• 미술이론과 현장
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• 제15호
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• pp.31-49
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• 2013

This paper delves into the recent 'paintings' of African-American artist David Hammons, which combine rubbish-like plastic wraps with the abstract-expressionist style paintings. In straddling between rubbish and art object, his works tend to blur the boundary drawn between two opposite categories in value, art and garbage, provoking the sophisticated taste of Upper-East-side white community in Manhattan, New York. Choosing the venue of his exhibition at a commercial gallery, Hammons's creative efforts is also a critique of what can be seen as the dominance of abstract expressionism and white elitism in American art history. The artist is known for his use of unconventional materials in art making such as black hair, barbecue bones, and elephant droppings, ones that are often associated with African-American experiences in all different levels. Since his debut in the art scene in the 1970s, Hammons has pursued the view of art-making as a medium for provoking contentious issues of racial relations in the States. On the other hand, the reception of Hammons's work as African-American art can be potentially quite limiting, overlooking as it does multi-faceted meanings of his art practice. His unconventional approach to art often took him outside art galleries and museums, where he was seen using a variety of common materials for site-specific installations and performances. Staged in different parts of Manhattan, these acts of art making traverse seemingly opposite communities and cultures, often blurring their boundaries. Hammons's artistic practice can label him what Abdul Jan Mohamed calls "specular border intellectual", revealing as it does the symbiosis of binary oppositions that is basic to the experience of communnal living.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.1299-1309
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• 1998

본 논문에서는 블록 기반 DCT변환을 이용하는 JPEG/MPEG과 같은 영상압축 방법에서 발생하는 블록화 현상을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 에지 블록에서 발생하는 양자화 오류 예측 값에 대한 오류를 방지하여 순수한 양자화 오류만을 예측한다. 순수한 양자화 오류만을 판별하기 위하여 본 논문에서는 양자화되어 블록화 현상이 존재하는 영상의 블록 경계 화소차값의 특성을 이용한다. 이 특성은 입력 영상과 독립적으로 거의 일정한 형태를 가지며 양자화 계수(QF)에 관련된다. 이러한 특성을 이용하여 부가적인 에지 검출과정없이 블록의 에지 영역을 판별할 수 있으며, 블록 영역의 특성에 따라 양자화 오류와 그 보상치를 결정하여 블록화 현상을 제거한다. 손실된 양자화 오류를 구하고 블록 경계 화소차값 특성을 이용하여 각 영역별로 보상치를 결정함으써 에지 성분을 보존하면서 블록화 현상을 줄인다. 대표적인 실험 영상을 사용하여 성능을 비교하였을 때 제안한 방법은 기존의 방법에서 요구하는 제약조건을 두지 않고도 블록화 현상을 줄일 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권6호
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• pp.585-593
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• 1998

퓨리에 자기공명영상 기법의 경우 촬영시간 단축 및 적절한 신호대잡음비 유지를 위해 phase-encoded 신호의 개수를 감소시키는 경우가 종종 있다. 그러나, 이는 재구성된 영상에 번짐과 물결무늬 형태의 truncation artifact를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 truncation artifact를 감소시키기 위해 Bayesian 방법에 근거한 새로운 정칙화기법을 제안한다. Truncation artifact는 phase 방향으로만 형성되므로 종전의 상호 대칭형태의 주변화소를 고려한 piecewise smoothness 사전정보를 사용할 경우 read 방향으로의 미세한 영상정보가 유실되기 쉽다. 따라서, 본 연구에서는 종전의 단순대칭형 보다 개선된 형태로서 자기공명영상의 공간정보를 포착할 수 있는 정교한 사전정보의 형태를 제안한다. 본 연구진의 실험결과 새롭게 제안된 방법으로 적용할 경우 truncation artifact가 감소될 뿐 아니라 종전의 미세정보유실 현상이 감소됨으로써 tissue regularity와 경계가 한층 더 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.107-113
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• 2006

H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 상하좌우 인접한 블록의 픽셀을 사용하여 거리의 가중치 평균값으로 손실된 블록을 복원한다. H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 주변블록 픽셀의 간단한 평균값을 이용하여 복원하므로 심각한 블러링 현상이 발생하고 화질 저하의 문제를 야기한다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 주변블록의 픽셀 정보를 이용하여 손실된 블록의 주된 에지 방향을 추정하고, 통계값을 이용한 방해함수의 결과 값으로 에지 방향 기반의 보간법과 가중치 평균 보간법을 적응적으로 선택하여 복원하는 방법을 제안한다. 에지방향 기반의 보간법에서는 선택된 주된 에지방향과 상하좌우 각각의 주변블록의 에지방향들 간의 상호관계를 고려함으로써 최종적으로 최적 에지 방향을 선택하여 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상에 따라 H.264 에러복원기법보다 객관적인 화질이 $0.5{\sim}2.0dB$ 정도의 PSNR 향상을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1409-1415
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• 2010

