• 한국통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.883-891
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• 1994

본 논문에서는 화소에서의 방향성을 이용하여 필기체 한글 인식에 유용한 세선화 알고리듬을 제안하였다. 세선화하기 전에 방향성 검출을 시행한다. 검출된 방향성에 의해서 직선과 사선으로 분류한다. 직선성분에는 Rutovitz crossing number를 이용한 알고리듬을 적용한다. 사선성분에는 Hilditch crossing number를 이용한 알고리듬을 적용한다. 제안한 알고리듬을 이미 제안된 다른 6가지의 세선화 알고리듬을 적용한 세선화 영상들과 성능을 비교하였다. 비교 항목으로는 기준 골격선과의 유사도, 잔가지 수, 그리고 자소 분리율 등이 사용되었다. 실험은 570개 문자에 대해서 수행하였다. 실험 결과 제안한 알고리듬은 유사도와 필기체 한글 인식에 많이 사용되는 자소 분리율에서 6개 비교 대상 중에서 가장 우수한 결과를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권1호
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• pp.228-246
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• 2011

A 3D model based approach for a face representation and recognition algorithm has been investigated as a robust solution for pose and illumination variation. Since a generative 3D face model consists of a large number of vertices, a 3D model based face recognition system is generally inefficient in computation time and complexity. In this paper, we propose a novel 3D face representation algorithm based on a pixel to vertex map (PVM) to optimize the number of vertices. We explore shape and texture coefficient vectors of the 3D model by fitting it to an input face using inverse compositional image alignment (ICIA) to evaluate face recognition performance. Experimental results show that the proposed face representation and recognition algorithm is efficient in computation time while maintaining reasonable accuracy.

• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권6호
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• pp.249-254
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• 2011

본 논문은 H.264 움직임 예측을 위해 휘도 성분과 색차 성분의 부화소를 생성하는 효율적인 부화소 보간기 회로 설계에 대해 기술한다. 제안된 구조를 기반으로 한 회로는 보간 연산을 위해 입력 데이터를 버퍼링하지 않고 수평, 수직, 대각선의 부화소 보간을 병렬로 처리한다. 휘도성분에 대한 1/2 화소, 1/4 화소 보간과 색차 성분에 대한 1/8 화소 보간을 동시에 처리하여 회로 성능을 더욱 개선하였다. 회로 크기를 줄이기 위해 본 논문에서는 병렬로 보간 연산을 처리하는데 필요한 모든 중간 데이터를 레지스터 대신 내부 SRAM에 저장하였다. 제안된 구조를 레지스터 전달 수준의 회로로 기술하였고, FPGA 보드에서 동작을 검증하였다. 또한 구현된 회로를 130nm CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 게이트 수준의 회로로 합성하였다. 합성된 회로의 크기는 20,674 게이트이고 최대 동작 주파수는 244MHz이다. 회로에 사용된 SPSRAM의 전체 크기는 3,232 비트이다. 구현된 회로는 논리 게이트와 SRAM을 포함하여 다른 논문에서 제안한 회로에 비해 크기가 작고 성능도 우수하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.543-550
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• 2000

블럭 정합 알고리즘의 VLSI 구현시 복잡도를 줄이고, 수행 속도를 높이기 위하여 새로운 정합 기준인 적응적 비트 축소 MAD(adaptive bit-reduced mean absolute difference:ABRMAD)를 제안한다. ABRMAD는 기존의 MAD에서 화소의 모든 비트를 비교하는 대신, 화소를 구성하는 중요한 비트만을 고려하여 축소된 화소 값을 비교하여 움직임 벡터를 찾는다. 실험을 통하여, 제안한 정합 기준은 기존의 MAD 정합 기준에 비하여 낮은 하드웨어 복잡도를 가지면서 MSE(mean square error) 측면에서 유사한 성능을 가짐을 보인다. 또한 기존의 비트 수 축소형 정합 기준인 DPC(difference pixel counting), BBME(binary-matching with edge-map), 그리고 BPM(bit-plane matching)과 비교하여 같은 수의 비트를 사용하였을 경우 좋은 MSE 성능을 가짐을 보인다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권1호
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• pp.52-57
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• 2003

In this paper, we propose a Fuzzy Classifier System(FCS) to find a set of fuzzy rules which can carry out the edge detection. The classifier system of Holland can evaluate the usefulness of rules represented by classifiers with repeated learning. FCS makes the classifier system be able to carry out the mapping from continuous inputs to outputs. It is the FCS that applies the method of machine learning to the concept of fuzzy logic. It is that the antecedent and consequent of classifier is same as a fuzzy rule. In this paper, the FCS is the Michigan style. A single fuzzy if-then rule is coded as an individual. The average gray levels which each group of neighbor pixels has are represented into fuzzy set. Then a pixel is decided whether it is edge pixel or not using fuzzy if-then rules. Depending on the average of gray levels, a number of fuzzy rules can be activated, and each rules makes the output. These outputs are aggregated and defuzzified to take new gray value of the pixel. To evaluate this edge detection, we will compare the new gray level of a pixel with gray level obtained by the other edge detection method such as Sobel edge detection. This comparison provides a reinforcement signal for FCS which is reinforcement learning. Also the FCS employs the Genetic Algorithms to make new rules and modify rules when performance of the system needs to be improved.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.681-684
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• 2015

