• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.460-469
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• 2020

본 연구는 코로나19 사태로 인하여 최근 이슈로 떠오르는 '마스크 5부제'에 대한 온라인 뉴스 기사와 카페글을 분석하여 언론과 대중들의 반응을 담고 있는 매스 미디어와 소셜 미디어 의제를 파악하고, 그 차이점을 알아보았다. 분석을 위해 네이버 뉴스 기사 전문 2,096건과 카페글 1,840건을 수집하고 데이터 전처리 과정과 정제과정을 거쳐 단어 빈도분석, 워드 클라우드, LDA 토픽모델링 분석을 실시하였다. 분석 결과, 매스 미디어에 비해 소셜 미디어는 '대리 구매', '개학 연기', '마스크 사용', '마스크 구입'과 같이 실생활 관련 토픽이 나타나 개인 미디어의 특성이 반영되어 정보 전달의 기능 보다는 개인의 의견, 감정, 정보를 교류하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구에 적용된 연구방법의 적용으로 다양한 미디어 분석을 통해 사회이슈가 공중의제화되고, 정부의제로 진화하는 정책의제설정 과정에서 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2975-2980
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• 2015

에지 검출은 대부분의 영상 처리에서 중요한 전처리 과정으로서, 물체의 크기, 위치, 방향 등을 포함한 여러 특징 정보를 검출하는 영상 처리 기법이다. 이러한 에지 검출은 국내외 여러 분야에서 발전되고 있다. 널리 알려진 기존의 에지 검출 방법에는 고정된 가중치 값으로 구성된 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, LoG 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 가중치가 고정된 마스크를 영상에 적용하기 때문에 다소 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해, 그레이 레벨 변환 함수를 적용한 후, 국부 마스크로부터 추정 마스크를 구하여 그 마스크의 최대값 및 최소값을 이용하여 에지를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, LoG 에지 검출 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2982-2988
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• 2014

에지 검출은 영상 분할, 영상 인식 등의 전처리 과정이며, 국내외에서 많은 관련 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 검출할 경우 에지를 우수하게 검출이 가능하나 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음의 영향에 의해 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문은 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 먼저 마스크의 중심 화소를 기준으로 상, 하, 좌, 우 방향으로 영역을 구분한다. 그리고 각 영역의 대표 화소값의 잡음 여부를 판단하여 그 결과에 따라 추정 마스크의 요소를 구한 후, 여기에 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12A호
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• pp.1034-1043
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• 2011

최근 무선 멀티미디어 통신 수요의 팽창에 따른 주파수 부족 문제를 해결할 수 있는 방안으로 기술 및 서비스 중립성을 가지는 개방형 주파수 할당 방식의 도입이 예상되면서 여기에 적합한 새로운 간섭 관리의 모렐 및 기준 설정이 요구된다. 본 논문에서는 우리나라의 이러한 새로운 간섭 관리를 위한 모델로 여러 가지 후보 방식들을 고려한 결과, Block Edge Mask (BEM) 방식을 가장 적합한 모델로 선정한다. 그리고 BEM의 기준치 설정에 따른 간섭 영향을 알아보기 위해 디지털 방송 전환 여유 대역에 LTE 시스템의 사용을 가정하여, 이종 시스템인 디지털 지상파 텔레비전 방송 (DTV) 서비스와 LTE 이동통신 서비스의 경계 대역에서의 BEM의 대역 외 방출(Out-of-band emission) 기준을 유도하고 보호 대역의 설정에 따른 영향을 알아본다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.542-551
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• 2000

본 논문에서는 MR 영상의 3차원 가시화 및 분석을 위한 단일 채널 MR 영상의 자동 뇌영역 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 4단계의 2차원 및 3차원 처리에 의하여 뇌윤곽을 찾아낸다. 1,2단계에서는 곡선 적합을 이용한 자동 문턱치화에 의하여 머리마스크와 초기 뇌마스크를 생성한다. 3단계에서 입방보간으로 초기 뇌마스크의 3차원 볼륨을 생성하여 형태학적 연산, 연결부위 레이블링에 의하여 중기 뇌마스크를 생성한다. 최종적으로 곡선 적합에 의한 자동 문턱치화를 이용하여 뇌마스크를 정련한다. 제안한 알고리즘은 영상의 슬라이스 방향을 고려할 필요가 없고 영상이 뇌 전체를 포함하지 않아도 되며, T1, T2, PD, SPGR등 다양한 종류의 MR 영상의 자동적인 뇌영역의 분할에 유용하다. 실험에서 20세트 MR 영상에 대하여 수동분할을 기준으로 0.97 이상의 유지도를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1039-1045
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• 2021

