• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.20-29
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• 2018

본 연구는 부산광역시 블로그 '쿨부산'을 대상으로 지자체 PR커뮤니케이션이 지자체와 공중간의 관계성과 지자체 이미지에 미치는 영향과 조직-공중관계성의 매개역할을 살펴보았다. 연구결과, 소셜 미디어 정보특성 중 '상호작용성'과 '흥미성'은 조직-공중관계성과 지자체 이미지에 유의한 정적인 영향을 미쳤고, 조직-공중관계성의 하위요인들 중 '균형성'이 지자체 이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 지자체 소셜 미디어 정보특성의 지자체 이미지에 대한 영향력에 있어 조직-공중관계성의 매개역할이 입증되었다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제18권2호
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• pp.129-142
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• 2014

We propose a variational segmentation model based on statistical information of intensities in an image. The model consists of both a local region-based energy and a global region-based energy in order to handle misclassification which happens in a typical statistical variational model with an assumption that an image is a mixture of two Gaussian distributions. We find local ambiguous regions where misclassification might happen due to a small difference between two Gaussian distributions. Based on statistical information restricted to the local ambiguous regions, we design a local region-based energy in order to reduce the misclassification. We suggest an algorithm to avoid the difficulty of the Euler-Lagrange equations of the proposed variational model.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권12C호
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• pp.1194-1200
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• 2006

본 논문에서는 국부 통계 특성을 이용한 적응 MAP 방식의 고해상도 영상 복원 알고리즘에 대해 제안한다. 고해상도 원 영상의 윤곽선을 보존하기 위해 저해상도 영상의 국부 특성을 이용하여 시각함수를 정의하였고, MAP(Maximum A Posteriori) 추정 방식을 이용하여 국부적인 열화 정도(smoothness)를 조절하였다. 또한 가중치가 부여된 함수를 이용하여 원 고해상도 영상에 가능한 가까운 최적의 해를 찾기 위하여 반복기법을 사용하였으며, 열화 요소는 매 반복 단계마다 부분적으로 복원된 고해상도 영상으로부터 이용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권4호
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• pp.1035-1041
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• 2016

Internal cracks in products are invisible and can lead to fatal crashes or damage. Since X-rays can penetrate materials and be attenuated according to the material’s thickness and density, they have rapidly become the accepted technology for non-destructive inspection of internal cracks. This paper presents a robust crack filter based on local gray level variation and multiscale analysis for automatic detection of cracks in X-ray images. The proposed filter takes advantage of the image gray level and its local variations to detect cracks in the X-ray image. To overcome the problems of image noise and the non-uniform intensity of the X-ray image, a new method of estimating the local gray level variation is proposed in this paper. In order to detect various sizes of crack, this paper proposes using different neighboring distances to construct an image pyramid for multiscale analysis. By use of local gray level variation and multiscale analysis, the proposed crack filter is able to detect cracks of various sizes in X-ray images while contending with the problems of noise and non-uniform intensity. Experimental results show that the proposed crack filter outperforms the Gaussian model based crack filter and the LBP model based method in terms of detection accuracy, false detection ratio and processing speed.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권2호
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• pp.104-110
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• 2016

Dense local image descriptors like SIFT are fruitful for capturing salient information about image, shown to be successful in various image-related tasks when formed in bag-of-words representation (i.e., histograms). In this paper we consider to utilize these dense local descriptors in the object tracking problem. A notable aspect of our tracker is that instead of adopting a point estimate for the target model, we account for uncertainty in data noise and model incompleteness by maintaining a distribution over plausible candidate models within the Bayesian framework. The target model is also updated adaptively by the principled Bayesian posterior inference, which admits a closed form within our Dirichlet prior modeling. With empirical evaluations on some video datasets, the proposed method is shown to yield more accurate tracking than baseline histogram-based trackers with the same types of features, often being superior to the appearance-based (visual) trackers.

• 디자인학연구
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• 제16권1호
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• pp.63-72
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• 2003

본 연구의 목적은 도시민의 일상체험의 장인 가로공간을 대상으로 대상지역 가로경관의 역사적, 문화적 특성을 제고한 상징 이미지를 추출하고 이것을 바탕으로 한 지역의 정체성을 명확히 하는데 있다. 이를 통해 지역 이미지의 상징성과 미래지향적 가로의 이미지를 가로환경시설물에 적용함으로써 지역의 상징성을 표현하고 개성 있는 거리로 새롭게 인식시켜 활력 있는 가로환경을 조성하고자 한다. 또한 이 연구를 통해 상징가로 환경조성의 기초자료를 제시하고 실제적인 디자인 사례를 제시함으로써 특성화된 지역문화를 활성화하는데도 그 목적 이 있다. 상징가로의 디자인 접근방법으로 역사적 요소가 상실되고 도시화(신도시)가 이루어진 가로를 대상으로 지역의 상징적 이미지를 현재의 지역이미지와 미래지향적 이미지로 추출하였다. 이미지 평가실험을 통해 추출된 상징적 이미지를 바탕으로 미래지향적인 가로의 상징도구로 가로환경시설물을 이용하여 지역의 가로를 특성화하였다. 가로환경시설물의 디자인에 상징이미지를 적용하여 타 지역과 차별화된 가로를 형성하고 지역의 아이덴티티(Identity)를 확립함으로써 지역민의 소속감, 자부심과 애향심을 심어주는데 도움을 주고, 공공기관에서 지금까지의 연구내용과 연관된 계획을 수립하고 시행하고자 할 때, 본 연구가 상징성 추출에 있어서 하나의 방향성을 제시하였음에 그 의의를 둔다.

