• 한국항행학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.485-492
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• 2007

본 논문에서는 비디오 코덱의 수신단 블록 오류를 퍼지추론을 이용하여 검출하고 영상을 은닉하는 방법을 제안하였다. 제안한 블록 오류 검출 알고리즘은 인접된 두 프레임에서 서로 대응되는 블록들 간의 시간적 유사성을 이용하여 SSD를 구하고, 1차 임계값보다 SSD가 큰 블록들을 1차적인 오류 블록으로 분류하였다. 그리고 각각의 파라미터를 가지고 퍼지데이터 구한 후에 비례상수 ${\alpha}$와 임계값 TH1과 TH2를 결정하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검토하기 위하여 QCIF 동영상에 랜덤 오류를 삽입하여 오류 검출 및 은닉 실험을 하였으며, 알고리즘의 성능평가는 동영상에 오류를 삽입한 후 기존의 VLC 테이블에 의한 오류 검출 알고리즘과 검출결과를 비교 분석하였다. 실험 결과, 제안한 오류 검출 알고리즘은 실험 영상의 오류 블록들을 모두 검출할 수 있었으며, 오류 은닉 후 영상의 화질이 기존의 오류 검출 알고리즘 보다 15dB 이상 개선됨을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.202-204
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• 2003

본 논문은 isophote 제약조건을 사용한 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms) 기반의 효율적인 오류 은닉 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 오류 블록을 경계선 정합 알고리즘(Boundary Matching Algorithm)을 사용하여 오류 블록의 주변과 가장 유사한 블록을 이전 프레임에서 찾아 교체한 후, isophote를 제약조건으로 가진 유전자 알고리즘을 사용하여 교체된 오류 블록을 재구성하는 것이다. Isophote들은 영상에서 일정한 밝기 값을 가지는 곡선들로, 본 논문에서는 비디오 통신 시 화질을 개선하기 위해, 전송 오류에 의한 끊어진 isophote들을 부드럽게 연결한다. 끊어진 isophote들을 연결하기 위해, isophote를 제약조건으로 가진 적합도 함수를 최소화하는 픽셀 값을 유전자 알고리즘을 사용하여 추정하고, 그 값을 isephote 방향으로 투영한다. 실험 결과, 제안된 방법이 다른 오류 은닉 방법 보다 좀 더 화질을 개선시킬 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4375-4388
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• 2018

To solve the problem of transmission errors in stereoscopic images, this paper proposes a novel error concealment (EC) method using superpixel segmentation and adaptive disparity selection (SSADS). Our algorithm consists of two steps. The first step is disparity estimation for each pixel in a reference image. In this step, the numbers of superpixel segmentation labels of stereoscopic images are used as a new constraint for disparity matching to reduce the effect of mismatching. The second step is disparity selection for a lost block. In this step, a strategy based on boundary smoothness is proposed to adaptively select the optimal disparity which is used for error concealment. Experimental results demonstrate that compared with other methods, the proposed method has significant advantages in both objective and subjective quality assessment.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.449-454
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• 2002

네트워크 혼잡으로 인한 패킷 손실은 인터넷 망에서는 필수 불가결이고, 압축된 비디오 비트 스트림을 인터넷 망에 전송할 경우 공-시간적 도메인상에 에러 전파을 야기하므로 화질에 심각한 화질열화를 초래한다. 본 논문에서는 수신측에서 손상된 영상 일부분을 복구하기 위하여 새로운 에러 은닉 알고리즘인 EBMA(Edge detecting for Boundary Matching Algorithm)를 제안한다. 기존 BMA는 부호화된 인접한 블록의 움직임벡터들이 상당히 높은 유사도 혹은 상관도 (correlation)를 갖고 있다는 점과 손실블록과 인접블록 경계에 존재하는 화소간의 유사도를 이용하기 때문에 비교적 신뢰할 수 있지만, 손실블록과 정확히 복원된 인접블록 화소간의 방향성을 고려하지 않는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 에지영역을 검출하고, 검출된 에지영역에서 방향성을 조사하므로 기존 BMA 방법 보다 성능이 향상되었다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 기존 BMA 방법보다 계산 및 화질측면에서 우월하였을 뿐만 아니라, PSNR 값과 주관적인 화질상에서도 좋은 결과를 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권10호
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• pp.973-982
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• 2003

