• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.4
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• pp.316-320
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• 2016

In this paper, we presents a pattern recognition by considering the spatial co-occurrence among micro-patterns of texture images. The micro-patterns of texture image have been extracted by local binary pattern based on median(MLBP) of block image, and the recognition process is based on co-occurrence among MLBPs. The MLBP is applied not only to consider the local character but also analyze the pattern in order to be robust noise, and spatial co-occurrence is also applied to improve the recognition performance by considering the global space of image. The proposed method has been applied to recognized 17 RGB images of 120*120 pixels from Mayang texture image based on Euclidean distance. The experimental results show that the proposed method has a texture recognition performance.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.24 no.1
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• pp.1-12
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• 2019

This paper proposes a new motion vector smoothing and motion compensation method to increase the frame rate of videos. The proposed method reduces false motion vector smoothing by improving the weight with reflecting accuracy to overcome the limitation of the conventional motion vector smoothing using the adaptively weighted vector median. Also, to improve the interpolated image quality of the conventional OBMC(Overlapped Block Motion Compensation), a scheme that divides an original block into 4 sub-blocks and then generates the interpolated frame using the reestimated motion vector for each sub-block is proposed. The simulation results prove that the proposed method can provide much better objective and subjective image quality than the conventional method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.511-514
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• 2019

인공지능이 정형화된 수치 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터까지도 인식해야하는 시대가 왔다. 보안 분야 이외에도 사회 전반에서 숫자 인식을 활용하고 점차 확대되고 있다. 숫자인식을 위해 인공신경망을 이용하였다. 인공신경망은 입력 층, 중간 층, 출력 층으로 이루어져 있다. 각 층은 노드와 노드들을 연결하는 가중치로 구성되어 있다. data set을 입력 값으로 하여 각각의 가중치를 곱한다. 오차역전파법을 이용하여 가중치 값을 갱신한다. 갱신하는 과정에서 학습률과 가중치 조정을 통해 결과 값의 정확도를 연구한다. 궁극적으로 학습된 data set과 인공신경망 알고리즘을 이용하여 손 글씨로 된 숫자를 인식한다. 실험에서 학습률과 중간층의 노드 개수를 조정하여 인식률을 높여간다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.9
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• pp.33-38
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• 2014

The FCM based hybrid RBF network is a heterogeneous learning network model that applies FCM algorithm between input and middle layer and applies Max_Min algorithm between middle layer and output. The Max-Min neural network uses winner nodes of the middle layer as input but shows inefficient learning in performance when the input vector consists of too many patterns. To overcome this problem, we propose a dynamic learning rate control based on fuzzy logic. The proposed method first classifies accurate/inaccurate class with respect to the difference between target value and output value with threshold and then fuzzy membership function and fuzzy decision logic is designed to control the learning rate dynamically. We apply this proposed RBF network to the character recognition problem and the efficacy of the proposed method is verified in the experiment.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2012.02a
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• pp.583-583
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• 2012

최근 석유 자원의 고갈로 인한 대체자원의 관심이 커지면서 박막 태양전지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 단일 박막 태양전지는 Shockley-Queisser limit인 40.7%가 변환 효율의 최대값으로 한계가 정해져있다. 이 한계를 넘기기 위하여 현재 여러 층의 박막을 쌓은 tandem 태양전지, 양자점을 이용한 태양전지, 그리고 중간밴드계 태양전지가 제시되고 있다. 중간 밴드계 태양전지는 이론적으로 변환 효율이 63.2%에 달하며 제조 공정이 매우 용이하다는 장점을 가지고 있다. 이중에 ZnSe는 에너지밴드갭이 상온에서 2.7 eV를 가지고 있는 물질로서 파란색 빛을 내는 발광소자로 각광을 받고 있고, 산소를 주입했을 경우에 p형이 되는 성질과 자연적으로 n 형인 성질로 인해 박막 태양전지로 응용성에 대한 관심이 커지고 있다. 산소나 질소를 주입했을 경우 페르미준위 근처에서 중간밴드가 형성되었다는 연구결과들은 ZnTe(O)나 GaNAs를 통하여 확인되었으나, 현재까지 ZnSe를 이용한 중간밴드 태양전지에 대한 연구결과들은 거의 없는 상태이다. 본 연구에서는 ZnSe를 다양한 기판 온도에서 펄스레이저 증착법을 이용하여 성장하였고 성장하는 동안 산소 노출조건을 조절하여 깊은준위 에너지밴드형성에 대한 연구를 진행하였다. 성장온도와 산소 노출량에 따른 깊은준위에 대한 변화를 관찰하기 위하여 photoluminescence 스펙트럼을 분석하였으며, 박막의 품질에 대해 조사하기 위하여 X-ray diffraction을 이용하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.4C
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• pp.371-379
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• 2009

