• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.149-160
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• 1997

본 연구에서는 퍼지사상화(fuzzy mapping)와 FLVQ(fuzzy learning vector quantization)에 의한 사상된(mapped)코드북을 사용하는 화자적용 음성합성 알고리즘 을 제안하고, 기존의 음성합성결과와 비교한다. 입력화자와 기준화자의 코드북은 FLVQ 방법으로 작성한다. 사상된 코드북은 퍼지 히스토그램을 작성하여 이들을 선형 결합함으로써 얻어지는 퍼지 사상화에 의하여 작성된다. 대응 코드벡터의 퍼지 히스 토그램은 동일 입력벡터에 대해 선택된 입력화자의 코드벡터와 기준화자의 코드벡터 사이의 DTW(dynamic time warping)을 행하여 대응하는 코드벡터들의 소속값 (membership value)을 누적하여 얻는다. 음성합성시에는 사상된 코드북을 사용하여 입력화자의 음성을 퍼지벡터 양자화한 다음, FCM(fuzzy c means) 합성규칙을 사용하 여 사상된 코드북내의 코드벡터가 아닌 새로운 하나의 합성벡터를 얻게 되어 좀 더 입력화자에 적응된 합성음을 얻게 된다. 이 기술의 성능평가는 성별이 서로 다른 화 자를 입력화자 및 기준화자로 선정하여 입력화자의 음성에 가까운 정도로 평가하였으 며 그 결과 기존의 음성합성보다 입력화자에 더 적용된 합성음을 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.276-292
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• 2004

본 논문에서는 폐 질환 진단에 필요한 EBT(Electron Beam Tomography) 흉부 영상에서 폐 영역을 추출하고, 추출된 폐 영역에서 폐엽의 경계(pulmonary fissure)를 찾아 폐엽(lobe) 단위로 분할하는 방법을 제안하였다. EBT 흉부 영상을 분석하여 히스토그램을 기반으로 하는 임계치 방법과, 수학적형태학을 적용하여 폐 영역을 추출하였고 본 논문에서 제안한 adaptive filter scale을 사용한 에지 연산자와 폐엽 경계(pulmonary fissure)에 대한 해부학적 지식을 바탕으로 폐 영역을 폐엽 단위로 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 총 102개의 영상에 대해 실험한 결과는 폐 영역 추출에서 95% 이상의 정확도를 보여주었고 폐엽 경계선 추출에서 5 픽셀 이하의 거리오차를 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1455-1464
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• 2006

본 논문에서는 컬러 이미지에 적합한 화질 향상 알고리듬을 제안 하였다. 제안된 알고리듬은 입력 이미지의 명도 향상을 위한 MIE기법과 채도 향상을 위한 MSE기법으로 구분된다. MIE기법은 휘도 신호 처리 시 발생하는 색 재현 문제 및 과도한 밝기 변화를 제어하기 위한 알고리듬이고, MSE기법은 색차 신호 처리 시 발생하는 De-Saturation 혹은 Over-Saturation의 발생을 제어하기 위한 알고리듬이다. 제안된 알고리듬은 인간의 시각선호색을 중심으로 연산하며, 전체 이미지에 균등하게 적용하는 것 보다 고품질의 이미지를 얻을 수 있다. 제안한 알고리듬은 고화질을 위한 모니터나 TV등의 디스플레이 장치에 적용 가능하다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권3호
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• pp.405-424
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• 2013

This research paper proposes a secured, robust approach of information security using steganography. It presents two component based LSB (Least Significant Bit) steganography methods for embedding secret data in the least significant bits of blue components and partial green components of random pixel locations in the edges of images. An adaptive LSB based steganography is proposed for embedding data based on the data available in MSB's (Most Significant Bits) of red, green, and blue components of randomly selected pixels across smooth areas. A hybrid feature detection filter is also proposed that performs better to predict edge areas even in noisy conditions. AES (Advanced Encryption Standard) and random pixel embedding is incorporated to provide two-tier security. The experimental results of the proposed approach are better in terms of PSNR and capacity. The comparison analysis of output results with other existing techniques is giving the proposed approach an edge over others. It has been thoroughly tested for various steganalysis attacks like visual analysis, histogram analysis, chi-square, and RS analysis and could sustain all these attacks very well.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.160-171
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• 1994

The wide dynamic range and severely attenuated contrast in mediastinal area appearing in typical chest radiographs have often caused difficulties in effective visualization and diagnosis of lung diseases. This paper proposes a new adaptive image enhancement technique which potentially solves this problem and there by improves observer performance through image processing. In the proposed method image processing is applied to the chest radiograph with different processing parameters for the lung field and mediastinum adaptively since there are much differences in anatomical and imaging properties between these two regions. To achieve this the chest radiograph is divided into the lung and mediastinum by gray level thresholding using the cumulative histogram and the dynamic range compression and local contrast enhancement are carried out selectively in the mediastinal region. Thereafter a gray scale transformation is performed considering the JND(just noticeable difference) characteristic for effective image displa. The processed images showed apparenty improved contrast in mediastinum and maintained moderate brightness in the lung field. No artifact could be observed. In the visibility evaluation experiment with 5 radiologists the processed images with better visibility was observed for the 5 important anatomical structures in the thorax.

