Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.50-50
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2019
최근 국지성 호우 및 하천 제방의 노후화로 인한 제방 붕괴 피해가 빈번히 발생하면서 제방의 안정성 및 표면 보강을 위한 다양한 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 제방 붕괴에 따른 피해 최소화 및 대책을 수립하기 위한 방법으로 시멘트와 같은 지구온난화를 야기시키는 물질이 아닌 친환경 신소재 바이오폴리머를 흙과 혼합한 재료를 활용하여 제방의 내구성을 강화하기 위한 연구가 수행되고 있다. 이에 안동하천실증연구센터에서는 현장토를 사용하여 높이 1 m, 폭 3 m, 사면경사 1 : 2, 총 길이 5 m 의 중규모 제방모형을 제작하였으며, 공동연구기관인 카이스트에서 개발된 바이오폴리머와 흙을 적정 비율로 혼합한 바이오-소일을 제방 전면에 일정 두께로 피복하여 월류 발생에 따른 제방 안정성 평가 실험을 수행하였다. 1차 실험은 흙 제방 조건이며, 2 3차 실험은 제방 표면에 5 cm 두께로 신소재가 피복된 조건으로 안정된 결과 도출을 위해 반복 실험을 수행하였다. 제방 천단면 및 사면에서의 유속분포를 측정하기 위해 드론 및 비디오카메라를 활용한 LSPIV 기법을 적용하여 실험조건에 따른 표면유속과 월류 흐름이 제방 붕괴에 미치는 영향에 대해 비교분석하였다. 또한 그래픽 소프트웨어를 이용한 픽셀기반 영상분석 기법을 적용하여 시간에 따른 제방사면의 붕괴면적을 산정하여 신소재 피복에 따른 붕괴 지연효과 분석을 통한 신소재 활용 제방의 현장 적용가능성 및 안정성을 평가하였다. 본 연구결과, 흙 제방의 경우 월류 흐름 발생 직후 침식현상이 전개되어 유속분포가 집중되고 있었으며, 이후 발생하는 강한 수직흐름으로 인해 입자추적을 통한 분석이 더 이상 불가능하였다. 신소재 제방의 경우 월류 흐름 발생 직후 침식은 발생하지 않았으며 일정시간동안 유속분포가 유지되었다. 지속적인 월류 흐름으로 인해 제방 끝단에서 침식이 발생하였으며 이때 최대 유속은 3.3 m/s 로 나타났다. 또한 픽셀기반 분석을 통해 30초 단위로 표면손실률을 산정한 결과, 신소재 활용 제방(2, 3차)의 경우 같은 실험조건에도 불구하고 최종 붕괴시간은 약 3배의 차이를 보였으며, 양생 과정에서의 크랙 발생을 최소화한다면 월류 발생 시 상당한 붕괴지연효과가 있는 것으로 판단된다.
Che, Won-Seok;Chung, Kyung-Ho;Kim, Sung-Soo;Yun, Tae-Jin;Han, Ki-Jun
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.12
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pp.153-160
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2014
The Streganography method for digital images has to insert secret data into the image without image distortion. Side match method is that size of secret data is calculated by difference of embedded pixel value and mean value of side pixels. And the secret value is embedded into the embedded pixel. Therefore, the more secret data increases, the more image distortion increases, too. In this paper, we propose the enhanced method that calculates embedded pixel value by difference of secret value and mean value of side pixels. In proposed method, more secret data is embedded and image distortion has to decreases.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.11C
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pp.662-672
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2011
This paper presents a new edge-preserving algorithm and its VLSI architecture for block artifact reduction. Unlike previous approaches using block classification, our algorithm utilizes pixel classification to categorize each pixel into one of two classes, namely smooth region and edge region, which are described by the edge-preserving maps. Based on these maps, a two-step adaptive filter which includes offset filtering and edge-preserving filtering is used to remove block artifacts. A pipelined VLSI architecture of the proposed deblocking algorithm for HD video processing is also presented in this paper. A memory-reduced architecture for a block buffer is used to optimize memory usage. The architecture of the proposed deblocking filter is prototyped on FPGA Cyclone II, and then we estimated performance when the filter is synthesized on ANAM 0.25 ${\mu}m$ CMOS cell library using Synopsys Design Compiler. Our experimental results show that our proposed algorithm effectively reduces block artifacts while preserving the details.
