• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권3호
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• pp.395-411
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• 2014

Temporal medical data is often collected during patient treatments that require personal analysis. Each observation recorded in the temporal medical data is associated with measurements and time treatments. A major problem in the analysis of temporal medical data are the missing values that are caused, for example, by patients dropping out of a study before completion. Therefore, the imputation of missing data is an important step during pre-processing and can provide useful information before the data is mined. For each patient and each variable, this imputation replaces the missing data with a value drawn from an estimated distribution of that variable. In this paper, we propose a new method, called Newton's finite divided difference polynomial interpolation with condition order degree, for dealing with missing values in temporal medical data related to obesity. We compared the new imputation method with three existing subspace estimation techniques, including the k-nearest neighbor, local least squares, and natural cubic spline approaches. The performance of each approach was then evaluated by using the normalized root mean square error and the statistically significant test results. The experimental results have demonstrated that the proposed method provides the best fit with the smallest error and is more accurate than the other methods.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.611-617
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• 2004

This paper presents a simple method of rotational motion estimation and correction for roll axis stabilization of an image. The scheme first computes the rotation center by taking least squares of selected local velocity vectors, and the rotational angle is found from special subset of motion vectors. Roll motion correction is then performed by the nearest neighbor interpolation technique. To show the effectiveness of our approach, the synthetic and real images are evaluated, resulting in better performance than the previous ones.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.231-236
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• 2003

This paper presents a simple approach on the rotational motion estimation and correction for the roll stabilization of the sight system. The algorithm first computes the rotational center from the selected local velocity vectors of related pixels by least square methods. And then, rotational angle is found from the special subset of the motion vector. Finally, motion correction is performed by the nearest neighbor interpolation technique. In order to show the performance of the algorithm, the evaluation for the synthetic and real image was performed. The test results show good performance compared with previous approach.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.947-949
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• 2015

본 논문은 기존의 시간적으로 이웃한 프레임 사이의 움직임을 추정 보상하여 새로운 프레임을 생성하는 프레임률 향상 기법 (frame rate up conversion)을 제안한다. 움직임 추정(Motion Estimation)을 통하여 계산된 움직임 벡터를 이용하여 프레임을 생성하며, 생성된 프레임에서 발생되는 구명 (hole)과 중첩 (overlap) 영역을 처리하는 기법을 제안한다. 특히 k-NN 보간법(k-nearest neighbor interpolation)[3]과 중간값을 적응적으로 활용하여 향상된 화질의 영상을 생성한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기술의 우수성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1520-1522
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• 2015

본 논문은 기존의 시간적으로 이웃한 프레임 사이의 움직임을 추정 보상하여 새로운 프레임을 생성하는 프레임률 향상 기법 (frame rate up conversion)을 제안한다. 움직임 추정(Motion Estimation)을 통하여 계산된 움직임 벡터를 이용하여 프레임을 생성하며, 생성된 프레임에서 발생되는 구멍 (hole)과 중첩 (overlap) 영역을 처리하는 기법을 제안한다. 특히 k-NN 보간법(k-nearest neighbor interpolation)[3]과 중간값을 적응적으로 활용하여 향상된 화질의 영상을 생성한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기술의 우수성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.2343-2348
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• 2006

영상처리에서 영상확대기법은 기본적인 처리기법으로 일반적으로 사용되는 기법은 보간법(최근접이웃, 양선형, 3차회선 보간법)이다. 그러나 이러한 보간법은 영상확대시 블록화 현상이나 몽롱화현상과 같은 영상의 손실이 발생하거나 계산량이 많아 처리시간이 길게 나타났다. 따라서 본 논문에서는 입력영상의 부대역정보인 에지정보를 이용하여 기존의 확대기법을 개선하고자 한다. 에지정보를 추출하기 위하여 이웃한 화소들을 이용하지 않고 전체영상을 이용하여 블록화현상이 발생되지 않았다. 그리고 에지가 결여되어 나타나는 몽롱화현상을 제거하기 위하여 검출된 에지정보를 강조시켰다. 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 확대기법보다 처리시간을 줄일 수 있었으며, PSNR과 상관계수에서도 성능이 뛰어나 블록화나 몽롱화현상과 같은 문제점을 해결하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.810-815
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• 2018

