• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권2호
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• pp.607-611
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• 2015

Background: Chronic respiratory disease is an important factor for development of lung cancer. To explore the influence of hazy weather on respiratory diseases and its variation the present study was conducted. Materials and Methods: Data from air pollution surveillance from January to October 2014 and case records of visiting patients in the $263^{th}$ Hospital of Chinese PLA in the corresponding period were collected to analyze the relevance between different degrees of air pollution (hazy weather) and the number of visiting patients in Department of Respiratory Disease. Results: Air quality index (AQI) of hazy weather had significantly positive association with particulate matter 2.5 ($PM_{2.5}$) and the number of patients with 5 kinds of respiratory diseases i and different pollutants had distinct influences on various respiratory diseases. Conclusions: The degree of air pollution in Beijing City is in close association with the number of patients with respiratory diseases, in which $PM_{2.5}$ and $SO_2$ are in more significant influences on all respiratory diseases. This could have essential implications for lung cancer development in China.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.43-54
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• 2018

연무가 있는 상황에서 촬영된 영상은 낮은 대비로 인해 시인성이 낮아지는 문제가 있다. 이렇게 연무로 인해 흐릿한 영상에서 연무의 효과를 제거하는 과정을 연무제거라고 한다. 연무제거에서 가장 중요한 문제 중 하나는 전달지도 (transmission map) 또는 깊이지도 (depth map)를 정확하게 추정하는 것이다. 본 논문에서는 정확한 깊이지도 추정을 위해 생성적 대립쌍 신경망 (Generative Adversarial Network: GAN)을 이용한 정확한 깊이 영상 추정 방법을 제안한다. 제안된 GAN 모델은 흐릿한 입력영상과 이에 상응하는 깊이지도 간의 비선형 매핑을 학습한다. 그리고 연무제거단계에서는 훈련된 모델을 사용하여 입력영상의 깊이지도를 추정하고 이것을 전달지도를 계산하는데 사용한다. 이어서 guided filter를 사용하여 전달지도를 다듬는다. 마지막으로 대기 산란 모델을 기반으로 연무가 제거된 영상을 복원한다. 제안된 GAN 모델은 합성실내영상으로 훈련되었다. 하지만 실제 연무영상에 대해서도 적용할 수 있다. 이를 실험을 통해 증명하였다. 또한 실험에서 제안된 방법이 이전에 연구된 방법에 비해 시각적 및 정량적 측면에서 우수한 결과를 나타냈다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.492-496
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• 2020

안개가 낀 악조건의 날씨에서는 가시성이 저하되어 카메라로 포착한 정보들을 정확히 인식하기 어렵다. 안개 낀 날씨에서도 사물인식, 차선 인식 등 카메라 기반의 기기들이 정상 동작할 수 있도록 안개제거 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 안개 영상에서 밝기와 채도의 차이가 영상의 깊이에 따라 비선형적으로 증가한다는 분석을 통해 깊이 맵 추정을 위한 비선형 모델을 제시한다. 비선형 모델의 안개 제거 방법은 여러 가지 안개제거 방법과의 정량적 수치평가(MSE, SSIM, TMQI)를 통해 동등 이상의 결과를 보여줌으로써 우수한 성능을 자랑한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1000-1010
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• 2019

Image semantic segmentation and dehazing are key tasks in the computer vision. In recent years, researches in both tasks have achieved substantial improvements in performance with the development of Convolutional Neural Network (CNN). However, most of the previous works for semantic segmentation assume the images are captured in clear weather and show degraded performance under hazy images with low contrast and faded color. Meanwhile, dehazing aims to recover clear image given observed hazy image, which is an ill-posed problem and can be alleviated with additional information about the image. In this work, we propose a deep multi-task network for simultaneous semantic segmentation and dehazing. The proposed network takes single haze image as input and predicts dense semantic segmentation map and clear image. The visual information getting refined during the dehazing process can help the recognition task of semantic segmentation. On the other hand, semantic features obtained during the semantic segmentation process can provide cues for color priors for objects, which can help dehazing process. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed multi-task approach, showing improved performance compared to the separate networks.

• Current Optics and Photonics
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• 제2권1호
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• pp.15-22
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• 2018

To measure atmospheric temperature, water vapor, and aerosol simultaneously, an efficient multi-function Raman lidar using an ultraviolet-wavelength laser has been developed. A high-performance spectroscopic box that utilizes multicavity interference filters, mounted sequentially at small angles of incidence, is used to separate the lidar return signals at different wavelengths, and to extract the signals with high efficiency. The external experiments are carried out for simultaneous detection of atmospheric temperature, water vapor, and aerosol extinction coefficient in Beijing, under clear and hazy weather conditions. The vertical profiles of temperature, water vapor, and aerosol extinction coefficient are analyzed. The results show that for an integration time of 5 min and laser energy of 200 mJ, the mean deviation between measurements obtained by lidar and radiosonde is small, and the overall trend is similar. The statistical temperature error for nighttime is below 1 K up to a height of 6.2 km under clear weather conditions, and up to a height of 2.5 km under slightly hazy weather conditions, with 5 min of observation time. An effective range for simultaneous detection of temperature and water vapor of up to 10 km is achieved. The temperature-inversion layer is found in the low troposphere. Continuous observations verify the reliability of Raman lidar to achieve real-time measurement of atmospheric parameters in the troposphere.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.984-987
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• 2019