• 감성과학
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• 제12권3호
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• pp.331-340
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• 2009

최근 지역 환경의 문화적 중요성이 증대함에 따라 지역 주민의 도시디자인에 대한 관심이 늘어나고 있다. 이러한 도시디자인을 통하여 지역 주민들의 자긍심을 고취시키고 대내외적으로 그 지역의 도시이미지를 재정립할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 특정 도시(포항시)의 현황 및 환경적 특성 그리고 시민의 디자인 이미지 선호도를 분석하고, 이를 바탕으로 도시이미지 정체성을 구현할 수 있는 대상으로서 '가로'를 구성하는 공공시설물의 표준디자인 제안을 기본적인 목적으로 하였다. 이를 위하여 해당 도시의 24개 지역에 대한 경관이미지 및 공공시설물 설치 현황을 분석하였다. 또한 해당 도시의 일관된 이념과 사상, 이미지를 구축할 수 있는 공공시설물의 디자인 방향을 도출하기 위하여 시민들의 공공시설물에 대한 감성적 디자인 선호이미지를 조사, 분석하였다. 이러한 분석 내용을 바탕으로 총 31종의 공공시설물에 대한 디자인 가이드라인을 설정하였으며 표준디자인을 제안하였다. 이러한 결과를 통하여 매력 있는 도시이미지를 표출할 수 있는 커뮤니케이션 매체의 제공이 가능하고, 향후 포괄적인 도시 경관계획에 반영할 수 있는 자료의 제공이 가능할 것으로 기대한다.

• 응용통계연구
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• 제23권3호
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• pp.595-607
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• 2010

본 논문에서는 일반 영상의 가우시안 잡음 제거에 유용한 Non-Local Means 필터를 이용하여 웨이블렛 도메인 상에서 SAR 영상의 스펙클 잡음제거 방법을 제안하고자 한다. 먼저 승법 잡음인 스펙클 잡음을 로그를 취해 가법 잡음으로 변환한 후 웨이블렛 분해하고 고주파 혹은 저주파 서브밴드에 따라 Non-Local Means 필터와 웨이블렛 임계값 처리(wavelet thresholding)를 선택적으로 적용하고 지수형태를 취해 원영상으로 복원함으로서 잡음을 제거한다. 또한, Non-Local Means 필터의 단점인 수행시간을 단축시키기 위해 통계적 t-검정을 이용하여 개선하고자 한다. 영상실험을 통한 성능평가 결과 제안된 필터는 정성적인 비교와 PSNR과 DSSIM을 통한 정량적인 비교 모두 기존의 필터보다 우수한 성능을 보였다. 통계적 t-검정을 이용해 개선된 방법은 빠른 계산 속도와 더 나은 성능을 나타냈다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.375-380
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• 2017

본 논문은 single image에서 측정한 빛 전달량 값과 local contrast 값을 사용하여 안개 량을 수치화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 빛 전달량 값을 사용하여 안개로 예측되는 지역을 추정하고, 추정된 안개 예측 지역의 넓이와 해당 지역의 local contrast 크기의 범위를 사용하여 안개 정도를 수치화 한다. single image에서 측정 가능한 안개 의 물리적 특성들을 고려하였기 때문에 기존의 안개 검출 알고리즘들이 구분하지 못했던 영상들에서도 안개 량을 정확하게 측정하였다. 실제 빛의 산란 정도를 측정하는 감광 계수 측정계를 사용하여 측정한 안개 량과 제안하는 방법의 수치를 비교했을 때, 다양한 환경과 물체를 포함한 영상들에서 95%이상의 정확도로 안개 정도를 수치화 하였다. 또한 빛 전달량 추정 과정에서 local contrast 값을 추출하여 사용하기 때문에 기존의 빛 전달량을 측정하는 방법에서 복잡도를 거의 증가시키지 않는다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권11호
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• pp.2068-2086
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• 2011

Based on the quincunx sub-sampling grid, the New Interleaved Hierarchical INTerpolation (NIHINT) method is recognized as a superior pyramid data structure for the lossless and progressive coding of natural images. In this paper, we propose a new image interpolation algorithm, Edge Adaptive Hierarchical INTerpolation (EAHINT), for a further reduction in the entropy of interpolation errors. We compute the local variance of the causal context to model the strength of a local edge around a target pixel and then apply three statistical decision rules to classify the local edge into a strong edge, a weak edge, or a medium edge. According to these local edge types, we apply an interpolation method to the target pixel using a one-directional interpolator for a strong edge, a multi-directional adaptive weighting interpolator for a medium edge, or a non-directional static weighting linear interpolator for a weak edge. Experimental results show that the proposed algorithm achieves a better compression bit rate than the NIHINT method for lossless image coding. It is shown that the compression bit rate is much better for images that are rich in directional edges and textures. Our algorithm also shows better rate-distortion performance and visual quality for progressive image transmission.