• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제50권9호
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• pp.447-453
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• 2001

In this paper, a new auto-focusing algorithm for digital cameras is proposed. One of the primary concerns of digital image processing is to increase image quality, and the most important factor for degrading the images is the blurring effect due to inexact focusing. The blurring effect occurs when the focusing lens is located on an unsuitable position. Therefore, focusing on an object should be proceeded before acquiring images. The proposed auto-focusing algorithm is MMDT(min-max difference threshold), and the performance of the proposed algorithm is evaluated by the use of the focus curve. It is shown that the proposed algorithm is superior to other previous auto-focusing algorithms in both the focus shape and computation time aspects. Especially, the improvement of the focus curve shape in both monotonousness and slope indicates that focusing can be done rapidly in comparison with other previous proposed algorithms.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.159-165
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• 2012

The accurate focusing position should be determined for accurate measurements In VMS. Camera lens focusing is an important problem in computer vision and video measuring systems (VMS) that use CCD cameras and high precision XYZ stages. Camera focusing is a very important step in high precision measurement systems that use computer vision technique. The auto focusing process consists of two steps, the focus value measurement step and the exact focusing position determination step. It is suitable for eliminating high frequency noises with lower processing time and without blurring. An automatic focusing technique is applied to measure a crater with a one-dimensional search algorithm for finding the best focus. Throughout this paper, the suggested algorithm for the Auto focusing was combined with the learning. As a result, it is expected that such a combination would be expanded into the system of recognizing voices in a noisy environment.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.145-152
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• 2010

본 논문에서는 초점 열화를 제거하기 위해서 반복적 Unsharp mask (UM) 필터를 이용한 디지털 자동초점 기법을 제안한다. 제안한 디지털 자동초점 기술은 영상열화를 추정하기 위해서 점확산함수를 추정하지 않고 단순한 필터를 사용하기 때문에 계산량이 적은 장점을 갖는다. 본 기법은 반복적 필터 구조로 영상을 복원하기 때문에 사용자의 주관적 기준 및 영상의 객관적 지표를 사용하여 필터링의 반복 회수를 제한할 수 있다. 또한 반복적 UM 기반의 영상개선 방법이 기존의 반복적 영상복원 기술과 등가임을 보인다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 알고리듬의 성능평가를 위해서 기존의 영상복원 기반의 디지털 자동초점 기술과의 비교 실험을 수행하였고, 이를 통하여 제안한 디지털 자동초점 기법이 주관적으로나 객관적으로 우수함을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1727-1730
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• 2003

In this paper we propose a sub-pixel point spread function (PSF) estimation method for a fully digital auto-focusing system. We assume that the amount of out-of-focus is the same along the concentric circle. In order to estimate the accurate PSF, sub-pixel information is considered in the proposed PSF estimation procedure. The feasibility of the proposed algorithm is experimentally demonstrated.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.235-249
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• 2004

본 논문은 등방성 초점열화함수의 추정 기법 및 사전 추정 점확산함수 집합을 이용한 완전 디지털 자동초점 시스템의 구조를 제안한다. 제안하는 등방성 점확산함수 추정 기법은 초점 열화과정에서 점확산함수를 새로운 이산 등방성 점확산함수 모델을 이용하여 모델링하고 이를 열화된 영상의 에지로부터 추정해 내는 방법이다. 점확산함수 추정기법을 이용하여 여러 단계의 점확산함수를 사전에 추정한 후, 제안하는 완전 디지털 자동초점 시스템은 두 단계에 걸쳐 초점이 맞지 않은 입력 영상을 복원해 낸다. 첫째, 저장된 점확산함수 집합으로부터 최적의 점확산함수를 선택한다. 둘째, 선택된 점확산함수와 디지털 영상복원 기법을 이용하여 초점이 잘 맞은 영상으로 복원해 낸다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권1호
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• pp.7-13
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• 2009

본 논문은 디지털 자동초점을 위한 등방성 점확산함수 추정에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 영상의 윤곽에서 방향을 판단하고 방향에 따라 윤곽 프로파일을 수집한다. 수집한 윤곽 프로파일을 평균하여 계단응답을 만들고 등방성 점확산함수의 특징을 이용하여 점확산함수를 추정한다. 실험을 통해 열화된 영상에서 제안하는 알고리듬으로 점확산함수를 추정하는 과정을 보이고 정확성을 증명한다.

