• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.1-8
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• 2002

컴퓨터 응용기술의 급속한 발전으로 인해 동영상 정보는 인터넷 및 사회전반의 다양한 분야에서 활용되고 그 수가 기하급수적으로 증가되고 있다. 동영상 정보 분석 시스템은 기본적으로 텍스트를 기반으로 하기 때문에, 동영상 정보가 가지는 애매성을 표현하기 곤란하며, 주석 작성에 따르는 과다한 작업부담 및 객관성 결여 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량의 동영상 정보를 효율적으로 분석하기 위해 동영상 이미지의 분할영역에서 색상정보와 모양정보를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 색상정보를 추출하기 위해서는 기존의 RGB 방식에서 HSI방식으로 색상변환 하여 대표색상과 매칭 되는 특징 정보를 사용한다. 그리고 모양정보는 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(IMI)를 이용한다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권4호
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• pp.60-67
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• 2008

피부색은 자동화된 얼굴 인식을 위한 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 컬러 정보와 피부색 모델을 이용한 피부 영역 검출 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 적응적 조명 보정 기법을 통해 피부색 영역의 검출 성능을 개선하였고 전처리 필터를 적용하여 피부색이 아닌 영역을 먼저 제거시킴으로써 처리 속도를 향상시켰다. 또한 피부색 검출 성능이 우수한 ST 컬러 공간을 수정하여, 보다 정확한 피부색 영역을 추출할 수 있도록 하였다. 제안된 방법의 실험 결과 기존의 방법과 비교하여 보다 우수한 검출 결과를 나타냈으며, 처리 속도 또한 약 $33{\sim}48%$ 향상시킬 수 있었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권12호
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• pp.81-89
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• 1997

In this paper, we propose a new image retrieval algorithm using the block classification. More specifically, we classify nonoverlappint small image blocks into texture, monotone, and various edges. Using these classification results and the RGB color histogram, we propose a new similarity measure which considers both local and global fretures. According to our experimental results using 232 color images, the retrieval efficiencies of the proposed and the previous methods were 0.610 and 0.522, respectively, which implies that the proposed algorithm yields better performance.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.461-472
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 영상의 정합값(matching)을 통한 얼굴 특징추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 얼굴색상 정보의 RGB컬러공간을 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역 검출하였다. 추출된 얼굴영역으로부터 눈 형판(template)을 적용하여 눈 사이의 거리와 기울어짐, 코와 입에 대한 특징의 기하학적인 특징 벡터를 추출하였다. 또한 제안한 방법은 2차원 특징정보 뿐만 아니라 스테레오 영상의 정합을 통한 얼굴의 눈, 코, 입의 특징을 추출할 수 있었다. 실험을 통하여 약 1m이내 거리에서 73%의 일치율을 보였고, 약 1m이후 거리에선 52%의 일치율을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1755-1759
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• 2004

디지털 워터마킹은 디지털 정보를 비합법적인 공격으로부터 저작권의 보호 방법중의 하나이다. 이기술은 어떤 파일에 관한 저작권 정보(즉, 저자 및 권리 등)를 식별할 수 있도록 특정의 데이터를 사람의 육안이나 청각으로 구별할 수 없게 삽입하는 기술이다. 본 논문은 JPEG2000 칼라 정지영상에 웨이블렛 변환을 이용한 RGB칼라 영상을 워터마크 시킬 수 있는 워터마킹 기술을 제안하였다. 제안된 기술에 따라 워터마크 된 이미지에 다양한 공격을 적용한 후에 워터마크된 이미지와 추출된 워터마크사이에서의 유사함을 측정하고 연구하였다. 결론적으로 이지미의 PSNR 값은 파라매터에 의해 결정되며, 본 논문은 전체적으로 32dB를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1773-1779
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• 2015

본 논문은 컬러 클러스터 MIMO 기술을 적용하여 육상과 해상 간의 저비용 고속 무선 데이터 전송이 가능한 해상 가시광 통신 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 각 컬러 클러스터에 50개의 RGB LED 로 구성되며, 온-오프키잉을 사용하여 변조한다. 수신기에서는 선택적 합성기술을 수행하여 컬러 클러스터의 다이버시티 효과를 얻어 비트오율 개선을 제공한다. 성능 실험에서는 해상 채널 구성을 위해 대기 난류 조건에서 바다 상태 데이터 (파고, 풍속 등)를 Pierson-Moskowitz 및 JONSWAP 스펙트럼에 적용하여 구현하였으며 해상 링크 품질을 통신거리와 비트 오율을 통해 분석하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 시스템은 국제항로표지협회의 해상 부표식에 충족하고, 고출력 LED를 사용하기 때문에 충분한 조명을 동시에 제공할 수 있는 효율적인 해상 가시광통신 기술임을 보여주고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.972-980
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• 2022

