• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.579-586
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• 2011

It is very critical for image processing of IIR (Imaging Infrared) seekers to achieve improved guidance performance for missile systems to determine appropriate thresholds in various environments. In this paper, we propose automatic threshold determination methods for proper thresholds to extract definite target signals in an EOCM (Electro-Optical Countermeasures) environment with low SNR (Signal-to-Noise Ratios). In particular, thresholds are found to be too low to extract target signals if one uses the Otsu method so that we suggest a Shifted Otsu method to solve this problem. Also we improve extracting target signal by changing Shifted Otsu thresholds according to the TBR (Target to Background Ratio). The suggested method is tested for real IIR images and the results are compared with the Otsu method. The HPDAF (Highest Probabilistic Data Association Filter) which selects the target originated measurements by taking into account of both signal intensity and statistical distance information is applied in this study.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1008-1014
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• 2003

본 논문에서는 보다 강인하면서 화질의 열화를 최소화할 수 있는 워터 마크의 은닉을 위 해 9/7 쌍직교 웨이브릿 변환영역에서의 지각적 동조 (tuned)특성과 정상상태 일반화 가우시안 (stationary generalized Gaussian) 모델에서의 NVF (noise visibility function)를 적용하는 방법을 제안한다 이 방법은 웨이브릿 영역에서 각 부대역에 대한 문턱값을 결정한 다음 지각적 중요 계수를 찾은 후 이 지각적 중요계수에만 적응적인 삽입강도를 갖는 워터마크를 은닉한다. 워터마크는 3레벨로 분해된 웨이브릿 변환영역에서 영상의 인간시각 시스템에서 계산된 JND값과 통계적 다해상도 특성을 기반으로 정상상태 일반화 가우시안 모델에 따라 각 계수들의 값에 따라 은닉된다. 실험 결과 제안한 방법에서 WF를 이용함으로써 에지나 텍스쳐 영역에 더 강하게 삽입할 수 있고 각 부대역에 대한 지각특성을 이용할 수 있어 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권3B호
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• pp.549-556
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• 2000

본 논문에서는 복잡한 배경하에서 카메라가 움직이는 경우 스트레오 물체 추적을 위한 새로운 접근 방법으로 블록 정합 알고리즘을 사용하여 추적 물체와 배경을 분리한 후, 광 JTC를 이용해 주시각 및 팬/틸트 제어 값을 동시에 구함으로써 좌, 우측 카메라를 제어할 수 있는 스트레오 물체 추적 시스템을 제시하였다. 배경이 존재하는 여러 종류의 영상 프레임에 대한 추적실험 결과 배경 잡음에 강건하고 적응적으로 이동 물체의 위치를 추적할 수 있었으며, 광 JTC 시스템을 이용함으로써 스테레오 자동 물체추적 시스템의 실시간적 구현의 가능성을 제시하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권1호
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• pp.40-56
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• 2017

Since the progress of digital medical imaging techniques, it has been needed to compress the variety of medical images. In medical imaging, reversible compression of image's region of interest (ROI) which is diagnostically relevant is considered essential. Then, improving the global compression rate of the image can also be obtained by separately coding the ROI part and the remaining image (called background). For this purpose, the present work proposes an efficient reversible discrete cosine transform (RDCT) based embedded image coder designed for lossless ROI coding in very high compression ratio. Motivated by the wavelet structure of DCT, the proposed rearranged structure is well coupled with a lossless embedded zerotree wavelet coder (LEZW), while the background is highly compressed using the set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) technique. Results coding shows that the performance of the proposed new coder is much superior to that of various state-of-art still image compression methods.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.51-57
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• 2018

In this paper, we studied about the extraction of the parameter and implementation of speechreading system to recognize the Korean 8 vowel. Face features are detected by amplifying, reducing the image value and making a comparison between the image value which is represented for various value in various color space. The eyes position, the nose position, the inner boundary of lip, the outer boundary of upper lip and the outer line of the tooth is found to the feature and using the analysis the area of inner lip, the hight and width of inner lip, the outer line length of the tooth rate about a inner mouth area and the distance between the nose and outer boundary of upper lip are used for the parameter. 2400 data are gathered and analyzed. Based on this analysis, the neural net is constructed and the recognition experiments are performed. In the experiment, 5 normal persons were sampled. The observational error between samples was corrected using normalization method. The experiment show very encouraging result about the usefulness of the parameter.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.2430-2436
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• 2013

본 논문에서는 교차로 내에 위험의 원인이 되는 정지 객체를 검지하는 방법을 제안한다. 교차로 내에 설치된 CCTV에서 실시간 영상을 입력받아 객체의 크기를 일정하게 하기 위하여 역원근변환을 수행하였다. 원근변환된 영상에서 검지영역을 설정하고 객체의 이동 정보를 이용한 적응적인 배경영상을 생성하였다. 정지한 객체의 검출은 배경영상 차이법을 사용하여 정지한 객체의 후보 영역을 검출하였다. 검출된 후보 영역의 진위 여부를 파악하기 위하여 영상의 기울기 정보와 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 출퇴근 시간 및 주간 대의 영상을 저장하여 실험하였다. 실험 결과 교차로 내의 검지영역 내에 정지한 차량을 효율적으로 감지할 수 있었으며 검지영역의 면적에 따라 초당 13~18프레임의 처리속도를 나타내어 실시간 처리에 문제가 없을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2417-2422
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• 2015

