• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.40 no.6
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• pp.47-55
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• 2003

In this paper, we propose a new approach to detect peculiar features of license plates using intensity vector and composite color component in order to extract license plates from parking regulation images, which is captured in various locations around the front or the rear of cars at various times and places, and in which complex background is included. We fundamentally use both features that intensity value repeats frequently increasing and decreasing because intensity is obviously different at numerics and background, and that color is uniform in the area of license plates. First, we search each row at regular intervals starting from the bottom of a license-plate image, and we set up a rough region for a certain zone in which tile sign of intensity vector changes frequently enough and color of license plate is detected enough, assuming it as a candidate location of a license plate. And then, we extract an elaborate area of a license plate by projecting vertical edges horizontally and vertically. Here, type of cars, such as the urinate and the public, is easily classified according to the color of extracted plates. We used 200 actual regulation images, which are captured at various times and places, to evaluate the performance of the proposed method. As a result, the proposed method showed extraction rate of 96%, which is 9% higher than the previous method using only intensity vector.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.462-465
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• 2011

본 논문에서는 자동으로 꼴을 인식하는 시스템을 제안한다. 기존 연구에서 제안한 방식은 대부분 사용자가 직접 꽃의 윤곽선을 조정하는 방식을 사용하였다. 이러한 방법은 사용자 편의성 측면에서 비효율적이므로 본 연구에서 제안하는 시스템은 사용자와의 상호작용 없이 영상처리만을 이용하여 꽃을 인식할 수 있는 방법을 제시한다. 서버-클라이언트 형태로 구성된 꽃 인식 시스템은 사용자가 전송한 영상의 컬러와 경계선 정보를 기반으로 영상 내에서 꽃의 영역을 찾는다. 꽃의 영역에서 색상과 윤곽선 정보를 추출한 뒤, k-means 클러스터링과 히스토그램 매칭을 통하여 서버에 저장된 기준 이미지와 가장 일치하는 꽃을 탐색하여 사용자에게 알려준다. 100종류의 꽃에 대하여 한 종당 각각 5 가지의 영상을 가지고 실험을 한 결과, 90.8%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.711-713
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• 2000

본 논문은 멀티미디어의 특성을 활용하여 초등학교 5학년의 음악과 전 영역을 멀티미디어 CAI로 설계하고 구현함으로써 음악에 대한 기초개념과 악곡에 대한 이해와 관심을높이고 학습자에 대한 개별학습과 교수-학습의 효율성을 높이고자 하였다. 이에 따라서 멀티미디어 CAI에 관한 이론을 탐색하고 CAI의 설계원리 및 교과의 특성을 고려하여 Hannafin와 Peck이 제안한 코스웨어 설계모형을 모델로 하였다. 설계모델에 따라 교육과정을 분석하여 멀티미디어 적용요소를 추출하였으며 저작환경에 적합한 스토리보드 형식을 작성하였다. CAI 코스웨어 설계모형에 준거하여 객체지향적이고 상호대화적인 접근을 가능하도록 멀티미디어 디렉터를 도구로 사용하였다. 본 CAI 프로그램은 멀티미디어(Text, Image, Graphic, animation, sound)를 활용하여 주의집중과 동기유발을 높혔고 특히 가창, 기악, 창작, 감상, 이론적 내용, 형성평가의 모든 음악적 영역을 교육과정의 내용에 일치시켜 충실한 교수-학습이 이루어지게 하여 모든 교사의 현장수업에 대한 부담감을 감소시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.814-816
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• 2005

본 연구에서는 영상획득 조건을 충분히 만족시키지 못하는 몰입형 디스플레이 환경에서 다수의 사용자 머리위치를 탐지하는 방법을 제안한다. 본 기법은 몰입형 가상환경에서 적외선 반사영상을 획득하고 그로부터 배경을 제거함으로써 얻어진 전경(foreground) 영역으로부터 프로젝션 히스토그램을 생성하고 사용자 실루엣을 추출하게 된다. 모든 사용자의 머리는 다각형 근사된 실루엣과 프로젝션 히스토그램에 기반하여 탐지된다. 또한 향후 몰입형 가상환경에서의 다중 사용자 트래킹을 지원하기 위해 스테레오 영상에서 탐지된 머리를 기준으로 탐색영역을 정의, 대응점을 결정하고 그에 기반하여 각 사용자 머리의 3차원 위치를 계산하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.469-470
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• 2024

