• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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• pp.814-817
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• 2007

We present a hybrid hardware architecture capable of encoding and decoding a full HD resolution video with 60 fps. A number of technical modifications are applied to an existing image compression algorithm not only to accommodate large videos at a high frame rate but to enhance the quality of synthetic images, such as characters and video game images. Image quality of the proposed algorithm at a 1/6 compression ratio was comparable to that of the BTC based 1/3 compression algorithm.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.1-9
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• 2023

전산화단층촬영조영술(computer tomography angiography, CTA)의 최적 화질을 위한 서로 다른 요오드 농도와 스캔 매개변수를 적용하여 필터 보정 역투영 (filtered back projection, FBP), 혼합형 반복재구성 (hybrid-iterative reconstruction, hybrid-IR) 및 딥러닝 재구성 (deep learning reconstruction, DLR)의 화질적 특성을 정량적으로 평가하였다. 320행 검출기 CT 스캐너에서 지름 19 cm의 원통형 물 팬텀 가장자리에 있는 다양한 요오드 농도 (1.2, 2.9, 4.9, 6.9, 10.4, 14.3, 18.4 및 25.9 mg/mL)의 팬텀을 스캔하였다. 각각의 재구성 기술을 사용하여 획득한 데이터는 노이즈 (noise), 변동 계수 (coefficient of variation, COV) 및 평균 제곱근 오차 (root mean square error, RMSE)을 통해 영상을 분석하였다. 요오드의 농도가 증가할수록 CT number 값은 증가하였지만 노이즈 변화는 특별한 특성을 보이지 않았다. 다양한 관전류 및 관전압에서 FBP, adaptive iterative dose reduction (AIDR) 3D 및 advanced intelligent clear-IQ engine (AiCE)에 대해 요오드 농도를 증가할수록 COV는 감소하였고 요오드 농도가 낮을 때는 재구성 기술 간의 COV 차이가 다소 발생하였지만, 요오드 농도가 높아짐에 따라 그 차이는 미약한 결과를 보였다. 또한, AiCE에서는 요오드 농도가 높아질수록 RMSE는 감소하지만 특정한 농도 (4.9 mg/mL) 이후에는 RMSE가 오히려 증가 되는 특성을 보여주었다. 따라서 최적의 CTA 영상 획득을 위해 재구성 기술에 따른 요오드 농도의 변화 및 다양한 관전류 및 관전압의 스캔 매개변수의 특성을 고려하여 환자 스캔을 해야 할 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.5006-5022
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• 2017

Effect and robust detection of targets in infrared images has crucial meaning for many applications, such as infrared guidance, early warning, and video surveillance. However, it is not an easy task due to the special characteristics of the infrared images, in which the background clutters are severe and the targets are weak. The recent literature demonstrates that sparse representation can help handle the detection problem, however, the detection performance should be improved. To this end, in this text, a hybrid method based on local sparse representation and contrast is proposed, which can effectively and robustly detect the infrared targets. First, a residual image is calculated based on local sparse representation for the original image, in which the target can be effectively highlighted. Then, a local contrast based method is adopted to compute the target prediction image, in which the background clutters can be highly suppressed. Subsequently, the residual image and the target prediction image are combined together adaptively so as to accurately and robustly locate the targets. Based on a set of comprehensive experiments, our algorithm has demonstrated better performance than other existing alternatives.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.170-178
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• 2006

본 논문에서는 디지털 영상의 인증과 변형 검출 및 저작권 보호를 가능하도록 혼합 워터마킹 기법이 제안되었다. 원영상을 DWT(Discrete Wavelet Transform) 변환한 후 이미지의 인증과 변형된 위치를 검출하기 위하여 저주파 부분인 LL 밴드의 LSB(Least Significant Bit)에 암호화된 워터마크 정보를 삽입한다. 또 저작권 보호를 위하여 고주파부분의 웨이블릿 계수들의 교환을 통해 워터마크 정보를 삽입한다. 이렇게 함으로써 저주파부분의 LSB값 추출을 통해 인증 및 그 변형 위치를 찾을 수 있었으며, 고주파 부분에 삽입된 워터마크를 추출하여 원영상의 저작권 정보를 감지할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.27-34
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• 2003

오늘날, 디지털 이미지 도구 프로그램은 전문가가 아니더라도 누구나 개인용 컴퓨터를 이용하여 쉽고 빠르게 영상을 조작하여 사용할 수 있게 되었다. 그 결과 디지털 컨텐츠의 저작권 보호 및 변조된 영상의 무결성을 보증하는 것이 주요 문제가 되고있다. 본 논문에서는 워터마크 정보는 물론 조작된 영상의 위치까지 검출할 수 있는 하이브리드 워터마킹 알고리즘을 설계하였다. 이를 위해 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 영상의 저주파 대역에 PN-시권스를 워터마크로 삽입하였고, 원영상 없이도 검출이 가능하게 하였다. 워터마크 신호를 파괴하기 위한 다양한 공격의 실험 결과 제안한 알고리즘은 강인성을 나타내었고 추출 후 변조된 영상의 위치도 확인할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.129-134
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• 2023