• 전자공학회논문지
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• 제53권1호
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• pp.107-117
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• 2016

TFT-LCD 영상에서 평균과 표준편차를 이용한 STD 결함 검출 방법은 실제 많은 검사 시스템에 활용되고 있다. STD방법은 문턱 값에 따라 검출 결과가 매우 의존적인 문제가 있다. 본 논문에서는 신뢰도 높은 결함 검출을 위해 영상에 따른 적응적 문턱 값을 사용한 STD 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 문턱 값을 영상의 휘도 분포와 정규 분포의 유사도를 나타내는 비대칭도(Skewness)를 이용하여 적응적으로 결정한다. 실험을 통해 적응적 문턱 값을 사용한 STD 방법은 다양한 결함을 포함한 영상에 대해 일관성 있는 검출 결과를 나타내어 제안한 방법의 타당성을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2129-2147
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• 2019

This paper introduces an adaptive face recognition method based on a Novel Incremental Kernel Nonparametric Discriminant Analysis (IKNDA) that is able to learn through time. More precisely, the IKNDA has the advantage of incrementally reducing data dimension, in a discriminative manner, as new samples are added asynchronously. Thus, it handles dynamic and large data in a better way. In order to perform face recognition effectively, we combine the Gabor features and the ordinal measures to extract the facial features that are coded across local parts, as visual primitives. The variegated ordinal measures are extraught from Gabor filtering responses. Then, the histogram of these primitives, across a variety of facial zones, is intermingled to procure a feature vector. This latter's dimension is slimmed down using PCA. Finally, the latter is treated as a facial vector input for the advanced IKNDA. A comparative evaluation of the IKNDA is performed for face recognition, besides, for other classification endeavors, in a decontextualized evaluation schemes. In such a scheme, we compare the IKNDA model to some relevant state-of-the-art incremental and batch discriminant models. Experimental results show that the IKNDA outperforms these discriminant models and is better tool to improve face recognition performance.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.9-15
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• 2019

본 연구의 목적은 영상 처리 기법의 히스토그램 분석을 이용하여 콘크리트 구조물 표면의 최대 균열 폭을 평가하는 것이다. 이를 위하여 콘크리트 표면 균열에 대한 영상을 촬영하고, 촬영된 영상을 회색 영상 및 이진화 영상으로 변환하였다. 이진화된 영상은 팽창과 침식이 적용된 후 레이블링을 통하여 분리된 객체로 인식된다. 콘크리트 표면은 시간이 경과함에 따라 먼지와 얼룩 등이 발생될 수 있으며, 촬영 조건에 따라 그림자 및 조명 반사가 포함될 수 있다. 또한, 콘크리트 균열은 연속적인 형상으로 발생되는 반면에 잡음은 점의 형태로 나타난다. 이러한 영향을 제거하기 위하여 이진화 과정은 양방향 블러와 적응적 경계를 적용하였으며, 레이블링된 영역에 대하여 면적비를 통한 잡음 제거를 수행하였다. 잡음이 제거된 각각의 균열 객체는 히스토그램 분석을 통하여 x축과 y축에 대한 최대값 및 그 위치가 연산되고, 분리된 객체에 대한 각각의 최대값 위치에서 삼각비를 통하여 균열 폭을 평가하게 된다. 제안된 방법에 의해 평가된 최대 균열 폭은 균열 게이지에 의해 계측된 값과 비교 분석되었다. 본 연구에 의해서 제안된 방법은 콘크리트 표면 영상에 대한 균열 폭 평가에 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.163-174
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• 2004

치과 분야에서는 치아교정이나 수술 시뮬레이션을 위해서 각 치아를 개별적으로 조작할 수 있는 3차원 치아모델이 필요하다. 치아 CT 영상으로부터 이러한 치아모델의 재구성을 위해서는 각 치아를 이웃한 치아나 치조골로부터 정확하게 분리할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 치아 영역을 효과적으로 분리하기 위한 영상정규화 방안과 최적임계화방안을 제안한다. 제안된 방법은 연속적인 CT 영상 슬라이스들에서 치아영역의 형태와 밝기는 점진적으로 변한다는 사실을 근거로 이전 슬라이스에서 추정된 임계치를 이용하여 현 슬라이스의 임시치아경계를 결정하고 이것을 바탕으로 보다 정확한 임계치를 계산한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.73-81
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• 2011

본 논문에서는 모델 히스토그램 개수를 적응적으로 조절하는 블록기반의 배경 모델링 방법을 제안한다. 기존의 블록 기반의 배경 모델링 방법은 각 블록에 대한 모델 히스토그램의 개수를 고정한다. 따라서 조명변화와 움직이는 객체에 대해 오검출이 발생하는 문제가 있고 움직임이 없는 객체에 대해서는 검출이 되지 않는 문제가 있다. 또한 입력영상의 종류마다 달라질 수 있는 최적의 모델 히스토그램의 개수를 수동적으로 찾아야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 엘리베이터 내에서 조명변화가 있고 객체가 움직이는 상황과 조명변화가 없고 객체가 정지해 있는 상황에 대해 기존의 방법과 성능을 비교하여 제안한 알고리즘의 효용성을 입증한다.