• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.915-917
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• 2010

정보 활용이 유연한 현대 소비자들의 알 권리 충족을 위해 현존하는 모든 사물에 제공되어야 하는 정보가 늘어나고 있음에 따라 사물들의 객체의 속성도 또한 증가하고 있다. 다중속성 기반 객체를 관리하는 시스템에 있어 효율적인 객체관리를 위한 방법을 연구하고 그 방안으로 객체를 재구성하여 분배하는 디스패처(Dispatcher)를 제시한다. 또한 의존성에 관련한 향후 연구 방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.683-684
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• 2021

논문은 재구성에 기반을 둔 초 해상도 알고리즘 모델에서 SRCNN과 VDSR의 전반에 걸쳐 구조와 성능에 대하여 알아본다. SRCNN 모델과 VDSR 모델의 구조와 각 방법의 알고리즘 프로세스를 간단히 소개하고 성능 평가 함수의 개선에 대하여 알아보도록 한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.11 no.3
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• pp.43-55
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• 2008

This study investigates how learners extract their implicit knowledge into explicit form of the knowledge. The process of implicit-explicit transfer is known to help learners to reconstruct and refine their knowledge which was constructed before in some ways. Also we investigate which types of explicit form are more effective when it is delivered to other learners. In a classroom-based learning environment, students take educational content that is delivered by instructor and go through the process in which they try to fit the content into their cognitive structure by reconstructing the knowledge into their cognitive model. When they try to deliver their own cognitive model for the knowledge to other learners, they have to transform it into explicit form, and through the process, they reconstruct and refine the cognitive model of the knowledge, and find effective and appropriate way to express it. In this research, we experimented the process on a group of 77 college students and analyzed the results. We also did peer evaluated experiments to see which types of explicit format and factors are more effective than others. The results indicate that the types of explicit form of implicit knowledge play an important role in effectiveness of learning.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.3
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• pp.608-618
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• 2007

Image binarization is an important preprocessing to identify the object of interest by dividing pixels into the background and object. We proposes efficient binarization method and a stroke reconstruction method of the low quality character image for an effective character recognition. First, the character image is binarized by using the both advantages of local and global thresholding method and then the noise elimination around the character stroke and the hole filling on the stoke by the analysis of the binarized stroke image are performed to enhance the quality of the character stroke. Proposed binarization algorithm for character image achieved an efficiency of both processing speed and performance by the adaptive threshold selection. Moreover, We could get a high qualify binary image by a stroke reconstruction of the step-by-step denoising process.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.8
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• pp.95-101
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• 2023

Colmap is one of the innovative artificial intelligence technologies, highly effective as a tool in 3D reconstruction tasks. Moreover, it excels at constructing intricate 3D models by utilizing images and corresponding metadata. Colmap generates 3D models by merging 2D images, camera position data, depth information, and so on. Through this, it achieves detailed and precise 3D reconstructions, inclusive of objects from the real world. Additionally, Colmap provides rapid processing by leveraging GPUs, allowing for efficient operation even within large data sets. In this paper, we have presented a method of collecting 2D images of traditional Korean towers and reconstructing them into 3D models using Colmap. This study applied this technology in the restoration process of traditional stone towers in South Korea. As a result, we confirmed the potential applicability of Colmap in the field of cultural heritage restoration.

• Journal of radiological science and technology
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• v.40 no.1
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• pp.79-85
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• 2017

The purpose of this study was to measure contrast to noise ratio (CNR) and signal to noise ratio (SNR) according to change of reconstruction from region of interest (ROI) in breast positron emission tomography-computed tomography (PET-CT), and to analyze the CNR and SNR statically. We examined images of breast PET-CT of 100 patients in a University-affiliated hospital, Seoul, Korea. Each patient's image of breast PET-CT were calculated by using ImageJ. Differences of CNR and SNR among four reconstruction algorithms were tested by SPSS Statistics21 ANOVA test for there was statistical significance (p<0.05). We have analysis socio-demographical variables, CNR and SNR according to reconstruction images, 95% confidence according to CNR and SNR of reconstruction and difference in a mean of CNR and SNR. SNR results, with the quality of distributions in the order of PSF_TOF, Iterative and Iterative-TOF, FBP-TOF. CNR, with the quality of distributions in the order of PSF_TOF, Iterative and Iterative-TOF, FBP-TOF. CNR and SNR of PET-CT reconstruction methods of the breast would be useful to evaluate breast diseases.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.868-870
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• 2005