• Journal of Ubiquitous Convergence Technology
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• 제2권1호
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• pp.27-39
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• 2008

In this paper we present a simple, efficient method for detecting the blurry photographs. Recently many digital cameras are equipped with various auto-focusing functions to help users take well-focused pictures as easily as possible. In addition, motion compensation devices are able to compensate motion causing blurriness in the images. However, digital pictures can be degraded by limited contrast, inappropriate exposure, imperfection of auto-focusing or motion compensating devices, unskillfulness of the photographers, and so on. In order to decide whether to process the images or not, or whether to delete them or not, reliable measure of image degradation to detect blurry images from sharp ones is needed. This paper presents a blurriness/sharpness measure, and demonstrates its feasibility by using extensive experiments. This method is fast, easy to implement and accurate. Regardless of the detection accuracy, the proposed measure in this paper is not demanding in computation time. Needless to say, this measure can be used for various imaging applications including auto-focusing and astigmatism correction.

• 디지털융복합연구
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• 제10권5호
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• pp.67-78
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• 2012

최근 온라인 자동차보험에 대한 고객의 관심이 급증하고 있다. 그 이유는 경제성 측면에서 온라인 자동차보험이 소비자들에게 유용성을 제공해주기 때문이다. 오프라인에서 판매하는 자동차보험은 서비스 상품으로 온라인에서 판매하는 자동차보험 상품에 비해 상대적으로 높은 가격을 형성하고 있다. 이러한 특징에 힘입어 가격이 저렴한 온라인 자동차보험은 소비자들에게 큰 인기를 얻고 있다. 그렇기 때문에 소비자들은 온라인 자동차보험 상품 가격에 많은 관심을 가지고 있고, 자동차보험 상품 구입에 신중한 선택을 하고 있다. 본 연구에서는 소비자들이 온라인 자동차보험에 대해 느끼는 인지된 이익과 가격 수용성을 중심으로 $2{\times}2$ 매트릭스로 구성해 온라인 자동차보험 고객군을 온라인 수용형, 경제성 추구형, 편리 추구형, 신중 접근형으로 구분하였다. 이에 따라 본 연구에서는 온라인 자동차보험 웹사이트의 인지된 이용 용이성, 유용성, 태도, 구매의도에 사이의 관계를 분석하였다. 본 연구결과는 온라인에서 자동차보험 상품을 판매하는 기업들에게 소비자의 온라인 자동차보험 구매의도를 강화하기 위한 고객관계관리 전략 수립에 있어 유용한 시사점을 제공해 줄 것이다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.135-140
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• 2009

In this paper, a robot control system with stereoscopic Image was presented. The robot control system has an auto-focusing functionality which measures the distance between robot and object using an infrared sensor. By providing depth and information based on the stereoscopic image, it allows user to have presence and immersion as if he(she) be there. the proposed robot control system's propriety was examined through the comparison experiment with the mono-scopic image.

• 한국광학회지
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• 제22권1호
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• pp.10-15
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• 2011

본 논문에서 홀로그램의 일부 영역만을 선택하여 자동 초점 맺는 방법을 제안하고 이를 실험적으로 보였다. 먼저 광 스캐닝 홀로그래피를 이용하여 복소 홀로그램을 추출한다. 그 다음 홀로그램의 일부 영역만을 선택하고 가우시안 저대역 필터링, Real-only 홀로그램 합성, Power fringe-adjusted 필터링, 주파수축 변환 등의 과정을 통해 깊이 정보를 추출한다. 이렇게 추출된 깊이 위치를 이용하여 홀로그램을 자동적으로 복원하게 된다.