• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.233-237
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• 2000

Generally, the still image magnification uses .image growing, interpolation in order to get magnificated image. Still image Magnification does not get high-resolution image because, amount of information is not sufficient. In this thesis, we proposed the enhance method of high resolution image magnification. Result of apply proposed method to Lena image, we gained result of enhancement more better than formerly simple technique.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.701-704
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• 2020

이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 이를 활용하며 눈에 띄는 성능향상을 이루었다. 딥러닝을 기반으로 한 대부분의 이미지 초해상도 연구는 딥러닝 네트워크 모델의 구조에 대한 연구 위주로 진행되어 왔다. 그러나 최근 들어 딥러닝 기반의 이미지 초해상도가 합성된 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지만 실제 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지 못한다는 사실이 주목받고 있다. 이에 따라 모델 구조를 바꿔 성능을 향상 시키는 것에는 한계가 있어 데이터의 활용이나 학습 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 논문은 이미지 초해상도를 위한 난이도 조절 기반 전이학습법(transfer learning)을 제안한다. 제안된 방법에서는 이미지 초해상도를 배율을 난이도가 쉬운 낮은 배율부터 순차적으로 전이학습을 진행한다. 이는 이미지 초해상도의 배율이 높아질수록 학습이 어렵기 때문이다. 결과적으로 본 논문에서는 높은 배율의 이미지 초해상도를 진행하기 위해 낮은 배율의 이미지 초해상도, 즉 난이도가 쉬운 학습부터 점진적으로 학습을 진행하였을 때 더욱 빠르고 효과적으로 학습할 수 있음을 보여준다. 제안된 전이학습 방법을 통해 적은 횟수의 업데이트로 학습을 진행하였을 때 일반적인 학습방법 대비 약 0.18 dB 의 PSNR 상승을 얻어, RealSR [9] 데이터셋에서 28.56 dB의 성능으로 파라미터 수 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.10
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• pp.303-308
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• 2020

The ReLU(Rectified Linear Unit) function has been dominantly used as a standard activation function in most deep artificial neural network models since it was proposed. Later, Leaky ReLU, Swish, and Mish activation functions were presented to replace ReLU, which showed improved performance over existing ReLU function in image classification task. Therefore, we recognized the need to experiment with whether performance improvements could be achieved by replacing the RELU with other activation functions in the super resolution task. In this paper, the performance was compared by changing the activation functions in EDSR model, which showed stable performance in the super resolution task. As a result, in experiments conducted with changing the activation function of EDSR, when the resolution was converted to double, the existing activation function, ReLU, showed similar or higher performance than the other activation functions used in the experiment. When the resolution was converted to four times, Leaky ReLU and Swish function showed slightly improved performance over ReLU. PSNR and SSIM, which can quantitatively evaluate the quality of images, were able to identify average performance improvements of 0.06%, 0.05% when using Leaky ReLU, and average performance improvements of 0.06% and 0.03% when using Swish. When the resolution is converted to eight times, the Mish function shows a slight average performance improvement over the ReLU. Using Mish, PSNR and SSIM were able to identify an average of 0.06% and 0.02% performance improvement over the RELU. In conclusion, Leaky ReLU and Swish showed improved performance compared to ReLU for super resolution that converts resolution four times and Mish showed improved performance compared to ReLU for super resolution that converts resolution eight times. In future study, we should conduct comparative experiments to replace activation functions with Leaky ReLU, Swish and Mish to improve performance in other super resolution models.

• Journal of radiological science and technology
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• v.33 no.1
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• pp.31-36
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• 2010

Low energy high resolution (LEHR) collimator is the most widely used collimator in SPECT imaging. LEHR has an advantage in terms of image resolution but has a difficulty in acquiring high sensitivity due to the narrow hole size and long septa height. Throughput in SPECT can be improved by increasing counts per second with the use of high sensitivity collimators. The purpose of this study is to develop a system model in iterative image reconstruction to recover the resolution degradation caused by high sensitivity collimators with bigger hole size. We used fan-beam model instead of parallel-beam model for calculation of detection probabilities to accurately model the high sensitivity collimator with wider holes. In addition the weight factors were calculated and applied onto the probabilities as a function of incident angle of incoming photons and distance from source to the collimator surface. The proposed system model resulted in the equivalent performance with the same counts (i.e. in shortened acquisition time) and improved image quality in the same acquisition time. The proposed method can be effectively applied for resolution improvement of pixel collimator of next generation solid state detectors.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.37 no.6
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• pp.35-41
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• 2000

This paper describes a merged-capacitor switching (MCS) technique to improve the signal Processing speed and resolution of CMOS analog-to-digital converters (ADCs). The proposed MCS technique improves a sampling rate by reducing the number of capacitors used in conventional pipelined ADCs. The ADC capacitor mismatch can be minimized without additional power consumption, die area, and the loss of sampling rate, when the size of each unit capacitor is increased as much as the number of capacitors reduced by the MCS technique. It is verified that the ADC resolution based on the proposed MCS technique is extended further by employing a conventional commutated feedback-capacitor switching (CFCS) technique.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.6_1
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• pp.1517-1526
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• 2021

