• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.157-160
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• 2000

This paper proposes a color-based image retrieval method using color adjacency and gradient. In proposed method, both the adjacency of different colors and gradient of a color in homogeneous region are considered as features of an image. The gradient, defined as the maximum distance along the direction with largest change of color, is computed for each pixel to determine whether the center color is similar or different to the neighboring colors. Therefore the problems caused by uniform quantization, which is popularly used at most existing retrieval, can be avoided. And furthermore, the storage of the feature is reduced by the proposed binary representation.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제31권3_4호
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• pp.353-363
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• 2013

A variant of the global conjugate gradient method for solving general linear systems with multiple right-hand sides is proposed. This method is called as the global conjugate gradient linear least squares (Gl-CGLS) method since it is based on the conjugate gradient least squares method(CGLS). We present how this method can be implemented for the image deblurring problems with Neumann boundary conditions. Numerical experiments are tested on some blurred images for the purpose of comparing the computational efficiencies of Gl-CGLS with CGLS and Gl-LSQR. The results show that Gl-CGLS method is numerically more efficient than others for the ill-posed problems.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제18권6호
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• pp.320-322
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• 2017

In this paper, a high-performance, low-area gradient-magnitude calculator architecture is proposed, based on approximate image processing. To reduce the computational complexity of the gradient-magnitude calculation, vector properties, the symmetry axis, and common terms were applied in a hardware-resource-shared architec-ture. The proposed gradient-magnitude calculator was implemented using an Altera Cyclone IV FPGA (EP4CE115F29) and the Quartus II v.16 device software. It satisfied the output-data quality while reducing the logic elements by 23% and the embedded multipliers by 76%, compared with previous work.

• 전기전자학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.182-188
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• 2012

본 논문에서는 그래디언트 히스토그램을 기반으로 하는 영상 품질 평가 알고리즘을 제안하였다. 이는 목표 영상의 그래디언트 영상을 히스토그램으로 나타낼 경우 영상의 특성을 잘 나타낸다는 장점을 이용하였다. 제안한 방법에서 영상의 품질은 목표 영상에서 얻어진 그래디언트 히스토그램의 기울기에 의해 평가되고, 그래디언트 히스토그램을 대표하는 선의 기울기는 RANSAC (Random Sample Consensus)에 의해 측정된다. LIVE 영상 품질 평가 데이터베이스를 사용한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘이 현존하는 다른 알고리즘에 비해 실제 사람의 영상에 대한 평가와 유사하다는 것을 확인할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.454-458
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• 2001

이 논문에서는 디지털 영상의 퍼지 시스템 표현으로부터 유도된 Edge 검출 알고리듬에 대하여 기술한다. 이 알고리듬은 Gradient을 기반으로 한 것으로 Convolution Kernel이 기존의 Roberts, Prewitt 또는 Sobel등이 제안한 Gradient Kernel과 다른 새로운 것이다. 사용한 퍼지시스템은 디지털 영상을 근사적으로 표현한 Bicubic Spline 함수를 퍼지시스템 화한것으로서 2차 도함수가 연속이기 때문에 Gradient나 Laplacian 연산이 가능하다. Grid 점들에서 이 함수의 Gradient는 두 개의 축 방향으로 각각 한개의 3$\times$3행렬과 영상과의 Covolution에 의하여 산출됨을 보였으며 이를 이용하여 검출된 Edge들은 기존의 다른 방법을 사용하여 검출된 Edge 영상보다 훨씬 선명함을 확인하였다. 이 알고리듬 적용사례 2개에 대한 기술에 포함되어 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.823-826
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• 2000

Motion detection is an important step in computer vision and image processing. Traditional motion detection systems are classified into two categories, namely, feature based and gradient based. In feature based motion detection, features in consecutive frames are detected and matched. Gradient based methods assume that the intensity varies linearly and locally. The method, which we propose, is neither feature nor gradient based but uses the electric field theory. The pixels in an image are modeled as point charges and motion is detected by using the variations between the two electric fields produced by the charges corresponding to the two images.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.117-123
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• 2018

본 연구에서는 이미지 기울기 영역에서 포아송 방정식을 이용한 빠른 이미지 재구성 기법을 제안한다. 포아송 방정식을 사용하는 이 접근법에서, 유도된 벡터 필드는 제 1 단계에서 선택된 영역 내에서 원본과 대상 이미지를 사용함으로써 생성된다. 다음으로, 유도된 벡터는 결과 이미지를 생성하는데 사용된다. 우리는 원하는 기울기 집합과 데이터 항을 근사화하는 2차원 함수를 재구성하는 문제를 분석했다. 결합된 데이터와 기울기는 원본 이미지에 가깝게 머무르는 동안 이미지 기울기를 수정하는 것처럼 작동 할 수 있다. 이 공식으로부터 우리는 물리학에서 알려진 포아송 방정식을 찾아냈다. 이 방정식은 FFT 도메인의 문제에 대한 효율적인 해결책을 제시한다. 이것은 2차원으로 알려진 포아송 모델을 해결하고 기울기 비례축소는 라플라스를 확실하게 일반화하는 잘 정의된 선명한 필터임을 공간 필터에 잘 나타냅니다. 포아송 모델을 기반으로 이산 코사인 변환을 사용하여 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국인쇄학회지
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• 제18권2호
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• pp.55-68
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• 2000

Joint photographic experts group (JPEG) is a standard still-image compression technique, established by the international organization for standardization (ISO) and international telecommunication standardization sector (ITUT). The standard is intended to be utilized in the various kinds of color still imaging systems as a standard color image coding format. Because JPEG is a lossy compression, the decompressed image pixel values are not the same as the value before compression. Various distortions of JPEG compression and JPEG recompression has been reported in various papers. The Image compressed by JPEG is often recompressed by same type compression method in JPEG. In general, JPEG is a lossy compression and the quality of compressed image is predicted that is varied in according to recompression Q-factor. In this paper, four difference color samples(photo image, gradient image, gradient image, vector drawing image, text image) were compressed in according to various Q-factor, and then the compressed images were recompressed according to various Q-factor once again. As the result, this paper evaluate the variation of image quality and file size in JPEG recompression and recommed the optimum recompression factor.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.2-4
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• 2021

분산된 환경에서 머신 러닝의 학습 가중치를 공유하여 학습하는 방법은 훈련 데이터를 직접 공유하는 것이 아니기 때문에 안전한 것으로 여겨졌다. 하지만, 최근 연구에 따르면 악의적인 공격자가 공유된 가중치를 분석하여 원본 데이터를 완벽하게 복원할 수 있는 취약점이 발견되었다. Gradient Leakage Attack은 이러한 취약점을 이용해 훈련 데이터를 복원하는 공격 기법이다. 본 연구에서는 개별 장치에서 학습을 진행하고 가중치를 서버와 공유하는 학습 환경인 연합 학습 환경에서 해당 공격을 방어하기 위해 이산 코사인 변환에 기반한 이미지 변환 기법을 제시한다. 실험 결과, 우리의 이미지 변환 기법을 적용하면 공유된 가중치로부터 원본 데이터를 완벽하게 복원할 수 없다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.3147-3149
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• 1999

In this paper, we develop a TMS320C31- 60 DSP board to generate spiral gradient waveforms for Spiral imaging, one of the ultra fast MRI methods. In Spiral imaging, accurate gradient waveforms are very important to acquire high quality image. For this purpose, sampling rate for generating the gradient waveforms is set twice as high as the data sampling rate. With the developed DSP board accurate gradient waveforms are obtained. Ultra fast MR image with the developed DSP board is currently under development.