• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1563-1571
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• 2009

H.264/AVC의 시간적 오류 은닉을 위한 새로운 경계 정합 방법과 은닉된 영상의 화질 향상을 위한 후처리 방법을 제안한다. 시간적 오류 은닉은 참조 프레임에서 가장 유사한 블록으로 오류가 발생한 블록을 대체시키는 방법이다. 가장 유사한 블록을 찾기 위해 H.264/AVC에서는 오류가 발생한 블록의 바깥 경계의 화소값과 참조블록의 안쪽 경계의 화소값을 단순 비교한다. 그러나 기존의 방법은 좁은 범위의 화소값 만을 비교하므로 부정확한 블록으로 오류 블록을 대체할 확률이 높다. 본 논문에서는 더욱 정확한 블록으로 오류 블록을 대체하기 위하여 참조 블록의 안쪽 경계의 화소값과 바깥 경계의 화소값을 오류 블록의 바깥 경계의 화소값과 비교하고 후보 움직임 벡터의 최솟값과 최댓값을 기준으로 일정 검색 범위내의 추가적인 후보 움직임 벡터를 설정하는 보다 향상된 경계 정합 방법, 그리고 변형된 디블록킹 필터를 통해 오류 없이 복호된 블록과 오류가 은닉된 블록과의 경계를 부드럽게 하는 후처리 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 블록 정합방법보다 최대 약 0.9 dB의 화질 향상을 보여주는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.35-40
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• 2010

무인 로봇이나 무인 항공기 등의 위치 추정 등에 사용되는 산악 영상에서 지평선을 검출하는 것은 지평선의 복잡성, 환경에 의한 가려짐, 영상의 노이즈 때문에 매우 힘들다. 이러한 어려움에도 불구하고 지평선 검출은 무인 이동체에 다양하게 적용될 수 있는 매우 중요한 연구 주제이다. 본 논문에서는 다중 스케일 케니 영상과, 위상 정보, 그리고 영상 속에서의 지평선의 위치 정보를 이용하여 지평선 검출 알고리즘을 개발 하였다. 다중 스케일 케니 영상은 추정(localization)에 강한 고 스케일 케니 영상과 탐색(detection)에 강한 저 스케일 케니 영상으로 구성된다. 알고리즘의 적절한 단계에 각각의 케니 영상을 선택적으로 적용함으로 복잡한 환경에서도 좋은 지평선 검출 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 영상을 통해 검증되었으며 기존의 기법과 비교되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.249-257
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• 2015

본 논문은 지금까지 해결하지 못한 난제 중 하나인 외판원 문제의 최적 해를 구하는 발견적 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 초기 경로를 결정하기 위해 기존의 DNN을 변형한 SW-DNN, DW-DNN과 DC-DNN을 제안하였다. 초기 해는 DNN, SW-DNN, DW-DNN과 DC-DNN을 적용하여 최소 경로 길이를 가진 방법을 선택한다. 초기 해에 대해 최적 해를 구하기 위해 먼저 삭제 대상 간선을 선택하는 방법을 결정하였으며, 이들 간선들에 대해 지역 탐색 방법인 k-opt 중에서 2, 2.5, 3-opt를 먼저 적용하고, 삭제 대상 간선들 중 삭제되지 않은 간선들에 대해 4-opt를 적용하였다. 제안된 알고리즘을 대규모의 TSP인 26개의 유럽 도시들을 방문하는 TSP-1과 49개의 미국 도시들을 방문하는 TSP-2에 적용한 결과 모두 최적 해를 구하는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 지금까지 발견적 방법으로는 TSP의 최적 해를 구하지 못한다는 미신을 타파하였고, TSP의 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.32-43
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• 2004

이동중인 차량에 카메라를 설치하여 주행 중에 정지 또는 주행중인 자동차의 영상을 획득하여, 이를 인식하는 시스템을 제안한다. 주행 중에 획득한 영상에서 번호판 영역을 추출하기 위하여, 번호판 영역에서 나타나는 강한 수직 에지 성분을 이용하여 번호판 후보 영역들을 찾고 이진화 된 영상에서의 배경과 문자의 구성비를 따져 번호판 영역을 추출하는 방법을 사용한다. 자동차 번호판 인식을 위하여 다중 클래스 인식을 지원하는 SVM과 모듈라 신경망 인식 성능을 비교하였으며, 인식률을 높이기 위하여 SVM을 모듈라 신경망과 결합하여 다중 클래스 분류기로 확장하는 방법을 제안하고 실험하였다. 실험결과, 제안하는 분류기를 이용한 방법이 번호판 인식에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권4호
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• pp.418-426
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• 2006

