• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.159-168
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• 2004

본 논문에서는 위성영상의 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA 클러스터링, 퍼지 C-Means 알고리즘, 베이시안 최대우도 분류기법을 통합한 하이브리드 분류기법을 제안하였다. 본 연구에서는 분석자에 의하여 분류항목별 학습 데이터를 선정한 후 이를 ISODATA 클러스터링을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 학습 데이터를 세분화하여 새로운 학습 데이터를 선정하였다. 새롭게 선정된 학습 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용하여 분류를 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기의 사전확률로 적용하여 분류를 수행하였다. 그 결과 분석자가 선정한 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있었으며 위성영상의 분류의 성능을 개선할 수 있었다. 제안된 기법은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권2호
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• pp.97-101
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• 2013

Bit-depth expansion is a process of enhancing the image quality by increasing the number of intensity levels. To solve this problem, a hybrid method is proposed, where the pixels are categorized into smooth and complex regions, and are processed using different methods. The pixels in the smooth region are reconstructed with a smooth prior, and a Bayesian estimator is used for the pixels in the complex region. The proposed method effectively removes the false contour artifacts while requiring less computation than conventional methods. In addition, the method shows good quantitative performance, and the PSNR gains over the best existing method are 1.45 dB and 0.26 dB for 4 bits and 3 bits expansion cases, respectively.

• 한국복합재료학회:학술대회논문집
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• 한국복합재료학회 2001년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.201-204
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• 2001

A Confocal Laser Scanning Microscope (CLSM) is applied to determine three-dimensional fiber orientation states in injection-molded short fiber composites. Since the CLSM optically sections the composites, more than two planes either on or below the surface of composites can be obtained. Therefore, three dimensional fiber orientation states are determined without destruction. To predict the orientation states, velocity and temperature fields are calculated by using a hybrid FEM/FDM method. The change of orientation state during packing stage is also considered by employing a compressible Hele-Shaw model. The predicted orientation states show good agreement with measured ones. However, some differences are found at the end of cavity. They may result from other effects, which are not considered in the numerical analysis.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권6호
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• pp.502-511
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• 2005

본 논문에서는 자연 이미지에 포함되어 있는 텍스트를 추출하기 위해 명도 정보를 사용한 하이브리드 분석 방법(HAM)을 제안하였다. 즉, 제안한 방법은 명도 정보 분석(Gray-intensity Information Analysis)과 분할/합병 분석(Split/Merge Analysis)을 결합하였다. 제안한 방법의 추출 결과를 보면 단순한 영상과 복잡한 영상 모두에서 기존의 연구 결과보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.109-110
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• 2007

본 논문에서는 베이시안 초해상도 영상처리시 저해상도 영상들을 고해상도 격자에 맞게 정합해서 업샘플링(upsampling)을 하는 새로운 방식에 대해 제안한다. 제안하는 업샘플링 방식은 각 장을 따로 보간하는 방식과 달리 여러 저해상도 영상의 고주파 정보가 고해상도 영상 격자의 모든 위치에 적절히 영향을 미칠 수 있도록 여러 장의 저해상도 영상의 고주파 정보를 함께 사용하여 보간한다. 보간하는 방법은 B-스플라인 (B-Spline) 기반 비정규 리샘플링(non-uniform resampling)을 기반으로 초해상도 영상처리에 맞도록 적용한다. 실험결과를 통해 일반적으로 적용되는 0-삽입(zero-padding) 업샘플링 방식과 쌍일차 보간법(bilinear interpolation) 등을 적용할 때의 효과를 살펴보고, 제안하는 방식이 일반적인 방식을 사용하는 것에 비해 정량적, 정성적으로 고해상도 정보를 더 정확히 생성해내는 것을 확인한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.193-198
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• 2022

Face Detection is one of the most important aspects of image processing, it considers a time-consuming problem in real-time applications such as surveillance systems, face recognition systems, attendance system and many. At present, commodity hardware is getting more and more heterogeneity in terms of architectures such as GPU and MIC co-processors. Utilizing those co-processors along with the existing traditional CPUs gives the algorithm a better chance to make use of both architectures to achieve faster implementations. This paper presents a hybrid implementation of the face detection based on the local binary pattern (LBP) algorithm that is deployed on both traditional CPU and MIC co-processor to enhance the speed of the LBP algorithm. The experimental results show that the proposed implementation achieved improvement in speed by 3X when compared to a single architecture individually.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.394-396
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• 2022

