• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1395-1403
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• 2022

Lately, over 4K high definition and high dynamic range (HDR) display devices are popularized, various interpolation and HDR methods have been researched to expand the size and the dynamic range. Since most of the legacy low resolution (LR) images require both an interpolation and a HDR tone mapping methods, the two processes should be subsequently applied. Therefore, the proposed algorithm presents a HDR up-scaling algorithm using undecimated wavelet transform and Retinex method, which transfers a LR image of low dynamic range (LDR) into the high resolution (HR) with HDR. The proposed algorithm consists of an up-scaling scheme increasing the image size and a tone mapping scheme expanding the dynamic range. The up-scaling scheme uses the undecimated version of the simplest Haar wavelet analysis for the 8-directional interpolation and the change region is extracted during the analysis. This region information is utilized in controlling the surround functions' size of the proposed tone mapping using MSRCR, to enhance the pixels of around the edges that are dominant feature of the subjective image quality. As the results, the proposed algorithm can apply an up-scaling and tone mapping processes in accordance with the type of pixel.

• 대한수학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.587-595
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• 2000

We contain a simple construction for the sparse n x n connected orthogonal matrices which have a row of p nonzero entries with 2$\leq$p$\leq$n. Moreover, we study the analogous sparsity problem for an m x n connected row-orthogonal matrices.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.183-186
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• 2003

인터프레임 웨이블렛 부호화(Interframe Wavelet Coding)는 3D 서브밴드 부호화라고도 하며, 기존의 DCT 기반 동영상 부호화 방식에 비해 압축 효율이 우수하고, 특히 스케일러빌리티 기능이 뛰어난 부호화 방법이다. 본 논문에서는 기존의 인터프레임 웨이블렛 부호화 방법에서 시간 밴드 영상에 대해 동일한 웨이블렛 필터를 사용하여 공간 웨이블렛 필터를 적용하던 것을, 시간 밴드 영상의 특성을 고려하여 로우 밴드와 하이 밴드에 서로 다른 웨이블렛 필터를 적용하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 로우밴드에는 9/7 필터를 적용하고 하이 밴드에는 Haar필터를 적용하여 보았다. 이렇게 적용함으로서 부호과정에서 가장 많은 연산량을 필요로하는 역 웨이블렛 변환이 간단하게 되어 복호기의 복잡도가 감소하는 효과가 있다. PSNR 실험에서 기존의 9/7 필터만을 사용하는 경우와 비교한 결과 거의 차이가 없었다.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제3권3호
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• pp.348-354
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• 1998

The measured equation of invariance (MEI) method was introduced as a way to determine the electromagnetic fields scattered from discrete objects. Unlike more traditional numerical methods, MEI method over conventional methods over conventional methods are very substantial. In this work, Haar wavelets are applied to the measured equation of invariance (MEI) to solve two-dimensional scattering problem. We refer to "MEI method with wavelets" as "Wavelet MEI method". The proposed method leads to a significant saving in the CPU time compared to the MEI method that does not use wavelets as metrons. The results presented in this work promise that the Wavelet MEI method can give an accurate result quickly. We believe it is the first time that wavelets have been applied in conjunction with the MEI method to solve this scattering problem.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1550-1552
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• 2005

In this paper, we have designed a Fingerprint Recognition System based on the Embedded LINUX. The fingerprint is captured using the AS-S2 semiconductor sensor. To extract a feature vector we transform the image of the fingerprint into a column vector. The image is row-wise filtered with the low-pass filter of the Haar wavelet. The feature vectors of the different fingerprints are compared by computing with the probabilistic neural network the distance between the target feature vector and the stored feature vectors in advance. The system implemented consists of a server PC based on the LINUX and a client based on the Embedded LINUX. The client is a Tynux box-x board using a PXA-255 CPU. The algorithm is simple and fast in computing and comparing the fingerprints.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.204-206
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• 2005

In this paper, we have designed a Fingerprint Recognition System based on the Embedded LINUX. The fingerprint is captured using the AS-S2 semiconductor sensor. To extract a feature vector we transform the image of t10he fingerprint into a column vector. The image is row-wise filtered with the low-pass filter of the Haar wavelet. The feature vectors of the different fingerprints are compared by computing with the probabilistic neural network the distance between the target feature vector and the stored feature vectors in advance. The system implemented consists of a server PC based on the LINUX and a client based on the Embedded LINUX. The client is a Tynux box-x board using a PXA-255 CPU. The algorithm is simple and fast in computing and comparing the fingerprints.

