• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1046-1057
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• 2004

본 논문에서는 호모모프변환과 다중 스케일 분해를 이용하여 영상의 생동폭과 명암대비를 모두 개선시킬 수 있는 영상향상기법을 제안한다. 원 영상은 로그를 취하여 호모모프영역으로 변환하고, 이를 다중 스케일로 분해한 후 각 대역에 가중치를 가해 조합한다. 이 조합된 신호는 지수를 취하여 밝기영역으로 변환한다. 호모모프영역에서 저주파대역의 크기조절은 생동폭을 변환시키고, 고주파대역의 크기조절은 명암대비의 향상에 기여한다. 다중 스케일 분해는 계산이 간단하고 효율적인 구조를 가진 "${\AA}$ trous" 알고리듬을 사용하며, 이의 타당성은 시뮬레이션을 통해서 확인한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권7호
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• pp.291-298
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• 2024

클라우드 컴퓨팅이 널리 사용되면서, 데이터 유출에 대한 관심도 같이 증가하고 있다. 동형암호는 데이터를 암호화된 채로 클라우드 서버에서 연산을 수행함으로써 해당 문제를 해결할 수 있다. 그러나, 프로그램 전체를 동형암호로 연산하는 것은 큰 오버헤드를 가지고 있다. 프로그램의 일부분만 동형암호를 사용하는 것은 오버헤드를 줄일 수 있지만, 사용자가 직접 프로그램의 코드를 분할하는 것은 시간이 오래 걸리는 작업이고 또한 에러를 발생시킬 수 있다. 이 연구는 지시문을 활용하여 동형암호 프로그램의 코드를 분할하는 컴파일러인 Heapa를 제시하였다. 사용자가 프로그램에 클라우드 컴퓨팅 영역에 대한 코드를 지시문으로 삽입하면 Heapa는 클라우드 서버와 호스트사이의 통신 및 암호화를 적용시킨 계획을 세우고, 분할된 프로그램을 생성한다. Heapa는 영역 단위의 지시문뿐만 아니라 연산 단위의 지시문도 사용가능하여 프로그램을 더 세밀한 단계로 분할 가능하다. 이 연구에선 6개의 머신러닝 및 딥러닝 어플리케이션을 통해 컴파일러의 성능을 측정했으며, Heapa는 기존 동형암호를 활용한 클라우드 컴퓨팅보다 3.61배 개선된 성능을 보여주었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.370-376
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• 2023

Aiming at the problems of low image enhancement accuracy, long enhancement time and poor image quality in the traditional robot sequence motion image enhancement methods, an adaptive enhancement method for robot sequence motion image is proposed. The feature representation of the image was obtained by Karhunen-Loeve (K-L) transformation, and the nonlinear relationship between the robot joint angle and the image feature was established. The trajectory planning was carried out in the robot joint space to generate the robot sequence motion image, and an adaptive homomorphic filter was constructed to process the noise of the robot sequence motion image. According to the noise processing results, the brightness of robot sequence motion image was enhanced by using the multi-scale Retinex algorithm. The simulation results showed that the proposed method had higher accuracy and consumed shorter time for enhancement of robot sequence motion images. The simulation results showed that the image enhancement accuracy of the proposed method could reach 100%. The proposed method has important research significance and economic value in intelligent monitoring, automatic driving, and military fields.

• 한국자기학회지
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• 제14권6호
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• pp.207-212
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• 2004

전자기학의 분야에서 와전류를 이용한 응용 분야는 매우 다양하다. 예를 들면, 핵을 이용한 원자력 발전소의 증기 발생 튜브 또는 비행기의 엔진이나 날개 부분의 결함 등을 자기적 특성을 이용하여 비파괴 검사를 하는 등의 일이다. 와전류의 특성을 결정짓는 가장 중요한 인자 중 하나가 바로 센서 측정 거리 (lift-off)인데 이것은 와전류를 측정한 센서와 피검사 물체간의 물리적인 공간거리를 뜻한다. 이 인자는 와전류 신호의 특성을 정확하게 분석해내는데 매우 중요함에도 불구하고 실제 필드에서는 모든 경우마다 그 정확한 값을 측정해내기가 힘들 뿐더러 일정한 거리를 상시 유지 하기도 어렵다. 따라서 자기적 신호의 하나인 와전류로 하여금 다양한 상황에서의 lift-off로 변화에도 영향을 받지 않고 일정한 특성을 유지하게끔 해주는 기술이 필요하다. 이 논문은 다양한 lift-off로부터 얻어진 와전류를 보상하여 일정한 성질을 유지하도록 하는 기법을 설명하고 있다. 다양한 lift-off로 부터 얻어진 와전류들은 신호 획득 거리가 0인 이상적 상태의 신호들로 보상 변환 되어 다음 단계인 피검사 시료상의 결함 또는 흠집의 물성이나 특성 파악에 계속해서 쓰이게 된다.