The greatest challenge of this century is the protection of stored and transmitted data over the network. This paper provides a new hybrid algorithm designed based on combination algorithms, in the proposed algorithm combined with Hill and the Advanced Encryption Standard Algorithms, to increase the efficiency of color image encryption and increase the sensitivity of the key to protect the RGB image from Keyes attackers. The proposed algorithm has proven its efficiency in encryption of color images with high security and countering attacks. The strength and efficiency of combination the Hill Chipper and Advanced Encryption Standard Algorithms tested by statical analysis for RGB images histogram and correlation of RGB images before and after encryption using hill cipher and proposed algorithm and also analysis of the secret key and key space to protect the RGB image from Brute force attack. The result of combining Hill and Advanced Encryption Standard Algorithm achieved the ability to cope statistically

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권12호
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• pp.3364-3382
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• 2023

Remote sensing image segmentation plays an important role in realizing intelligent city construction. The current mainstream segmentation networks effectively improve the segmentation effect of remote sensing images by deeply mining the rich texture and semantic features of images. But there are still some problems such as rough results of small target region segmentation and poor edge contour segmentation. To overcome these three challenges, we propose an improved semantic segmentation model, referred to as MRU-Net, which adopts the U-Net architecture as its backbone. Firstly, the convolutional layer is replaced by BasicBlock structure in U-Net network to extract features, then the activation function is replaced to reduce the computational load of model in the network. Secondly, a hybrid multi-scale recognition module is added in the encoder to improve the accuracy of image segmentation of small targets and edge parts. Finally, test on Massachusetts Buildings Dataset and WHU Dataset the experimental results show that compared with the original network the ACC, mIoU and F1 value are improved, and the imposed network shows good robustness and portability in different datasets.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1984년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.13-17
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• 1984

A hybrid version of the Hadamard and center Line Symmetric Haar Transform called H-CLSH is defined and developed. Efficient algorithms for fast computation of the H-CLSH and its inverse are developed. The H-CLSH is applied to digital signal and image processing and its utility and image processing and its utility and effectiveness are compared with Hadamard-Haar discrete transforms on the basis of some standard performance criteria.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1483-1495
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• 2004

최근 컴퓨팅 환경은 네트워크의 급속한 확산과 더불어 신개념 컴퓨팅 디바이스의 등장으로 다양한 삶의 영역에 컴퓨팅을 적용하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 되고 있다. 이러한 환경은 물리적 객체와 디지털 정보가 유기적으로 연계되어 사용자에게 컴퓨팅을 통한 편리한 생활 환경을 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 이러한 컴퓨팅 발전 추세에 따라 다양한 물리적 객체와 디지털 정보를 연동하기 위하여 바코드 등의 이미지 코드나 RFID등을 이용한 태그 인터페이스에 관한 여러 연구가 진행중이다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 태그 인터페이스는 폭넓게 사용되고 있는 이미지 코드와 근래에 다양한 영역에 적용되는 RFID를 결합하여 사용하는 인터페이스 모델로서, 물리적 객체에 관련된 다양한 정보를 이미지 코드와 RFID를 혼용하여 그 관계에 따라 듀얼, 부분, 연관, 속박, 이산의 5가지 모델로 정립하였다. 하이브리드 태그 인터페이스는 이미지 코드와 RFID 같은 태그 인터페이스의 장단점을 분석하여 사용자의 편의성을 향상시키고 적용 어플리케이션을 다양화 함으로써 효율적이고 편리하게 적용가능한 태그 인터페이스이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.57-61
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• 2013

본 논문에서는 하이브리드 유전 알고리즘을 이용한 morphological 뉴럴 네트워크 (MNN)의 최적화 방법을 제안하였다. MNN은 max-plus 연산을 기반으로 하고 있으므로 경사 학습법에 의한 파라미터 학습이 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 하이브리드 유전 알고리즘을 이용하여 MNN의 파라미터들을 학습하였다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 SIDBA(standard image database) 표준영상에서 추출된 테스트 영상을 이용한 영상 압축/복원 실험을 수행하였고, 그 결과 제안된 방법에 의한 복원 영상이 합-곱 연산에 기반한 기존의 뉴럴 네트워크에 의한 복원영상보다 우수함을 알 수 있었다.