• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제1권4호
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• pp.223-232
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• 2014

This paper describes a variant of the extended Gaussian image based registration algorithm for point clouds with surface color information. The method correlates the distributions of surface normals for rotational alignment and grid occupancy for translational alignment with hue filters applied during the construction of surface normal histograms and occupancy grids. In this method, the size of the point cloud is reduced with a hue-based down sampling that is independent of the point sample density or local geometry. Experimental results show that use of the hue filters increases the registration speed and improves the registration accuracy. Coarse rigid transformations determined in this step enable fine alignment with dense, unfiltered point clouds or using Iterative Common Point (ICP) alignment techniques.

• Journal of Information Display
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• 제8권4호
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• pp.23-26
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• 2007

A natural 3D image is considered by many people to be next-step in evolution of displays. This paper introduces autostereoscopic 3D of 60-view number, which is made using slanted lenticular lens array and LCD of 15.1 inch diagonal size and 3200 by 2400 pixel numbers and presents the results of our prototype. Due to its large view number, smooth motion parallax is observed and the visual fatigue is reduced.

• 한국광학회지
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• 제9권6호
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• pp.390-395
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• 1998

위상 복원이나 CGH 최적 설계에 이용되는 Iterative Fourier Transform Algorithm (IFTA)의 효율성은 초기 위상 값의 선택에 따라 큰 영향을 받는데, 본 논문에서는 기존의 IFTA의 초기위상 결정 방법을 수정하여 반복과정에 따른 오차의 수렴 속도, 수렴의 안정성을 개선하였다. 수정된 IFTA은 125$\times$128 화소를 갖는 영상에서 대해 약 30%정도 반복 횟수를 줄일 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.14-18
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• 2003

This paper presents the pipeline architecture for the low and column address generator of 2D DCT/IDCT(Discrete Cosine Transform/Inverse Discrete Cosine Transform). For the real time process of image data, it is required that high speed operation and small size hardware In the proposed architecture, the area of hardware is reduced by using the DA(distributed arithmetic) method and applying the concepts of pipeline on the parallel architecture. As a results, the designed pipeline of the low and column address generator for 2D DCT/IDCT architecture is implemented with an efficiency and high speed compared as the non-pipeline architecture. And the operation speed is improved about 50％ up. The design for the proposed pipeline architecture of DCT/IDCT is coded using VHDL.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.347-348
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• 2019

본 논문에서는 딥러닝을 사용하여 저해상도의 디지털 홀로그램을 고해상도로 변환하는 방법을 제안한다. 홀로그램의 크기를 축소한 뒤, 축소된 홀로그램을 분할하여 데이터 세트를 생성하였다. 생성한 데이터 세트를 이용하여 네트워크 모델을 훈련시켰으며, 31dB 이상의 결과를 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.539-548
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• 2001

본 연구에서는 배경과 구분되는 이동물체를 추적하기 위한 방법으로 부분 외곽선 정보를 이용한 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 추적은 이동물체의 외곽선을 검출한 다음 외곽선 정보를 이동물체의 특징으로 정하여 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 먼저 이동물체 외곽선 정보를 이용하여 연속한 동영상 입력에 대하여 속 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 벡테를 기초로 이동물체를 추출한다. 다음은 이동물체 초기 특징 벡테 생성단계로서 이동물체에 대한 외곽선을 추출한다. 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 실제영상을 가지고 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적연산이 간단하였다. 제안된 이동물체 추적알고리즘 중 이동벡터를 추출하는 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39%감소였으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 [$10{\times}5$]일 때 검색오차가 2화소 이하로 양호하게 나타났다. 또한 기본 능동 윤ㅅ곽선 축적알고리즘은 물체 외곽선 크기에 따른 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 특징벡터의 크기가 일정하기 때문에 동일한 처리시간이 필요하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.63-71
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• 2011

본 논문에서는 영상이 가지는 컨텐츠를 보호하면서 영상의 크기를 실시간으로 변환하는 영상 리타겟팅 방법에 대하여 제안한다. 기존의 컨텐츠 기반의 영상 리타겟팅 기법인 seam carving은 영상의 크기 조절 시 다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming) 기법을 사용하기 때문에 반복적인 누적 최소 에너지 맵의 갱신 과정이 반드시 필요하다. 이 갱신 과정에서 전체 영상을 탐색해야 하므로 많은 연산량이 요구되며, 이로 인한 처리 시간 지연이 불가피하다. 제안하는 방법은 이러한 누적 최소 에너지 맵의 갱신으로 인한 처리 시간 지연을 개선하기 위하여, 우선 계산된 누적 최소 에너지 맵에서 seam이 될 수 있는 모든 후보들이 영향을 미치는 영역을 계산한다. 이 후보들의 영역을 이용하여 여러 개의 seam을 동시에 추출함으로써 누적 최소 에너지 맵의 갱신 횟수가 줄어들기 때문에, 전체 연산량이 줄어들어 빠른 처리가 가능하면서도 영상의 화질은 기존의 seam carving 기법과 비슷하게 유지할 수 있다. 실험 결과는 제안하는 방법이 영상이 가지고 있는 컨텐츠를 보존하면서 실시간으로 영상의 크기를 조절할 수 있음을 보여준다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.835-842
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• 2022

