• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.727-731
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• 2003

ASTER image has some advantages for classification such as 15 spectral bands and 15m ${\sim}$ 90m spatial resolution. However, in the classification using general remote sensing image, shadow areas are often classified into water area. It is very difficult to divide shadow and water. Because reflectance characteristics of water is similar to characteristics of shadow. Many land cover items are consisted in one pixel which is 15m spatial resolution. Nowadays, very high resolution satellite image (IKONOS, Quick Bird) and Digital Surface Model (DSM) by air borne laser scanner can also be used. In this study, mixed pixel analysis of ASTER image has carried out using IKONOS image and DSM. For mixed pixel analysis, high accurated geometric correction was required. Image matching method was applied for generating GCP datasets. IKONOS image was rectified by affine transform. After that, one pixel in ASTER image should be compared with corresponded 15×15 pixel in IKONOS image. Then, training dataset were generated for mixed pixel analysis using visual interpretation of IKONOS image. Finally, classification will be carried out based on Linear Mixture Model. Shadow extraction might be succeeded by the classification. The extracted shadow area was validated using shadow image which generated from 1m${\sim}$2m spatial resolution DSM. The result showed 17.2% error was occurred in mixed pixel. It might be limitation of ASTER image for shadow extraction because of 8bit quantization data.

• ETRI Journal
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• 제31권4호
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• pp.429-437
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• 2009

This paper proposes a novel technique for 3D scene relighting with interactive viewpoint changes. The proposed technique is based on a deep framebuffer framework for fast relighting computation which adopts image-based techniques to provide arbitrary view-changing. In the preprocessing stage, the shading parameters required for the surface shaders, such as surface color, normal, depth, ambient/diffuse/specular coefficients, and roughness, are cached into multiple deep framebuffers generated by several caching cameras which are created in an automatic manner. When the user designs the lighting setup, the relighting renderer builds a map to connect a screen pixel for the current rendering camera to the corresponding deep framebuffer pixel and then computes illumination at each pixel with the cache values taken from the deep framebuffers. All the relighting computations except the deep framebuffer pre-computation are carried out at interactive rates by the GPU.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1117-1120
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• 1999

The main purpose of padding methods is to extend the boundary segments of arbitrarily shaped objects to a regular grid so that the common block based coding technique, such as 8${\times}$8 DCT, can be applied. In the conventional padding methods used in MPEG-4: LPE and zero padding, the main process is based on 8${\times}$8 blocks. On the contrary, we propose a new padding method based on pixel-by-pixel. The proposed method puts pixels into a multi-busier using the typical value of each boundary blocks and reproduces new boundary blocks. Simulation results show that the proposed method reduces the conventional padding method and improves the coding efficiency of the conventional padding method.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1331-1346
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• 2018

Aiming at the problem that the gradient-based edge detection operators are sensitive to the noise, causing the pseudo edges, a triqubit-state measurement-based edge detection algorithm is presented in this paper. Combing the image local and global structure information, the triqubit superposition states are used to represent the pixel features, so as to locate the image edge. Our algorithm consists of three steps. Firstly, the improved partial differential method is used to smooth the defect image. Secondly, the triqubit-state is characterized by three elements of the pixel saliency, edge statistical characteristics and gray scale contrast to achieve the defect image from the gray space to the quantum space mapping. Thirdly, the edge image is outputted according to the quantum measurement, local gradient maximization and neighborhood chain code searching. Compared with other methods, the simulation experiments indicate that our algorithm has less pseudo edges and higher edge detection accuracy.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권10호
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• pp.956-962
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• 2005

최신 동영상 압축 표준인 H.264는 압축 효율을 높이기 위해 기존의 표준과는 다른 1/2 화소 생성 방법을 사용한다. 그러므로 기존의 동영상 압축표준으로 압축된 비트열을 DCT 상에서 H.264로 트랜스코딩(transcoding)하기 위해서는 추가적인 보정 작업이 필요하다 본 논문에서는 MPEG-2로 압축된 비트열을 DCT 상에서 H.264로 트랜스코딩 할 때 두 표준 간 1/2 화소 값의 차이를 보정하는 기법을 제안한다. 제안된 1/2 화소 보정 기법에서는 DCT 상태의 참조 프레임을 이용하여 두 표준 간의 차이 값을 구하여 입력으로 들어온 블록의 값에 더하여 보정한다. 픽셀 기반에서 보정하는 기법과 성능을 비교한 결과 제안하는 기법이 화질 면에서 우수하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.531-536
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• 2009

본 논문에서는 개선된 회로를 적용한 $256{\times}256$ 픽셀 저항형 지문센서를 제안하고 있다. 단위 픽셀 수준의 센싱회로는 가변적인 전류를 전압으로 변환하여 이진 디지털 신호로 만든다. 정전기에 효과적으로 대처할 수 있는 인접 픽셀 간 전기적 차폐 레이아웃 구조를 제안하고 있다. 전체회로는 단위 센서 회로를 확장하여 ASIC 설계방식을 통하여 설계한 뒤 로직 및 회로에 대하여 모의실험을 하였다. 전체회로는 $0.35{\mu}m$ 표준 CMOS 공정규칙을 적용하여 센서블록은 전주문 방식을 적용하고 전체 칩은 자동배선 툴을 이용하여 반주문 방식으로 레이아웃을 실시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1425-1430
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• 2018