영상을 이용한 기계학습 기반의 나비 종 인식 기술은 나비 종의 다양성 및 개체 수, 종의 서식 분포 등을 파악하는데 관련 분야 종사자의 많은 시간과 비용 감소의 효과를 가져온다. 나비 종 분류의 정확성과 시간 효율을 높이기 위해 기계학습 모델의 입력으로 사용되는 여러 가지 특징들이 연구되었다. 그중 엔트로피 개념을 이용한 가지 길이 유사성 엔트로피나 색채 강도 엔트로피 방법이 푸리에 변환이나 웨이블릿 등 다른 특징들에 비해 높은 정확성과 적은 학습 시간을 보여주었다. 본 논문은 나비의 컬러 영상에 대한 RGB 색채 강도 엔트로피를 이용한 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 특징 추출 방법과 대표적인 앙상블 모델들을 결합한 나비 인식 시스템을 개발하고 성능을 평가한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.307-312
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• 2017

본 논문의 목적은 애니메이션 제작시 시간을 절약할 수 있는 새로운 형태의 RGB 라이팅 파이프라인 개발이다. 현재 방법의 문제점을 파악한 후 새로운 방법과 비교분석을 통해서 8단계로 연구하였고 연구결과로 해결책을 제시했다. 본 연구에 따른 RGB라이팅 파이프라인에 의한 그래픽 영상 조명효과 구현방법은 텍스처와 분리된 디지털 라이트(light)와 설정갯수 단위로 묶인 라이트 세트 별로 렌더레이어를 생성하고, 각각의 라이트가 RGB채널로 분리됨으로써 3가지의 라이트 정보가 하나의 레이어와 그래픽 영상 이미지에 저장될 수 있도록 하는 동시에 색 보정의 정확도와 정밀도가 향상될 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해서 기존 방법과 새로운 방법 각 특성에 대한 장단점을 살펴보고 작업의 특성이나 업종별 특성에 따라 새로운 형태의 RGB라이팅 파이프라인을 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권12A호
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• pp.1897-1903
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• 2000

산업용 칼라 액정 패널 비젼 시스템은 공장 자동화 시스템 및 고속도로 등의 모니터링을 위해 필요한 시스템이다. 본 논문에서는 산업용 액정 패널 비젼에서 입력신호인 NTSC, SECAM, PAL 및 컴퓨터의 RGB 신호를 받아 이를 그래픽 처리하여 LCD 패널에 디스플레이 하여 대형 스크린에 투사하기 위한 LCD 드라이버 인터페이스를 카드를 개발하였다. 개발된 인터페이스 카드는 XGA(1024X768)급의 성능을 가진다. 카드의 성능을 테스트하기 위해 적합성 시험을 하였으며, 테스트 결과 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1945-1953
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• 2022

한국항공우주연구원에서는 위성영상의 활용 증진과 활용 활성화를 위하여 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 공공분야 사용자에게 제공하고 있다. 그러나 해당 영상은 모자이크 과정에서 영상 융합 및 컬러 밸런싱의 과정을 거치기 때문에 본래의 분광 정보가 왜곡되어 있다. 또한 모자이크 영상은 Near Infrared (NIR) 밴드를 제외한 Red, Green, Blue 밴드만 제공하고 있기 때문에 해당 모자이크 영상을 활용하여 영상을 분석하는 데 한계가 존재한다. 따라서 이러한 한계점을 보완하고자 본 연구에서는 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 기법과 R, G, B 밴드를 활용한 지수를 추출하여 영상 분류를 수행하고, 그 결과를 비교해 보았다. 분석 결과, 모자이크 영상의 분류 결과 정확도는 약 67.51%인 반면, PCA 기법과 RGB 지수를 모두 함께 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 75.86%로 나타나 PCA와 RGB 지수를 함께 활용하면 영상 분류 결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 것을 확인하였다. PCA 기법과 RGB 지수 활용 기법을 비교한 결과, PCA 기법만 활용하였을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 64.10%로 나타났으며, RGB 지수만 활용했을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 74.05%로 나타났다. 이를 통해 두 기법 중에서는 RGB 지수를 활용한 분류 정확도가 더 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 양질의 보조 정보를 활용하는 것이 중요하다는 시사점을 도출할 수 있었다. 추후 모자이크 영상의 분류 및 분석결과를 향상시키기 위한 추가적인 지수 및 기법 개발이 필요할 것으로 생각되며, 관련 연구를 통해 모자이크 영상 및 제한된 분광 정보만을 제공하는 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.