4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전으로 카메라 센서와 영상에 기반한 자동화 시스템이 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 영상 및 신호처리의 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위한 디지털 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에 설정된 로컬 마스크를 기준으로 수직, 수평, 대각선 방향으로 8개의 마스크로 분할하며, 각 분할 마스크의 표준편차를 비교하여 기준값을 구한다. 최종 출력은 공간적 거리에 따른 가중치와 기준값을 사용한 가중치를 로컬 마스크에 적용하여 계산한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 알고리즘과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 등을 이용하여 성능을 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1136-1141
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• 2022

코로나19 팬데믹으로 인해 마스크 착용이 일상화되면서 마스크 착용 얼굴을 식별하는 얼굴인식 연구에 대한 중요도가 높아지고 있다. 안정된 얼굴인식 성능을 위해서는 인식 대상에 대한 풍부한 학습용 이미지 확보가 필요하지만 인물 별로 마스크 착용 얼굴 이미지를 다량 확보하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 동일 인물에 대해 마스크 미착용 얼굴 이미지와 마스크 착용 얼굴 이미지를 쌍으로 컨볼루션 오토인코더에 입력하여 얼굴과 마스크의 기하학적 관계를 학습한다. 학습이 완료된 컨볼루션 오토인코더는 학습에 사용되지 않은 새로운 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 자연스러운 형태로 합성해준다. 제안 방법은 고속으로 대량의 마스크 착용 얼굴 이미지를 생성할 수 있으며, 얼굴 특징점 추출에 기반하는 마스크 합성 방법에 비해 실용적이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.630-632
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• 2012

현대사회는 디지털 정보화시대로 변화하고 있으며, 이로 인해 다양한 영상들의 이용이 증가하고 있다. 이러한 영상을 처리하기 위하여, 다양한 디지털 영상 처리 기법이 이용되고 있다. 그 중 에지검출 기법은 물체 인식, 차선 검출 등 여러 응용 분야에 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 기법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등이 있다. 하지만 이러한 기존의 방법들로 처리한 영상들은 영상을 주변 화소의 변화정도와 관계없이 동일하게 영상을 처리하기 때문에, 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 방법들의 단점을 개선하기 위하여, 변형된 확장 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.461-466
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• 2013

사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 영상복원 등 디지털 영상처리 기술분야에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하는데 대표적인 방법은 SM(Standard Median) 필터가 있지만, SM 필터는 에지영역에서 오류를 나타내어 영상의 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 임펄스 잡음환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 화소를 중심으로 하여 이중 마스크를 취하는 변형된 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 이중 마스크를 취함에 따라 제안한 방법은 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타내었고 영상의 화질을 개선하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.333-341
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• 2006

본 논문에서는 시간도약 UWB 신호의 주파수 특성을 해석하고 실제의 신호의 전력 스펙트럼은 주로 사용된 펄스의 전력 스펙트럼에 의하여 결정됨을 보였다. 또한, 코드 스펙트럼의 상세한 해석을 하였다. 그리고 FCC의 emission mask를 충분히 활용할 수 있는 펄스의 설계 방법을 제시하였다. 제시한 펄스 설계방법은 가우시안 미분 펄스의 시간 지연 파형을 선형으로 결합하였으며 결합된 새로운 파형은 FCC의 전력 밀도 마스크를 충분히 활용할 수 있다. 이때 선형 결합 계수는 LSE(Least Square Error)를 최소화 하도록 계산하였다. 다양한 계수의 수와 기본 펄스들에 대한 결과적인 펄스의 전력 스펙트럼 밀도 및 파형을 계산하였다.