• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권2호
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• pp.189-198
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• 1998

3차원 의료영상 재구성 기법은 2차원 의료영상으로부터 인체의 복잡한 3차원 구조를 이해하는데 많은 도움을 준다. 본 논문에서 구현한 3차원 의료영상 재구성 시스템은 저가의 PC 기반에서 시스템의 환경에 상관없이 사용될 수 있도록 Visual C++4.2를 이용하여 작성하였으며 향후 확장성을 고려하여 각 기능을 모듈화 시켰다. 모듈 설계된 3차원 의료영상 재구성 시스템은 데이터 준비, 그래디언트 근시화, 분할, 음영처리, 좌표시스템 변환, 그리고 광선투사와 합성 모듈로 구성되었다. 본 논문에서는 3차원 의료영상 재구성 방법의 속도문제를 개선하여 저가의 PC 환경에서 구현하였다. PC 환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템을 구현하기 위하여 광선투사를 재구성되는 영상에 영향을 주지 않는 범위에서 조기 중단시키는 알고리듬과 영상 재구성에 참여하는 체적소를 줄이는 방법, 그리고 영상을 재구성하기 위한 광선투사 과정에서 투시되는 광선의 수를 줄이는 방법 등ㄹ을 적용하여 PC환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템의 고속화를 이루었으며 실험에 의해서 PC환경에서도 의료영상 재구성 알고리듬이 효과적으로 사용되었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.94-97
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• 2003

본 논문에서는, 웨이브렛 변환과 잡음 섞인 숫자 영상에 대한 최적화 인식 훈련기법을 사용한 다계층 신경망을 제안하고, 이 시스템을 아라비아숫자 인식에 적용한다. 웨이브렛 변환을 이용해 원 영상 정보의 중요한 부분은 최대한 보존하면서 입력벡터의 크기를 줄임으로써 신경망의 노드 수와 학습 수렴시간이 줄어들도록 하였고, 최적화 인식 훈련기법은 데이터의 잡음을 점차적으로 높여가면서 훈련벡터에 적용, 인식률의 변화에 대해 살펴보았다. 잡음이 섞인 숫자 영상의 인식율을 높이기 위해 원 영상에 0, 10, 20, 30, 40, 50㏈의 잡음을 섞은 영상을 훈련에 함께 사용하였다. 테스트 영상에 잡음이 30∼50㏈정도 섞였을 경우에는 원 영상만을 훈련에 이용했을 패와 잡음이 섞인 영상을 이용하여 훈련시켰을 경우에 인식율의 차이가 별로 없지만, 0∼20㏈정도 섞인 영상을 테스트에 사용할때에는 0, 10, 20, 30, 40 , 50㏈의 잡음이 있는 영상을 훈련에 사용했을 때가 원 영상만을 훈련에 이용했을 경우에 비해 인식율이 9% 향상된다.

• 로봇학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.197-205
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• 2014

As computer vision algorithms are developed on a continuous basis, the visual information from vision sensors has been widely used in the context of simultaneous localization and mapping (SLAM), called visual SLAM, which utilizes relative motion information between images. This research addresses a visual SLAM framework for online localization and mapping in an unstructured seabed environment that can be applied to a low-cost unmanned underwater vehicle equipped with a single monocular camera as a major measurement sensor. Typically, an image motion model with a predefined dimensionality can be corrupted by errors due to the violation of the model assumptions, which may lead to performance degradation of the visual SLAM estimation. To deal with the erroneous image motion model, this study employs a local bundle optimization (LBO) scheme when a closed loop is detected. The results of comparison between visual SLAM estimation with LBO and the other case are presented to validate the effectiveness of the proposed methodology.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1145-1148
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• 2002

This paper presents a new method which is calculated to use only three vanishing points in order to compute the dimensions of object and its pose from a single image of perspective projection taken by a camera and the problem of recovering 3D models from three vanishing points of box scene. Our approach is to compute only three vanishing points without this information such as the focal length, rotation matrix, and translation from images in the case of perspective projection. We assume that the object can be modeled as a linear function of a dimension vector ν. The input of reconstruction is a set of correspondences between features in the model and features in the image. To minimize each the dimensions of the parameterized models, this reconstruction of optimization can be solved by the standard nonlinear optimization techniques with a multi-start method which generates multiple starting points for the optimizer by sampling the parameter space uniformly.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.367-370
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• 2007

In this paper, we concentrate on the mask design problem for optical micro-lithography. The pre-distorted mask is obtained by minimizing the error between the designed output image and the projected output image. We use the particle swarm optimization(PSO) and fuzzy system to insure that the resulting images are identical to the desired image. Our method has good performance for the iteration number by an experiment.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.459-466
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• 2012

