• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.366-372
• /
• 2002

본 연구는 제 1보와 2보로 구성되었으며, 본 연구의 목적은 1) 동작 인식형 입력기술에 기반한 디지털웨어(이하, DMDI로 약칭함)의 의류상품화 가능성을 탐색하고, 2) 소비자의 잠재적 수요에 기초하여 DMDI의 디자인을 개발하는 것이다. 제 1 보에서는 소비자의 DMDI 에 대한 잠재수요를 고찰하기 위하여, 디자인 에스노 그래피적 견지에 기초하여 개발된 심층면접 방식 및 범주분석 방식을 취하였다 그 분석 결과를 토대로 하여, DMDI를 위한 7가지의 가능성있는 애플리케이션 영역과 DMDI의 6가지 디자인 방향이 제안되었으며, 이를 토대로 디자인 프로토타입 개발을 위한 기본형 디자인을 제시하였다. 제 2보에서는 제 1보의 결과를 토대로 하여 DMDI의 디자인 프로토타입을 개발하였다. 본 학술발표는 제 1보의 내용을 중심으로 하여 DMDI에 대한 소비자 수요의 분석결과와 DMDI를 위한 기본형 디자인을 주요 내용으로 구성하였다.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• v.47 no.3
• /
• pp.7-13
• /
• 2010

In this paper, an efficient contrast enhancement algorithm using weighted histogram modification is proposed. For contrast enhancement, histogram equalization (HE) and histogram stretching (HS) are effective techniques. However, HE and HS may have excessive contrast enhancement. Proposed method using weighted histogram modification produces better natural and enhanced results than those of conventional contrast enhancement methods without artifacts.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10a
• /
• pp.18-20
• /
• 1999

히스토그램은 데이터베이스 질의 최적기가 사용하는 통게정보 중의 하나이다. 최근에는 데이터베이스의 크기가 기하급수적으로 커짐에 따라, 데이터의 전체적인 성향을 빠르게 파악할 수 있는 방법의 하나로 히스토그램으로 활용하는 방안이 고려되고 있다. 그를 위해서, 히스토그램에서 얻어진 근사값의 오차를 추정할 수 있는 방법이 요구되었다. 기존의 기법에서는 히스토그램의 각 버켓에 실제 빈도와 평균 빈도의 최대차를 추가하고, 이 값을 이용하여 오차추정을 하였다. 그러나, 이 값이 히스토그램 버켓의 전체적인 데이터 분포를 잘 반영하지 못하기 때문에 실제 오차에 근접한 오차 추정을 할 수가 없는 단점이 있었다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해, 히스토그램에 데이터의 분포를 잘 반영하는 정보 즉, 평균값, COUNT/SUM 연산에 대한 최대 오차를 추가하였다. 이 정보들을 이용하여 실제 오차에 보다 근접한 오차 추정을 할 수 있었으며, 부가적으로 SUM/AVG 연산에 대한 보다 정확한 근사값을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2000.11d
• /
• pp.37-40
• /
• 2000

영상검색에서 컬러 히스토그램은 폭넓게 사용되고 있으며, 여러 가지 장점이 있음에도 불구하고 공간정보를 포함하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 컬러 히스토그램에 공간정보를 포함시키기 위해 영상을 몇 개의 블록으로 나누어 계층적으로 컬러 히스토그램을 비교하는 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 컬러 히스토그램을 이용한 방법보다 더 좋은 결과를 나타냄을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10c
• /
• pp.12-14
• /
• 2000

실제품과 동일한 물리적 특성과 기능적 특성을 갖는 디지털 모델을 만드는 가상 프로토타입핑 기술은 내장형 시스템이 복잡해질수록 더욱 중요시되는 기술이다. 가상 프로토타입핑 요소기술중 정형 명세언어인 Statechart는 제품의 기능적 특성을 나타낸다. 그러나 기존 가상 프로토타입핑에서 사용되고 있는 Statechart에서의 재사용은 단지 복사하여 붙이는 방법만 있어서 재사용시 시스템 설계자의 세밀한 분석이 요구된다. 본 논문에서 구현한 가상 프로토타입핑을 위한 Statechart 도구는 제품의 생명주기를 줄이고, 제품의 시장적기진입을 위해 컴포넌트 기법을 이용하여 보다 빠른 시스템의 설계를 지원한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.05d
• /
• pp.605-608
• /
• 2002

