• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권5호
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• pp.215-224
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• 2011

본 논문에서는 EGOSST를 이용하여 가중치를 갖는 이동 경로들을 최소 비용으로 모두 연결하는 방법을 제안한다. 이동 경로는 가중치 선분으로 변환될 수 있는데, 이것은 통신선, 도로 및 철도망에서의 동적 궤적뿐 만 아니라, 가중치인 이동 량이나 통행 빈도를 포함한다. 제안되는 방법은 단순한 위치 정보만을 고려하여 처리하는 방법에 비해 더 광범위하고 유용한 분야에 응용이 가능할 것이다. 입력 선분의 수, 각 선분 가중치의 최대 크기, 그리고 그리드 정밀도를 입력 인자로 설정한 실험에서, 본 논문에서 제안된 방법은 가중치 최소 신장 트리를 이용한 방법과 비교할 때, 연결 비용은 평균 1.07%, 가중치 스타이너 최소 트리 방법에 비해서는 평균 0.43% 감소하였다. 또한 그리드 정밀도를 0.1과 0.001로 했을 경우, 가중치 최소 신장 트리 방법에 비해 실행 시간이 각각 평균 97.02%, 2843.87% 증가했으나, 연결 비용은 각각 평균 0.86%, 1.13% 감소되었다. 이는 제안된 방법이 가중치를 반영한 이동 경로의 효과적 연결 뿐 아니라, 그리드 정밀도를 조절하여 생성 시간과 비용 절감 율을 응용 분야에 맞추어 사용될 수 있음을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.221-228
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• 2005

본 논문은 인간의 공간 지각 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝 시스템을 제안한다. 제안방법은 원 화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 공간 변화량(SV: spatial variation)을 구한다. SV와 국부 평균을 이용하여 계산한 에지 강조 정보량(IEE: information of edge enchancement)을 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수로 평가했으며 제안방법을 영상에 적용한 결과 이진 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이며 미세한 에지도 잘 보존되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.50-57
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• 2005

We present a simple and effective method of face and facial feature detection under pose variation of user face in complex background for the human-robot interaction. Our approach is a flexible method that can be performed in both color and gray facial image and is also feasible for detecting facial features in quasi real-time. Based on the characteristics of the intensity of neighborhood area of facial features, new directional template for facial feature is defined. From applying this template to input facial image, novel edge-like blob map (EBM) with multiple intensity strengths is constructed. Regardless of color information of input image, using this map and conditions for facial characteristics, we show that the locations of face and its features - i.e., two eyes and a mouth-can be successfully estimated. Without the information of facial area boundary, final candidate face region is determined by both obtained locations of facial features and weighted correlation values with standard facial templates. Experimental results from many color images and well-known gray level face database images authorize the usefulness of proposed algorithm.

• 디지털융복합연구
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• 제12권7호
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• pp.239-245
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• 2014

본 논문에서는 얼굴의 전체적인 특징(윤곽선, 얼굴크기, 눈, 코) 분석에 기반을 둔 가중치 주름 검출 방법을 제안한다. 첫째 입력된 영상에서 능동적 외향 방법을 이용하여 얼굴의 전체적인 주요 성분을 검출하게 되는데, 크게 형태 기반과 외향 방법으로 구성되어 있다. 이것은 얼굴 모델을 학습하고, 학습된 모델을 기반으로 새로운 영상에서 얼굴을 정합할 때 사용된다. 두 번째로는 영상에서 얼굴과 배경을 분리하고, 얼굴에서 주름 확률이 가장 큰 곳 네 곳을 선정하여 주름 가중치를 높게 부과하다. 마지막으로 가중치를 부여한 관심 영역에 대해서 캐니에지 알고리즘을 적용하여 주름을 검출하게 된다. 제안한 알고리즘은 다양한 종류의 영상을 사용하여 실험 하였으며, 실험결과 대부분의 영상에서 높은 성능의 얼굴 및 주름 검출 결과를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권3호
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• pp.962-975
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• 2020

The accurate segmentation of infant brain MR image into white matter (WM), gray matter (GM), and cerebrospinal fluid (CSF) is very important for early studying of brain growing patterns and morphological changes in neurodevelopmental disorders. Because of inherent myelination and maturation process, the WM and GM of babies (between 6 and 9 months of age) exhibit similar intensity levels in both T1-weighted (T1w) and T2-weighted (T2w) MR images in the isointense phase, which makes brain tissue segmentation very difficult. We propose a deep network architecture based on U-Net, called Triple Residual Multiscale Fully Convolutional Network (TRMFCN), whose structure exists three gates of input and inserts two blocks: residual multiscale block and concatenate block. We solved some difficulties and completed the segmentation task with the model. Our model outperforms the U-Net and some cutting-edge deep networks based on U-Net in evaluation of WM, GM and CSF. The data set we used for training and testing comes from iSeg-2017 challenge (http://iseg2017.web.unc.edu).