임베디드 시스템의 신인도(Dependability)를 높이기 위해 기존 컴퓨터시스템에서 주로 사용되는 결함허용(Fault-tolerant) 기술을 그대로 적용시키는 것은 임베디드 시스템의 엄격한 비용 제약과 설치 공간의 부족 등의 이유로 적합하지 않다. 본 논문에서는 여분(Redundancy)을 최소 한도로 사용하는 차량 임베디드 시스템에 적합한 소프트웨어 결함허용 기법을 연구하였으며, 임베디드 시스템의 신인도를 반영할 수 있는 척도인 유용도(Utility) 척도를 정의하고, 임베디드 시스템의 결함허용을 위해 고려해야 할 각각의 재구성 조합에 대한 유용도 명가를 수행하였다. 이를 통해 차량 임베디드 시스템의 일부 부품이 결함 시, 가능한 최대의 유용도를 제공하는 구성조합으로 재구성 작업을 가능하게 하였다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.20 no.6
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• pp.523-529
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• 1999

방출컴퓨터단층영상술을 위한 영상재구성법에 있어서 기대값 최대화(EM)를 사용한 maximum likeihood 방법이 기존의 filtered backprojection 방법에 비해 현저한 장점을 지니고 있다는 점에서 지속적으로 그 가치가 인정되어 왔다. 그러나, 이러한 방법은 projection 및 backprojection 의 반복계산을 요하므로 영상재구성을 위한 총 계산시간이 projector 및 backprojector 의 성능에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 EM에 근거한 영상재구성 알고리즘의 계산량을 감소시키는 방법에 관하여 논한다. 특히, projection 및 backprojection 계산을 위한 행렬의 원소중 중요한 양들을 구하는 방법과 이들을 미리 계산하여 적절한 양의 메모리에 저장하는 방법에 관하여 고찰한다. 실험에서 제안된 방법을 사용할 경우 EM 알고리즘의 계산시간을 92%까지 현저히 감소시킬 수있음을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.18 no.2
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• pp.54-63
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• 1981

An ultrasonic imaging system with fan reflection mode time of fight is developed and its performance has been examined by system implementation. Experimental results obtained indicafe potential of the method for tomographic imaging. The basic concept of this method is reconstruction of reflectivity with reflection data collected in fan mode using a new "arbitrary ray" reconstruction algorithm. Computer simulations as well as experimental results are presented.presented.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.19-22
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• 2021

기존 영상 콘텐츠에 새로운 물체를 삽입하는 등의 영상 재구성 기술은 새로운 게임, 가상현실, 증강현실 콘텐츠를 생성하거나 인공신경망 학습을 위한 데이터 증대를 위해 사용될 수 있다. 하지만, 기존 기술은 컴퓨터 그래픽스, 사람에 의한 수동적인 영상 편집에 의존하고 있어 금전적/시간적 비용이 높다. 이에 본 연구에서는 인공지능 신경망을 활용하여 낮은 비용으로 영상을 재구성하는 기술을 소개하고자 한다. 제안하는 방법은 기존 콘텐츠와 삽입하고자 하는 객체를 포함하는 영상이 주어졌을 때, 객체 세그먼테이션 네트워크를 활용하여 입력 영상에서 객체를 분리하고, 스타일 변환 네트워크를 활용하여 입력 영상을 스타일 변환한 후, 사용자 입력과 두 네트워크의 결과를 활용하여 기존 콘텐츠에 새로운 객체를 삽입하는 것이다. 실험에서는 기존 콘텐츠는 온라인 영상을 활용하였으며 삽입 객체를 포함한 영상은 ImageNet 영상 분류 데이터 세트를 활용하였다. 실험을 통해 제안한 방법을 활용하면 기존 콘텐츠와 잘 어우러지게끔 객체를 삽입할 수 있음을 보인다.