본 논문에서는 수술 도중에 심장내부로 삽입한 초음파 탐침을 통해 획득된 초음파 심장영상에서 강인하게 심장 영역을 고속 자동 분할하는 방법을 제안한다 제안한 방법은 심장 초기 경계 추출, 신뢰도 경쟁을 통한 전체 경계 검출, 회전 국부 방사선 기법을 이용한 국부 경계 보완으로 세 단계로 구성된다. 첫째, 초음파 탐침의 중심에서 방사선을 만들어 각 방사선에서 밝기값 기반 임계값 기법으로 얻어진 심장외부 영역을 이용하여 대략적인 초기 심장영역의 경계를 추출한다. 둘째, 각각의 방사선에서 임계치로 추출된 초기 심장영역의 위치를 포함하여 경계와 영역정보를 이용해 추출된 새로운 후보들과 신뢰도의 경쟁을 수행하여 높은 신뢰성을 가진 심장 경계를 검출한다. 셋째, 방사선 기법으로 경계획득이 어려운 심장의 오목한 영역에서 경계를 따라 회전하면서 국부적으로 방사선 조사법을 적용하여 경계를 보완한다. 제안된 방법은 실제 환자의 심장 수술 도중에 얻어진 초음파 영상에 적용되어 고무적인 결과를 획득했다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권6호
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• pp.47-55
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• 2003

본 논문에서는 다양한 시간과 장소에서 차량 정면이나 후면 주변의 다양한 위치에서 촬영되고 주변 배경이 충분히 포함되는 주차 단속용 영상에서 차량 번호판을 추출하기 위해, 명암 벡터와 복합 색상을 이용하여 차량 번호판의 고유한 특성을 감지하는 방법을 제안한다. 기본적으로 번호판 영역에서 문자와 배경의 명암도 차이가 뚜렷하여 명암값의 증감이 빈번히 발생하고, 번호판 영역이 차종에 따라 일정한 색상을 갖는다는 특성을 함께 이용한다. 먼저, 번호판 영상의 하단부터 시작하여 일정 간격의 행마다 탐색해가면서, 명암 벡터의 부호가 충분히 자주 변화하고 번호판 색상이 충분히 검출되는 구간을 번호판 후보로 간주하여 대략 영역을 지정한다. 그런 다음, 수직 에지 성분을 수평ㆍ수직으로 프로젝션하여 번호판의 정교 영역을 추출한다. 이때, 추출된 번호판의 색상에 의해 차종도 쉽게 판별된다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 시간과 장소에서 촬영된 실제 단속 영상 200장을 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 명암 벡터만을 사용한 방법보다 약 9% 향상된 96%의 번호판 추출률을 보였다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2009년도 하계학술대회 논문집
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• pp.412-412
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• 2009

Carbon-based nano materials have a significant effect on various fields such as physics, chemistry and material science. Therefore carbon nano materials have been investigated by many scientists and engineers. Especially, since graphene, 2-dimemsonal carbon nanostructure, was experimentally discovered graphene has been tremendously attracted by both theoretical and experimental groups due to their extraordinary electrical, chemical and mechanical properties. Electrical conductivity of graphene is about ten times to that of silicon-based material and independent of temperature. At the same time silicon-based semiconductors encountered to limitation in size reduction, graphene is a strong candidate substituting for silicon-based semiconductor. But there are many limitations on fabricating large-scale graphene sheets (GS) without any defect and controlling chirality of edges. Many scientists applied micromechanical cleavage method from graphite and a SiC decomposition method to the fabrication of GS. However these methods are on the basic stage and have many drawbacks. Thereupon, our group fabricated GS through Thermo-electrical Pulse Induced Evaporation (TPIE) motivated by arc-discharge and field ion microscopy. This method is based on interaction of electrical pulse evaporation and thermal evaporation and is useful to produce not only graphene but also various carbon-based nanostructures with feeble pulse and at low temperature. On fabricating GS procedure, we could recognize distinguishable conditions (electrical pulse, temperature, etc.) to form a variety of carbon nanostructures. In this presentation, we will show the structural properties of OS by synthesized TPIE. Transmission Electron Microscopy (TEM) and Optical Microscopy (OM) observations were performed to view structural characteristics such as crystallinity. Moreover, we confirmed number of layers of GS by Atomic Force Microscopy (AFM) and Raman spectroscopy. Also, we used a probe station, in order to measure the electrical properties such as sheet resistance, resistivity, mobility of OS. We believe our method (TPIE) is a powerful bottom-up approach to synthesize and modify carbon-based nanostructures.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권6호
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• pp.671-678
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• 2005

