• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권1호
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• pp.29-35
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• 2003

본 논문에서는 위상 변조된 영상과 간섭이 원리를 이용한 영상 복호화 수준을 향상시키는 방법을 제안하였다. 원 영상과 무작위 영상은 이진 데이터 값을 가지고 위상 변조된 원 영상은 무작위 위상 변조된 키와 곱함으로씨 이진 위상 영상으로 암호화하였다. 이때 각각의 위상 변조된 영상물의 위상값은 0과 π이다. 제안한 복호화 과정은 암호화에 사용된 동일한 무작위 위상 변조된 기와 암호화된 영상을 정합시킨 영상과 가족과의 간섭에 의해서 간단히 복원될 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션과 광 실험을 통하여 제안한 방법이 광 암호화 시스템에 적합함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1-12
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• 2007

본 논문은 스테레오 사운드에서 합쳐지기 이전의 개별적인 사운드를 분리해내는 기법을 제안한다. 기존의 Degenerate Unmixing Estimation Technique (DUET) 알고리즘의 W-Disjoint Orthogonal 가정에 기반을 두고 있으며, Windowed-Fourier 변환을 사용하여 시간-주파수 영역에서 주요 프로세스를 수행한다. 제안된 방식은 패닝 인덱스의 거리차이에 따라 가중치를 준 마스크를 사용하는 기법과 양쪽 채널의 성분을 비교하여 바이너리 기반의 마스크를 사용하는 방식이다. 전자는 부드러운 분리 특성을 보여주며, 후자는 높은 분리 특성을 보여주었다. 마지막에 실험을 통해 기존의 방식과 제안된 방식을 비교함으로써, 제안된 방식이 기존 방식 보다 좋은 성능을 가지고 있음을 알아볼 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.573-583
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• 2011

본 논문에서는 가상 시점 영상을 생성하는 과정에서 발생하는 가려짐 영역(occlusion region)을 보상하는 기법을 제안한다. 기존에 제안되었던 가려짐 영역 보상 기법들이 가려짐 영역이 발생한 주변 화소를 그대로 이용하거나, 평균값 또는 중간값을 이용하여 보상하기 때문에 시차의 분포 특성을 고려하기 어렵고 따라서 보상된 영역에서 시차의 정확성이 보장되지 않는다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 에너지 편향치 또는 특징점 기반의 영상 크기 조절 방법인 심카빙(seam carving) 기법의 기본 원리를 응용하여 가려짐 영역을 보상하는 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 먼저 소벨 마스크(Sobel mask)를 사용해 영상의 에지 맵을 검출하고, 이진화 과정과 세선화 과정을 거친 후 심카빙 기법을 응용하여 원 영상과 세선화 된 에지 맵의 에너지 패턴을 구한다. 구한 에너지 패턴으로 가려짐 영역을 보상하게 된다. 다양한 영상에 적용하여 제안된 기법의 성능을 실험하였고, 그 결과 기존의 보상 방법에 비해 영상의 중요 정보를 손상시키지 않고 가려짐 영역을 비교적 정확하게 보상하는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권4호
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• pp.227-236
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• 2003

본 논문은 디지털 칼라 하프토닝 방법으로써 S-CIELAB 색차를 이용한 개선된 혼합 블루노이즈 마스크 방법을 제안한다. 블루 노이즈 패턴의 눈에 거슬리는 패턴과 색차와의 관계를 조사하여 제안한 하프토닝 방법은 고화질의 블루노이즈 패턴을 유지하면서 색차를 줄이는 방법이다. 따라서, 색차를 줄이기 위해서 마스크 생성 과정에서 저주파 오차와 S-CIELAB 색차 모두가 고려되고, 단일 패턴과 결합 패턴에 대해서 계산하였다. 계산된 저주파 필터 오차를 사용하여 다중 이진 패턴으로부터 도트들을 더하거나 빼줌으로써 생성되며, 최종적으로 작은S-CIELAB 색차를 나타내는 패턴을 선택한다. 실험에서는 제안한 방법이 기존의 JBNM 방법보다 작은 색차를 나타내면서 인간 시각에는 보기 좋은 하프토닝 영상을 생성한다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권2호
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• pp.127-138
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• 2007

본 논문에서는 최대길이 의사무작위 이진 시퀀스(m-시퀀스)의 쉬프트-덧셈 특성에 근거한 위상천이를 이용하여 회로 출력에 나타나는 X-값을 효과적으로 마스크 함으로써 내장된 자체 테스트를 실현할 수 있는 기법을 제안한다. 이 기법은 패턴생성기인 LFSR의 출력을 적절하게 위상천이 하여 마스크 패턴을 생성할 수 있는 위상천이 네트워크를 이용한다. 테스트 절차 동안에 각 스캔 체인에 인가되는 마스크 패턴의 위상 천이 수는 재구성 가능하다. LFSR의 출력을 적절하게 위상 천이하여 모든 스캔 체인 마스크 패턴을 생성할 수 있는 위상천이 네트워크 합성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 X-마스크 회로는 각 스캔 체인 마스크 패턴을 생성할 수 있는 후보 위상천이 수가 많기 때문에 하드웨어 오버헤드를 효과적으로 감축할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 위상천이를 이용한 X-마스크 회로는 기존의 연구 결과보다 훨씬 적은 저장공간과 하드웨어 오버헤드를 필요로 함을 증명한다.

