• 무역학회지
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• 제44권1호
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• pp.221-235
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• 2019

SMEs are experiencing difficulties in doing sales promotion due to the low awareness of the image of the company and the products produced by them in the global market. Therefore, the Government should seek ways to raise awareness of SMEs' image and products. SMEs have to carry out global innovation activities needed to develop new products or new technologies, but they are exposed to limitations of these innovative activities due to the limit of their available resources. Therefore, as a national project, the Ministry of SMEs and Startups and the Small and Medium Business Corporation are doing project for fostering and constructing global shopping mall (independent mall) so that SMEs can strengthen their global innovation activities. The purpose of this paper is to contribute to succeeding in the project for fostering and constructing global shopping mall (independent mall) by studying the case of Zungle Incorporation which operates a global shopping mall and greatly increases exports by participating in this project, and identifying success factors of Zungle Incorporation in doing this project.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.957-964
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• 2011

영상 안정화(image stabilization)는 흔들림이 있는 영상을 영상처리 기법으로 안정화 시키는 과정을 말한다. PA(projection algorithm)기법을 이용한 디지털 영상 안정화는 쉽게 글로벌 모션을 얻을 수 있어 많이 연구가 되어 왔다. PA기법은 실현이 간단하고 속도가 빠른 장점이 있지만 고정된 탐색범위를 사용함으로 탐색범위를 초과한 떨림을 안정화 시킬 수 없고 또한 큰 떨림을 안정화 하기위하여 탐색범위를 크게 하면 모션 추적에 참여하는 블록이 작아져 적확한 글로벌 모션을 얻지 못하게 된다. 본 논문에서는 기존의 PA기법의 단점을 해결하기 위하여 여러 가지 흔들림의 크기에 절용할 수 있는 IPA(Iterative Projection Algorithm)기법을 제안하여, 차량에서 찍은 연속된 영상 1000프레임에 적용하였을 때 기존의 알고리즘을 사용하고 서로 다른 탐색범위를 사용한 결과보다 PSNR이 최저 6.8%, 최고 28.9% 향상 되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.437-445
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• 2017

Necessity of security reinforcement has been increased these days. As a result, surveillance systems using CCTV and the patrol system by person have been applied to security zone. However, CCTV has a blind spot and CCTV itself cannot handle emergency situation. Patrol system by person is economically expensive. To overcome these disadvantages, this paper presents an image-based surveillance system using unmanned aircraft. As a default, unmanned aircraft traces lines installed on ground which represents path for patrolling. If the aircraft detects objects, then it keeps a constant distance between object without missing the object in the image. Simulation results show that the proposed system can be operated even with unmanned aircraft with low specification.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1890-1900
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• 2017

Tangram game consists of seven pieces of polygons such as triangle, square, and parallelogram. Typical methods of image processing for object recognition may suffer from the existence of side thickness and shadow of the puzzle pieces that are dependent on the pose of 3D-shaped puzzle pieces and the direction of light sources. In this paper, we propose an image processing method that recognizes simple convex polygon-shaped objects irrespective of thickness and pose of puzzle objects. Our key algorithm to remove the thick side of piece of puzzle objects is based on morphological operations followed by logical operations with edge image and background image. By using the proposed object recognition method, we are able to implement a stable tangram game applications designed for tablet computers with front camera. As the experimental results, recognition rate is about 86 percent and recognition time is about 1ms on average. It shows the proposed algorithm is fast and accurate to recognize tangram blocks.

• 방송공학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.496-508
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• 2017

본 논문은 전역적 대비를 보존하는 동시에 경계 정보를 정확히 보존할 수 있는 혼합 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 제안한다. 우선, 넓은 동적 영역 (High Dynamic Rangae: HDR) 영상을 낮은 동적 영역 (Low Dynamic Range: LDR) 디스플레이에 적합하게 압축하기 위해 인간의 시각 시스템 (Human Visual System: HVS)에 기반한 임계 값 대 밝기 값 (Threshold vs. Intensity: TVI) 함수와 영상의 대비를 사용하였으며 이에 따라 영상의 전역적인 대비를 보존할 수 있었다. 또한, 가이디드 영상 필터링 (Guided Image Filtering: GIF)을 이용하여 검출된 경계 정보와 변화감지역 (Just Noticeable Difference: JND) 모델의 공간적 마스킹을 이용하여 검출된 경계 정보를 결합함으로써 영상의 경계를 보존하고 출력 영상의 인지적 화질을 향상시켰다. 기존에 TMO들은 크게 전역적 톤 매핑 (Global Tone Mapping: GTM)과 지역적 톤 매핑 (Local Tone Mapping: LTM)으로 분류되었다. GTM은 전역적인 대비를 보존하며 구현이 단순해 실행시간이 빠르다는 장점이 있지만 영상의 경계 정보가 손실되며 지역적 대비를 보존하지 못하는 단점이 있었다. 반면 LTM은 영상의 지역적 대비와 경계 정보를 잘 보존하였지만 경계 영역에서의 헤일로 열화 현상의 발생과 같이 일부 영역이 부자연스럽게 표현되는 경우가 발생하였으며 GTM과 비교하여 높은 계산 복잡도를 가졌다. 따라서 본 논문에서는 GTM과 LTM의 장점을 결합하여 전역적인 대비를 보존하는 동시에 영상의 경계 정보를 보존하는 TMO를 제안하였으며 실험결과를 통해 제안하는 톤 매핑 기법이 인지적 화질 측면에서 성능이 우수한 것으로 확인되었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제14권2호
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• pp.129-135
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• 2016

