• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2003.04a
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• pp.255-259
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• 2003

본 연구에서는 고해상도 위성 영상에 관한 압축을 연구하였다. 위성영상은 많은 픽셀 정보와 이루어져 있기 때문에 빠른 영상처리와 데이터 보관을 위해서 압축이 필수적이다. 특히 영상압축시 도로정보와 건물, 산림, 지형 등의 특징을 왜곡을 최소화하여 압축하여야 한다. 따라서는 본 연구에서는 함수공간에서 영상 압축이 가능한 웨이브렛을 기반하여 위성 영상의 압축기법을 제안하였으며, 일반적인 정지영상 압축 기법인 JPEG과의 압축성능을 분석하였다. 그 결과 웨이브렛 압축기법이 JPEG보다 1/10 이상의 압축 성능을 보였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2006.06a
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• pp.1031-1032
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• 2006

A 3D model based face recognition system is generally inefficient in computation time because 3D face model consists of a large number of vertices. In this paper, we propose a novel 3D face representation algorithm to reduce the number of vertices and optimize its computation time.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.441-442
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• 2007

본 논문은 H.264 MB Layer 비트율 제어를 위한 적응적인 MAD 예측 방법을 제안한다. 첫째, 공간 인접 MB 들 간의 유사도를 기반으로 공간예측 MAD를 구하고 둘째, 프레임의 픽셀 평균값의 차이로 장면 전환을 검출한다. 셋째, 공간예측 MAD와 시간예측 MAD에 MB의 예측 움직임 벡터를 이용한 가중치를 주어 적응적으로 MAD를 예측한다. 실험 결과를 통해 제안한 MAD 예측 방법이 JM11.0의 방법보다 더욱 우수한 예측 성능을 보임을 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.320-324
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• 2002

본 연구에서는 모멘트와 뉴우턴법 및 모멘트와 할선법에 각각 기초한 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법과 할선법은 각각 엔트로피에 기초한 목적함수의 근을 구하는 근사화 방법으로 빠른 경신을 위함이고, 모멘트는 근사화에 의한 역혼합행렬의 경신과정에서 발생하는 발진을 줄여 좀 더 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀(pixel)의 8개 지문영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 모멘트와 할선법에 기초한 알고리즘이 모멘트와 뉴우턴에 기초한 알고리즘보다 우수한 분리성능과 빠른 학습속도가 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.210-213
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• 2003

본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습파라미터를 이용한 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 고정점 알고리즘의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신 상태에 따라 학습율과 모멘트가 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다. 제안된 기법을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.255-258
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• 2004

본 논문에서는 필기수식의 인식 및 계산을 목적으로 입력 필기수식의 심볼별 분리 및 순차적 정렬 후 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 온라인 필기인식의 특징인 실시간 개념을 이용하여 태블릿 상에서 입력받은 수식의 픽셀별 좌표를 입력받아서 분리 과정을 수행 한 후, 필기순서와 무관한 순차적인 하나의 완성된 수식을 제공한다. 다음으로 통계적 패턴 정합 및 숫자별 특정 가중치를 이용하여 완성된 수식을 인식하고 계산 결과를 출력한다. 본 모듈은 PDA에 임베디드를 목적으로 구현하였으며, 여러 검증과정을 통해 약 98%의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.123-124
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• 2018

본 논문에서는 HEVC 국제표준으로 압축된 비디오에서 움직임 물체를 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 HEVC 비트스트림의 대부분을 차지하는 인터 프레임의 움직임 벡터 정보를 입력 데이터로 사용하는 ST-MRF(Spatio-Temporal-Markov Random Field) 모델을 기반으로 하며, ST-MRF 모델에서 발생할 수 있는 오차전파로 점진적으로 객체를 부정확하게 추적하는 것을 HEVC GOP(Group of Picture)마다 삽입되는 인트라 프레임만을 복호화 하여 픽셀 정보를 입력으로 하는 YOLO 모델과 융합시켜 보정함으로써 추적하던 객체를 잃지 않고 강건하게 추적하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.90-91
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• 2018

We propose a novel high dynamic range (HDR) video synthesis algorithm using alternatively exposed low dynamic range (LDR) videos. We first develop a superpixel-based illumination invariant correspondence estimation algorithm. Then, we propose a reliability weight to further improve the quality of the synthesized HDR frame. Experimental results show that the proposed algorithm provides high-quality HDR frames compared to conventional algorithms.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.2 no.2
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• pp.129-136
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• 1999

A linear feature often provide sufficient information for image understanding and coding. An objective of the research reported in this paper is to develop and analyze the reliable methods of extracting lines in gray scale images. The Hough Transform is known as one of the optimal paradigms to detect or identify the linear features by transforming edges in images into peaks in parameter space. The scheme proposed here uses the fuzzy gradient direction model and weights the gradient magnitudes for deciding the voting values to be accumulated in parameter space. This leads to significant computational savings by restricting the transform to within some support region of the observed gradient direction which can be considered as a fuzzy variable and produces robust results.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.3 no.1
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• pp.13-17
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• 2012

In this paper, we propose method of generation of depth map using vanishing line and texture. vanishing line is generated by parallel lines in image. For generate vanishing line, show boundary of particular angle through Gabor Filter and extract line through Hough Transform. Initial Depth Map is estimated based on vanisihng line and combine Relative Depth map that generated using Texture Cue. The proposed algorithm advanced due to combine Initial Depth Map and Relative Depth Map.