• KSBB Journal
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• 제15권5호
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• pp.415-422
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• 2000

Enzymatic resolution is becoming increasingly important in the production of optically active pharmaceutical drugs and is now challenging the traditional synthetic methods for production of a variety of chiral intermediates and products. This article reviews the recent advances in chirotechnology using enzymes as a catalyst to resolve chiral compounds. The review focuses on the recent trends in chirotechnology and the application of enzymes to the production of industrially valuable pharmaceutical drugs.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권1호
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• pp.87-98
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• 2000

상업위성에서 공급되는 고해상도영상의 활용을 증대하기 위한 영상합성에 대한 관심이 증가하고 있다. 합성에 사용된 고해상도 흑백영상과 저해상도 다중분광영상은 항공기탑재 다중분광 주사기에 의해 촬영된 네 밴드의 영상을 이용하여 모의 제작하였다. 모의 합성된 2rl 해상도의 흑백 영상과 Bnl 해상도의 네 밴드 영상에 대하여 다섯 가지 합성방법(MWD, ItIS, PCA, HPF, CN, PCA) 을 적용하였다. 합성된 영상에 대해서 원래 영상들이 가지고 있던 공간해상도와 분광정보 측면의 특성을 분석하고자, 육안판독, 통계치비교, semivariogram, 분광반사특성 등을 비교하였다. MWD 변환방법에 의하여 합성된 영상이 공간해상도 및 분광정보 측면에서 모두 합성에 사용된 원래 영상과 근접한 결과를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.53-60
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• 2011

본 논문에서는 저해상도 영상에서 번호판 인식 성능 향상을 위해 번호판 검출 기술과 초해상도 복원 기술의 융합 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 번호판 검출 부분은 구조적 패턴 특징을 기반으로 하였으며, 초해상도 부분은 칼만 필터 기반 순차적 데이터 방법으로 구성된다. 제안한 융합 방법은 입력 영상에서 번호판 검출 여부에 따라 (i) 전체 영상에 대한 초해상도 복원 과정을 거친 후 고해상도 번호판 영상을 얻는 방법과, (ii) 번호판 검출 후 검출된 번호판 영역에 대해 초해상도 복원을 수행하여 고해상도 번호판 영상을 얻는 방법으로 나뉜다. 다양한 환경에서의 모의 실험을 통해 제안된 융합 방법의효용성을 입증하였다. 다양한 환경에서의 모의 실험을 통해 제안된 융합 방법의 효용성을 입증하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권2호
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• pp.467-476
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• 2004

Recently, an approximation of a wavelet series has been developed in the analyses of an unknown function. Most of articles have been studied on thresholding and shrinkage methods for its wavelet coefficients based on (non)parametric and Bayesian methods when the sample size is considered as a maximum resolution in wavelet series. In this paper, regardless of the sample size, we are focusing only on the choice of a maximum resolution in wavelet series. We propose a Bayesian approach to the choice of a maximum resolution based on the linear combination of the wavelet basis functions.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.98-101
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• 2019

At present, deep convolutional neural networks have made a very important contribution in single-image super-resolution. Through the learning of the neural networks, the features of input images are transformed and combined to establish a nonlinear mapping of low-resolution images to high-resolution images. Some previous methods are difficult to train and take up a lot of memory. In this paper, we proposed a simple and compact deep recursive residual network learning the features for single image super resolution. Global residual learning and local residual learning are used to reduce the problems of training deep neural networks. And the recursive structure controls the number of parameters to save memory. Experimental results show that the proposed method improved image qualities that occur in previous methods.