위성영상 운영은 주문접수, 촬영계획, 영상처리, 영상 배포의 과정으로 구분하며 촬영계획은 주문 접수 과정에서 전달된 신규 주문과 이미 진행 중인 주문을 바탕으로 한정된 위성자원을 최대한 활용하여 사용자의 촬영요청을 가능한 적절한 시기에 반영할 수 있도록 위성의 촬영계획을 수립하는 과정으로 위성 자원의 효율적인 활용이라는 취지와 가장 밀접한 관계를 갖는 과정에 해당한다. 촬영계획은 동시에 많은 변수를 고려해야 하기 때문에 연산량도 많은 편이며, 스케줄링을 수행할 때마다 동일한 과정을 반복적으로 수행해야 한다. 본 논문에서는 촬영계획의 효율성을 높이기 위해 촬영계획의 최적화 연구를 수행하였다. 먼저 촬영계획 수행과정과 제약조건을 정리하여 가능한 많이 촬영할 수 있도록 촬영계획 모형을 수립하고 그 모형을 해결하기 위해 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.1-8
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• 2007

본 논문에서는 영상의 공간 정합과 서로 다른 노출의 보정을 동시에 최적화하기 위한 연구를 수행하였다. 노출 보정은 영상의 밝기 보정이라는 틀 안에서 두 영상의 관계식을 다항식 근사를 통하여 이루는데, 이를 가우스-뉴톤 방식의 비선형 최적화 기법을 이용하여 공간 정합과 동시에 수행을 한다. 본 논문에서는 보다 신뢰성 있고 단순한 동시 최적화를 위하여 블록 좌표(block-coordinate) 방법과의 결합을 제안하며 심도 있는 모의실험을 통하여 성능을 비교하였다. 나아가서 블록 좌표 방법의 단순성과 융통성을 이용하여 밝기 보정에 회기 분석 기법을 도입하여 여러 종류의 영상에 대하여 안정성에서도 우수한 성능을 보이는 최적화를 수행하였다. 기존의 가우스-뉴톤 최적화에 블록 좌표 방법을 결합하여 일반 가우스-뉴톤 최적화에 비하여 계산을 단순화시키면서 보다 빠르게 수렴하는 특성을 보이며 대등한 성능의 칙적화를 수행할 수 있었다. 실험 결과를 보면 특정 영상에서 10회 반복정도로 원하는 수렴 결과를 얻었는데 이는 알고리듬 수행을 위한 계산을 50%정도 감소시킨 것이다 또한 에러도 1.5dB이상 감소시켰다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1205-1223
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• 2018

Image enhancement is an emerging method for analyzing the images clearer for interpretation and analysis in the spatial domain. The goal of image enhancement is to serve an input image so that the resultant image is more suited to the particular application. In this paper, a novel method is proposed based on Mamdani fuzzy inference system (FIS) using multiple fuzzy membership functions. It is observed that the shape of membership function while converting the input image into the fuzzy domain is the essential important selection. Then, a set of fuzzy If-Then rule base in fuzzy domain gives the best result in image contrast enhancement. Based on a different combination of membership function shapes, a best predictive solution can be determined which can be suitable for different types of the input image as per application requirements. Our result analysis shows that the quality attributes such as PSNR, Index of Fuzziness (IOF) parameters give different performances with a selection of numbers and different sized membership function in the fuzzy domain. To get more insight, an optimization algorithm is proposed to identify the best combination of the fuzzy membership function for best image contrast enhancement.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권2호
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• pp.370-384
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• 2017

The image segmentation is the most important operation in an image processing system. It is located at the joint between the processing and analysis of the images. Unsupervised segmentation aims to automatically separate the image into natural clusters. However, because of its complexity several methods have been proposed, specifically methods of optimization. In our work we are interested to the technique SFLA (Shuffled Frog-Leaping Algorithm). It's a memetic meta-heuristic algorithm that is based on frog populations in nature searching for food. This paper proposes a new approach of unsupervised image segmentation based on SFLA method. It is implemented and applied to different types of images. To validate the performances of our approach, we performed experiments which were compared to the method of K-means.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.825-829
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• 2009

In this paper, we examine the fundamental performance of image coding schemes based on multipulse model. First, we introduce several kinds of pulse search methods (i.e., correlation method, pulse overlap search method and pulse amplitude optimization method) for the model. These pulse search methods are derived from auto-correlation function of impulse responses and cross-correlation function between host signals and impulse responses. Next, we explain the basic procedure of multipulse image coding scheme, which uses the above pulse search methods in order to encode the high frequency component of an original image. Finally, by means of computer simulation for some test images, we examine the PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) and computational complexity of these methods.