• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.964-965
• /
• 2013

본 연구에서는 사용자의 감성 정보를 기반으로 한 영화 추천 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 영화 리뷰에서 기본적인 4가지 감성을 뜻하는 단어를 추출 및 분류하고, MovieLens Dataset의 메타데이터에 추가한 후 협업 필터링을 사용하여 영화를 추천한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.1555-1558
• /
• 2011

본 논문에서는 멀티미디어 데이터에 대한 내용기반 인식 기법을 이용하여 인터넷에 불법으로 배포되어 있는 콘텐츠를 추적하는 기법을 소개한다. 내용기반 인식 기법은 콘텐츠의 원신호에서 내용기반 해쉬나 혹은 축약된 형태의 특징벡터를 추출하여 콘텐츠를 인식하는 기술로 저작권보호 분야에서 불법 저작물을 필터링하는데 많이 활용되고 있다. 불법 콘텐츠 추적시스템은 인터넷에서 광범위하게 유포되어 있는 저작물을 검색하여 그 내용을 기반으로 인식하여 불법 여부를 판단한 후 삭제메일이나 재전송 중지 등의 후속 조치를 자동으로 수행하는 저작권보호 시스템이다. 본 논문에서는 오디오, 비디오, 어문, 게임 콘텐츠에 대해 내용을 기반으로 인식을 수행하고 불법 여부를 판단하여 재전송 중지 조치를 취하는 능동적 저작물 추적 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 검색모듈에 의해 수집된 다양한 저작물에 대해 저작물별 독립적으로 인식 기능을 수행하는 기능을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.596-600
• /
• 2020

본 논문에서는 Xilinx 사(社)의 Spartan-6 FPGA 와 Analog Devices 社의 Transceiver 칩인 AD9361 을 이용한 소프트웨어 정의 라디오 장비인 Universal Software Radio Peripheral(USRP) B210 를 이용하여 디지털 방송 표준인 ATSC 의 실시간 영상 송수신 시스템을 신호 처리 소프트웨어인 그누 라디오로 구현하였다. ATSC 에서 사용하는 MPEG 트랜스포트 스트림 영상 신호가 송신부에서 소프트웨어로 디지털 신호 처리되고 Digital-to-Analog Conversion(DAC) 과정을 거쳐 영상 신호가 송출된다. 본 논문은 디지털 방송 수신부에서 핵심 기능을 하는 등화기 알고리즘을 소프트웨어를 통해 구현하여 신호의 왜곡을 보상하는 방법을 제안한다. 수신부에서는 신호를 수신하여 튜너, 매치 필터, 위상 고정루프, 등화기, 비터비 복호 알고리즘 등의 과정을 거쳐 수신한 후 영상을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.01a
• /
• pp.41-44
• /
• 2022

Mean-Shift 영상 분할은 객체 검출을 위한 영상 전처리 방법으로써, 영상 처리 및 패턴 인식 분야에서 널리 사용되는 방법이다. 영상 분할은 영역 기반과 에지 기반 방식으로 나누어지며 대표적으로 FCM, Quickshift, Felzenszwalb, SLIC 알고리즘 등 이 있다. 언급한 영상 분할 방법들은 Mean-Shift 영상 분할에 비해서 빠른 속도로 실행시킬 수 있지만, 형태적 특징이 훼손되고 하나의 객체가 여러 세그멘테이션으로 분할된다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 소형 객체를 탐지하기 위한 고속화된 Mean-Shift 영상 분할과 객체의 형태적 특징을 이용하여 객체를 탐지하는 방법을 제안한다. 하드웨어 리소스가 제한된 신호처리기에 제안하는 알고리즘을 수행하기 위하여 Mean-Shift 영상 분할에서 필터링 과정을 고속화 하였고, 적외선 영상 내 영상 전처리 수행을 통해 잡음 제거 후 Mean-Shift 영상 분할 방법을 수행함으로써, 객체의 형태적 특징을 잘 살려서 영상 분할을 할 수 있도록 하였다. 또한 각 세그멘테이션의 크기, 너비, 높이, 밝기 정보와 형태적 특징점을 이용한 객체 탐지 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.1171-1172
• /
• 2023

자율주행 기술에서 스테레오 비전과 End-to-End Driving은 많이 사용되는 기술이며 본 연구에서는 이를 신호등 인식과 주행에 적용하였다. 신호등 인식은 좌우 카메라로부터 적색 원을 인식한 후 스테레오 비전을 통해 신호등과의 거리를 추정한다. 주행 시스템은 End-to-End Learning 기반으로 이루어지며, 출력값인 가변저항을 조향각으로 변환하여 제어할 수 있다. 또한 감마 보정을 통한 데이터 증강을 통해 빛에 대해 민감하지 않게 모델을 학습하였다. 추후 신호등 인식 시 HSV 필터가 빛에 민감한 점과 주행 시 가변저항 값이 일정하지 않은 점이 해결된다면 더욱 안정적인 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.703-706
• /
• 2007