이 논문은 주어진 영상에 존재하는 물체를 자동적으로 탐지하기 위한 시간과 공간 효율적인 방법을 소개한다. 일반화 허프 변환(Generalized Hough Transform: GHT)은 다양한 모양의 물체를 찾기 위해 자동 물체 탐지를 하는 강력한 템플릿(template) 매칭 알고리즘이다. 다양한 모양과 크기의 물체를 찾기 위해 서로 다른 많은 템플릿을 GHT에 적용해야 한다. GHT로 찾아진 모든 경계선은 보다 정교한 경계선을 찾기 위한 초기 외곽선으로 사용된다. 그러나, GHT의 주요 단점은 과도한 시간과 공간을 요구하는 것이다. 이런 단점을 극복하기 위해서, 제안된 알고리즘은 공간 효율적 방법인 반복적 GHT(iterative GHT: IGHT)를 사용한다. 또한, 원래 영상의 크기를 이분의 일 크기와 사분의 일 크기로 줄여서 다중 해상도 탐색을 이용한다. 사분의 일 영상에서 첫 번째 IGHT를 수행하여 획득한 정보를 이용하고, 세포 크기의 범위를 줄여 이분의 일 크기의 영상에서 탐색공간을 제한한다. 이분의 일 크기의 영상에서 두 번째 IGHT를 수행한 후, 세포핵은 세부 탐색에 의해 찾아지고, 정확한 경계선을 결정하기 위한 에지 정보에 의해 분할된다. 실험결과는 이 방법이 정확도의 손실이 없으면서, 수행시간과 메모리 사용을 줄이고 있음을 보여준다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.84-92
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• 1998

본 논문에서는 왼쪽 카메라와 오른쪽 카메라에서 획득된 두 영상에서 변이를 찾는 새로운 비용함수를 제안하였다. Cox 등[10]은 극상선상에서 화소의 밝기값으로 비용함수를 계산한 후, 동적 프로그래밍법을 사용하여 스테레오 정합문제를 해결하였다. 본 논문에서는 밝기값 외에 새로운 두 비용함수를 제안하였다. 하나는 화소의 기울기 정보를 밝기값과 방향성의 가중치를 결정하는 기준으로 사용하는 것이다. 기울기가 큰 화소는 주로 화소의 밝기값에 의해 정합이 이루어지고, 기울기가 작은 화소는 방향성을 이용한 정합이 이루어지도록 비용함수를 조절하였다. 다음으로 현재의 극상선상에서 변이를 구하기 위해 이전 극상선에서의 정합이 이루어진 두 화소 $p-k$와 $p-l$가 현 비교되는 화소와 같은 경계선상에 위치하면, $p-i$와 $p-j$가 정합이 이루어질 가능성을 크게 비용함수를 조절하였다. 제안된 방법을 여러 영상에 적용한 결과 이전의 방법보다 더 정확한 정합이 이루어짐을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1162-1170
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• 2014

본 논문에서는 두 개의 카메라를 이용하여 보다 정확한 동공 인식을 통한 원격방식의 시선 추적을 제안한다. 헤드 장착형 시선추적용으로 개발된 Starburst 알고리즘은 원격방식의 시선추적에서는 카메라가 보다 넓은 영역을 보기 때문에 눈썹, 눈꼬리 등 외란이 많아 스타버스트 알고리즘을 바로 적용하면 동공 중심 추출에 실패하는 경우가 많았다. 이에 템플렛매칭을 이용하여 대략적인 동공영역을 찾고, 찾은 영역 내에서만 스타버스트 알고리즘으로 동공의 경계 후보점들을 찾은 후 보완된 RANSAC 알고리즘으로 타원근사하여 동공의 중심을 추출하였다. 추출된 동공중심을 머리의 움직임에 거의 영향을 받지 않도록 4개의 적외선 LED를 모니터 네 구석에 부착하고 Homography normalization을 적용하였다. 스크린 좌표계로 변환할 때 기존에는 호모그래피를 사용하였으나, 카메라 렌즈의 비선형왜곡을 보상하기 위해 여기서는 고차다항식을 이용한 캘리브레이션 기법을 이용하였다. 끝으로, 두 대의 카메라를 사용하여 정확도와 신회성이 향상됨을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.192-200
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• 2008

