• 한국CDE학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.137-149
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• 2009

For recent years, there has been significant research achievement on the feature-based multiresolution modeling technique along with widely application of three-dimensional feature-based CAD system in the areas of design, analysis, and manufacturing. The research has focused on several topics: topological frameworks for representing multiresolution solid model, criteria for the LOD, generation of valid models after rearrangement of features, and applications. This paper surveys the relevant research on these topics and suggests the future work for dissemination of this technology.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.657-662
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• 2014

Usually, spatial information can be incorporated into histograms by taking histograms of a multiresolution image. For these reasons, many researchers are interested in multiresolution histogram processing. If the relation and sensitivity of the multiresolution images are well combined without loss of information, we can obtain satisfactory results in several fields of image processing including histogram equalization, specification and pattern matching. In this paper, we propose a multiresolution histogram specification method that improves the accuracy of histogram specification. The multiresolution decomposition technique is used in order to overcome the unique feature of a histogram specification affected by a quantization error of a digitalized image. The histogram specification is processed after the reduction of image resolution in order to enhance the accuracy of the results by histogram specification methods. The experimental results show that the proposed method enhances the accuracy of specification compared to conventional methods.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1057-1060
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• 2004

We propose new rotation moment invariants based on multiresolution filter bank techniques. The multiresolution pyramid motivates our simple but efficient feature selection procedure based on the fuzzy C-mean clustering, combined with the Mahalanobis distance. The procedure verifies an impact of random noise as well as an interesting and less known impact of noise due to spatial transformations. The recognition accuracy of the proposed techniques has been tested with the preceding moment invariants as well as with some wavelet based schemes. The numerical experiments, with more than 30,000 images, demonstrate a tangible accuracy increase of about 3% for low noise, 8% for the average noise and 15% for high level noise.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권3호
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• pp.207-214
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• 2004

This study focused on providing a methodology to utilize temporal information obtained from remotely sensed data for monitoring a wide variety of targets on the earth's surface. Generally, a methodology in understanding of global changes is composed of mapping, quantifying, and monitoring changes in the physical characteristics of land cover. The selected processing and analysis technique affects the quality of the obtained information. In this research, feature extraction methodology is proposed based on segmentation. It requires a series of processing of multitempotal images: preprocessing of geometric and radiometric correction, image subtraction/thresholding technique, and segmentation/thresholding. It results in the mapping of the change-detected areas. Here, the appropriate methods are studied for each step and especially, in segmentation process, a method to delineate the exact boundaries of features is investigated in multiresolution framework to reduce computational complexity for multitemporal images of large size.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.1-10
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• 1998

복잡한 가상환경을 렌더링하는 방법으로 다단계 모델을 이용한 LoD (Level-of-Detail) 기법이 널리 이용되고 있다. 효과적인 다단계 모델 생성에 있어, 원래의 모델이 갖고 있는 중요한 시각적 요소를 보존하면서 낮은 상세도의 여러 모델을 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 실루엣이나 후면 (backface)와 같은 시점과의 방향관계에 의한 요소들을 고려한 다단계 모델 생성기법을 제안한다. 본 논문에서는 시점과의 방향관계를 가우스 구 (Gaussian sphere) 를 확장한 다단계 관측구로 표현한다. 관측구는 각각의 면과 시점과의 방향관계를 효과적으로 표현함으로써 실루엣과 같은 방향관계를 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 효과적인 자료 관리를 위하여 다단계 관측구를 사진트리 (quad-tree) 의 형태로 표현하였다. 본 논문에서는 제안된 관측구를 이용하여 실시간 단순화 기법을 개발하고 실제 실루엣 보존의 결과를 보인다. 제안된 방법을 사용하여 시점과의 방향관계를 고려한 다단계 모델을 생성하여 실시간 렌더링에 이용할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1674-1677
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• 2002

In this paper, the new method to extract the features of iris signals is proposed; Multiresolution ICA (M-ICA) provides good properties to represent signals with time-frequency. The conventional methods were to use the technique of filter bank analysis, while ICA is unsupervised learning algorithm using high-order statistics. M-ICA could make use of strengths of learn- ing method and multiresolution. Also, we performed comparative studies of different feature extraction techniques applied to personal identification using iris pat- tern. To measure goodness of methods, we use Fisher’s discriminant ratio to quantify the class-separability of features generated by various techniques.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.55-66
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• 2006