본 연구는 금속 인공물을 감소시키는 데 있어 synthetic MR 기법의 효과를 평가해보고자 하였다. 실험은 척추 수술용 나사로 제작된 팬텀을 대상으로 synthetic MR 기법과 고속 스핀 에코 기법을 적용하여 in-plane과 through-plane 영상을 획득하고 금속 인공물의 면적을 비교해 보았다. 금속 인공물은 signal-loss와 signal pile-up 영역으로 구분하여 측정하였고 둘의 합을 통해 최종 인공물의 면적을 계산하였다. 그 결과, in-plane, through-plane 모두 synthetic MR 기법을 적용했을 때 상대적으로 금속 인공물이 감소하였다. 시퀀스 별로 비교하면 in-plane의 경우 T1 영상은 23.45%, T2 영상은 20.85%, PD 영상은 19.67%, FLAIR 영상은 22.12% 감소하였다. 또한 through-plane의 경우 T1 영상은 62.95%, T2 영상은 73.93, PD 영상은 74.68%, FLAIR 영상은 66.43% 감소하였다. 이러한 결과의 원인은 synthetic MR 기법 적용 시 signal pile-up에 의한 왜곡이 발생하지 않아 전체 금속 인공물의 크기가 감소하였기 때문이다. 따라서 synthetic MR 기법은 매우 효과적으로 금속 인공물을 감소시킬 수 있어 영상의 진단적 가치를 높이는 데 도움을 줄 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.853-862
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• 2002

얼굴 검출은 디지털화 된 임의의 정지 영상 혹은 연속된 영상으로부터 얼굴 존재유무를 판단하고, 얼굴이 존재할 경우 영상 내 얼굴의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 얼굴 검출은 얼굴 인식이나 표정인식, 헤드 제스쳐 등의 기초 기술로서해당 시스템의 성능에 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 얼굴은 표정, 포즈, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 안경, 수염 등의 환경적 변화로 인해 얼굴 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 오류-역전파 신경망을 사용하여 몇가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표정과 포즈, 배경에 무관하게 얼굴을 검출하면서도 빠른 검출이 가능하다. 이를 위해 신경망을 이용하여 얼굴 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 신경망 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 검색 영역의 축소는 영상 내 피부색 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 백터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 또, 추출된 얼굴 영상에서 포즈를 추정하고 눈 영역을 검출함으로써 얼굴 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다. 얼굴 검출 실험은 마할라노비스 거리를 사용하여 검출된 영상의 얼굴 여부를 판정하고, 성공률과 시간을 측정하였다. 정지 영상과 동영상에서 모두 실험하였으며, 피부색 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 다른 검출 성공률의 차를 보였다. 포즈 실험도 같은 조건에서 수행되었으며, 눈 영역의 검출은 안경의 유무에 다른 실험 결과를 보였다. 실험 결과 실시간 시스템에 사용 가능한 수준의 검색률과 검색 시간을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권2호
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• pp.21-28
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• 2008

본 논문에서는 비디오 화질 평가를 위해 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 비디오의 특징으로 이용하는 새로운 reduced-reference (RR) 평가 방법을 제안하였다. 제안한 화질 평가 방법은 수신단에서 열화 비디오를 재구성하는 대신 비디오 스트림 (video stream)의 파싱 (parsing) 과정에서 움직임 벡터를 직접 얻을 수 있기 때문에 수행시간 면에서 기존의 방법들에 비해 효율적이다. 또한 송신단에서는 입력 비디오 영상 전체에 대해 누적된 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 보내기 때문에 데이터량 측면에서도 효율적이다. 여기서, 기존의 방법들이 영상 한 장씩에 대해서 평가를 했던 것과 달리 제안한 방법에서는 전체 영상에 대해 누적된 움직임 벡터의 1차원 히스토그램을 사용하였다. 히스토그램의 유사도를 측정하기 위해 히스토그램 인터섹션 (histogram intersection)과 히스토그램 파이 (histogram difference)을 사용하였다. 여러 가지 비트율 (bit rate), 영상크기, 프레임율 (frame rate)로 코딩된 비디오 클립 52개에 대해 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교하였고, 제안한 방법의 효율성을 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 보였으며, 실험 결과를 통해, 제안한 방법이 기존의 방법들보다 mean opinion score (MOS)와 유사함을 보였다.