• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.10-13
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• 2021

본 논문에서는 과다 노출된 영상을 영상 간 변환(Image-to-Image Translation)을 위해 설계된 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network)을 활용하여 복원하는 연구를 수행한다. 과다 노출 복원을 위한 기존의 연구에서 과다 노출 영역 판별, 밝기 회복, 색상 보정 과정을 거치는데, 영상 내 과다 노출 영역을 판별하는 과정에서 임의로 결정하는 파라미터에 의해 복원된 영상 결과가 달라지는 한계점을 극복하기 위해 종단간(End-to-End) 신경망을 학습시켜 과다 노출 영역을 별도의 파라미터 선택과 분할된 과정 없이 한 번에 복원하는 방법을 제안한다. 영상 간 변환 신경망 학습에 필요한 과다 노출 여부로 도메인이 분할된 데이터셋은 게임 소프트웨어를 활용하여 만들어 사용하였다. 본 연구에서는 신경망이 생성한 영상이 실제로 과다 노출 영역을 탐지하여 복원하는 것을 확인하였다. 그리고 과다 노출 영역을 탐지하여 복원하는 과정을 학습 단계별로 확인함으로써 신경망이 실제로 과다 노출 복원 과정을 학습함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.12a
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• pp.493-505
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• 1999

Zoom lens camera calibration is an important and difficult problem for two reason at least. First, the intrinsic parameters of such a camera change over time, it is difficult to calibration them on-line. Secondly, the pin-hole model for single lens system can not be applied directly to a zoom lens system. In this paper, We address some aspects of this problem.

• Land and Housing Review
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• v.15 no.3
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• pp.153-164
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• 2024

Structural health monitoring involves performance evaluation based on measurements for maintenance purposes. By back-calculating measured Frequency Response Function (FRF) data, the concept of effective mass was introduced and applied to the performance evaluation of structural members. An identification method was proposed that uses participation factors to estimate the dynamic parameters and the strength of concrete of structural members. The appropriateness of these methods for identifying dynamic parameters and concrete strength of structural members was validated through experimental results, proving their utility in non-destructive testing for concrete strength.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.2
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• pp.145-152
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• 2003

In this paper, assuming that the score of speech utterance is the product of HMM log likelihood and HMM weight, we propose a new method that HMM weights are adapted iteratively like the general MCE training. The proposed method adjusts HMM weights for better performance using delta coefficient defined in terms of misclassification measure. Therefore, the parameter estimation and the Viterbi algorithms of conventional 1:.um can be easily applied to the proposed model by constraining the sum of HMM weights to the number of HMMs in an HMM set. Comparing with the general segmental MCE training approach, computing time decreases by reducing the number of parameters to estimate and avoiding gradient calculation through the optimal state sequence. To evaluate the performance of HMM-based speech recognizer by weighting HMM likelihood, we perform Korean isolated digit recognition experiments. The experimental results show better performance than the MCE algorithm with state weighting.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.2
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• pp.148-154
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• 2009

In audio coding, SBR technology synthesizes the high-bands using patched time-frequency information from low-bands and the correction parameters, Since SBR transmits only correction parameters for high-bands, it provides a low-rate coding of high-bands, and is used as a core module of MPEG-4 HE-AAC, SBR was originally designed for audio signal and its performance for speech signal tends to decrease, and the major reason is an excessive noise floor in high-bands which is caused by incorrect tonality computation, In this paper, a new method to determine noise floor level in an adaptive fashion according to the speech characteristics is proposed in order to solve the problem of SBR for speech signal, The proposed method maintains the compatibility with the standard SBR, and the subjective performance evaluation shows that the proposed method improves the SBR performance especially for male speech signal compared with the standard SBR.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.347-348
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• 2018

본 논문에서는 야간 도로 영상을 보정하여 주간 영상으로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 영상 변환 딥러닝 알고리즘인 Generative Adversarial Network(GAN)를 기반으로 주야간 도로 영상을 학습시켜 주야간 상호 변환이 가능한 시스템을 구현한다. 우선, 입력 영상에 대해 변환된 영상을 출력하는 generative network 를 정의한다. 또한, 변환된 영상을 다시 본래 영상으로 변환하는 inverse network 를 정의한다. Generative network 와 inverse network 를 모두 통과한 결과 영상과 본래 영상의 차 영상을 통해 손실 함수를 정의함으로써 파라미터를 목적에 맞게 학습시킬 수 있다. 또한, generative network 를 통과한 결과 영상과 목적하는 영상을 구분하는 discrimination network 를 정의하여 discrimination network 와 generative network 의 minimax two- player game 을 통해 변환된 영상이 실제 목적 영상과 유사하도록 유도한다. 제안하는 알고리즘을 적용하여 야간 도로 영상의 보정을 수행하면 주변 물체 인식이 어려운 야간 영상을 물체 인식이 용이한 주간 영상으로 변환 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.271-274
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• 2021

