• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.728-735
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• 2017

디지털 디바이스가 범용적으로 보급되면서, 영상을 획득하는 과정에서 다량의 부가적 백색 잡음 노이즈(additive white Gaussian noise, AWGN)가 발생하고 있다. 대부분 알려져 있는 대표적인 디노이징 기법들은 노이즈를 제거하는 것에 초점을 맞추고 있어, 영상정보를 포함하는 디테일 성분들이 노이즈를 제거가 되는 과정에서 비례적으로 없어지게 된다. 그러므로, 제안하는 알고리즘은 영상 디테일을 보존하면서 효과적으로 노이즈를 제거하는 방법을 제시하고자 한다. 제안하는 방법에서는, 노이즈의 랜덤성을 이용하여 엣지 강도 및 엣지 연결성을 이용하여 의미 있는 디테일 성분을 분리하는 것을 목적으로 한다. 결과적으로, 노이즈 수준이 높아져도, 제안하는 방법은 연결된 디테일성분을 효과적으로 추출하기 때문에 타 벤치마크 방법에 비해 나은 디노이징 결과를 보여준다. 또한, 실험결과에서 보듯이, 제안하는 방법은 다양한 노이즈 수준에서도 타 벤치마크 방법들에 비교하여 제안하는 방법은 SSIM(structural similarity index), PSNR(peak signal-to-noise ratio)측면에서 각각 우수한 수치를 보여주었다. 높은 수치의 SSIM의 결과로 알 수 있듯이, 결과 영상들이 인간의 시각인지체계(human visual system, HVS)를 반영하고 있는 것을 확증해 주고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권4호
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• pp.191-197
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• 2012

본 논문에서는 단일 프레임 영상에서 초점을 이용하여 초기 깊이정보를 추출한 후 입체 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 단일 프레임 영상에서 깊이를 추정하기 위해 원본 영상과 가우시안 필터를 중첩 적용하여 생성된 영상의 비교를 통해 영상의 초점 값을 추출하고 추출된 값을 기반으로 초기 깊이정보를 생성하도록 하였다. 생성된 초기 깊이정보를 Normalized cut을 이용한 객체 분할 결과에 할당하고 각 객체의 깊이를 객체 내 깊이 정보의 평균값으로 보정하여 동일 객체가 같은 깊이 값을 갖도록 하였다. 객체를 제외한 배경 영역은 객체를 제외한 배경 영역의 에지 정보를 이용하여 깊이를 생성하였다. 생성된 깊이를 DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용하여 입체 영상으로 변환하였고 기존 알고리즘을 통해 생성된 영상과 비교 분석하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권6호
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• pp.72-79
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• 2017

본 논문에서는 웨이블릿 부밴드의 상호 정보량을 이용한 새로운 세일리언시 검출 방법을 제시한다. 본 논문의 방법은 웨이블릿 고주파 계수에 대한 승수와 가우시안 블러링을 이용하여 중간 세일리언시 지도를 형성한다. 웨이블릿 방향에 따른 세 개의 중간 세일리언시 지도를 방향별로 결합한 후 최소 엔트로피를 가지는 주 방향성 성분을 찾는다. 최소 엔트로피를 가지는 부밴드를 중심으로 각 부밴드의 상호 정보량을 구하고, 이를 이용한 가중치를 계산하고, Minkowski 합을 이용하여 최종 세일리언시를 검출한다. CAT2000 및 ECSSD 데이터베이스 대한 실험 결과, 본 논문의 방법은 기존 방법과 비교하여 적은 계산시간으로 ROC 및 AUC 관점에서 우수한 검출 결과를 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.19-26
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• 2020