최근 사물인식, 차선인식을 기반한 자율 주행 기술이 각광받고 있다. 하지만 안개가 자욱한 날씨에는 주변 사물을 인지하기 어렵기 때문에 안개제거 기술이 필요하다. 안개 제거 기술은 현재 여러 방면으로 연구되고 있으며, 단일 영상을 기반한 안개제거 알고리즘이 대표적이다. 본 논문에서는 안개 입자 맵을 추정하여 실시간으로 안개 제거를 하기 위한 하드웨어를 설계한다. 제안하는 하드웨어 구조는 누적 히스토그램 방식을 기반한 필터를 구현하여 필터의 window 크기가 커져도 하드웨어 크기에 영향을 미치지 않는 구조를 가진다. 하드웨어 설계는 XILINX사의 xc7z045-ffg900을 목표 보드로 하여 FPGA 구현을 했다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권2호
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• pp.21-29
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• 2020

This paper presents an effective single image haze removal using edge-preserving and adaptive transmission estimation to enhance the visibility of outdoor images vulnerable to weather and environmental conditions with computational complexity reduction. The conventional methods involve the time-consuming refinement process. The proposed transmission estimation however does not require the refinement, since it preserves the edges effectively, which selects one between the pixel-based dark channel and the patch-based dark channel in the vicinity of edges. Moreover, we propose an adaptive transmission estimation to improve the visual quality particularly in bright areas like sky. Experimental results with various hazy images represent that the proposed method is superior to the conventional methods in both subjective visual quality and computational complexity. The proposed method can be adopted to compose a haze removal module for realtime devices such as mobile devices, digital cameras, autonomous vehicles, and so on as well as PCs that have enough processing resources.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.502-506
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• 2020

자율주행 기술이 발전함에 따라 물체 인식 기술에 대한 중요도가 높아지고 있다. 물체 인식에 있어서 안개가 낀 날씨는 가시성 및 검출 능력을 저하시키기 때문에 안개 제거 연구가 필요하다. 하지만 안개가 제거된 이미지는 고유의 색상을 제대로 반영하지 못해 검출 오류를 발생시킨다. 본 논문에서는 CIE1931 색 좌표계를 사용해 색상 영역을 확장 또는 축소하여 실세계 색상을 반영하는 알고리즘 및 하드웨어를 제안한다. 또한, 영상 매체의 발달에 맞춰 4K 환경에서 실시간 처리가 가능한 하드웨어를 구현한다. 이 하드웨어는 Verilog로 작성되었으며 SoC 보드를 통해 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1-7
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• 2019

본 논문에서는 기상 및 환경조건에 영향을 받아 열화되기 쉬운 실외영상의 시인성을 개선하고 다양한 기기에 적용하기 위하여 저 복잡도의 단일 영상 안개 제거방법을 제안한다. 기존 방법에서는 거친 형태의 전달량을 추정한 후 연산량 및 메모리 요구량이 큰 정련 과정을 포함하는 반면, 제안하는 전달량 추정 방법은 에지 근처에서 픽셀 단위 dark channel과 패치 단위 dark channel을 비교함으로써 에지를 보존하는 특성이 우수하고 정련 과정이 필요하지 않아 저복잡도 전달량 추정이 가능하다. 또한, 픽셀 단위 JBDC(Joint Bright and Dark Channel)를 이용하여 각 픽셀마다 안개값을 예측함으로써 정밀한 전달량 추정과 영상의 특성에 따라 적응적인 안개 제거가 가능하다. 다양한 안개 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 적은 연산량으로 수행됨과 동시에 우수한 안개 제거 성능을 보여 실시간성이 요구되는 기기를 포함한 다양한 분야에 적용될 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.1117-1124
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• 2018

기상 환경 및 조명의 영향을 받는 영상의 가시성을 향상시켜 다양한 컴퓨터 비전 시스템의 활용성을 높이기 위해 대비(contrast)를 개선하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 영상의 특성에 따라 히스토그램을 변형하고, 변형된 히스토그램에 균등화를 적용함으로써 과도한 밝기 변화로 인한 포화현상 및 영상 디테일이 손실되는 문제를 해결한다. 영상의 왜곡을 발생시키는 주된 원인인 히스토그램 피트(pit)는 추가 항(additive term)을 통해 감소시키고, 스파이크(spike)는 감마 보정 기법을 적용하여 히스토그램을 변형한다. 추가 항과 감마 보정을 적용할 때 파라미터는 영상의 통계적 특성에 따라 설정되도록 한다. 대비가 낮고 안개성분이 포함된 다양한 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 기법이 기존의 방법에 비해 원 영상의 특성을 보존하면서 효과적인 대비 개선 및 안개 제거 성능을 나타내어 영상의 가시성을 향상시킴을 보인다.