커널 상관 필터 알고리듬은 객체 추적에 대해 정확도에서 의미 있는 성과를 거두었다. 그러나 고정된 크기의 템플릿을 사용하기 때문에 추적 대상의 스케일 변화에 대처할 수 없었다. 본 논문에서는 최근접 보간법과 표준 가우시안 정규화를 이용한 다중 스케일에서의 상관 필터링 응답 값을 이용하여 프레임별로 가장 적합한 스케일을 찾아 객체를 추적하는 방식을 제안한다. 다음 프레임의 스케일 값들은 이전 프레임의 최적 스케일 값을 이용해 갱신하고 다시 해당 프레임에서의 최적의 스케일 값을 찾는다. 정확도 비교를 위해 기존 커널 상관 필터 알고리듬에서 사용된 VOT2014 데이터를 사용하여 제안된 방법의 유효성을 검증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.754-757
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• 2003

홍채에서 자율신경환이 형성된 위치와 모양으로 환자들의 건강 상태를 파악할 수 있다는 특성 때문에 한의학에서 건강 진단의 한 방법으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 홍채에 존재하는 자율신경환을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 원형 에지 검출기를 이용하여 홍채 영역을 검출한 후 방사조사법 및 문턱치 설정을 통해 경계 후보점을 결정한다. 그리고 각 경계 후보점의 최단거리를 계산하여 경계 후보선을 생성하고 최종적으로 선형보간을 통해 자율신경환을 추출한다. 홍채 영상들에 대해 실험한 결과, 인체의 소화기관의 상태를 추정할 수 있는 진단 시스템의 도구로서 활용될 수 있는 수준의 추출 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-9
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• 2019

In this paper, we propose a method of generating a 2D gray image from LiDAR 3D reflection intensity. The proposed method uses the Fully Convolutional Network (FCN) to generate the gray image from 2D reflection intensity which is projected from LiDAR 3D intensity. Both encoder and decoder of FCN are configured with several convolution blocks in the symmetric fashion. Each convolution block consists of a convolution layer with $3{\times}3$ filter, batch normalization layer and activation function. The performance of the proposed method architecture is empirically evaluated by varying depths of convolution blocks. The well-known KITTI data set for various scenarios is used for training and performance evaluation. The simulation results show that the proposed method produces the improvements of 8.56 dB in peak signal-to-noise ratio and 0.33 in structural similarity index measure compared with conventional interpolation methods such as inverse distance weighted and nearest neighbor. The proposed method can be possibly used as an assistance tool in the night-time driving system for autonomous vehicles.

• 대한공간정보학회지
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• 제9권1호
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• pp.39-47
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• 2001

지형의 특성을 공간상에 수치적으로 표현하는 수치지형모형(DTM)은 전산기의 발달과 더불어 최근 건설 분야의 계획 단계에서 광범위하게 적용이 되고 있으며, 특히 도로설계와 도시계획에 있어서 DTM을 이용한 토공량과 정지표고 및 면적 산정은 대표적인 적용 분야들이다. 따라서, 본 연구에서는 DTM을 이용한 토공량 계산에 정확도에 관련된 요소를 고려하여 최적 토공량 산정을 연구하는데 있어서, 부산광역시 15개 구를 연구 대상지역으로 선정하여 국립지리원 발행 1:5,000 지형도를 수치화하였다. 또한, 토공량과 높이별 정지면적 및 정지표고를 결정하여 향후 절 성토 등으로 인하여 발생 가능한 지형의 변화를 추정할 수 있는 정지표고 산정 모형을 제시하였으며, 그리고 토공량 계산시 사용되는 보간 기법별 토공량의 차이를 분석하였다. 분석결과 역거리보간법이 면적과 표면적 그리고 토공량에서 가장 큰 값을 보였고, 최근린기법이 가장 적을 값이 분포를 나타내었다. 최종적으로 본 연구에서 산정된 토공량은 부산광역시에서 추정한 값들과 매우 근사한 값을 보였다.