• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.7-16
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• 2002

본 논문에서는 지도 정보를 자동으로 분석하여 등고선과 숫자, 기호를 추출해 내는 알고리즘에 대해 연구하였다. 이를 위해 우선 지도를 이진 영상으로 변환한 후 세선화 작업을 거친다. 세선화된 영상으로부터 등고 성분들을 분리시킨 후, 비등고 성분에 대한 특징분석 후 숫자와 기호를 자동으로 분리한다. 마지막으로 복원 알고리즘을 이용하여 손실 부분을 복원한다. 여러 종류의 등고선 지도영상을 대상으로 모의실험을 수행하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.406-415
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• 2021

The worldwide spread of the Internet and the digital information revolution have resulted in a rapid increase in the use and transmission of multimedia information due to the rapid development of communication technologies. It is important to protect images in order to prevent problems such as piracy and illegal distribution. To solve this problem, I propose a new digital color image encryption algorithm in this paper. I design a new pseudo-random number generator based on 1D five-neighborhood maximum length cellular automata (FN-MLCA) to change the pixel values of the plain image into unpredictable values. And then I use a 3D chaotic cat map to effectively shuffle the positions of the image pixel. In this paper, I propose a method to construct a new MLCA by modeling 1D FN-MLCA. This result is an extension of 1D 3-neighborhood CA and shows that more 1D MLCAs can be synthesized. The safety of the proposed algorithm is verified through various statistical analyses.

• 방송공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.91-99
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• 2006

전처리는 영상의 질을 개선하거나 영상을 특정한 응용 목적에 알맞도록 변환시키는 등의 영상 처리를 의미한다. Depth 카메라로부터 획득한 화소단위의 8비트 깊이 정보 (depth map) 에는 depth 카메라의 특성상 잡음으로 생각할 수 있는 많은 성분들이 포함되어 있고, RGB 정보에서의 윤곽선에 비해 물체의 특성이나 조명 조건에 의해서 왜곡되어 나타난다. 일반적으로 잡음 제 거 필터가 사용되지만, 이는 깊이 정보 내의 잡음만을 줄이는 역할을 하기 때문에 깊이 정보의 왜곡된 윤곽선 처리는 하지 못 하고 있다. 본 논문에서는 깊이 정보의 잡음을 줄이는 동시에 RGB 정보의 윤곽선을 이용하여 깊이 정보의 왜곡된 윤곽선을 개선하는 알고리즘을 제안함으로써 다시점 입체 영상 생성 시 오차를 줄이고자 한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.145-151
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• 2014

본 논문에서는 한 장의 영상에서 안개를 제거하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 Dark Channel Prior(DCP) 알고리즘은 영상의 어두운 정보를 계산하여 전달량을 추정한 후, 매팅(matting) 기법을 사용하여 안개 영역을 보완하여 검출한다. 이 과정에서 블록현상이 발생하는 문제가 있으며 이로 인해 안개를 효율적으로 제거하는데 한계점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Hidden Markov Random Field(HMRF) 와 Expectation-Maximization(EM) 알고리즘을 이용하여 매팅 과정에서 발생하는 블록문제를 해결하고자 하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 기존 방법보다 안개제거에서 더 향상된 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제49권3호
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• pp.30-36
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• 2012

BTC 압축은 간단하고 효율적인 압축 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는, 컬러 이미지 압축을 위한 RMC-BTC 알고리즘(RMC : reduction method chrominace data)을 제안한다. RMC-BTC coding은 chrominace data를 축소시키기 위해서, 각 BTC 블록에서, chrominace data를 평균으로 표현하는 방법과, luminance 데이터 의 bit-map을 chrominace 데이터의 bit-map으로 활용하여 chrominace 데이터를 표현하는 방법을 사용하였다. 시뮬레에션 결과는 기존의 BTC 알고리즘의 PSNR과 압축비율의 비교를 통해서, 제안한 알고리즘의 효율성을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권4호
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• pp.339-348
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• 1997