본 논문에서는 웨이브릿 변환된 영역에서 추출된 다해상도 칼라 및 질감 특징의 효율적인 결합을 이용한 점진적 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 특징으로 칼라 영상의 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 칼라 오토코렐로그램을 선택하였고, 질감 특징으로는 V(value) 성분의 BDIP와 BVLC 모멘트를 선택하였다 선택된 특징들에 대하여 웨이브릿 변환 영역의 각 분해 레벨로부터 다해상도 특징벡터들을 얻었다. 칼라와 질감 특징의 다해상도 특징벡터들은 특징들의 차원들과 표준 편차 벡터들에 의해 정규화되어 효율적으로 결합되었고, 저장 공간을 고려하여 각 대상 영상들의 특징벡터들은 효율적으로 양자화 되었으며 점진적 검색 기법을 적용하여 유사도 계산시 계산량을 줄였다. 제안한 방법은 칼라 히스토그램, 칼라 오토코렐로그램, SCD, CSD, 웨이브릿 모멘트, EHD, BDIPBVLC, 칼라 히스토그램과 웨이브릿 모멘트의 결합을 이용한 방법들보다 정확도 대 재현율 평가에서는 평균 $15\%,$ ANMRR 평가에서는 평균 0.2 향상된 성능을 나타내었다. 특히, 제안한 방법은 다양한 해상도를 가지는 영상 DB에서 더욱 우수한 성능을 나타내었다

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.194-197
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• 2000

Wavelet transform used for content-based image retrieval has good performance in texture image. Image features for content-based image retrieval are color, texture, and shape. In this paper, we use color feature extracted from HSI color space known as most similar vision system to human vision system and texture feature extracted from wavelet histogram which has multiresolution property. Proposed method is compared with HSI color histogram method and wavelet histogram method. It is shown better performance.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.448-451
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• 2002

본 연구는 인식의 정확성을 향상시키기 위하여 단일 특징을 이용한 인식 대신에 다중 특징을 이용하는 인식방법을 제안한다. 각각의 특징은 다음과 같은 방법으로 구하여진다. 얼굴 전체의 특징은 웨이블렛 다해상도 분해와 주성분 분석방법으로 계산하였고, 입술의 경우는 입술의 경계를 구한 후 최소 자승법을 이용한 방정식의 계수를 구하였으며, 또 하나의 특징은 얼굴요소의 거리 비율에 의해 구하였다. 위 값들을 입력으로 한 역전파 학습 알고리즘으로 분류하여 실험하여 제안된 방범의 유효성을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권9C호
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• pp.930-938
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• 2005

본 논문에서는 칼라 특징과 다해상도 질감 특징의 효율적인 결합에 근거한 내용기반 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 특징으로는 칼라의 공간적인 상관관계를 잘 나타내는 HSV 칼라 오토코렐로그램(color autocorrelogram)을 선택하였고, 질감 특징으로는 국부 밝기 변화와 국부 질감의 부드러움 정도를 잘 측정하는 BDIP와 BVLC를 선택하였다. 이 질감 특징들은 칼라 영상의 휘도(luminance) 성분에서 웨이브렛(wavelet) 분해되어 다해상도로 추출되었다. 그리고 이들 칼라와 질감 특징들은 효율적인 유사도 측정을 위해 각각 이들의 차원들과 표준편차 벡터들에 의해 정규화된 후 결합되었다. 실험을 위한 영상으로는 Corel DB와 VisTex DB, 그리고 이들로부터 파생되어 다양한 해상도의 영상으로 구성된 Corel_MR DB와 VisTex_MR DB를 사용하였다. 실 험 결과, 제안한 방법은 Precision vs. Recall 평가에서 기존의 BDIPBVLC 방법과 칼라 오토코렐로그램 방법보다 각각 평균 $8\%$와 평균 $11\%$ 향상된 성능을 나타내었으며 웨이브렛. 모멘트, CSD, 히스토그램을 이용한 방법들보다 $10\%$ 이상의 높은 성능을 나타내었다. 특히, 제안한 방법이 다른 방법들 보다 다해상도로 구성된 영상 DB에서 높은 검색 성능 차이를나타내었다.