본 논문에서는 학습된 사전 기반 초해상도 결과를 개선하기 위해 분석한 손실 영역을 기반으로 학습 데이터를 적용하는 방법을 제안하였다. 기존의 학습된 사전 기반 방법은 입력 영상의 특징을 고려하지 않는 학습된 영상의 형태로 출력할 수 있으며, 이 과정에서 인공물이 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상과 학습된 영상의 일치하지 않는 특징으로 인한 인공물 발생을 줄이기 위해 1차 복원 결과를 분석함으로써 손실 정보를 추정하였다. 추정된 결과의 잡음 및 화소 불균형을 가우시안 기반의 커널로 개선하여 생성된 특징 맵에 따라 학습 데이터를 매핑하였다. 결과 비교를 위해 기존의 초해상도 방법과 제안 방법의 결과를 고화질 영상과 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity Index) 으로 비교한 결과 각각 4%와 3%의 향상된 결과를 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.19-28
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• 2023

과실 수확 분야에서 다양한 계절성과 수확 비용 상승 등으로 자동 로봇 수확에 대한 관심이 증가하고 있다. 빛의 변화, 바람에 의한 진동, 나뭇잎 및 가지 겹침 등 복잡한 과수원 환경에서 정확한 사과 검출은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 로봇 자동 사과 수확에 유리한 데이터셋과 적응형 히트맵 회귀 모델을 소개한다. 사과 데이터셋은 사과 위치뿐만 아니라 가시성을 같이 레이블링하였다. 가시성에 따라 가우시안 모양을 조절하는 적응형 히트맵 회귀 모델을 사용하여 사과 중심점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험 결과 MAP@K가 K=5와 K=10일 때 0.9809, 0.9801로 사과 수확 로봇에 응용 가능한 성능을 나타내었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제18권4호
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• pp.303-313
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• 2014

목적: 자기공명 영상장치(MRI)의 송신 자기장 정보를 이용한 인체 내 도전율을 측정하는 기술이 최근 제안되었다. 송신 자기장 정보의 노이즈에 따른 도전율의 오차를 측정하고 도전율과 노이즈의 관계를 모델화 하였다. 대상과 방법: 송신 자기장의 분포는 원형 모델에 대해서 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션으로 생성된 송신 자기장의 분포에 가우시안 노이즈를 더해준 후 정량적인 도전율 측정에 어떤 영향을 주는지 공명 주파수, 물체의 크기, 송신 자기장의 신호 대 잡음 비에 대해서 수행하였다. 각 각의 변수에 따른 도전율 대 잡음 비를 측정하여 모델화 하였다. 결과: 시뮬레이션 결과 도전율 측정은 송신 주파수의 크기 오차보다 위상 오차에 더 큰 영향을 받는 것을 보였다. 또한, 송신 자기장의 신호 대 잡음 비, 공명 주파수, 도전율 값, 평균필터의 크기에 따라서 도전율 대 잡음비가 비례하는 경향성을 보였다. 하지만, 물체를 둘러싼 외부 물질의 크기는 도전율 측정에 큰 영향을 주지 않았다. 위의 시뮬레이션 결과는 3T 임상용 MRI에서 원형 모델 팬텀에 대해서 검증되었다. 결론: 시뮬레이션을 통해 얻어진 변수와 도전율 측정의 오차와의 관계를 통해서 정량적인 도전율 측정에서 발생되는 오차를 모델화 할 수 있었다. 또한 제시된 분석 방법을 통하여 자기공명 영상 장치를 이용한 도전율 측정의 필터링 및 재구성 알고리즘의 효과를 검증 할 수 있을 것으로 보인다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제14권1호
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• pp.85-90
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• 2013

This paper presents a study on terrain referenced navigation (TRN). The extended Kalman filter (EKF) is adopted as a filter method. A Jacobian matrix of measurement equations in the EKF consists of terrain slope terms, and accurate slope estimation is essential to keep filter stability. Two slope estimation methods are proposed in this study. Both methods are based on the least-squares approach. One is planar regression searching the best plane, in the least-squares sense, representing the terrain map over the region, determined by position error covariance. It is shown that the method could provide a more accurate solution than the previously developed linear regression approach, which uses lines rather than a plane in the least-squares measure. The other proposed method is weighted planar regression. Additional weights formed by Gaussian pdf are multiplied in the planar regression, to reflect the actual pdf of the position estimate of EKF. Monte Carlo simulations are conducted, to compare the performance between the previous and two proposed methods, by analyzing the filter properties of divergence probability and convergence speed. It is expected that one of the slope estimation methods could be implemented, after determining which of the filter properties is more significant at each mission.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.175-177
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• 2010