Fisheye 카메라로 촬영된 영상은 일반 영상보다 넓은 시야각을 갖는 장점으로 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 fisheye 카메라로 촬영된 영상은 어안렌즈의 곡률로 인하여 영상의 중앙 부분은 팽창되고 외곽 부분은 축소되는 방사 왜곡이 발생하기 때문에 영상을 활용함에 있어서 어려움이 있다. 이러한 방사 왜곡을 보정하기 위하여 기존 영상처리 분야에서는 렌즈의 곡률을 수학적으로 계산하여 보정하기도 하지만 이는 각각의 렌즈마다 왜곡 파라미터를 추정해야 하기 때문에, 개별적인 GT (Ground Truth) 영상이 필요하다는 제한 사항이 있다. 이에 본 논문에서는 렌즈의 종류마다 GT 영상을 필요로 하는 기존 기술의 제한 사항을 극복하기 위하여, fisheye 영상만을 입력으로 하여 왜곡계수를 계산하는 딥러닝 네트워크를 제안하고자 한다. 또한, 단일 왜곡계수를 왜곡모델로 활용함으로써 layer 수를 크게 줄일 수 있는 경량화 네트워크를 제안한다.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.25 no.3
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• pp.183-189
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• 1981

Iron and titanium, the major constituents in iron ores, were X-ray spectrometrically determined by using the dilution parameter method. A standard and samples possessing a similar composition were diluted with the diluent $ZrO_2$ to their proper respective ratios. After measuring the intensity of the fluorescent X-ray, the dilution parameter was calculated from the following equation. $Pa=\frac{\frac{I_{as}}{(I_{as})_d}}{D-1}{^{-1}}$The dilution parameters were used to correct the difference between the matrix effect of the standard and that of the sample. The content of the major constituents was calculated, without using any standard calibration curves, from the following equation;$W_a=W_a^*{\cdot}{\frac{I_as}{I_{as}^*}{\cdot}\frac{P_a^*}{P_a}$where asterisks indicate the standard. The results agreed with those of the wet analysis within 2% of relative error, and the precision of the experiment was also tolerably good.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.1
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• pp.23-31
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• 2010

Due to the fact that fisheye lens can provide super wide angles with the minimum number of cameras, field-of-view over 180 degrees, many vehicles are attempting to mount the camera system. Not only use the camera as a viewing system, but also as a camera sensor, camera calibration should be preceded, and geometrical correction on the radial distortion is needed to provide the images for the driver's assistance. In this thesis, we introduce a geometric correction technique to minimize the loss of the image data from a vehicle fish-eye lens having a field of view over $180^{\circ}$, and a asymmetric distortion. Geometric correction is a process in which a camera model with a distortion model is established, and then a corrected view is generated after camera parameters are calculated through a calibration process. First, the FOV model to imitate a asymmetric distortion configuration is used as the distortion model. Then, we need to unify the axis ratio because a horizontal view of the vehicle fish-eye lens is asymmetrically wide for the driver, and estimate the parameters by applying a non-linear optimization algorithm. Finally, we create a corrected view by a backward mapping, and provide a function to optimize the ratio for the horizontal and vertical axes. This minimizes image data loss and improves the visual perception when the input image is undistorted through a perspective projection.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.579-584
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• 2001

컴퓨터 그래픽스 기술을 이용한 응용분야가 증가함에 따라 물체의 사실적인 모델에 대한 요구가 증가되고 있다. 모델링 시간이 많이 필요한 기존의 3차원 모델링 툴 외에 최근에 사용자의 스케치에 기반한 모델링 방법과 영상기반 모델링, 3차원 스캐너가 발표되었지만, 정확성이 떨어지거나 고가의 장비를 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 정육면체 프레임과 광평면(light plane) 프로젝터, 카메라를 이용한 물체의 3차원 구조 복원 시스템을 제안하고, 실험을 통하여 모델링의 정확도를 분석한다.