코로나19 이후 특정 시간대에 무인 매장으로 운영되는 하이브리드 매장이 확산되고 이들 매장에 대한 절도 범죄도 증가하고 있다. 본 논문에서는 무인상점의 심야시간대에 발생하는 범죄를 실시간으로 식별하고 대응할 수 있도록 기존의 무인상점 장치를 충분히 활용한 지능형 방범시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.767-774
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• 2005

본 논문에서는 디지털 홀로그램의 효과적인 코팅 방법으로써 비디오 영상에서 사용되는 표준 압축 방식을 사용하였다. 먼저, 컴퓨터 형성 홀로그램(CGH)으로부터 생성된 격자패턴을 비디오 데이터로 변환한 다음 이를 부호화 하였다. 또한, 변환을 위한 전처리, 물체 영상의 전체적인 정보에 대한 국부적인 영역분할, 부호화를 위한 주파수 변환, 격자패턴의 비디오 스트림을 위한 스캐닝, 계수 값의 분류, 복합적인 비디오 부호화 등을 제안하였다. 제안된 복합 압축 알고리듬은 기존의 방법에 비해 뛰어난 압축율과 재생력을 얻을 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.7-12
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• 2001

본 논문에서는 스페클 노이즈를 포함하는 SAR 영상에서 도로망과 같은 선형 구조를 검출하기 위하여 하이브리드 특징 검출 방법을 사용하였다. 먼저 국소적으로 이웃한 영역에 대하여 평균 밝기 비율 또는 통계적 특성을 고려하여 국소적 에지를 검출하였고, 도로에 대한 많은 정보를 위하여 양 검출기로부터 검출된 응답을 결합하였으며, 결합된 에지 세그먼트 중 도로에 일치하는 세그먼트를 결정하고, 연결하여 완전한 도로망을 검출하였다. 본 논문에서 도로망의 검출 방법으로 도로에 대한 일반적인 사전 지식을 MRF 모델로 정의하고, 제안한 세그먼트의 상호 작용 포인터 프로세서에 의한 에너지 함수를 최적화하여 도로망을 검출하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제11권2호
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• pp.120-133
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• 1994

홀로그래픽 간섭계측기로터 나오는 영상 데이터를 해석하는 전문가시스템에 대하여 기술하였다. 그동안 간섭 띠무늬(fringe)를 해석하는 방법들이 어느 정도의 자동화를 이룩하며 개발되어왔다. 그러나, 복잡한 간섭 띠무늬 패턴(fringe pattern)및 심한 잡음이 생기게 되는 고속도 항공공학 분야 또는 실험기계공학 분야에서는 신뢰할 만한 자동화를 이룩하기가 매우 힘들었다. 현재 사용가능한 방법중에는 간섭띠무늬 추적, 위상전이, 푸리에 변환, 회귀분석 등이 있는데, 이들은 소음제거나 데이터 수정을 하는데 있어서 극히 국부적인 정보에만 의존하였다. 결과적으로, 특별히 심한 소음이 있는 경우, 부정확한 위상중첩이나 간섭띠무늬 순차배열문제에 부딪히게 되고 따라서 작업자의 수작업이 심각하게 필요하게 된다. 본 논문에서는 간섭띠무늬 추적방법의 자동화 를 위한 새롭고 포괄적인, 규칙기반 전문가시스템에 대하여 기술하였다. 새로 개발된 전문가 시스템은 간섭띠무늬 패턴에 대한 전체적인 또는 지연적인 정보를 추출해 내고 또 전문가가 가지고 있는 지식을 이용한다. 이 전문가 시스템은 저수준 및 고수준 처리를 동시에 할 수 있도록 상호연결기구를 채택하여 간섭띠무늬를 해석하는 적절한 해결책을 마련하였다. 또한 위상전이나 푸리에 변환 방법에서 문제가 되는 자동위상 중첩에 대해 개발된 전문가 시스템의 응용의 가능성에 대해서도 기술하였다.