위치기반서비스에서 사용자의 정확한 위치가 요구되면서 옥내 위치기반서비스를 위한 무선 LAN기반 옥내 측위와 추적에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 AP 신호의 세기를 바탕으로 거리와 신호세기의 관계를 통해 사용자의 위치에서 AP들까지의 거리를 구한 후, Trilateration으로 위치를 추적하는 방법과 EKF 방법을 비교한다. EKF를 이용할 때 필터링에 사용되는 파라메타들의 값에 따라 달라지는 실험 결과들을 비교 분석하여 적절한 파라메타 값을 찾고, 나아가서 파라메타 값을 적절히 적용함으로써 경로의 정확성을 제고하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 효율성을 실험적으로 증명하기 위한 실험 결과와 분석 내용도 제시한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.24 no.6
• /
• pp.1-10
• /
• 2019

This paper proposes a method to improve the detectable distance by reducing noise to perform a signal processing technique on the received signals. To increase the radar detection range, the noise component of the received signal has to be reduced. The proposed method reduces the noise component by employing two methods. First, the radar signals received with multiple pulses are accumulated. As the number of additions increases, the noise component gradually decreases due to noise randomness. On the other hand, the signal term gradually increases and thus signal to noise ratio increases. Secondly, after converting the accumulated signal into the frequency spectrum, a Least Mean Square (LMS) filter is applied. In the case of the radar received signal, desired signal exists in a specific part and most of the rest is a noise. Therefore, if the LMS filter is applied in the time domain, the noise increases. To prevent this, the LMS filter is applied after converting the received signal into the entire frequency spectrum. The LMS filter output is then transformed into the time domain and then range estimation algorithm is performed. Simulation results show that the proposed scheme reduces the noise component by about 25 dB. The experiment was conducted by comparing the proposed results with the conventional results of the radars held by the Korea Aerospace Research Institute for the international space station.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.45 no.6
• /
• pp.78-87
• /
• 2008

Digital image find own level core media in multimedia as image restoration technology fields, which remove degradation factor for image enhancement, have been growing. Linear space-invariant image restoration algorithm often introduce ringing artifacts near sharp intensity transition areas. This paper presents a new adaptive post-filtering algorithm for reducing ringing artifact. The proposed method extracts an edge map of the image using wavelet transform Based on the edge information, ringing artifacts are detected, and removed by an adaptive bilateral filter. Experimental results show that the proposed algorithm can efficiently remove ringing artifacts with edge preservation.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2005.11a
• /
• pp.217-220
• /
• 2005

베이시안 기법의 잡음제거는 사진정보를 모형화하여 베이스 정리에 의해 사후정보를 계산하는 방법이다. 웨이블릿 변환 영역에서 각 대역의 원 신호 히스토그램을 일반화된 라플라시안 분포로 모형화하여 사전정보로 사용가능하다. 잡음 신호의 히스토그램에서 모형을 추정하기 위해서는 잡음편차가 필요하다. 이 논문에서는 단조변환을 이용하여 웨이블릿 변환된 잡음신호 각 대역의 편차를 추정한 후 이 편차에 가중치를 적용하여 모수를 추정한 후 베이스 기법으로 잡음을 제거하였다. 그리고 그 결과를 위너필터에 의해 잡음제거 된 결과와 PSNR로 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.151-154
• /
• 2012

본 논문에서는 화상통신의 현실감을 증진시킬 수 있는 화자 간 시선 맞춤 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 Kinect 거리 카메라로부터 입력된 영상에서 화자의 얼굴 영역을 획득하여 화자의 시선이 카메라를 응시하도록 획득한 영역을 변환한 후에 원본 영상과 합성한다. Kinect 거리 카메라에서 획득한 얼굴 영역에는 다양한 형태의 잡음이 많아 미디언 필터와 모폴로지 연산을 통해 얼굴 영역의 잡음을 제거한다. 화자의 위치에 상관 없이 화자가 카메라를 응시하는 영상을 생성하기 위해서 Kinect 가 제공하는 거리 정보를 이용하여 시선 보정 각도와 회전 축을 획득한다. 시선이 보정된 얼굴 영역은 원본 영상에서 존재하지 않는 영역을 포함하고 있기 때문에, 원본 영상의 각 화소를 삼각형 메쉬로 구성한 후 해당 영역을 보간하여 최종적으로 시선이 보정된 영상을 생성한다. 제안하는 방법은 시선 맞춤 영상을 생성하는 데 필수적인 눈과 주변 얼굴 영역만 선택해서 변환하므로 영상의 왜곡이 적고 실시간 처리가 가능하다는 장점이 있다. 또한 카메라와 화자 사이의 거리 정보를 이용해 화자의 위치에 적응적인 시선 맞춤 영상을 생성할 수 있다. 실험을 통해 Intel i5 CPU 를 장착한 PC에서 $320{\times}240$ 크기의 영상을 사용할 경우 초당 약 35 프레임의 보정된 영상을 생성하여 제안하는 방법이 실시간 처리가 가능하다는 것을 확인하였다.