• Near Infrared Analysis
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• 제2권1호
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• pp.29-36
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• 2001

This review paper outlines modern pretreatment methods used in NIR spectroscopy. The pretreatment methods can be divided into four categories. One method in is noise reduction. Smoothing is a representative method for the noise reduction. Another is baseline correction. The second derivative and multiplicative scatter correction (MSC) are most frequently employed for baseline correction. The third is centering and normalization and the last is resolution enhancement. Difference spectra, mean centering and second derivative are used in NIR spectroscopy as resolution enhancement methods. In this paper advantages and drawbacks of pretreatment methods currently used in NIR spectroscopy are discussed with many examples of NIR spectra.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 춘계학술대회
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• pp.402-405
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• 1997

The analysis of heart sounds is a noninvasive diagnostic method useful to diagnose heart valve function. In this paper we compared the ability of spectral analysis method for prosthetic heart valve sounds. Phonocardiograms of prosthetic heart valve were analyzed in order to derive frequency domain feature suitable for the classification of the valve state. The FFT-based methods did not provide sufficient frequency resolution to completely characterize the spectrum of prosthetic heart valve sounds. A high resolution parametric methods were shown to give superior frequency resolution. In parametric methods, all methods provide a 1st & 2nd & 3rd frequency component. But Shank method provided a most dominant frequency peak.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.45-52
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• 2018

단일 영상 초해상도는 하나의 저해상도 영상에서 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근 심층신경망을 적용한 초해상도 기법이 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 논문에서는 기존의 심층신경망 기반 초해상도 복원 기법보다 속도와 성능을 개선한 신경망 구조를 제안한다. 이를 위해 기존 기법의 단점을 분석하고 해결책을 제시한다. 제안하는 방법은 기존 기법의 5단계를 3단계로 줄여 효율성을 높였으며, 네트워크의 폭과 깊이에 대한 실험을 통해 가장 효율적인 신경망 구조를 연구하였다. 제안하는 방법의 성능과 속도를 알아보기 위해 비교 실험을 진행하였다. 제안하는 방법은 $1024{\times}1024$ 영상을 초당 148장 복원하는 속도를 나타냈으며, 4가지 데이터에 대해 기존 방법보다 복원 성능이 우수하였다.

• 센서학회지
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• 제19권2호
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• pp.118-123
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• 2010

This paper proposes super-resolution reconstruction algorithm for image enhancement. Super-resolution reconstruction algorithms reconstruct a high-resolution image from multi-frame low-resolution images of a scene. Conventional super- resolution reconstruction algorithms are iterative back-projection(IBP), robust super-resolution(RS)method and standard Papoulis-Gerchberg(PG)method. However, traditional methods have some problems such as rotation and ringing. So, this paper proposes modified algorithm to improve the problem. Experimental results show that this proposed algorithm solve the problem. As a result, the proposed method showed an increase in the PSNR for traditional super-resolution reconstruction algorithms.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권5호
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• pp.476-486
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• 2007

본 논문에서는 영역 기반 복원 방법을 통하여 한 장의 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 예제 기반 복원과 얼굴 영상을 형태 정보와 질감 정보로 나누어 표현하는 변형 가능 얼굴 모형에 기반한다. 먼저, 예제 기반 복원 방법의 성능을 개선하기 위하여, 전역 복원 결과와 국부적 복원 결과를 결합하는 영역 기반 복원 방법을 제안한다. 또한, 변형 가능 얼굴 모형의 장점을 해상도 복원에 적용하기 위하여, 확장된 변형 가능 얼굴 모형을 정의한다. 제안된 모형에서 얼굴 영상은 저해상도 얼굴 영상, 보간법을 통해 개선한 고해상도 얼굴 영상, 그리고 원래의 고해상도 얼굴 영상의 쌍으로 구성되며, 이는 다시 확장된 형태 정보와 확장된 질감 정보로 나뉜다. 다양한 실험을 통하여, 제안된 방법이 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 효과적으로 복원함을 입증하였으며, 이 방법을 사용하여 원거리 감시 시스템에서 획득된 저해상도 얼굴 영상을 고해상도 얼굴 영상으로 합성함으로써, 얼굴 인식 시스템의 성능을 높일 수 있는 가능성을 확인하였다.