본 논문에서는 MPEG 의 3차원 비디오 시스템의 표준 깊이정보 맵에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 방법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이정보 맵의 부호화 방법에 대한 표준이 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 우선, 입력된 깊이정보 맵에 대하여 원래의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(GMM)기반의 EM 군집화 기법에 의한 방법으로 분리 후, 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이정보 맵을 여러 개의 영상으로 분리한다. 그 후 분리된 각각의 영상을 배경과 객체에 따라 다른 조건의 mean shift filter로 필터링한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 실험조건은 $1024{\times}768$ 영상에 대해서 50 프레임으로 H.264/AVC base 프로파일로 부호화를 진행하였다. 최종 실험결과 bit rate는 대략 23% ~ 26% 정도 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.

• 천문학회지
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• 제30권1호
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• pp.83-94
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• 1997

We have identified the candidates for the primordial galaxies in the process of formation in the Hubble Deep Field (hereafter HDF). In order to select these objects we have removed objects brighter than 29-th magnitude in the HDF images and smoothed the maps with the Gaussian filters with the FWHM of 0.8' and 4' to obtain the difference maps. This has enabled us to find. very faint diffuse structures close to the sky level. Peaks are identified in the difference map for each of three HDF chips with three filters (F450W, F606W, and F814W). They have the apparent AB magnitudes typically between 29 and 31. The objects identified in different wavelengths filters have a strong cross-correlations. The correlation lengths are about 0.8'. This means that an object found in one filter can be also found as a peak within 0.8' separation in another filter, thus telling the reality of the identified objects. This angular scale is also the size of the primordial galaxies which have strong color fluctuations on their surfaces. Their large-scale distribution quite resembles that of nearby galaxies, supporting the idea that these objects are ancestors of the present bright galaxies forming at statistically high density regions. Inspections on individual objects show that these primordial galaxy candidates have tiny multiple glares embedded in diffuse backgrounds. Their radial light distributions are quite different from that of nearby bright galaxies. We may be now looking at the epoch of galaxy formation.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.39-41
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• 2011

본 논문에서는 깊이 영상의 해상도와 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. 일반적으로 2D-plus-Depth 구조의 3D 콘텐츠에서는 깊이 영상의 품질이 매우 중요하다. 최근 들어 Time-of-Flight (TOF) 방식의 깊이 센서가 깊이 영상 획득에 많이 사용되고 있는데 TOF 깊이 센서가 제공하는 깊이 영상은 저해상도이기 때문에 고해상도 3D 콘텐츠를 제작하기 위해서는 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하는 것이 필수적이다. 또한 고품질의 깊이 영상을 얻기 위해서는 물체 간의 경계를 정교하게 보존하는 것이 중요하다. 최근에는 깊이 영상의 해상도 상향 변환을 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 많이 사용되고 있다. 본 논문은 깊이 영상의 해상도를 높임에 있어서 우선 보간법을 수행하여 영상의 상향 변환 시에 생긴 빈 홀들의 값을 채워준 후 Bilateral Filtering을 수행함으로써 성능을 높인다. 일반적으로 영상을 상향 변환을 할 때 다양한 방법들이 있는데 본 논문에서는 Nearest Neighborhood(NN), Gaussian과 경계 보존 보간법, 경계 보존 보간법과 Fast Curvature Based Interpolation(FCBI)를 결합한 보간법을 사용하였다. 실험 결과 제안 방법이 기존 방법보다 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 또한 경계 보존 보간법과 FCBI를 결합한 보간법을 이용해서 상향 변환을 수행한 결과가 다른 보간법들에 의한 결과보다 우수하다는 점을 알 수 있다.