은 원형의 반점들로 배열된 사각 형상의 격자를 사용하 였고, 이미지 프로세싱에 의해 구해진 절점 좌표를 이용하여 소재 표면에서의 변형 패턴, 주 변형도 분포, 유효 변형도 분포, 임계 변형도 등을 구하였다. 인장시험하는 동안 시편 표면상의 국부 네킹이 발생될때 까지 주변형도에 의한 변형 이력은 거의 적선적으로 변형되고 있기 때문에, 유효 변형도 값은 매 변형 단계마다 변형도 증분의 누적에 관계없이 거의 일정한 값을 보여주고 있었으며, 최대 유효 변형도는 시편의 중앙부에서 나타나고 있음을 알 수 있었다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2001년도 학술발표회 개요집
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• pp.1-15
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• 2001

본 연구는 도시토지이용의 적합성분석을 실시하는 데 있어 GSIS와 인공신경망의 유기적인 결합을 시도해 보았다. 인공신경망은 학습이라는 과정을 통해 신경망 노드(node)간의 연결강도를 합리적으로 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 점에서 공간분석에서 요구되는 인자간의 경중률과 신경망의 연결강도는 대체가 가능하리라 판단된다. 본 연구를 수행하기 위해 두 종류의 신경망을 구성하였다. 1차 신경망은 토지이용별 적합성 분석에 적용했으며, 2차 신경망은 최적의 토지이용패턴을 분석하기 위해 구성하였다. 이들 신경망은 C++로 작성된 프로그램에 의해 구현된 최급강하법에 의한 역전파 알고리즘에 의해 학습을 실시하였으며, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 분석결과는 현행 용도지역제에서 주거, 상업, 공업, 녹지에 대한 토지이용 적합도면과 4가지 유형의 토지이용에 대한 대상지역의 최적토지이용패턴을 제시한 도면으로서 Arc/Info의 Grid 형식으로 작성하였다. 또한 토지이용별 적합도면상에 나타난 적합지역과 최적토지이용패턴은 위치적인 면과 공간 구성에 있어 실제의 도시토지이용계획의 이론적인 개념에 매우 합치되는 분포형태를 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.131-138
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• 2006

최근 점사상을 활용하는 GIS 분야에서 많은 양의 점사상 축적과 함께 점분포 패턴을 정량적으로 평가하기 위한 알고리즘의 개발이 이루어지고 있다. 여러 연구에서 K-지표를 활용하여 점사상의 공간적 밀집 여부의 검증이 가능하며, 사건과 배경의 상호 관련성 평가가 가능함을 증명하고 있다. 한편 GIS 데이터로서의 점사상은 측량에 의해 실좌표가 관측된 사상보다는 주소와 같은 위치참조에 의해 간접적으로 좌표가 주어지는 경우가 많으며, 경우에 따라서는 통계자료와 같이 행정구역과 같은 지역단위의 집계자료로 대표되어 점사상 각각이 좌표를 가지지 못하는 경우도 많다. 본 연구에서는 GIS를 이용한 공간 분석 기법으로서 K-지표를 계산할 때, 집계자료의 사용이 K-지표의 산출에 미치는 영향을 평가하기 위하여, 원데이터(지번단위), 지형적인 집계(블록 단위), 행정적인 집계(행정구역 단위) 등 세 가지 형태의 데이터로부터 산출된 K-지표를 비교, 분석하였다. 연구결과 가까운 거리에서 밀집이 심하게 일어나는 점사상의 경우에는 행정구역과 같은 큰 지역단위를 이용하면 결과의 왜곡이 심하게 발생하여 활용이 곤란하나, 블록단위의 K-지표는 원데이터의 K-지표와 거의 유사함을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권4호
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• pp.1-10
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• 2000

디지털 영상 출력 장치를 위해 연속 계조 영상을 이진 영상으로 변환하는 오차확산 방법은 사람의 시각 특성에 적합한 고주파 성분의 이진 영상을 만들어 내지만 균일하지 못한 점의 분포로 인해 영상의 화질을 저하시키는 패턴이 발생하게 된다. 이러한 단점을 해결하기 위해 다양하게 개선된 오차확산 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 우선 오차확산 방법이 균일한 점의 분포를 발생시키지 못하는 원인을 분석하고 주기함수를 이용하여 이진 문턱값을 조절함으로서 이진 영상의 점의 분포를 균일하게 하여 화질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이진 영상의 화질을 결정하는 소수 화소(minor pixels)가 주어진 계조에 따라 일정한 주거리(principal distance)를 갖도록 하여 이진 화소의 뭉침 현상이나 공백 현상을 최소화 하고 균일한 분포를 갖도록 한다.