• 센서학회지
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• 제11권5호
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• pp.255-262
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• 2002

인간의 망막은 효율적으로 주어진 물체의 윤곽을 검출할 수 있다. 본 연구에서는 윤곽검출에 관여하는 망막 세포의 기능을 전자회로로 모델링하여 윤곽검출기능을 가지는 CMOS 시각칩을 설계하였다. CMOS 제조공정 중에는 여러 가지 요인에 의해 MOSFET의 특성이 변화할 수 있으며, 특히 어레이로 구성되어 각 픽셀의 신호를 출력하는 readout 회로에서의 특성변화는 출력옵셋으로 나타난다. 하드웨어로 입력영상의 윤곽을 검출하는 시각칩은 다른 응용시스템의 입력단에 사용되므로 이러한 옵셋은 전체 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 이와 같은 출력단의 옵셋을 제거하기 위해 CDS(Correlated Double Sampling) 회로를 이용한 윤곽 검출용 시각칩을 설계하였다. 설계된 시각칩은 CMOS 표준공정을 이용하여 다른 회로와 집적화가 가능하며, 기존의 시각칩보다 신뢰성 있는 출력특성을 나타냄으로써, 물체의 윤곽을 이용하는 물체추적, 지문인식, 인간 친화적 로봇시스템등의 다양한 응용 시스템의 입력단으로 적용될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.704-709
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• 2003

디지털 영상은 전송 중에 잡음과 시스템의 다른 요소에 의해 입력 요소가 왜곡된다. 이는 영상객체의 분할시 경계면의 모호함이 발생시키고, 특히 입력 영상 경계 부분은 패턴인식의 분할 및 검출 요소를 결정하기 때문에 매우 중요하다. 따라서 그 경계 부분을 정확하게 분할ㆍ검출하는 최적의 에지 검출 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 입력 영상의 임계값에 따른 적응적 형상학을 이용하여 영상의 경계면을 부각시킨 후, 이 영상을 Meyer 웨이브렛-CNN 알고리즘에 적용한 후 최적의 에지를 검출하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 영상 에지 검출 알고리즘인 Sobel 에지 검출과 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까운 곳과 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 시뮬레이션에 의해 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권8A호
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• pp.822-828
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• 2002

다제약 접근기반 OF(optical flow) 평가기술이 이동 물체의 인식에 자주 이용되고 있다. 그러나 OF 평가시간 뿐만 아니라 오차 문제로 인하여 사용이 제한되고 있다. 본 논문에서는 sobel 에쥐 검출과 다제약 접근기반 OF를 이용하여 효율적으로 움직임 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 에쥐 검출 후 차영상과 영역분할기법으로 영상열 내 이동물체를 검출하고 임계치 처리로 잡음에 의해 검출된 이동물체들을 제거한다. 그리고 OF 최적 제약선을 찾기 위한 CHT와 Voting 누적을 적용한다. 이때 에쥐 검출과 영역분할을 이용함으로써 연속하는 영상열 내에서 이동 물체를 찾기 위한 CHT 계산시간을 현저히 줄이는 것이 가능하다. CHT 기반의 Voting은 최소자승법을 가미함으로써 오차 또한 감소시킨다. 그리고 제약선에 따른 수많은 점들을 계산하는 작업도 변환된 기울기-교점 파라미터를 사용함으로써 줄어들게 된다. 시뮬레이션 결과 영상 내에서 이동물체 인식비가 증가됨을 보였고 이동물체의 움직임 정보를 제공하는 OF 벡터도 매우 효율적으로 검출됨을 확인하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권4호
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• pp.535-538
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• 2009

Speckle noise reduction for ultrasound CT image using morphological adaptive median filtering based on edge preservation is presented in this paper. Speckle noise is multiplicative feature and causes ultrasound image to degrade widely from transducer. An input image is classified into edge region and homogeneous region in preprocessing. The speckle is reduced by morphological operation on the 2D gray scale by using convolution and correlation, and edges are preserved. The adaptive median is processed to reduce an impulse noise to preserve edges. As the result, MAM of the proposed method enhances the image to about 10% in comparison with Winner filter by Edge Preservation Index and PSNR, and 10% to only adaptive median filtering.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제3권2호
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• pp.102-106
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• 2003

This paper describes novel low-power high-speed flip-flop called dual edge-triggered NAND keeper flip-flop (DETNKFF). The flip-flop achieves substantial power reduction by incorporating dual edge-triggered operation and by eliminating redundant transitions. It also minimizes the data-to-output latency by reducing the height of transistor stack on the critical path. Moreover, DETNKFF allows negative setup time to provide useful attribute of soft clock edge by incorporating the pulse-triggered operation. The proposed flip-flop was designed using a $0.35{\;}\mutextrm{m}$ CMOS technology. The simulation results indicate that, for the typical input switching activity of 0.3, DETNKFF reduces power consumption by as much as 21 %. Latency is also improved by about 6 % as compared to the conventional flip-flop. The improvement of power-delay product is also as much as 25 %.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.329-332
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• 2009

