• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.36 no.4
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• pp.251-257
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• 2014

This research is focused on coagulation and sand filtration process as a pretreatment of RO seawater desalination. RO systems require sufficient and reliable pretreatment process to produce superior quality of RO feedwater that can mitigate RO membrane fouling. This experiment was conducted to investigate the effectiveness of coagulation and filtration process under various experimental conditions including different coagulant dose, flocculation mixing intensity and time, turbidity, and filtration rate. The experimental results showed that the optimum pretreatment conditions resulting in lower SDI value suitable for RO feedwater were coagulation pH 6.5, raw water turbidity greater than 4 NTU, and media bed depth greater than 550 mm. However, flocculation mixing intensity, coagulant dose, and filtration rate relatively affected little on the filtration efficiency.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.25 no.1
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• pp.51-71
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• 2014

This paper presents an image enhancement method in real road traffic scenes. The images captured by the camera on the car cannot keep the color constancy as illumination or weather changes. In the real environment, these problems are more worse at back light conditions and at night that make more difficult to the applications of the vision-based intelligent vehicles. Using the existing image enhancement methods without considering the position and intensity of the light source and their geometric relations the image quality can even be deteriorated. Thus, this paper presents a fast and effective method for image enhancement resembling human cognitive system which consists of 1) image preprocessing, 2) color-contrast evaluation, 3) alpha blending of over/under estimated image and preprocessed image. An input image is first preprocessed by gamma correction, and then enhanced by an Automatic Color Enhancement(ACE) method. Finally, the preprocessed image and the ACE image are blended to improve image visibility. The proposed method shows drastically enhanced results visually, and improves the performance in traffic sign detection of the vision based intelligent vehicle applications.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.515-520
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• 2006

계량기 숫자 인식은 일반적으로 사용되고 있는 아날로그 계량기에 카메라를 부착하여, 검침 시 숫자 계기판 영상을 전송받고, 그 영상으로부터 숫자를 추출 및 인식하는 기술이다. 계량기 숫자 인식에서는 카메라의 설치 상태 및 기타 환경적인 요인들로 인해 숫자 계기판 영상의 일관성 있는 취득이 어렵게 된다. 본 논문에서는 숫자 인식에 악영향을 미치는, 취득 영상의 상태 변화를 보정해주기 위해 잡영 제거 및 윤곽보존 숫자강화를 제안하였다. 잡영 제거를 위해 잡영을 분포 위치에 따라서 세 가지 타입으로 나누었으며, 각 타입별로 잡영 제거를 하였다. 윤곽보존 숫자강화 과정에서는 일반적인 이진화 기법이 가지는 테두리 정보손실을 최소화할 수 있도록, 숫자 테두리의 명도를 보존하면서 숫자 중심부분의 밝기를 강화시켰다. 전처리 전/후의 인식률 비교 실험을 위해 SVM(Support Vector Machines)을 사용하였으며, 학습 데이터 1,409장과 조명 상태를 달리하여 취득한 1,782의 테스트 데이터를 실험 데이터로 사용하였다. 실험 결과, 81.09%라는 성능 향상을 확인하였으며 이는 제안한 전처리 기법이 조명으로 인한 데이터의 상태 변화 문제를 해결해줌으로써 인식 성능 향상에 크게 기여한다는 것을 입증해준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.191-194
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• 2005

본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.2
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• pp.235-245
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• 2018

Recently panoramic image overcomes camera limited viewing angle and offers wide viewing angle by stitching plenty of images. In this paper, we propose pre-processing and post-processing algorithm which makes speed and accuracy improvements when making panoramic images. In pre-processing, we can get camera sensor information and use three-dimensional rotation angle to find RoI(Region of Interest) image. Finding RoI images can reduce time when extracting feature point. In post-processing, we propose weighted minimal error boundary cut blending algorithm to improve accuracy. This paper explains our algorithm and shows experimental results comparing with existing algorithms.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.20 no.1
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• pp.13-19
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• 2014