자성체의 자화는 자성물리의 기본 물리량으로 자성체 응용에 많은 정보를 제공한다. 광자기효과를 이용하는 자구관찰 장치에서 최초로 얻어지는 자화패턴 만으로는 자성체의 자화상태를 확인할 수 없다. 따라서 자구패턴을 시각화하기 위해 다수의 패턴을 획득하여 연산을 통해 자구패턴을 시각화하였다. 자화패턴을 8비트 디지털 카메라로 취득하였고 이를 컴퓨터로 화상 연산처리를 하였다. 연상방법은 자성체를 포화시켜 픽셀값을 최대 255값에 가깝게 하여 취득한 영상으로부터 어떤 자화상태의 자화영상의 픽셀값을 반복적으로 감산하는 것이다. 감산 연산이 진행됨에 따라 선명한 자구패턴이 얻어졌다. 연산 프로그램은 범용의 LABVIEW를 이용하였고 자구관찰장치는 편광자를 가지는 광학현미경을 이용하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.166-173
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• 2020

Multi-view images, which are widely used for providing free-viewpoint services, can enhance the quality of synthetic views when the number of views increases. However, there needs an efficient representation method because of the tremendous amount of data. In this paper, we propose a method for generating point cloud data for the efficient representation of multi-view color and depth images. The proposed method conducts sequential reconstruction of point clouds at each viewpoint as a method of deleting duplicate data. A 3D point of a point cloud is projected to a frame to be reconstructed, and the color and depth of the 3D point is compared with the pixel where it is projected. When the 3D point and the pixel are similar enough, then the pixel is not used for generating a 3D point. In this way, we can reduce the number of reconstructed 3D points. Experimental results show that the propose method generates a point cloud which can generate multi-view images while minimizing the number of 3D points.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.137-147
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• 2014

세계 최초의 정지궤도 해양관측위성인 천리안 해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imagers;GOCI)의 자료 품질을 유지하면서도 용량을 줄임으로써 자료 배포 서비스를 향상시키기 위한 방법을 검토하였다. 레벨-2 자료는 압축만으로도 약 92.9%의 용량 절약을 할 수 있지만, 레벨-1 자료는 압축으로 인한 용량 절약이 약 20.7%에 그치기 때문에 또 다른 접근 방식이 필요하였다. 이 연구에서는 위성 영상 자료의 양자화 비트 수(12비트)가 레벨-1 자료의 픽셀 당 비트 수(32비트)보다 작게 설정되어 있다는 점에 착안하여, 레벨-1 자료에 대해 최적화된 픽셀 당 비트 수를 찾고자 하였다. $R^2$와 변조전달함수(Modulation Transfer Function, MTF)를 이용한 실험 결과, 레벨-1 자료의 픽셀 당 비트 수를 14비트까지 줄이더라도 위성 영상자료의 품질 저하가 없다는 것을 정량적으로 확인하였다. 또한, Ns2 (Network Simulator 2)를 이용한 네트워크 평가 결과, 레벨-1 자료의 경우 픽셀 당 비트 수를 14비트까지 줄였을 때 배포시간을 약 57.7% 줄일 수 있었고, 레벨-2 자료의 경우 압축을 이용하여 92.9%까지 파일 크기를 줄였을 때 배포시간을 약 92.5% 줄일 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.481-487
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• 2019

두부 CT 검사 시 일반적으로 검사 시 적용하는 스캔조건 및 알고리즘을 기준으로 선정 후 알고리즘 변경 적용을 통한 선량감소효과를 실험을 통해 알아보고자 하였다. 그 결과 선량감소효과는 관전압 보다 관전류 변화 시 의미가 있었으며, 인체 팬텀을 이용한 화질 평가는 Smooth 알고리즘적용 후 선량을 감소 시 Bone 알고리즘적용 후 선량을 감소 시 보다 상대적으로 화질 감소가 적었으며, 특히 Bone 알고리즘적용 시에는 평균 CT Number 또는 Pixel value의 편차가 상대적으로 크게 측정되었다. 즉 선량은 감소되고 화질은 유지하여 환자의 피폭 선량을 감소시키고 동일한 화질의 영상을 얻을 수 있는 조건은 Smooth 알고리즘 적용과 120 kVp, 160 mA라는 결과 값을 얻을 수 있었다. 이 때 선량은 약 28% 감소되며 평균 CT Number 또는 Pixel value도 오차가 상대적으로 적게 측정 되었다. 향 후 스캔조건 및 다양한 알고리즘 적용 후 그 결과를 검진 또는 추적검사 등으로 내원한 환자에게 적용하여 검사 한다면 환자 피폭선량 감소에 있어 매우 유용할 것으로 사료된다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권10호
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• pp.16-20
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• 2015

본 논문에서는 차세대 저장장치로 주목받고 있는 멀티레벨 홀로그래픽 데이터 저장장치에서 여러 가지 레벨의 변조부호를 제안하고 이들의 성능을 알아본다. 멀티레벨 변조부호는 한 픽셀에 1비트 이상 저장이 가능하기 때문에 저장용량을 증가시킬 수 있으며, 동일한 픽셀 개수에서 더 많은 코드워드의 표현이 가능하다. 따라서 코드워드간 최소거리가 큰 변조부호를 만들 수 있으며 이런 성질은 오류정정 능력을 가지는 변조부호를 구성할 수 있다. 부호율을 1/2로 고정하고 제안된 변조부호들의 성능을 조사한 결과, 레벨 수가 커서 최소거리가 큰 변조부호의 성능보다 낮은 레벨이기 때문에 최소거리가 작은 변조부호가 더 좋은 성능을 보였다.