Processor technology is currently continued to parallel processing techniques, not by only increasing clock frequency of a single processor due to the high technology cost and power consumption. In this paper, a SIMD (Single Instruction Multiple Data) based parallel processor is introduced that efficiently processes massive data inherent in multimedia. In addition, this paper proposes pixel subword parallel processing instructions for the SIMD parallel processor architecture that efficiently operate on the image and video pixels. The proposed pixel subword parallel processing instructions store and process four 8-bit pixels on the partitioned four 12-bit registers in a 48-bit datapath architecture. This solves the overflow problem inherent in existing multimedia extensions and reduces the use of many packing/unpacking instructions. Experimental results using the same SIMD-based parallel processor architecture indicate that the proposed pixel subword parallel processing instructions achieve a speedup of $2.3{\times}$ over the baseline SIMD array performance. This is in contrast to MMX-type instructions (a representative Intel multimedia extension), which achieve a speedup of only $1.4{\times}$ over the same baseline SIMD array performance. In addition, the proposed instructions achieve $2.5{\times}$ better energy efficiency than the baseline program, while MMX-type instructions achieve only $1.8{\times}$ better energy efficiency than the baseline program.
Xu, Chun Xu;Lim, Jae Hyoung;Jin, Xin Mei;Yun, Hee Cheon
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.6
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pp.589-599
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2018
The land cover map has been produced by using satellite and aerial images. However, these two images have the limitations in spatial resolution, and it is difficult to acquire images of a area at desired time because of the influence of clouds. In addition, it is costly and time-consuming that mapping land cover map of a small area used by satellite and aerial images. This study used multispectral camera-based drone to acquire multi-temporal images for orthoimages generation. The efficiency of produced land cover map was evaluated using time series analysis. The results indicated that the proposed method can generated RGB orthoimage and multispectral orthoimage with RMSE (Root Mean Square Error) of ${\pm}10mm$, ${\pm}11mm$, ${\pm}26mm$ and ${\pm}28mm$, ${\pm}27mm$, ${\pm}47mm$ on X, Y, H respectively. The accuracy of the pixel-based and object-based land cover map was analyzed and the results showed that the accuracy and Kappa coefficient of object-based classification were higher than that of pixel-based classification, which were 93.75%, 92.42% on July, 92.50%, 91.20% on October, 92.92%, 91.77% on February, respectively. Moreover, the proposed method can accurately capture the quantitative area change of the object. In summary, the suggest study demonstrated the possibility and efficiency of using multispectral camera-based drone in production of land cover map.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.11a
