• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.3
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• pp.125-133
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• 2001

본 논문은 파노라마 모자익의 접합 질을 판단하기 위해 접합 신뢰도라는 수량적 기준을 제시한다. 또한, 파노라마의 자동 생성과 따른 시각화를 위해 필요한 초점거리 측정에 접합 신뢰도가 유용함을 보인다. 이미지로부터 초점거리를 복원하는 기존 방법은 일반적인 파노라마 모자익에서 나타나는 잘못 접합된 부분을 초점거리 계산에 포함하기 때문에 부정확하다는 단점이 있다. 제안 방법은 높은 접합 신뢰도를 가진 일정 개수의 이미지를 선별할 수 있기 때문에 초점거리를 따르고 정확하게 자동 측정한다. 접합의 신뢰도를 계산하기 위해, 제안 방법은 카메라 회전 움직임 제약조건의 만족 여부를 판단할 수 있는 특징점을 정의하고, 이 특징점의 이상적인 위치와 실제 위치의 차이를 계산한다. 본 논문에서 제시한 제약조건은 카메라의 자유 회전 움직임에서 항상 만족하고, 이는 수학적으로 증명된다. 마지막으로, 실험을 통해 제안 방법이 기존 방법보다 초점거리의 편차가 작다는 것을 보이고, 파노라마 모자익의 접합 질을 높인다는 것을 보인다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2008.07a
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• pp.275-276
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• 2008

광 검출기 앞에 미세한 구멍을 대물렌즈의 켤레 초점면에 놓음으로써 초점에 정확하게 일치하는 빛만 검출하는 공초점 광학 현미경은 마이크로미터 이하의 불투명한 샘플 표면, 구조뿐만 아니라 투명한 샘플인 경우 절단 없이 선택적으로 단면을 관찰하는데 사용된다. 이런 장점 때문에 특정 원자나 분자에 인위적으로 염색 시킬 수 있는 형광물질을 사용하여 세포의 기관 구조나 세포 기관간의 활동을 3차원적으로 관찰하는 생물학연구에서도 공초점 광학 현미경이 사용된다. 본 논문에서는 공진 스캔 미러를 이용하여 공초점 광학 현미경을 구현 하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.5
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• pp.435-443
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• 2018

This study explores the effects of different Focus-on-Form Instruction (FFI) on improving learners' grammatical knowledge development and observes how the learners apply the knowledge to their output. A total of 112 college students were placed into three groups: 35 input-enhanced group students, who received visually enhanced input reading materials, 41 output-enhanced group students, performing dictogloss tasks, and 46 control group students given traditional grammar instruction. All the participant students took pre/post grammatical tests and completed pre/post writing tasks, which aimed to look into how the target grammatical structures were used in writing. The research findings indicated that both input-enhanced and output-enhanced FFI were effective on learners' language form learning and made contribution to their writing. Based on the findings, this study suggests that the elaborate design of combination of both FFI can maximize learners' language form learning.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.11 no.4 s.33
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• pp.441-447
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• 2006

See-through HMD type 3D display can provide an advantage of us seeing virtual 3D data used stereoscopic display simultaneously with real object(MR-Mixed Reality). But, when user sees stereoscopic display for a long time, not only eye fatigue phenomenon happens but also de-focus phenomenon of data happens by fixed focal point of virtual data. Dissatisfaction of focus adjustment of eye can be considered as the important reason of this phenomenon. In this paper, We proposed an application of multi-focus in see-through HMD as a solution of this problem. As a result, we confirmed that the focus adjustment coincide between the object of real world and the virtual data by multi-focus in monocular condition.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.19 no.2
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• pp.205-222
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• 2008

This study investigated scope relations between quantifier and focus which are represented in quantified sentences. In the sentence which has both strong quantifier and weak quantifier, one of them has a wide scope and a presuppositional reading, and the other which has a narrow one is interpreted non-presuppositionally. In Korean, when a weak quantifier is separated from VP in surface representation, whether it is a subject or an object, it has only a presuppositional reading. Therefore, there is no scope ambiguity in that sentence. However, when weak quantifier which is an object of transitive verb or a subject of transitive verb is sensitive to focus, it is available to non-presuppositional reading, so that the sentence seems to be ambiguous. Once even weak quantifier out of VP in the Surface structure is focused, it becomes to be in the scope of focus (focal phrase) which is formed in Logical form by a focus projection. And this scope of focus corresponds to a nuclear scope. That is to say, focus operates on the weak quantifier to be interpreted non-presuppositionally in a nuclear scope.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.11
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• pp.309-316
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• 2014

In this paper, we propose an efficient detph map creation method using Graph Cut and Discrete Wavelet Transform. First, we have segmented the original image by using Graph Cut to process with its each areas. After that, the information which describes segmented areas of original image have been created by proposed labeling method for segmented areas. And then, we have created four subbands which contain the original image's frequency information. Finally, the depth map have been created by frequency map which made with HH, HL subbands and depth information calculation along the each segmented areas. The proposed method can perform efficient depth map creation process because of dynamic allocation using depth information. We also have tested the proposed method using PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) method to evaluate ours.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.23-28
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• 2017