In this paper, we propose a CNN based deep learning algorithm for semantic segmentation of images. In order to improve the accuracy of semantic segmentation, we combined pixel level object classification and image level object classification. The image level object classification is used to accurately detect the characteristics of an image, and the pixel level object classification is used to indicate which object area is included in each pixel. The proposed network structure consists of three parts in total. A part for extracting the features of the image, a part for outputting the final result in the resolution size of the original image, and a part for performing the image level object classification. Loss functions exist for image level and pixel level classification, respectively. Image-level object classification uses KL-Divergence and pixel level object classification uses cross-entropy. In addition, it combines the layer of the resolution of the network extracting the features and the network of the resolution to secure the position information of the lost feature and the information of the boundary of the object due to the pooling operation.

• 센서학회지
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• 제21권6호
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• pp.413-419
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• 2012

A dynamic range extension technique is proposed based on a 3-transistor active pixel sensor (APS) with gate/body-tied p-channel metal oxide semiconductor field effect transistor (PMOSFET)-type photodetector using a feedback structure. The new APS consists of a pseudo 3-transistor APS and an additional gate/body-tied PMOSFET-type photodetector, and to extend the dynamic range, an NMOSFET switch is proposed. An additional detector and an NMOSFET switch are integrated into the APS to provide negative feedback. The proposed APS and pseudo 3-transistor APS were designed and fabricated using a $0.35-{\mu}m$ 2-poly 4-metal standard complementary metal oxide semiconductor (CMOS) process. Afterwards, their optical responses were measured and characterized. Although the proposed pixel size increased in comparison with the pseudo 3-transistor APS, the proposed pixel had a significantly extended dynamic range of 98 dB compared to a pseudo 3-transistor APS, which had a dynamic range of 28 dB. We present a proposed pixel that can be switched between two operating modes depending on the transfer gate voltage. The proposed pixel can be switched between two operating modes depending on the transfer gate voltage: normal mode and WDR mode. We also present an imaging system using the proposed APS.

• 스마트미디어저널
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• 제4권3호
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• pp.50-55
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• 2015

본 논문에서는 야간 영상 감시(night-time video surveillance)에 특화된 GMM(Gausssian mixture model)기반의 배경 모델링(background modeling)을 이용한 배경 차분(background subtraction)방법을 제안한다. 야간 영상에서는 낮 영상에 비해 배경과 객체의 구분이 뚜렷하지 않아 매우 흡사한 픽셀 값들을 이용하여 배경을 분리해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 전처리 단계에서 조정된 범위의 히스토그램 스트레칭을 이용하여 입력 픽셀 값을 배경 모델링에 이로운 픽셀 값으로 변경해준다. 조정된 픽셀 값을 이용하여 가장 이상적인 배경을 찾기 위해 픽셀 단위로 GMM기반의 배경 모델링 방법을 적용한다. GMM을 기반으로 한 배경모델링 방법에서는 새로운 픽셀 값이 입력되었을 때 어떤 가우시안에도 속하지 않는다면 가장 낮은 가중치를 가진 가우시안 분포를 제거함으로써 이전의 축적된 배경의 정보를 무시하는 결과를 낳게 된다. 따라서 본 논문에서는 낮은 가중치의 가우시안을 제거하는 대신 기존 가우시안의 평균과 입력된 픽셀 값의 차를 이용하여 새로운 평균에 적용함으로써 기존의 쌓여진 정보를 고려한다. 실험결과 제안된 배경 모델링 방법이 기존 방법의 이점을 유지하면서 야간 영상 감지에 특화된 배경 차분 결과를 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.287-294
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• 2013

이진 연결요소 라벨링은 영상처리와 컴퓨터비전 등의 영역에 널리 사용되는 기법 중의 하나이다. 지금까지 여러 가지 방법의 라벨링기법이 연구되어 왔는데 그 중에서 이중스캔 방법이 가장 효과가 있는 것으로 나타나고 있다. 이중스캔 방법에서는 전통적으로 화소단위로 스캐닝을 하면서 순차적으로 라벨링하는 방법을 사용했는데 최근에는 C. Grana et. al. 및 L. He et. al. 등이 제안한 복수의 인접화소를 묶은 블록을 기반으로 라벨링하는 방법이 가장 효율적인 것으로 인정받고 있다. 본 논문에서는 화소기반의 스캔마스크를 사용하면서 라벨링은 Grana의 블록을 기반으로 하는 새로운 라벨링 방법을 제안하고 있다. 실제 사용하는 영상들에 대해 실험한 결과 영상의 종류에 따라 제안된 방법이 현재 가장 효율이 좋은 He의 방법에 비해 평균 3.9%에서 22.4%까지 성능의 향상이 있는 것으로 나타났다.