본 논문에서는 동영상에서 주요 객체를 추출하여 기존의 배경을 임의의 배경으로 교체하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 이동 통신 화상전화기 및 영상전달 시스템등을 사용한 화상 전송함시 개인의 프라이버시를 보호하고, 배경을 제거함으로써 실제 전송할 데이터의 양을 줄일 수도 있을 뿐만 아니라, 현재배경을 임의의 배경으로 바꾸는 등의 여러 용도로 사용가능하다. 영상처리는 대용량의 데이터를 처리하기 때문에 많은 메모리와 시간 등의 자원을 사용하게 된다. 이는 특히 자원이 제한된 이동통신기기에서 문제가 된다. 실험에서 일반적으로 주요 객체의 움직임의 범위가 크지 않다는 점에 근거하여 검색의 범위를 이전 윤곽선정보의 주변으로 제한함으로써 영상처리에서 걸리는 시간과 자원을 줄일 수 있었다. 구체적으로는 동영상의 초기영상에서 윤곽선 정보를 이용하여 후보 객체영역을 추출하였고, 추출한 영역을 기준으로 다음 영상과 현재 영상과의 차영상을 구하여 움직이는 객체를 추적하는데 이용하였으며, 선택된 영역에서 윤곽선을 구하여 객체영역을 찾는데 이용하였다 이를 통하여 주요 객체와 배경을 효율적으로 분리할 수 있었으며, 사용자가 선택한 임의의 배경으로 대체할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.353-360
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• 2006

본 논문에서는 도로 영상으로부터 차량 번호판 영역을 분할하는 알고리즘을 제시한다. 차량의 번호판 영역이 다른 영역에 비해 차별되는 특정을 세 가지 측면으로 나누어, 1) 번호판의 내부 문자, 2) 번호판의 색상, 3) 번호판의 형태에 대해 분석한다. 전처리 과정에서는, 이와 같은 세 가지 측면을 고려하여 번호판의 내부 영역 및 크기를 판별할 수 있는 임계값들을 계산하며, 이를 위해 표본 영상에 대한 통계적 처리를 수행한다. 차량 영역 분할 알고리즘에서는 임계값들을 이용하여 입력영상 내부에서 번호판 영역이 강조되도록 영상을 이진화한다. 일정한 크기의 윈도우로 이진 영상(binary image) 전체를 탐색하여, 윈도우 내부 픽셀 값의 합이 높은 순으로 서로 중복이 없도록 후보 영역을 찾은 후, 간단한 휴리스틱을 이용하여 후보 영역들 중에서 번호판 영역을 선택한다. 이 알고리즘은 번호판의 변형 또는 색상 명암도에 차이가 있는 경우에 대해서 안정적이다. 또한 이 알고리즘은 복잡한 전처리 과정을 요구하지 않고, 적은 수의 표본 영상에 대한 통계 처리만으로도 228장의 실험 영상들에 대해 97.8% 정도의 높은 성공률을 보였다. 프로토타입 시스템을 구현한 결과는 512M 바이트 메모리를 장착한 3GHz 펜티엄4 PC에서 $1280{\times}960$ 해상도의 영상 1장당 평균 0.676초의 처리 속도를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1369-1382
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• 2005

도로 영상에서 차량 영역을 분할하는 차량 영역 분할(vehicle segmentation) 문제는 지능형 교통 시스템을 비롯한 다양한 응용 분야들에서 중요하게 사용되는 기본 연산(fundamental operation)이다. 본 연구에서는 야외의 도로 상에 설치된 CCD카메라에서 촬영된 정지 영상으로부터 차량 영역을 찾아내는 효율적인 방법을 제안한다 제안하는 방법은 입력되는 영상들을 격자 단위로 분할하여 각 격자에서의 에지 검출 결과를 대표하는 특징값(feature value)들을 통계적으로 분석한 후, 이를 바탕으로 최적해를 구한다. 전처리 과정에서는 다양한 외부 환경에서 촬영한 배경 영상들에 대해서 각 격자에서의 특징값들을 통계 처리한다. 입력된 차량 영상에서는 각 격자의 특징값이 배경 영상의 대응되는 격자에서의 특징값과 통계적으로 얼마나 오차를 보이냐에 따라, 배경 영역인지 차량 영역인지를 판단한다. 격자 별로 차량 영역에 해당하는 지를 판정한 뒤, 이 결과에 동적 프로그래밍(dynamic Programming) 기법을 이용하여 차량을 포함하는 최적의 직사각형 영역을 찾아낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 통계 처리와 전역 탐색 기법을 사용하므로 휴리스틱에 주로 의존하는 기존 연구들에 비해 좀더 체계적이다. 또한, 배경 영상에 대한 통계 처리는 흐리거나 맑은 등의 날씨 변화 및 바람이나 진동에 의한 카메라의 흔들림과 같은 다양한 외부 요인들이 가져올 수 있는 노이즈나 오차에 대해서도 높은 신뢰성을 보여준다. 제안하는 방법을 구현한 프로토타입 시스템은 $1280\times960$ 크기의 차량 영상들을 장당 평균 0.150초의 수행 시간에 처리하였으며, 총 270장의 다양한 노이즈를 가지는 차량 영상들에 대해 $97.03\%$의 성공률을 보였다.