본 논문에서는 DigComp를 분석하여 데이터 리터러시 수준을 분석하고자 하였다. 이를 위해 DigComp의 구성요소인 데이터 리터러시, 소통 및 협업, 디지털 콘텐츠 제작, 보안, 문제해결 중 데이터 리러터시 영역의 세부 요소를 살펴보았다. 데이터 리터러시는 탐색·검색·필터링, 평가, 관리 3가지로 세분되어 있었고, 각각은 수준에 따라 기초, 중급, 고급, 전문가의 4단계로 구분되어 있었다. 그리고 3가지 영역의 수준을 분석하여 각 수준을 대표하는 핵심 단어를 추출하였다. 향후 이를 바탕으로 한 구체적 적용방안에 관한 연구가 이뤄지길 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.611-613
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• 2003

비디오 트랜스코딩을 수행할 때 트랜스코더에서 움직임 벡터를 새로 추출하는 과정은 많은 계산 처리량이 요구된다. 그러므로 실시간으로 비디오스트림을 트랜스코딩하기에는 문제점이 발생한다. 비디오 트랜스코더는 계산복잡도를 감소시키기 위해서 트랜스코더의 인코더부분에서 추출된 움직임 벡터를 트랜스코더의 디로더 부분으로 바로 전송하는 기법을 이용하고 있다. 이러한 기법은 비디오 화질저하를 발생시키므로, 해결책으로 기존의 움직임 벡터를 트랜스코더에서 탐색영역을 작게 하여 정재하는 기법에 관한 연구가 있었다. 본 논문에서는 프레임을 감소시키기 위한 트랜스코딩을 수행할 때 움직임벡터를 구성하는 방법에 대해서 기존의 연구들과 비교하여 개선된 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 매크로블록이 차지하고 있는 각각의 블록에 대해서 가중치를 적용한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.8
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• pp.1497-1504
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• 2009

This Paper Propose a method to reduce the calculation time in JPEG2000. That is, if a coefficient is estimate a upper-level subband and its descendents skip the scan process. There is a trade-off relationship between the calculation time and the image quality or the amount of output data, the calculation time and the amount of output data decreases, but the image degradation increases. The experimental results showed that in calculation time was 35% in average, which means that ls ge ses. The ein calculation time and output data can be obtls ed with a cost of an acceptlble image quality degradation.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.5 no.2
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• pp.96-105
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• 2004

The recovering 3D image from 2D requires the depth information for each picture element. The manual creation of those 3D models is time consuming and expensive. The goal in this paper is to estimate the relative depth information of every region from single view image with camera translation. The paper is based on the fact that the motion of every point within image which taken from camera translation depends on the depth. Motion vector using full-search motion estimation is compensated for camera rotation and zooming. We have developed a framework that estimates the average frame depth by analyzing motion vector and then calculates relative depth of region to average frame depth. Simulation results show that the depth of region belongs to a near or far object is consistent accord with relative depth that man recognizes.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.9
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• pp.349-358
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• 2021

Recently, a method of finding the attention area or localization area for an object of an image using CAM (Class Activation Map)[1] has been variously carried out as a study of WSOL (Weakly Supervised Object Localization). The attention area extraction from the object heat map using CAM has a disadvantage in that it cannot find the entire area of the object by focusing mainly on the part where the features are most concentrated in the object. To improve this, using CAM and Selective Search[6] together, we first expand the attention area in the heat map, and a Gaussian smoothing is applied to the extended area to generate retraining data. Finally we train the data to expand the attention area of the objects. The proposed method requires retraining only once, and the search time to find an localization area is greatly reduced since the selective search is not needed in this stage. Through the experiment, the attention area was expanded from the existing CAM heat maps, and in the calculation of IOU (Intersection of Union) with the ground truth for the bounding box of the expanded attention area, about 58% was improved compared to the existing CAM.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.3 no.4
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• pp.23-28
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• 2003

This paper describes, in order to extract contour from topographic map image, an adaptive segment-length thresholding using a threshold depended on target image. First of all, after recognizing the primary symbols and detecting two edges from the projection histogram of the elevation value area, the threshold value is determined by the distance between the edges. Then, the subdivision is peformed by searching a branch point and erasing its neighboring Hack pixels. And contour components are extracted by segment-length thresholding. The experimental result shows that the final image contains non-contour component of 2.41% and contour one of 97.59%.