• 융합보안논문지
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• 제14권5호
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• pp.17-24
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• 2014

본 논문에서는 얼굴 표정 인식을 위한 지역미세패턴(local micro pattern)의 하나인 LBP(Local Binary Pattern) 코드의 잡음에 대한 단점을 해결하기위하여 새로운 미세패턴 방법인 LDP(Local Directional Pattern)를 제안한다. 제안된 방법은 LBP의 문제점을 해결하기 위해 $m{\times}m$ 마스크를 이용하여 8개의 방향 성분을 구하고, 이를 크기에 따라서 정렬한 후 상위 k개를 선정하여 해당 방향을 나타내는 비트를 1로 설정한다. 그리고 8개의 방향 비트를 순차적으로 연결하여 최종 패턴 코드를 생성한다. 실험결과, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 회전에 대한 영향이 적으며, 잡음에 대한 적응력이 현저히 높았다. 또한, 제안된 방법을 기반으로 얼굴의 영구적인 특징과 일시적인 특징을 함께 표현하는 새로운 지역미세패턴의 개발이 가능함을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.221-235
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• 2022

Manual inspection of steel box girders on long span bridges is time-consuming and labor-intensive. The quality of inspection relies on the subjective judgements of the inspectors. This study proposes an automated approach to detect and segment cracks in high-resolution images. An end-to-end cascaded framework is proposed to first detect the existence of cracks using a deep convolutional neural network (CNN) and then segment the crack using a modified U-Net encoder-decoder architecture. A Naïve Bayes data fusion scheme is proposed to reduce the false positives and false negatives effectively. To generate the binary crack mask, first, the original images are divided into 448 × 448 overlapping image patches where these image patches are classified as cracks versus non-cracks using a deep CNN. Next, a modified U-Net is trained from scratch using only the crack patches for segmentation. A customized loss function that consists of binary cross entropy loss and the Dice loss is introduced to enhance the segmentation performance. Additionally, a Naïve Bayes fusion strategy is employed to integrate the crack score maps from different overlapping crack patches and to decide whether a pixel is crack or not. Comprehensive experiments have demonstrated that the proposed approach achieves an 81.71% mean intersection over union (mIoU) score across 5 different training/test splits, which is 7.29% higher than the baseline reference implemented with the original U-Net.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.215-224
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• 1994

본 논문은 신경회로망 EART(Extended Adaptive Resonance Theory)를 이용한 회전 과 크기 변화에 무관한 지문인식에 관한 연구이다. 지문 농담 화상($515{\times}512$)을 적응 문턱 값을 이용하여 융선와 골을 분리하여 이진화 영상으로 바꾼후 이를 다시 세선화 영상으로 만든다. 이진 세선화 영상으로부터 지문의 특징점 중 식별에 가장 큰영향을 주는 분기점과 끝점을 $3{\times}3$마스크를 사용해서 추출한다. 이렇게 추출된 분기점과 끝 점의 개수, 그리고 분기점으로 이루어진 볼록 다각형의 내각을 회전변화와 크기변화 에 영향을 받지않는 가중코드(weighted code)로 된 40*10 특징점 행렬로 나타낸 후 이를 신경회로망 EART의 입력으로 했다. 신경망을 이용한 본 시스템은 세선화 영상에 대한 어떠한 복원 처리 과정도 없이 영상의 회전과 크기 변화에 대해서도 매우 효과 적이고도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권4호
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• pp.11-24
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• 2022

항공기 소프트웨어를 개발하는 도구는 도구에서 생성된 결과물에 오류가 있으면 항공기 소프트웨어에 에러를 유입할 수 있기 때문에 항공기 소프트웨어와 동일한 수준의 안전성이 요구된다. 본 논문은 한화시스템의 A661UAGEN 도구를 통해 ARINC 661 표준 UA 정의 파일과 CDS 설정 파일을 생성 시에 도구의 입력과 출력 파일에 대한 유효성 확인을 통해 항공기 소프트웨어의 일부가 되는 도구 산출물의 신뢰성을 확보하는 방법에 대해 기술한다. A661UAGEN 도구의 입력인 XML 파일에 대한 스키마 정의를 통해서 XML 데이터의 구조와 내용이 유효한지를 확인하는 방법을 제시하였다. 그리고 출력인 바이너리 데이터는 자료 구조의 유효 값에 대한 마스크 데이터를 생성하여 유효성을 확인하는 방법을 제시하였다. 이와 같이 A661UAGEN 도구의 입력과 출력에 대한 유효성 확인을 통해 항공기 소프트웨어에 통합되는 바이너리 DF와 CF의 신뢰성을 향상시켜 항공기 소프트웨어 개발자가 도구를 활용하여 OFP를 개발 시에 안전성을 보장할 수 있도록 하였다.

• 한국인쇄학회지
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• 제16권2호
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• pp.45-59
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• 1998

Halftonig is a technique to create the appearance of intermideate tone levels by controlling the spatial distribution of the binary pixel values. Recently, many printing devices such as image setter, inkjet printer, laser printer and facsimile, generate image, they require the technique. Ordered dither is achieved comparing the gray scale image to periodic array. This method is fast, but it occurs periodic patterns. Conentional error diffusion generates a good image. But processing speed is very slow and appeares worm artifacts in middle tone scale. To improve it, Bns(Blue noise Screen) is developed based on Gaussian distribution. In this paper, we discribe methods to design BNS based human visual characteristics and to improve blue appearing at edge area of image by USM(using unsharp mask).