In this paper, we proposed new de-interlacing algorithm for video data using intensity gradient filter and median filter with texture detection in the image block. We first introduce the texture detection. According to texture detection, the current region is determined into smooth region or texture region. In case that the smooth region interpolated by median filter. In addition, in case of the texture region, we calculate missing pixel value using intensity gradient filter. Therefore, we analyze the local region feature using the texture detection and classify each missing pixel into two categories. And then, based on the classification result, a different de-interlacing algorithm is activated in order to obtain the best performance. Experimental results show that the proposed algorithm performs well with a variety of moving sequences compared with conventional intra-field method in the literature.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.7B
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• pp.975-982
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• 2001

본 논문에서는 3차원 영상 시스템에서 기준이 되는 좌우 영상이 있을 때 임의의 중간 시점 영상 합성 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 양방향 다이나믹 프로그래밍 기반 변이 추정 과정과, 이를 기반으로 양방향 변이 정합과정에 의해 가려진 영역을 추출하는 과정, 그리고 완성된 변이 맵을 바탕으로 중간 시점 영상을 생성하는 과정으로 구성된다. 이중 변이 추정 과정에 제안된 양방향 다이나믹 프로그래밍 기법은, 일반적인 다이나믹 프로그래밍이 가진 장점을 살리면서, 영상 특성을 고려한 코스트 값의 사용 및 양방향 코스트 행렬 생성 방법으로 발생될 수 있는 오류를 최소화함으로써 가려진 영역을 보다 정확하게 구분해 낼 수 있었다. 이후 이러한 과정에서 생성된 변이 맵에 대해 적절한 후처리 과정으로 가려진 영역을 판별하고, 이를 기반으로 한 중간 영상 생성에서 모호한 영역을 고려하여 보다 정확하고 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.3
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• pp.261-270
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• 1999

이 논문에서는 볼륨 데이터의 효율적인 영상 기반 랜더링 알고리즘을 제시한다. 중간 영상 공간은 밀림 객체 공간에서 중간 영상이 위치하는 2차원 공간이다. 최종 영상 공간 대신에 중간 영상 공간을 이용함으로써 매핑이 좀더 간단해지면 점대점 매핑에서 기인하는 구멍을 없앨 수있다. 중간 영상 공간상에서의 매핑은 근원 화소의 깊이 값으로 만들어진 테이블을 가지고 쉽게 이루어진다. 또한 이 논문에서는 효율적인 객체의 표현을 위하여 텔타트리에 기반을 둔 새로운 사진 트리를 제안한다. 트리 구조를 사용할 경우 인접한 영상들에 존재하는 중복 정보를 제거함으로써 압축 효과를 얻을 수있다. 제안된 트리는 델타트리에 비해서 더 좋은 압축 성능을 보이며 빠르게 영상을 생성할 수 있다. 제안된 알고리즘을 실험한 결과 256 $\times$256$\times$256의 볼륨에서 비교적 좋은 질의 256$\times$256 의 영상을 1초에 25~40개 정도 만들어 낼수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.583-586
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• 2001

본 연구는 영상에서 이진영상을 얻기위하여 최적의 임계값 결정을 영상에 나타난 물체의 형상정보를 근거로한 비트평면 패턴을 이용한 최적 임계화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 원영상의 윤곽정보를 가장 많이 포함하는 최상위 비트평면을 사용하여 영상을 중복되지 않는 두 영역으로 구분한 뒤, 두영역의 화소 밝기값의 평균값을 각 각 구하고 두 평균값 사이에서 임계값을 설정하는 전역 임계화 알고리즘이다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 표준영상을 가지고 N 개의 비트평면으로 분할 한 후, 비트평면에서 전체영상을 중복되지 않는 물체의 영역과 배경영역으로 나누어 영상의 밝기를 비교한후, 두 영역의 영상 밝기의 중간 값을 추하여 임계값으로 결정한 결과 전체영상의 밝기값 분포만을 분석한 결과 보다 원영상의 윤곽을 더 충실히 얻을 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.6
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• pp.285-294
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• 2004

Median Filters in the Signal Processing have been most widely used and have demonstrated the most strongest effects. This paper proposes the Adaptive Median Filters by using noise detection. The basic algorithm of the proposed filters is to determine whether noise or not by the each noise judgement standards, and then take the Median Filter if it satisfies the conditions as a result of judgement and returns to the original image(No Filters) if not. This paper presented Noise Detection by Local Variance and Local Central Variance for noise judgement, compared and analyzed the features and performance of existing [5]∼[10] Filters. Filter improved on the result of executing the existing filters at the same condition and showed the effects over that when it was judged with naked eyes. Accordingly, the Adaptive Median Filters by Local Variance and Local Central Variance was proven to have reinforced edge preservation ability and have the strong features for removing the Impulse Noise of the Median Filter.