• 방송공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.153-163
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• 2015

본 논문에서는 카메라 움직임에 강인한 동영상 내 비 검출 및 제거 기법을 제안한다. 검출 파트는 비의 밝기 특성과 공간적 특성을 활용하여 초기 비 영역을 검출한다. 그런 다음 가우시안 분포 모델을 적용하여 최종적인 비 영역을 결정한다. 제거 단계에서는 인접한 영상 간 상관성을 이용하여 비 영역을 중심으로 인접 프레임 간 블록 정합 기법을 수행한다. 그 후 정합 결과에 기반한 non-local mean (NLM) 필터링을 통해 비 영역을 보상한다. 마지막으로 깜박임 효과를 제거하고 가시성을 향상시키기 위해 후처리를 수행한다. 실험 결과를 통해 제안 기법의 화질이 기존 기법에 비해 동영상의 비 제거 성능에 있어 현저하게 우수함을 볼 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권9호
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• pp.96-105
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• 2015

본 논문은 비 검출 및 제거 알고리즘의 DSP 최적화 기법을 제안한다. 우리는 카메라 움직임이 있는 환경에서 비 검출 및 제거 기법을 제안하고, 알고리즘 레벨 및 DSP 레벨에서 최적화를 수행한다. 제안하는 기법은 알고리즘 측면에서 기존에 활용하던 라벨링을 블록 단위의 이진 패턴 분석을 통해 오 검출 영역을 제거하는 방식으로 대체하였고 고속 움직임 추정 알고리즘을 이용하여 연산 시간을 개선하였다. DSP 측면에서는 내부 메모리 최적화와 EMDA이용, 소프트웨어 파이프라인 등을 통한 최적화를 통해 임베디드 환경에서 실시간성을 보이며 실험 결과에서는 제안 기법의 성능과 시간 측면의 우수성을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-9
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• 2019

Single image rain removal is a typical inverse problem which decomposes the image into a background scene and a rain streak. Recent works have witnessed a substantial progress on the task due to the development of convolutional neural network (CNN). However, existing CNN-based approaches train the network with synthetically generated training examples. These data tend to make the network bias to the synthetic scenes. In this paper, we present an unsupervised framework for removing rain streaks from real-world rainy images. We focus on the natural phenomena that static rainy scenes capture a common background but different rain streak. From this observation, we train siamese network with the real rain image pairs, which outputs identical backgrounds from the pairs. To train our network, a real rainy dataset is constructed via web-crawling. We show that our unsupervised framework outperforms the recent CNN-based approaches, which are trained by supervised manner. Experimental results demonstrate that the effectiveness of our framework on both synthetic and real-world datasets, showing improved performance over previous approaches.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.345-351
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• 2014

This paper presents pedestrian recognition to improve performance for vehicle safety system or surveillance system. Pedestrian detection method using HOG (Histograms of Oriented Gradients) has showed 90% recognition rate. But if someone takes a picture in the rain, the image may be distorted by rain streaks and recognition rate goes down by 62%. To solve this problem, we applied image decomposition method using MCA (Morphological Component Analysis). In this case, rain removal method improves recognition rate from 62% to 70%. However, it is difficult to apply conventional image decomposition method using MCA on vehicle safety system or surveillance system as conventional method is too slow for real-time system. To alleviate this issue, we propose a rain removal method by using low-pass filter and DCT (Discrete Cosine Transform). The DCT helps separate the image into rain components. The image is removed rain components by Butterworth filtering. Experimental results show that our method achieved 90% of recognition rate. In addition, the proposed method had accelerated processing time to 17.8ms which is acceptable for real-time system.

• 전자공학회논문지
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• 제54권8호
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• pp.81-88
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• 2017

본 논문에서는 단일 영상에서 빗줄기가 포함된 영역을 검출하기 위한 빗줄기 검출 기법을 제시하고자 한다. 특히 빗줄기가 포함된 패치와 그렇지 않은 패치들을 각각 수집한 후에 지도 학습 기반으로 심층 컨볼루셔널 신경망을 훈련시키고 빗줄기 영역을 검출하는 과정에 대해 자세히 소개하고자 한다. 또한 제안한 심층 컨볼루셔널 신경망 기반의 빗줄기 검출 기법이 기존의 사전 학습 기반의 빗줄기 검출 기법과 비교해서 저주파 영역에서 빗줄기 검출 성능이 더 우수함을 보이고자 한다. 그리고 제안한 빗줄기 검출 기법을 빗줄기 제거 분야에 적용해봄으로써 기존의 사전 학습 기반의 빗줄기 검출 기법보다 저주파 영역에서 디테일한 성분을 더 정확하게 묘사할 수 있음을 보여주고자 한다. 부가적으로 본 논문에서는 원본 영상에 빗줄기 패턴을 삽입하여 비가 내리는 시각적인 효과를 줄 수 있는 빗줄기 천이 기법에 대해서도 소개하고자 한다. 제안한 빗줄기 천이 기법은 빗줄기 영상 데이터베이스를 구축할 때 빗줄기의 다양한 패턴을 확보하는 데 유용하게 사용이 될 수 있다.

• Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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• 제21권E3호
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• pp.87-94
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• 2005

Wet scavenging by rain drops is a most important removal process of air pollutants. In order to study the scavenging mechanisms of aerosol particles, the characteristics of chemical components in the rain water were examined as a function of the amount of rainfall. Rain water were collected continuously and separated into the soluble and insoluble components. The elemental concentrations in both components were determined by a PIXE analysis. The physical and chemical characteristics of atmospheric aerosols during the rainfall events were measured simultaneously. The elemental concentrations in rain water decreased substantially just after rain started and then gradually declined in subsequential rain fall exceeding 1.0 mm. The large particles were scavenged more easily than the fine particles. Fe, Ti and Si in rain water were in high insoluble state. Contrarily, almost whole of S was dissolved in rain water.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.113-117
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• 2020

Images were taken under various weather such as rain, haze, snow often show low visibility, which can dramatically decrease accuracy of some tasks in computer vision: object detection, segmentation. Besides, previous work to enhance image usually downsample the image to receive consistency features but have not yet good upsample algorithm to recover original size. So, in this research, we jointly implement removal streak in heavy rain image and super resolution using a deep network. We put forth a 2-stage network: a multi-model network followed by a refinement network. The first stage using rain formula in the single image and two operation layers (addition, multiplication) removes rain streak and noise to get clean image in low resolution. The second stage uses refinement network to recover damaged background information as well as upsample, and receive high resolution image. Our method improves visual quality image, gains accuracy in human action recognition task in datasets. Extensive experiments show that our network outperforms the state of the art (SoTA) methods.

• 한국물환경학회지
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• 제28권5호
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• pp.676-685
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• 2012

As impermeable layer continues to increase with the urbanization process, direct input of nonpoint source pollutants into water bodies via stormwater has caused serious effects on the aquatic ecosystem. Potential applications of rain gardens are increasing not only as best management practices (BMP) for reducing the level of nonpoint source pollutants but also as an ecological engineering alternative for low impact development (LID). In this study, remediation performance of various planting types, such as a mixed planting system with shrubs and herbaceous plants, was assessed quantitatively to effectively manage stormwater and increase landscape applicability. The mixed planting system with Rhododendron lateritium and Zoysia japonica showed the highest removal performance of $76.9{\pm}7.6%$ and $58.4{\pm}5.0%$ for total nitrogen and $89.9{\pm}7.9%$ and $82.4{\pm}5.2%$ for total phosphorus at rainfall intensities of 2.5 mm/h and 5.0 mm/h, respectively. The mixed planting system also showed the highest removal performance for heavy metals. The results suggest that a rain garden with the mixed planting system has high potential applicability as a natural reduction system for nonpoint source pollutants in order to manage stormwater with low concentrations of pollutants and will increase water recycling in urban areas.

• 한국습지학회지
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• 제17권1호
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• pp.38-44
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• 2015

대부분의 강우가 여름철에 집중되는 국내 강우 특성은 여름철 집중호우에 따른 비점 오염물질의 수계로의 과대 유입에 대한 우려를 높이고 있다. 국내 수계로의 오염원 유입특성이 대부분 비점오염원 형태인 것을 감안한다면 강우가 오염물질의 거동에 미치는 영향이 매우 크다고 할 수 있다. 특히 초기 우수의 경우 상당한 영양소와 중금속에 오염되어 있는 것으로 알려져 있기 때문에 이를 적절히 처리함과 동시에 재이용하기 위한 다양한 연구가 필요하다. 이를 해결하기 위한 다양한 시설 중 빗물정원은 빗물양과 수질의 조절이 가능한 친환경적이며 효과적인 방안이다. 본 연구에서는 빗물정원에 효과적으로 적용 가능한 자연형 흡착여재를 개발하고 이를 적용하여 빗물이 빗물정원을 통과한 이후 유출수의 영양소 및 유기물(TN, TP, CODcr), 중금속 제거(Cu, Cd, Pb) 효율을 검토하였다. 이를 위하여 자연형 흡착여재인 피트모스를 탄화시켜 오염물질 별 제거 흡착능을 살펴보았으며, 이를 이용한 삼단의 계단식 여재 시설을 구성하여 영양소 및 중금속 제거 변화 양상을 살펴보았다. 연구결과 피트모스는 더 높은 온도에서 탄화시켰을 경우 흡착능이 우수하였으며, 피흡착제의 농도가 낮을수록 흡착이 잘 되는 것으로 나타났다. 5개의 빗물정원에서의 인공강우 오염물질 제거효율을 분석한 결과, T-N, T-P, CODcr 모두 피트모스를 사용한 반응조가 제거율이 가장 높은 것으로 나타났다. 따라서 앞으로 빗물정원을 구성하는데 있어 피트모스를 탄화한 여재를 이용한다면 보다 효과적인 오염물질 저감효과를 얻을 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2006년도 추계학술대회 논문집
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• pp.47-50
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• 2006