In this paper, we present a novel algorithm for image-based maritime obstacle detection using global sparsity potentials (GSPs), in which "global" refers to the entire sea area. The horizon line is detected first to segment the sea area as the region of interest (ROI). Considering the geometric relationship between the camera and the sea surface, variable-size image windows are adopted to sample patches in the ROI. Then, each patch is represented by its texture feature, and its average distance to all the other patches is taken as the value of its GSP. Thereafter, patches with a smaller GSP are clustered as the sea surface, and patches with a higher GSP are taken as the obstacle candidates. Finally, the candidates far from the mean feature of the sea surface are selected and aggregated as the obstacles. Experimental results verify that the proposed approach is highly accurate as compared to other methods, such as the traditional feature space reclustering method and a state-of-the-art saliency detection method.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.216-218
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• 2009

This paper proposes an image processing algorithm to stabilize shaken scenes of UAV(Unmanned Aerial Vehicle) caused by vehicle self-vibration and aerodynamic disturbance. The proposed method stabilizes images by compensating estimated shake motion which is evaluated from global motion. The global motion between two continuous images modeled by 6 parameter warping model is estimated by non-linear square method based on Gauss-Newton algorithm with excluding outlier region. The shake motion is evaluated by subtracting the global motion from aerial vehicle motion obtained by averaging global motion. Experimental results show that the proposed method stabilize shaken scenes effectively.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.375-384
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• 2016

본 논문에서는 스테레오 영상과 스테레오 영상 바깥 시점의 위성 영상 그리고 상응하는 깊이 영상이 입력으로 주어질 때 이 입력 영상들을 압축에 적합한 포맷으로 변환하고 활용하여 중간시점 영상을 합성하는 새로운 기법을 제안한다. 송출 단에서 깊이 영상들은 하나의 global 영상으로, 위성영상은 시점 이동 시에 발생하는 프레임 밖의 영역 및 가려짐 영역과 같은 홀 영역에만 해당하는 residual 영상으로 변환 후에 데이터 량을 줄이기 위하여 다운샘플링하고 주시점의 스테레오 영상과 더불어 HEVC 코덱으로 부호화 한 후 전송한다. 수신 단에서 복호화된 각 입력 영상들을 이용하여 스테레오 영상 간 그리고 스테레오 영상과 위성 영상간의 중간시점 영상을 합성한다. 실험을 통하여 제안한 포맷을 이용하여 합성한 중간 시점 영상을 MVD(Multiview Video plus Depth) 포맷을 이용하여 합성한 중간 시점 영상과 비교했을 때 전송하는 데이터의 비트율(bit-rate) 대비 객관적 그리고 주관적 화질이 뛰어남을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.449-456
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• 2011

본 연구는 글로벌 스포츠 이벤트에 참여하여 얻은 성공적인 결과가 외국인이 인지하는 한국인이미지, 제품이미지, 구매의도 및 방문의도에 미치는 영향을 규명하기 위해 수행되었다. 모집단은 국내 대학에 재학중인 외국인 유학생을 대상으로 설정하였으며, 표본은 목적표집법을 통해 표집하였다. SPSS 12.0 프로그램을 이용하여 t검증, 회귀분석(regression analysis), 신뢰도분석(reliability analysis), 빈도분석(frequency analysis), 기술분석(descriptive analysis)을, AMOS 7.0을 이용하여 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis)을 실시하였으며, 이러한 연구방법을 통해 도출된 결과 및 논의를 종합하여 얻어진 결론은 다음과 같다. 첫째, 글로벌 스포츠이벤트에 참여하여 좋은 성적을 거두었을 경우 외국인들이 인지하는 한국인이미지, 제품이미지, 구매의도 및 재방문 의도는 이벤트 개최 전에 비해 개최 후가 더 높다. 둘째, 글로벌 스포츠 이벤트에 참여하여 좋은 성적을 거두었을 경우 피겨스케이팅에 대한 관여도가 외국인들이 인지하는 글로벌 스포츠 이벤트 전 후의 한국인이미지, 제품이미지, 구매의도 및 재방문의도에 긍정적 영향을 미친다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.63-66
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• 2018

Recently, a convolutional neural network (CNN) models at single image super-resolution have been very successful. Residual learning improves training stability and network performance in CNN. In this paper, we compare four convolutional neural network models for super-resolution (SR) to learn nonlinear mapping from low-resolution (LR) input image to high-resolution (HR) target image. Four models include general CNN model, global residual learning CNN model, local residual learning CNN model, and the CNN model with global and local residual learning. Experiment results show that the results are greatly affected by how skip connections are connected at the basic CNN network, and network trained with only global residual learning generates highest performance among four models at objective and subjective evaluations.