With the recent global and domestic development of Earth observation satellites, the applications of satellite images have been widened. Research for improving the geometric accuracy of satellite images is being actively carried out. This paper studies the possibility of automated ground control point (GCP) generation for CAS-4 satellite, to be launched in 2025 with the capability of image acquisition at 5 m ground sampling distance (GSD). In particular, this paper focuses to check whether GCP chips with 25 cm GSD established for CAS-1 satellite images can be used for CAS-4 and to check whether optimalspatial resolution for matching between CAS-4 images and GCP chips can be determined to improve matching performance. Experiments were carried out using RapidEye images, which have similar GSD to CAS-4. Original satellite images were upsampled to make satellite images with smaller GSDs. At each GSD level, up-sampled satellite images were matched against GCP chips and precision sensor models were estimated. Results shows that the accuracy of sensor models were improved with images atsmaller GSD compared to the sensor model accuracy established with original images. At 1.25~1.67 m GSD, the accuracy of about 2.4 m was achieved. This finding lead that the possibility of automated GCP extraction and precision ortho-image generation for CAS-4 with improved accuracy.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.05a
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• pp.118-134
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• 1999

가상 현실 미술관에서 시각적 요소인 해상도는 참여자에게 매우 중요한 인공현실감을 제공하며 실제 세계와의 상호 교류의 차이의 극복 요소로서 매우 중요한 부분으로 볼 수 있다. 이러한 시각적 측면을 중심으로 가상현실 전시관에서 관람객과 전시물 사이의 거리에 따른 감상 위치를 분석하고, avatar의 이동에 따른 원근법을 적용하여 해상도를 동적으로 변화시킨다. 특히, 가상 공간의 이동 예측 및 거리 측정에 따른 해상도의 변화는 현장감 향상에 도움을 준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.110-112
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• 2017

본 논문에서는 최신의 비디오 코덱 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 화면 내 예측 부호화의 성능 향상을 위하여 SRCNN(Super Resolution Convolutional Neural Networks)을 이용하는 방법을 제안한다. SRCNN 은 비교적 최신 기술인 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하여 이미지를 추가적인 데이터 없이 보간 하여 해상도를 증가시키는 기술이다. HEVC 에서는 화면 내 예측의 잔차신호를 부호화 하기 위해 많은 비트를 소모하는데, 본 논문에서는 이 잔차신호들의 해상도를 낮추어 부호화 되는 비트를 줄이며, 복호화기에서 SRCNN 을 이용하여 원래의 해상도로 복원을 수행하여 압축성능을 향상 시키는 방법에 대하여 제안한다. 제안하는 기술은 HM 16.6 에 구현하였으며, CNN 트레이닝에 Caffe 라이브러리를 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.556-563
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• 2007

국제 물동량의 증가로 인한 해상운송의 활성화는 시장 참여자들의 경쟁 심화로 이어지고 있다. 따라서 해상운송의 효율성 향상을 통한 경쟁력 강화의 필요성이 높아지고 있다. 특히 한국의 경우에는 자동차 수출입 물동량의 증가로 인한 자동차 운반선사(Car Carriers)의 효율적인 운송계획의 중요성이 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 자동차 운반선의 현황분석을 통한 운송계획의 문제점을 분석하고, 이를 해결할 수 있는 자동차 운반선 해상운송계획 지원 시스템을 개발한다. 이는 자동차 운반선에 관한 해상운송계획 과정을 체계화함으로써 계획의 수립 속도 및 질적 수준을 향상시키고, 계획의 체계적인 관리(수정, 변경 등)를 가능케 함으로써 사용자가 보다 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 하기 위함이다. 한편 자동차 운반선의 해상운송계획 과정에서 해상운송과 자동차 화물의 특성에 의해 발생되는 다양한 예외상황들을 고려할 수 있도록 하기 위해 IP(Integer Programming) 모형을 사용하여 이익을 최대로 하는 또는 비용을 최소로 하는 최적의 안을 생성하고, 계획 수립 이후에 발생하는 변경사항들을 실무자가 효율적으로 수정할 수 있도록 해상운송계획 지원 시스템을 개발한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.53-53
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• 2023

현대 사회에서 해상 운송은 전체 화물 운송의 약 80%를 차지하는 국제 무역 및 경제 활동의 핵심적인 요소이다. 이에 따라 선박 교통 관제는 해상 안전과 운송 효율성을 향상시키는 데 있어 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 보다 안전한 해상 운송을 지속하기 위해서는 효율적이고 스마트한 선박 교통 관제 시스템이 필수적이므로 본 연구에서는 선박 교통 관제 시스템인 VTS 운용 콘솔 상 해상교통위험도를 시각화하는 것을 제안한다. 우선, 현 관제사를 대상으로 시선 추적 실험을 실시함으로써 관제사의 시선 분포를 통해 주요 관찰 대상과 작업 우선순위 등을 살펴보았다. 이후 동일한 해역에 동일한 시간대의 교통 밀도와 해상 교통 위험도를 정량적으로 평가하고, 이를 관제사의 시선 추적 데이터와 비교 분석하였다. 분석 결과, 객관적인 데이터를 활용하여 관제사의 의사 결정과 수행 업무를 지원하는 것이 해상 교통 관리의 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이는 미래에 보다 안전하고 효율적인 해상 운송 시스템의 구현을 위한 실질적인 기여가 될 것으로 기대된다.