In this paper, we introduce a real-time method to render a 3D scene using image-based lighting. Previous approaches for image-based lighting focused on diffuse reflection and mirror-like specular reflection. In this paper, we provide a simple preprocessing approach to efficiently approximate Phong reflection model, which has been used for computer graphics applications for several decades. For diffuse reflection, we generate a texture map for diffuse reflection by integrating the source image in preprocessing step, similarly to the previous approaches. We adopt the similar idea to produce a set of specular reflection maps for various material shininess. By doing this, we can render a dynamic scene without high computational complexity or numerous texture map access.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.523-525
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• 2002

얼굴 검출은 하나의 영상으로부터 얼굴 존재 유무를 판단하고 그 위치와 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상내의 특정 위치에 대한 얼굴 여부의 판단은 여러 가지 환경 변화와 매우 다양한 종류의 얼굴로 인해 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 얼굴여부를 판단하기 위한 학습 데이터를 최적화하여 일반적인 외형기반의 알고리즘에 적용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에 대한 기본적인 전처리부터 입력으로 사용될 데이터의 추출에 이르기까지 최대한의 환경변화를 고려함으로써실제 적용 시 정확하고 빠른 판단이 가능하도록 하였다. 영상의 전처리로는 조명의 보상과 히스토그램 평활화가 사용되었고, 입력으로 사용하기 위한 학습 데이터의 정렬과 영상 샘플링 방법이 제안되었다. 얼굴 여부의 판단 실험은 각각 역전파 신경망, 마할라노비스 거리를 사용하여 영상의 얼굴 여부를 판정하고, 성공률을 측정하였다. 실험 결과 최적화 방법을 적용했을 때 적용하기 전보다 높은 성능의 성공률을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.5
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• pp.667-673
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• 2009

This paper presents an efficient facial expression recognition method by measuring the histogram distance based on preprocessing. The preprocessing that uses both centroid shift and histogram equalization is applied to improve the recognition performance, The distance measurement is also applied to estimate the similarity between the facial expressions. The centroid shift based on the first moment balance technique is applied not only to obtain the robust recognition with respect to position or size variations but also to reduce the distance measurement load by excluding the background in the recognition. Histogram equalization is used for robustly recognizing the poor contrast of the images due to light intensity. The proposed method has been applied for recognizing 72 facial expression images(4 persons * 18 scenes) of 320*243 pixels. Three distances such as city-block, Euclidean, and ordinal are used as a similarity measure between histograms. The experimental results show that the proposed method has superior recognition performances compared with the method without preprocessing. The ordinal distance shows superior recognition performances over city-block and Euclidean distances, respectively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.724-726
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• 2017

국내 축산 농가에서는 효율적인 가축관리를 위하여 이유 자돈들을 따로 합사하여 관리한다. 이 과정에서 생기는 돼지들의 공격적인 행동은 다른 돼지들에게 물리적인 상처를 발생시킨다. 따라서 이를 방지하기 위해서는 실시간으로 돼지들의 행동을 분석하는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 돼지들의 행동분석 시스템 이전에 필수적으로 선행되어야만 하는 개별 돼지 탐지에 초점을 두었으며, 연구에 필요한 영상은 조명변화에 강인한 키넥트 카메라를 이용하여 취득하였다. 취득한 영상은 전처리과정을 거치게 되고, 전처리가 끝난 이미지는 YOLO에 적용되어 개별 돼지를 실시간으로 탐지한다. 실제 국내 돈사에서 취득한 영상을 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.381-383
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• 2012

식물재배용 인공광 최적 배치에 따른 균일한 조도 분포는 고품질의 식물 생산을 가능하게 한다. 그러나 기존에 상용화된 식물재배시스템의 경우, 인공광 배치에 따른 조도 분포 시뮬레이션 등의 전처리 과정이 생략된 채 제작되어 생산 품질의 편차를 초래하는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 식물재배단의 광 균일도 향상을 위해 조명 설계 소프트웨어인 Relux를 이용하여 LED 조명장치의 높이, 간격 등의 배치를 달리함에 따라 변화하는 각 재배단의 조도 분포 및 균일도, 그리고 전체 에너지 소비량 등을 사전에 시뮬레이션 함으로써 대상 식물재배에 적합한 조명장치의 최적 위치를 파악하고자 한다. 또한, 포터블 조도측정기를 이용하여 재배단의 각 식물의 위치를 기준으로 실 측정한 결과 데이터와 비교 분석 과정을 거쳐 본 시뮬레이션 결과의 신뢰도를 입증하고자 한다.