• 한국컴퓨터산업교육학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터산업교육학회 2003년도 제4회 종합학술대회 논문집
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• pp.5-10
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• 2003

본 논문에서는 wavelet을 이용한 워터마크 삽입 시스템 구현을 제안한다. wavelet 변환 기법은 JPEG2000 이나 MPEG-4와 같은 차세대 데이터 압축 표준의 기본적 연산으로서 DCT연산에 비해 주파수 해상도와 시간해상도를 모두 만족시킨다. 제안한 시스템은 크게 DWT 변환모듈, 워터마크 삽입모듈, IDWT 복원모듈, Main Controller모듈로 구성된다. DWT 변환모듈은 Haar 웨이블렛 변환알고리즘을 기반으로 설계 됐으며 1차 신축을 통해 변환된 주파수 영역에서 중간주파수 대역(LH 및 HL)을 선택하여 워터마크를 삽입하는 워터마크 삽입 모듈, IDWT를 이용 신호를 복원하는 모듈, 전체시스템 구성 블록을 제어하는 Main Controller모듈로 구성된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.329-330
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• 2006

This paper presents a recovery technique for images with block-based corruption by transmission losses. Conventional methods that do not consider edge directions can cause blocked blurring artifacts. In this paper, we present a block recovery scheme using Haar wavelet features. The adaptive selection of neighboring blocks is performed based on the energy ratio f wavelet subbands. The lost blocks are recovered by linear interpolation in the spatial domain using selected block pairs. The proposed directional recovery method is effective for the strong edge because it exploits the varying neighboring blocks adaptively according to the edges and the directional information in the image. The proposed method outperforms the previous methods that used only a predefined set of neighboring blocks.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.895-898
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• 2004

본 논문에서는 기존의 개인 식별 방법의 한계를 해결하는 대안으로 떠오르고 있는 생체인식 기술 중 인식률이 뛰어난 홍채인식 시스템에 대해 연구하고자 한다. 먼저 홍채인식 시스템의 구현을 위해 신호처리 분야에서 많이 사용되고 있는 wavelet 변환 중 Haar wavelet과 고차 국소 자기 상관 특징을 이용하여 홍채의 특징을 추출하여 특징벡터의 크기를 최소화 하였다. 또, 인식률을 높이기 위해 오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 홍채패턴에 기반한 신원 확인 및 검증을 위한 개선된 방법을 제시하였다. 학습이 완료된 신경망에 대한 학습데이터와 테스트 데이터의 인식률을 실험한 결과 학습된 데이터는 평균 인식률 $97.4\%$, 테스트 데이터는 $95.5\%$의 인식률을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제24권4호
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• pp.202-209
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• 2005

디지털 미디어와 통신 네트워크의 급속한 발전으로 지적소유권 보호 기술이 절실히 요구된다. 본 논문에서 영상컨텐츠에 소유자의 음성신호를 삽입할 수 있는 새로운 영상 워터마킹 방법을 제안한다. 제안한 방법은 삽입할 워터마크로 음성신호를 이용하기 때문에 청각적으로 소유권을 주장하는데 매우 유리하다 그리고 LBX (Linear Bit expansion)에 의해 인터리빙하여 음성 워터마크를 삽입하기 때문에 공격에 의해 변형되거나 특히 제거된 음성신호를 복구할 수 있는 이점을 가진다. 본 방법은 다음세가지 기본 절차를 포함한다. 첫째, 아날그 소유자음성 신호를 PCM에 의해 부호화하고 새로운 디지털 워터마크를 생성한다. 둘째, 제안한 LBX에 의해 음성 워터마크를 인터리빙한다. 마지막으로 영상 컨텐츠를 이산 Haar 웨이브렛변환 (DHWT) 하고 저주파 영역을 마킹공간으로 하여 인터리빙 된 음성워터마크를 삽입한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 소유자 음성신호의 워터마크 삽입방법은 기존 워터마크 정보보다 눈에 보이지 않게 많은 정보량을 삽입할 수 있고 표준영상압축방식인 JPEG 손실압축과 특히 영상의 일부가 제거되는 영상절단과 영상회전 공격에 대해 강인성을 강건히 할 수 있었다.