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pp.124-127
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2019
본 논문에서는 단일 이미지의 관심 영역에 기반한 저심도 후처리 방법을 제안한다. 저심도 이미지란 사진에서 초점이 선명하게 포착되는 깊이의 범위가 좁은 이미지를 말한다. 기존의 광학적 특성을 이용한 저심도 이미지를 만드는 과정은 물리적인 구조 설계비용 문제가 존재한다. 또한, 이미지의 후처리 보정을 통한 방법은 이미지상의 사물 깊이 정보를 알기 어렵기 때문에 이미지의 심도를 후처리하기 어려웠다. 이에 따라 본 논문에서는 슈퍼 픽셀 군집화 방법을 통해 관심 영역을 찾고, 이에 기반하여 관심 영역이 부각될 수 있는 저심도 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 후처리 방법은 슈퍼픽셀 군집화 방법을 통해 관심영역을 설정하여 배경 영역을 분리하고 블러 과정을 수행한다. 관심 영역을 제외한 부분을 확장 한 뒤 배경 블러를 거치기 때문에 후광효과가 현저히 줄어든 저심도 효과가 적용된 이미지를 얻을 수 있었고 MSRA-1000 데이터 셋 이미지에서 우수한 주관적 화질 결과를 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10d
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pp.580-584
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2007
H.264/AVC SVC에서는 공간적 확장성을 지원하기 위하여 계층 간 예측 방법을 새롭게 도입하였다. 계층 간 예측은 하위 계층의 움직임 정보, 텍스처 정보, 잔여 신호 정보를 이용하여 계층 간 중복성을 제거하는 방법이다. 따라서 상위 계층의 부호화 효율을 높이는 반면, 복호화 과정에서는 하위 계승의 잔여 신호 정보를 픽셀 단위까지 복원하여 계산 복잡도가 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 H.264/AVC SVC에서 복호화 과정의 계산 복잡도를 줄이기 위하여 DCT 기반의 잔여 신호 예측 구조를 제안하였다. H.264/AVC SVC에서 픽셀 기반의 잔여 신호 예측 구조와 제안하는 구조의 연산 수를 계산하여 계산 복잡도를 비교한 결과 약 33%의 개선이 이루어졌다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2016.05a
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pp.401-402
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2016
드론의 헬리캠, 스마트폰의 카메라를 통해 얼굴영상을 검출하고, 검출된 얼굴 영역을 지속적으로 추적하는 것은 최근 많은 연구가 진행 중에 있다. 특히 색상기반의 파티클 필터를 사용하는 얼굴추적기법은 빠르고 효과적이나 사용되는 파티클의 수와 윈도우즈의 크기 간의 상간관계는 연구된 바가 없다. 이 논문에서는 색상기반 파티클 필터를 이용하여 얼굴추적 시스템을 구축하고 파티클의 수와 윈도우즈의 크기간의 상관관계를 1집단부터 5집단에 대해 윈도우즈의 크기와 파티클의 수를 변화하며 인식률의 상관관계를 살펴보았다. 파티클의 수는 10부터 120개, 윈도우즈 크기는 20픽셀부터 200픽셀에 대해 실험한 결과 실험의 파티클의 수와 윈도우즈 크기는 인식률에 의미 있는 영향이 없음을 확인했다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.11a
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pp.134-136
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2015
영상 역 하프토닝은 입력된 하프톤 영상으로부터 그레이 영상을 복원시키는 것으로, 하프톤 영상으로 처리하지 못하는 다양한 영상처리를 가능하게 해주는 방법이다. 기존의 참조표를 이용한 역 하프토닝 방법은 다양한 하프톤 영상과 원본 그레이 영상으로부터 추출한 정보를 이용해 입력 영상을 복원시키는데, 본 논문에서는 이를 바탕으로 하여 영상의 질을 전반적으로 향상시킬 수 있는 국부적인 이진 패턴 기반 참조표를 이용한 영상 역 하프토닝 방법을 제안한다. 먼저 참조표를 이용한 역하프토닝 방법을 이용해 영상을 복원한 후 각 픽셀에서의 국부 이진패턴을 계산하여 각 픽셀 값을 패턴에 따라 분류한다. 분류된 패턴 정보에 따라 국부 이진 패턴 기반 참조표를 생성하고 이를 통해 입력 하프톤 영상에 대한 역 하프토닝을 수행한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 오류 확산법에 의해 변환된 하프톤 이미지를 역 하프토닝 했을 때, 기존의 역 하프토닝 방법에 비해 더 나은 PSNR을 달성하는 것을 보인다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.370-373
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2002
본 논문에서는 단일영상들에 포함된 특징들을 효과적으로 추출하기 위하여 신경망 기반 독립성분분석기법의 이용을 제안하였다. 여기서 독립성분의 효과적인 분석을 위해 고정점 학습알고리즘의 신경망 기반 기법을 이용하였다. 이는 수치적 기법에 비해 신경망이 가지는 ?ㄱ습 등의 우수한 속성과 뉴우턴법의 고정점 알고리즘이 가지는 빠르고 간단한 계산속성을 동시에 살리기 위함이다. 제안된 기법을 512x412 픽셀의 L둠 영상과 480x225 픽셀의 지폐영상 각각에서 선택된 1,000개의 영상패치들을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16x16 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터는 지문영상과 지폐영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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