다중 생체 인식은 둘 이상의 생체 정보를 획득하여 이를 기반으로 개인 인증 및 신원을 확인하는 방법으로, 패턴 분류 알고리즘을 이용한 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식은 입력된 생체 정보와 데이터베이스 내의 유사도를 나타내는 매칭 값을 각 단일 생체 인식 시스템으로부터 제공받아 이를 이용하여 특징 벡터를 구성하고, 특징 공간상에서 사용자와 위조자를 구분해주는 최적의 판정 경계를 탐색하여 인식을 수행하는 방법이다. 이러한 패턴 분류 알고리즘의 경우 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 동일한 신뢰도를 가지고 있다는 가정 하에 고정된 판정 경계를 구성하고 분류를 수행하게 된다. 한편, 생체 인식 시스템의 인식 결과는 입력되는 생체 정보의 품질에 영향을 받을 수 있음이 기존의 연구에서 보고되고 있는데, 이는 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템을 구성하고 있는 단일 생체 인식 시스템 중 하나의 시스템에 저품질의 생체 정보가 입력되어 신뢰할 수 없는 매칭값을 출력한 경우에는 이를 기반으로 구성된 특징 벡터의 판정이 오분류 되거나 그 결과의 신뢰도가 감소될 수 있는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 각 단일 생체 인식 시스템에 입력되는 생체 정보의 품질을 활용하여 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템에서 품질에 따라 유동적인 판정 경계를 구성하여 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 판정에 미치는 영향을 조절하고자 하였다. 이를 통해 각 생체 정보가 그 품질에 따라 판정에 미치는 영향이 달리 적용될 수 있도록 하였으며, 그 결과 단일 생체 인식과 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식에 비해 보다 개선된 인식 결과와 신뢰도를 얻을 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제12권2호
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• pp.177-184
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• 2001

방사선 치료목표는 정해진 방사선량을 병변부위에 정확하게 조사시키고 주위 정상조직에는 방사선이 조사되지 알도록 하는 것이다. 이때에 조사야 배치, 차폐체 배치의 부정확성, 환자의 움직임 등으로 병변부위와 치료부위 사이에서 변위오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 방사선 치료 위치의 확인을 위한 방법으로서 랜드마크를 이용하여 포탈영상과 x선 시뮬레이터 영상을 비교하는 알고리즘을 개발하여 방사선 치료 시 발생하는 부정확도를 이동, 스케일, 회전 정도로 나타내어 정량적으로 확인하였다. 등록 알고리즘은 랜드마크 정합 후 필드 경계 정합에 의해 두 영상의 변위오차를 분석하는 순서로 구현된다. 우선 각 영상의 두개의 랜드마크를 이은 대응선분들을 이용하여 변환변수 (이동, 스케일, 회전)를 구하여 랜드마크를 정합하였다. 다음으로 포탈영상의 필드경계를 추출한 후 $\rho$-$\theta$ technique을 적용하여 두 필드의 변위오차를 계산하였다. 팬톰 포탈영상에 적용하여 이동에서 2mm 이내, 회전에서 1$^{\circ}$ 이내, 스케일에서 1% 이내의 오차를 보였다. 본 연구의 결과를 통하여 방사선 치료 시 시뮬레이터 영상과 포탈영상을 정량적으로 분석함으로서, 환자 치료의 정확도 확인 연구에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.1923-1932
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• 1998

본 논문은 아이콘 인덱싱 메커니즘(Icon indexing Mechanism)을 이용한 물체 인식 시스템을 구성함에 있어 기존의 모델을 계층적으로 찾아가는 탐색 트리의 방법을 보완하여 해시 테이블을 작성함으로써 모델의 검색에 필요한 시간을 줄이는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 인접하는 다섯 개의 장점을 이용하여 매칭에 필요한 모델을 구조적 단위의 스트링으로 선정하였으며, 모델 스트링들간의 유사성을 측정하기 위하여 스트링 매칭 알고리듬을 이용하였다. 그리고 이들 스트링중 유사성이 가장 높은 스트링을 참조 스트링으로 선정하여, 참조 스트링으로부터의 각 스트링간의 거리를 해시의 킷값으로 이용하여 검색에 필요한 해시 테이블을 검색한다. 검색 결과 입력 영상으로부터 구해진 하나의 특권 스트링은 하나 혹은 여러 개의 모델에 대한 가설을 생성할 수 있으며, 이를 다시 해싱을 통하여 검색된 모델 스트링들과의 거리를 재계산하여 이 값이 주어진 임계값보다 작은 모델스트링과 최종 매칭이 되는 것으로 간주하였다. 실험결과 모델을 계층적으로 찾아가는 기존의 방식이 평균 8-10번의 거리를 계산해야만 매칭을 행할 수 있었음에 반해 제안한 방법은 2-3번의 거리 계산만으로 매칭을 행할 수 있었다.