Speckle noise reduction for ultrasound CT image using morphological adaptive median filtering based on edge preservation is presented in this paper. Speckle noise is multiplicative feature and causes ultrasound image to degrade widely from transducer. An input image is classified into edge region and homogeneous region in preprocessing. The speckle is reduced by morphological operation on the 2D gray scale by using convolution and correlation, and edges are preserved. The adaptive median is processed to reduce an impulse noise. As the result the proposed method enhances the image to about 20% in comparison with Winer filter by Edge Preservation Index and PSNR.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.549-555
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• 2006

에지검출은 영상처리와 컴퓨터비젼의 매우 중요한 연구분야이다. 그리고 일반적인 에지검출 연산자인 Robert, Sobel, Kirsh등의 연산자는 계단에지를 검출하는데는 적합하나 잡음에 매우 민감한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상정보척도와 신경회로망을 이용한 잡음에 매우 강한 계단에지 검출방법을 제안한다. 계단에지의 명암도 분포의 차, 방향성, 연속성, 구조성 등의 계단에지의 기본적인 정보특성을 이용한 함수를 BP 신경회로망의 입력벡터로 구성한 결과 매우 위치가 정확한 계단에지를 얻을 수 있었다. 또한 실험 영상으로 장미 영상과 세포영상을 사용하여 매우 만족스런 실험 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.221-228
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• 2005

본 논문은 인간의 공간 지각 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝 시스템을 제안한다. 제안방법은 원 화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 공간 변화량(SV: spatial variation)을 구한다. SV와 국부 평균을 이용하여 계산한 에지 강조 정보량(IEE: information of edge enchancement)을 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수로 평가했으며 제안방법을 영상에 적용한 결과 이진 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이며 미세한 에지도 잘 보존되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.11-18
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• 2003

오차 확산 방법은 연속 계조 영상을 이진 영상으로 표현할 때 우수한 화질을 보이지만 에지 영역에서는 에지 정보가 흐려지는 특성이 있다. 이를 개선하기 위해 원영상의 국부적 특성을 고려하여 에지 강조 가중치를 다르게 적용하는 방법을 제안한다. 제안방법은 국부적 특성의 척도로 3$\times$3 소벨연산자를 이용한 에지 정보를 사용했다. 먼저 원영상을 소벨연산자를 이용해 에지를 검출한다. 검출된 에지 정보의 정규화 값을 입력으로 하는 정현파 함수로 에지 정보에 따라 에지 정보 가중치 함수를 구한다. 구해진 에지 정보 가중치 함수와 입력 화소 값을 곱하여 에지 강조 가중치를 구하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안 방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수와 해프톤 영상의 역해프톤 영상을 이용하여 기존의 방법과 비교했다. 제안방법을 적용한 결과 영상은 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이고 미세한 에지도 잘 표현되어졌다. 또한 기존의 방법에 비해 에지의 재현성이 개선되었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권5호
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• pp.215-224
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• 2011

본 논문에서는 EGOSST를 이용하여 가중치를 갖는 이동 경로들을 최소 비용으로 모두 연결하는 방법을 제안한다. 이동 경로는 가중치 선분으로 변환될 수 있는데, 이것은 통신선, 도로 및 철도망에서의 동적 궤적뿐 만 아니라, 가중치인 이동 량이나 통행 빈도를 포함한다. 제안되는 방법은 단순한 위치 정보만을 고려하여 처리하는 방법에 비해 더 광범위하고 유용한 분야에 응용이 가능할 것이다. 입력 선분의 수, 각 선분 가중치의 최대 크기, 그리고 그리드 정밀도를 입력 인자로 설정한 실험에서, 본 논문에서 제안된 방법은 가중치 최소 신장 트리를 이용한 방법과 비교할 때, 연결 비용은 평균 1.07%, 가중치 스타이너 최소 트리 방법에 비해서는 평균 0.43% 감소하였다. 또한 그리드 정밀도를 0.1과 0.001로 했을 경우, 가중치 최소 신장 트리 방법에 비해 실행 시간이 각각 평균 97.02%, 2843.87% 증가했으나, 연결 비용은 각각 평균 0.86%, 1.13% 감소되었다. 이는 제안된 방법이 가중치를 반영한 이동 경로의 효과적 연결 뿐 아니라, 그리드 정밀도를 조절하여 생성 시간과 비용 절감 율을 응용 분야에 맞추어 사용될 수 있음을 보인다.