색상을 이용한 Mean-Shift 추적 알고리즘은 배경이 객체와 유사한 색상을 가질 때 객체 추적을 실패하는 문제가 있다. 본 논문은 색상 대신 새로운 조합 데이터 이용해 개선된 Mean-Shift 추적 알고리즘을 제안하고 있다. 새로운 데이터는 서로의 상관도가 낮은 색상과 채도의 적응적인 조합으로 생성된다. 즉, 제안된 알고리즘은 객체와 배경을 잘 구분되는 주 색요소와 그렇지 않은 부 색요소 선택하고, 주 색요소와 부 색요소의 상위 4 비트를 각각 조합 데이터의 상위 4비트와 하위 4 비트에 할당한다. 제안된 알고리즘은 배경이 객체와 유사한 색상을 갖는 추적 환경에서도 채도를 주 색요소로 선택함에 의해 추적 오차를 최대 2.0~4.2 화소, 평균 0.49~1.82 화소를 유지하면서 적절하게 객체를 추적한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.11-19
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• 2008

영상 내에서 이동하는 객체를 추출하는 전경 분리 방법은 객체의 일치 추적 및 인식에 있어서 필수적인 기술이다. 하지만 이동하는 객체 주변에 그림자가 발생하는 경우 이러한 전경 분리 방법에서는 그림자도 전경 영역으로 잘못 판단하여 분리하게 되어 이동 객체의 정확한 형태를 파악하거나 위치를 추정하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 색상 정보를 이용하여 그림자를 모델링하고 이를 통해 전경 영역 내의 그림자 화소를 Bayesian 분류법에 따라 제거하는 방법을 제안하였다. 특히 제안하는 방법은 매개변수 갱신 과정을 통해 그림자의 특성이 동적으로 모델링되기 때문에 주변 조명의 지속적인 변화에 적응적으로 대응할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방법은 다양한 환경에서 그림자를 효과적으로 제거하는 것을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.243-248
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• 2013

본 논문에서는 복잡한 배경에서의 사람의 머리 추적에 있어서 효과적인 Adaptive Boosting에 의한 방법을 제안한다. 하나의 특징 추출 방법은 사람의 머리를 모델링하기에는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 여러 가지 특징 추출 방법을 병행하여 정확한 머리 검출을 시도하였다. 머리 영상의 특징 추출은 sub-region과 Haar 웨이블릿 변환(Haar wavelet transform)을 이용하였다. Sub-region은 머리의 지역적인 특징을 나타내고, Haar 웨이블릿 변환은 얼굴의 주파수 특성을 나타내기 때문에 이들을 이용하여 특징을 추출하면 효과적인 모델링이 가능해 진다. 실시간으로 입력되는 영상에서 사람의 머리를 추적하기 위하여 제안하는 방법에서는 3가지 형태의 Harr-wavelet 특징을 AdaBoosting 알고리즘으로 학습한 후 결과를 이용하였다. 원래 AdaBoosting 알고리즘은 학습시간이 매우 길며 학습데이터가 변하면 다시 학습을 수행해야 하는 단점이 존재한다. 이 단점을 극복하기 위하여 제안하는 방법에서는 캐스케이드를 이용한 AdaBoosting의 효율적인 학습방법을 제안한다. 이 방법은 머리 영상에 대한 학습시간은 감소시키며, 학습데이터의 변화에도 효율적으로 대처할 수 있다. 이 방법은 학습과정을 레벨별로 분리한 후 중요도가 높은 학습데이터를 다음 단계에 반복적으로 적용시킨다. 제안하는 방법이 적은 학습 시간과 학습 데이터를 사용해서 우수한 성능을 가지는 분류기를 생성하였다. 또한, 이 방법은 다양한 머리데이터를 가진 실시간 영상데이터에 적용한 결과 다양한 머리를 정확하게 검출 및 추적하였다.

• Journal of Ship and Ocean Technology
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• 제6권4호
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• pp.13-18
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• 2002

Active control has been partly applied to suppress the re-reflecting waves in wave basin with plunger-type wave maker to obtain desirable waves. This limitation comes from the non-confirmable theoretical background to the control algorithm. This paper proposes control logic to overcome this drawback, based on the impulse response function for propagating waves between control input and the wave height. The performances have been verified as reasonable in practical application by comparing with the propagating wave components in numerical wave basin, using wave decomposition method. Moreover, the control logic can also give useful wave-absorbing performance after cessation of wave generation.