Shape from focus (SFF) is a technique used to reconstruct 3D shape of objects from a sequence of images obtained at different focus settings of the lens. In this paper, a new shape from focus method for 3D reconstruction of microscopic objects is described, which is based on gradient operator in Mathematical Morphology. Conventionally, in SFF methods, a single focus measure is used for measuring the focus quality. Due to the complex shape and texture of microscopic objects, single measure based operators are not sufficient, so we propose morphological operators with multi-structuring elements for computing the focus values. Finally, an optimal focus measure is obtained by combining the response of all focus measures. The experimental results showed that the proposed algorithm has provided more accurate depth maps than the existing methods in terms of three-dimensional shape recovery.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.5
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• pp.883-893
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• 2011

In this paper, we propose a novel focus measure that determines in-focus and out-of-focus region in an image. In addition, we achieved extended depth of field by blending the acquired image and Wiener filtered image using a decision map based on the designed focus measure. Since conventional focus measures are based on the amount of high frequency components in an acquired image, the measures may not be accurate if there exist high frequency components in out-of-focused region. To overcome the problem, we designed the novel focus measure based on effective band pass filtering. In simulations and experiments, the proposed method showed better performance than existing methods.

• Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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• v.7
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• pp.43-60
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• 2003

오늘날 기계번역 Maschinelle Ubersetzung은 가속적인 발전선상에 놓여있다. 지난 10년 간 컴퓨터로 영어를 타국어로 번역하는 수준은 괄목할 만하다. 본 논문은 기계번역에 있어서 주제어 Topik 및 초점어 Fokus를 중심으로 발생하는 언어학적인 문제점, 특히 의미론적인 문제점을 다루었다 이를 위해 먼저 주제어와 초점어에 대한 언어학적인 개념을 다루어 보았다. 주제어란 한 문장에서 이미 알려진 사항, 즉 이미 주어진 단어이고, 초점어는 한 문장에서 새로운 사항, 즉 지금 전달하고자 하는 내용을 뜻한다 제 3장에서는 주제어와 초점어를 번역하기 위해 생성된 규칙들에 근거한 담화모델 Diskursmodell을 살펴보았다. 제 4장에서는 문장을 번역하는데 있어서 의미론상 발생하는 문제점들을 다루었다 그 문제점들은 다음과 같은 3가지로 요약될 수 있다: 첫째, 문장에서 부정형이 어디에 위치하느냐에 따라 문장의 의미가 달라진다. 둘째, 양화사 Quantor의 형태에 따라 문장의 의미가 달라진다. 셋째, 의문문과 화답문 Antwortsatz에 있어서 어느 내용을 강조하느냐에 따라 문장의 의미가 달라진다. 예를 들어 독일어는 단순히 단어의 위치만 변화시킬 수 있지만 다른 유럽어나 영어는 다른 방법들이 필요한 셈이다. 본 논문에서 제시되고 있는 기계번역의 규칙들은 주제어와 초점어에 관계되는 한 영어와 독일어에 한정되어 제시되었지만, 향후 한국어와 독일어의 기계번역을 위해 밑거름이 되리라 생각한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.104-107
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• 2007

인간은 초점정보를 이용하여 단안만으로도 공간의 깊이를 지각할 수 있다. 이것은 한 번에 하나의 대상물에만 초점을 맞출 수 있고 그 외의 부분은 흐림 현상을 유도함으로써 이루어진다. 이는 초점이 맞는 대상물체로부터 멀어지면 멀어질수록 흐림 현상이 강해지는 원리를 이용한 것으로 주파수 성분의 변화량에 대한 연산과 깊은 관련이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 인간의 시각 시스템의 요소 중 하나인 초점정보를 모방하여 초점거리가 다른 각각의 이미지들에 각각의 가중치를 부여하였다. 그리고 각 이미지들을 일정 블록으로 각각 분할하여 초점이 가장 잘 맞는 블록을 찾아내어 하나의 이미지로 통합하였다. 이때 각 영역은 자신이 속했던 이미지의 가중치를 따르게 한다. 각 이미지에서 가장 포커스 수치가 높은 영역을 찾기 위한 방법으로 주파수 영역 기반 처리와 공간 영역 기반 처리를 결합 하였다. 주파수 기반으로는 FFT(Fast Fourier Transform)에서 고주파 부분의 영역을 뽑아내어 포커스수치를 계산하였으며, 공간 영역 처리 기반으로는 이웃픽셀과의 차이가 임계값이하인 것을 제외한 영역을 뽑아내어 저주파 영역의 연산을 제거하는 방법과 단순히 Laplacian measure만을 사용하여 저주파까지도 포함한 방법의 두 가지를 적용하였다. 최종적으로 3개의 포커스 측정값을 결합시켜 포커스 수치를 계산한 후 각 블록의 가중치에 맞게 하나의 이미지로 통합하여 상대적 깊이지도를 생성하였다.