본 논문에서는 일반적으로 잡음이 있는 MR 영상의 배경 영역을 영역분활 알고리듬으로 제거하고 이영역분할의 정보를 손실 부호화에 이용함으로써 데이터의 압축 효율을 높이는 방법을 제안한다. 영역분할 알고리듬은 여역의특성 추출을 위해 전해상도 웨이블렛 변화(full-resolution wavelet transform)을 이용하며, 얻은 특성등의 분류를 위해 Kohonen self-organizing map을 사용한다. 웨이블렛 변환을 이용한 부호기에서는 영역분활 결과 진단에 의미없는 부분으로 판단된 영역은 부호화 하지 않음으로써 압축효율을 향상시킨다. 제안한 알고리듬으로 MR영상들을 부호화한 결과, 영역분할 정보를 이용하지 않을 경우보다 평균적으로 약 15%정도의 비트율의 절약을 가져올 수 있었으며, 같은 압축률일 경우에는 복원된 영상이 JPEG에서보다 좋은 화질을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1245-1252
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• 2013

디지털 영상 콘텐츠의 사용이 급증함에 따라 유료 및 비밀유지를 필요로 하는 영상 데이터에 대한 보안문제가 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 깊이정보 영상 콘텐츠를 숨기기 위한 암호화 방식을 제안한다. 이 방식은 웨이블릿 영역에서 주파수 계수들을 대상으로 수행이 된다. 이 방식은 웨이블릿 변환의 레벨과 임계치를 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 실험결과 전체 데이터 중에서 0.048%의 데이터만을 암호화하더라도 원본 깊이 정보 영상의 정보를 확인할 수 없었다. 본 논문에서 제안한 암호화 알고리즘은 암호화 혹은 영상처리 분야의 연구자들에게 하나의 지표가 될 것으로 생각된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제65권6호
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• pp.15-22
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• 2023

In this study, We conduct a comparative study of deep learning-based classification of agricultural field attributes using Tagged Image File (TIF) and Enhanced Compression Wavelet (ECW) images. The goal is to interpret and classify the attributes of agricultural fields by analyzing the differences between these two image formats. "FarmMap," initiated by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs in 2014, serves as the first digital map of agricultural land in South Korea. It comprises attributes such as paddy, field, orchard, agricultural facility and ginseng cultivation areas. For the purpose of comparing deep learning-based agricultural attribute classification, we consider the location and class information of objects, as well as the attribute information of FarmMap. We utilize the ResNet-50 instance segmentation model, which is suitable for this task, to conduct simulated experiments. The comparison of agricultural attribute classification between the two images is measured in terms of accuracy. The experimental results indicate that the accuracy of TIF images is 90.44%, while that of ECW images is 91.72%. The ECW image model demonstrates approximately 1.28% higher accuracy. However, statistical validation, specifically Wilcoxon rank-sum tests, did not reveal a significant difference in accuracy between the two images.

• 한국의류학회지
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• 제16권2호
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• pp.263-275
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• 1992

This study intends to provide strategic positioning of brand image analysed from the view point of perceptual dimensions of clothing consumers. Consumers are segmented on the basis of the attributes of brand image, and in each segment, perceptual map is composed according to multidimensional scaling. The results are as follows; 1. According to the Benefit Segmentation, it is statistically significant that the consumers are divided into 'product-factor oriented group 'and' image-factor oriented group'. 2. From the analysis of perceptual map upon the 'similarity of brand image,'image-factor oriented group 'perceives more differently than 'product-factor oriented group' 3. From the analysis of perceptual map with the evaluation of attributes of brand image, price, promotion and design are significant determinants in 'total consumer group'. In addition, store image is significant determinant in' image-factor oriented group' and quality is significant determinant in' product-factor oriented group'. According to the evaluation of consumers on 8 brands with determining attribute-vector, ranks of brands in each segment are similar in the vector of price and promotion but different in the vector of design between segment groups. 4. From the analysis of perceptual map upon the preference of brand image, the distribution of preference and position of ideal point are different between segment groups. 5. With evaluation of purchase habit, statistically significant differences are found between groups segmented in the degree of importance of attributes, purchasing motive, purchasing time, sources of information and expenses for clothes.

• 한국측량학회지
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• 제26권2호
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• pp.149-156
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• 2008

본 연구에서는 고해상도 단영상과 수치지도를 이용하여 건물정보 추출 및 갱신을 위한 방법을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 우선 QuicBird 단영상과 수치지도의 자동기하보정을 통한 수치정사영상을 제작하였다. 건물레이어와 Canny 에지 추출자에 의해 획득된 영상에지와의 템플릿 매칭과정을 통해 건물높이정보를 추출하였다. 최종적으로 앞선 매칭결과를 그리디 스네이크 알고리즘의 초기치로 사용하여 일부건물에 대한 형상을 수정하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기위해 LiDAR DSM과 1:1,000 수치지도를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 건물정보 추출 및 갱신에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.