본 논문에서는 동영상에서 샘플 프레임과 주변 화소의 컬러 히스토그램을 이용한 새로운 장면 전환 방법을 제시하였다. 4개의 대표 컬러에 대한 주변 화소의 컬러 히스토그램을 이용하여 장면 전환 검출을 함으로써 기존의 컬러 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출의 단점을 보완하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.20 no.4
• /
• pp.705-712
• /
• 2009

Histogram is the oldest and most widely used density estimator for presentation and exploration of observed univariate data. The structure of a histogram really depends on the number of bins and the width of the bins, so that slight changes on bins can produce totally different shape of a histogram. In order to solve this problem the fuzzy histogram was introduced and the result was good enough (Loquin and Strauss, 2008). In particular, when estimating loss distribution related with operational risk a histogram has been widely used. In this article, instead of an ordinary histogram we try to use a fuzzy histogram for estimating loss distribution and show that a fuzzy histogram provide more stable results.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.15 no.11
• /
• pp.856-860
• /
• 2009

Wang and Ward developed an image contrast enhancement method called WTHE (Weighted and Thresholded Histogram Equalization). In this paper, we propose an improved variant of WTHE called DWTHE(Decomposable WTHE) that enhances WTHE through the use of histogram decomposition. Specifically, DWTHE divides an input histogram by using image's mean brightness or equally-spaced brightness points, computes a probability value for each sub-histogram, modifies the sub-histograms by using those probability values as weights, and then performs histogram equalization on the modified input histogram. As opposed to WTHE that uses a single weight, DWTHE uses multiple weights derived from histogram decomposition. Experimental results show that the proposed method outperforms the previous histogram equalization based methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.150-153
• /
• 2014

영상 표시 장치에서 대조 이미지의 왜곡 현상을 보완하기 위해 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)와 플래토 평활화(Plateau Equalization)가 사용된다. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 이용하여 명암대비를 증가 시킬 경우 과도한 이미지의 밝기 변화에 따른 과포화 현상이 발생하며 실시간 시스템에서는 물체 추적에 왜곡 현상이 발생한다. 특히, 적외선 영상(infrared image)과 같이 명암비가 한쪽으로 치우쳐 있는 영상들을 명암비를 개선하기 위해서는 플래토 평활화(Plateau Equalization)와 같은 영상 개선 방법이 필수적이다. 플래토 평활화에서는 임계값을 사용하는 방법이 제시되고 있지만 실험에 의한 최적 임계값을 찾아내는 방식이며, 이 방법은 입력되는 새로운 영상마다 임계값을 실험에 의해 매번 반복해서 도출해야 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 과포화 되는 이미지 영역의 문제를 해결하기 위해 제시하는 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)의 동적 분할하는 알고리즘에 근거하되, 입력 영상에따라 적응적으로 임계값을 설정하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 실시간 영상에서 기존의 동적분할 히스토그램에 비해 자연스럽게 명암비를 개선하여 과포화 되거나 중요한 정보를 누락하여 왜곡 되지 않게 자연스러운 화면을 재생하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2012.07a
• /
• pp.279-282
• /
• 2012

로컬 히스토그램 평활화(LHE)는 영상에서 로컬 정보를 강조하기 위한 효율적인 알고리즘 중 하나이다. 그러나 이 알고리즘은 스펙클 노이즈를 증폭시키는 단점을 가진다. 따라서, 기존의 로컬 히스토그램 평활화 기법을 확장한 다중 레이어 블록 오버랩 히스토그램 평활화 기법을 이용하여 기존 로컬 히스토그램 평활화 기법들의 문제점을 해결하고자 하였다. 이 방법은 3단계-컨트라스트 향상 단계, 노이즈 제거 단계, 통합 단계로 이루어진다. 제안된 방법에서는 기존 방법의 컨트라스트 향상 단계에서 일반적인 로컬 히스토그램 평활화 방법이 아닌 컨트라스트를 제한하는 적응적인 히스토그램 평활화 기법을 적용하고, 노이즈 제거 단계에서 새로운 바이레터럴 필터를 적용하였다. 즉, 기존 방법의 문제점들을 해결하도록 알고리즘을 변형하여 기존 알고리즘의 성능을 개선하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법 및 잘 알려진 로컬 히스토그램 평활화 기법들과 비교하여 좋은 성능을 내는 것을 확인하였다.