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권7호
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• pp.36-44
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• 2010

다중 사용자 MIMO (multiple-input multiple-output) 시스템에서 사용자의 합 전송률을 최대화시키는 SRM (sum-rate maximization) 스케쥴러를 적용하는 경우, 셀 경계에 위치하거나 채널 환경이 좋지 않은 사용자는 선택받지 못하게 되는 공평성 문제를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 사용자 간의 공평성을 향상시키기 위해 각 사용자 별 평균 전송률의 가중치를 고려한 합 전송률을 최대화하는 WSRM (weighted sum-rate maximization) 스케쥴러를 사용한다. 이를 활용하여 6-섹터 협력전송 시스템에서 WSRM을 위한 최적 전송 전력과 시스템의 WSR (weighted sum-rate)의 닫힌 형태 표현 수식을 유도하며, 유도한 수식을 기반으로 3-섹터 협력 전송 시스템에서 WSRM을 위한 최적 전송 전력을 찾는 알고리듬을 제안한다. 닫힌 형태 표현으로 유도한 수식과 제안한 알고리듬를 바탕으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 분산 MIMO 시스템에서 SRM 스케쥴러와 WSRM 스케쥴러의 합 전송률 및 평균 전송률의 로그 합 성능을 비교한다. 또한 WSRM 스케쥴러 방식이 하위 사용자 성능을 향상시킴을 보임으로써 사용자 간의 공평성 문제를 개선할 수 있는 방식임을 검증한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.107-114
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• 2005

선으로 구성된 회로도나 설계도 같은 특수 목적 영상을 처리할 경우 에지가 강조된 영상을 필요로 한다. 또한 프린터, 팩시밀리, LCD TV 등과 같은 이진 출력 장치에 연속 계조 영상을 표현하기 위한 디지털 해프토닝 방법 중 오차 확산 방법으로 이진 영상을 생성할 경우 에지가 흐려진다. 본 논문은 회로도나 설계도 등의 영상 뿐 아니라 이진 출력 장치 등에 사용되는 이진 영상의 에지를 강조하는 방법을 제안한다. 인간의 눈은 한 화소의 명암값이 아니라 국부 평균을 인식한다는 것을 이용하여 제안 방법은 원화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 국부 공간 변화량(LAM: local activity measure)을 사용한다. 제안된 시스템은 또한 LAM에 평균 명암도를 곱하여 얻어진 에지 강조 정보량(IEE: information of edge enhancement)을 사용한다. IEE를 양자화기 입력에 더하여 이진 영상의 에지를 강조한다. 컴퓨터 시뮬레이션은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성한다. 또한 거리에 따른 에지 상관도와 로컬 평균 일치도를 이용하여 제안 방법과 기존 방법의 특성을 분석한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권11호
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• pp.144-151
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• 1998

논문에서는 템플릿과 입력/출력사이에 퍼지논리를 결합한 CNN의 구조를 갖는 FCNN에 미리 정의된 가중구조적 요소의 조합으로 최소/최대 연산을 수행하기 위하여 수학적 형태학의 분해특성을 적용하였다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 영상에 퍼지 estimator를 적용함으로써 잡음을 제거함과 동시에 에지 검출이 가능함을 컴퓨터 모의 실험을 통해 확인하였다. 형태학의 erosion 연산을 적용한 FCNN과 CNN, 메디안필터를 이용한 에지 검출 결과를 비교분석 하였으며, 양자화 퍼지 함수를 이용한 FCNN에 고정 템플릿과 가변적 템플릿을 적용한 결과 FCNN의 성능이 향상됨을 컴퓨터 모의실험을 통하여 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권2C호
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• pp.213-221
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• 2004

본 논문에서는 저지연 특성을 갖는 2 채널 FIR QMF 뱅크를 시간 영역에서 가중 함수를 이용해서 설계하는 새로운 방법을 제안한다. QMF 뱅크를 설계할 때에 본 논문에서 사용한 가중 함수는 QMF의 반복 설계 과정에서 얻어진 이전의 필터 계수 벡터를 이용하여 계산한다. 그리고 기존의 방법에서는 왜곡이 생기는 주파수 대역은 천이 대역에서 왜곡이 생기는 특정 주파수 대역을 이용하지만 본 논문에서는 통과 대역과 저지 대역 에지 주파수를 이용한다. 통과 대역과 저지 대역 에지 주파수를 이용함으로써 왜곡이 생기는 특정 주파수 대역을 조사할 필요가 없는 장점이 있다. QMF 뱅크 설계에 적용하기 위해서 제안된 방법의 성능 결과를 기존의 방법과 비교하였으며, 가중 함수와 통과 및 저지 대역 에지 주파수를 이용한 제안된 방법이 가중 함수를 계산하기 때문에 기존의 방법에 비해 연산 성능은 떨어지지만 재생 오차는 최대 0.001[dB], 통과 대역 리플은 0.003[dB] 그리고 백색 잡음에 대한 SNR은 71[dB], 스텝 입력에 대한 SNR은 32[dB] 증가했다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.77-82
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• 2006

디지털 해프토닝은 연속계조영상과 시각적으로 유사한 이진 영상을 얻기 위한 방법이다. 이러한 해프토닝 방법 중에서 오차 확산 해프토닝은 다른 해프토닝 방법에 비해 우수한 화질을 보이지만 에지가 흐려지는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문은 인간의 시각이 국부 평균 밝기를 인식하고 공간적인 작은 변화량을 인식하지 못하는 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝을 제안한다. 제안 방법은 원 화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 국부 공간 변화량을 구한다. 그 후 정규화된 공간 활성도(local activity)에 평균 명암도를 곱하여 에지 강조 정보량(IEE : information of edge enhancement)을 구하여 IEE를 양자화기 입력에 더하여 에지를 강조한다. 컴퓨터 시뮬레이션은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성하며 물체의 경계가 잘 보존됨을 보여준다. 또한 거리에 따른 에지 상관도와 로컬 평균 일치도에서도 기존의 방법에 비해 개선된 결과를 보여준다.