본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 구성한 부대역간의 트리구조와 공간 영역에서의 영상 형태 정보를 이용하여 워터마크의 삽입 위치를 결정한 후에 워터마크를 삽입하는 기법을 제안하였다. 웨이블릿 영역에서 높은 주파수를 가지는 부대역을 다수의 영역으로 나누고 각 블록에 대한 에너지와 전체 에너지의 평균값 등을 이용하여 워터마킹을 위한 후보영역을 얻는다. 또한 공간 영역에서 얻어진 영상의 경계 정보를 이용하여 워터마크가 삽입될 후보 영역을 구한다. 무작위 난수와 웨이블릿 영역에서 이웃 웨이블릿 계수간의 관계를 이용하여 워터마킹 후보영역 내에 워터마크를 삽입한다. 마지막으로 역 웨이블릿 변환을 수행하여 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 같은 압축과 블러링, 선명화, 그리고 가우시안 잡음 등의 공격에 대해서 우수한 특성을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권4C호
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• pp.505-513
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• 2004

블록기반의 하이브리드 부호화기는 비디오 신호의 압축방식으로 가장 널리 쓰이는 구조이지만 무선환경과 같은 저 비트율의 응용에 대해서는 양자화에 의한 고주파 성분의 손실로 인해 블록킹 현상이 두드러져 화질열화의 주된 원인으로 지적되고 있다. 블록킹 현상은 블록 경계에서 원영상에 없던 고주파 성분이 나타나는 현상이므로 경계주위에 저역통과 필터를 적용하면 제거할 수 있다. 그러나, 단순히 저역통과 필터를 적용하면 원영상에 존재하는 에지와 같은 고주파 성분도 제거되어 또 다른 화질열화 및 번짐 현상을 야기하게 된다. 본 논문에서는 이러한 현상에 대해 경계주변의 픽셀영역의 특성을 고려하여 모드를 정하고 각 모드에 따라 다른 필터를 적용하는 적응적 디블록킹 필터링 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 MPEG-4에서 제시한 방법에 비해 객관적, 주관적 화질이 향상됨을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.428-430
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• 2022

영상처리는 자동화, 인공지능 시스템에서 물체 추적, 객체 인식 및 분류와 같은 중요한 부분을 담당하고 있으며, IoT 기술과 자동화의 관심이 높아짐에 따라 중요성이 강조되고 있다. 하지만 영상의 경계선과 같이 세밀한 데이터가 요구되는 시스템에서는 정밀한 잡음제거 알고리즘이 요구되고 있으나, 기존 알고리즘은 필터링 과정에서 블러링 현상이 강하게 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 필터링 과정의 정보손실을 최소화하기 위해 화소값 분포패턴에 기반한 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력영상의 화소값에 대해 이웃한 화소값의 분포패턴을 구한다. 그리고 분포패턴을 바탕으로 가중치 마스크를 계산하며, 필터링 마스크에 적용하여 최종출력을 계산한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 잡음제거 특성이 우수하였으며, 블러링 현상을 최소화하며 영상을 복원하였다.

• 융합보안논문지
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• 제13권3호
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• pp.9-15
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• 2013

스테레오 매칭 과정에 있어서 매칭 비용을 구하는 것은 매우 중요한 과정이다. 이러한 스테레오 매칭 과정의 성능을 살펴보기 위하여 본 논문에서는 기존에 제안된 매칭 비용 함수들에 대한 기본 개념들을 소개하고 각각의 성능 및 장점을 분석하고자 한다. 가장 간단한 매칭 비용 함수는 매칭 되는 영상의 일관된 밝기를 이용하여 좌, 우 영상 간 서로 대응하는 대응점을 추정하는 과정으로, 본 논문에서 다루는 매칭 비용함수는 화소 기반과 윈도우 기반의 매칭 비용 방법으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 화소 기반의 방법으로는 절대 밝기차(the absolute intensity differences: AD)와 sampling-intensitive absolute differences of Birchfield and Tomasi (BT) 방법이 있고, 윈도우 기반의 방법으로는 차이 절대 값의 합(sum of the absolute differences: SAD), 차이 제곱 값의 합(sum of squred differences: SSD), 표준화 상호상관성(normalized cross-correlation: NCC), 제로 평균 표준화 상호 상관성(zero-mean normalized cross-correlation: ZNCC), census transform, the absolute differences census transform (AD-Census) 이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 기존에 제안된 매칭 비용 함수들을 정확도와 시간 복잡도를 측정했다. 정확도 측면에서 AD-Census 방법이 평균적으로 가장 낮은 매칭 율을 보여줬고, 제로 평균 표준화 상호 상관성 방법은 non-occlusion과 all 평가 항목에서 가장 낮은 매칭 오차율을 보여 주지만, discontinuities 평가 항목에서는 블러 효과 때문에 높은 매칭 오차율을 보여 주었다. 시간 복잡도 측면에서는 화소 기반인 절대 밝기차 방법이 낮은 복잡도를 보여 주였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권1호
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• pp.29-38
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• 2012

의료 영상의 획득하는 과정에서 발생하는 잡음은 영상판독 및 진단을 방해하는 요소로 작용한다. 이러한 잡음으로 오염된 영상으로부터 원본영상을 복원하기 위하여 R.O.F(L.Rudin, S Osher, E. Fatemi)에 의해서 제안된 총변이 최적화 알고리즘은 정규화와 합도의 균형을 맞춰 잡음을 제거할 수 있는 방법이다. 그러나 잡음 제거율을 높이기 위한 반복연산을 수행하는 과정에서 발생하는 경계영역의 몽롱화 현상은 피할 수 없다. 본 논문에서는 총변이 최적화 알고리즘의 제어 파라미터를 잡음 분산과 영상의 지역분산 특성에 따라서 가변적으로 변환시켜 치아영상의 경계 영역의 왜곡을 최소화하고 전체 영상의 잡음을 제거하고자 하였다. CBCT 치아영상 464장을 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과, 기존의 R.O.F가 제안한 방법에 비해 PSNR측면에서 약 3dB 정도 향상됨을 보였다. 또한 처리된 결과영상을 3D 볼륨으로 재구성하여 비교한 결과, 기존의 방법보다 치아모델의 경계영역이 더 잘 보존됨을 보여주었다.

• 경영정보학연구
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• 제18권4호
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• pp.69-88
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• 2016

최근 기업들은 스마트 기기를 활용하여 시간과 공간의 제약을 받지 않으면서 전자결재, 고객관리, 현장점검 등의 업무를 원활하게 처리하는 스마트워크를 추진하고 있다. 스마트워크에 주로 사용되고 있는 스마트폰의 경우, 언제 어디서나 업무를 수행할 수 있는 혜택을 주는 반면에, 업무 영역과 사적영역을 불분명하게 만드는 문제를 야기한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 자기 통제력이나 감성적 요인을 고려할 필요가 있다. 왜냐하면 스마트워크 환경에서는 업무 스타일이 지시에서 자율로 전환되고, 스마트폰을 활용한 표현이 수월해 졌기 때문이다. 최근 마케팅 분야에서 인지·감성·의지 등 세가지 구성요소의 조합을 통해 인간 행동이 나타난다고 보고 소비자 행태를 분석하고 있으며, 정보시스템 분야에서도 관심을 보여 왔다. 하지만 기존 연구는 인지·감성·의지 요인을 분류하고 있지 않으며, 이 중에서 한두 가지 요인에 집중하고 있다는 한계가 있다. 이러한 배경 하에서 본 연구는 스마트폰 이용자의 인지·감성·의지 요인을 살펴보는 데 중점을 두었다. 왜냐하면 스마트워크 환경에서 업무를 수행하는 것과 스마트러닝 환경에서 학습을 수행하는 것이 유사하여, 스마트러닝 환경에서 학습 성과 영향요인 고찰을 통해 스마트워크 환경에서의 업무 성과 영향요인을 가늠해 볼 수 있기 때문이다. 이에 181명의 대학(원)생을 대상으로 학습 성과를 종속 요인으로 하는 설문조사에 기반을 둔 탐색적 연구를 수행하였다. 연구를 통해 개개인의 인지적 요인(자기 통제력)과 의지적 요인(스마트폰 커뮤니케이션 및 인터넷)을 향상시킬 수 있다면 정서적 소진을 낮추고, 학습 성과를 높일 수 있으며, 감성적 요인(심리적 분리와 감성 지능)이 향상되면 학습 성과를 높일 수 있다는 점을 다는 점을 발견하였다. 이러한 결과는 스마트러닝이나 스마트워크 환경에서 스마트기기 이용에 있어서 통제에 초점을 맞추기 보다는 적절한 사용을 장려할 수 있는 방안이 필요하다는 점을 시사한다.