• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.975-981
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• 2007

본 논문에서는 점묘화 표현을 위한 기법을 제한한다. 신인상파(Neo-Impressionist) 화가 쇠라는 캔버스위의 독립 색채들은 망막위에서 재조직된다는 이론을 바탕으로 점묘화를 제안한다. 이는 색의 병치혼합과 보색대비를 이용해 빛의 가산혼합이 회화작품에 적용될 수 있도록 하기위해 브러시 스트로크로 작은 점을 이용한다. 이러한 점묘화를 표현하기위해서 쇠라의 작품과 동시대의 색이론 분석을 통해 색의 분할과 병치혼합의 이론적 배경을 알아보고 이를 통해 점묘 스트로크의 색상, 모양, 방향등을 결정할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 먼저 신인상파의 팔레트 분석을 통해 칼라모델을 설계한다. 또한 점의 효율적인 분포를 위해 재귀적인 Wang Tile을 이용한다. 점묘의 색상구성은 명암의 단계별로 처리된다. 이렇게 함으로써 명암표현을 위한 보색의 배치를 적절히 표현할 수 있다. 이때 점묘 스트로크의 방향은 입력영상의 에지방향을 따르도록 보간법을 이용해 계산한다.

• 한국광학회지
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• 제5권3호
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• pp.404-410
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• 1994

빛이 액정셀을 지날 때의 편광상태의 변화를 뽀앙카레공에서의 회전변환으로 나타내면 액정표시소자의 화면의 밝기와 명암대비는 이 회전변환의 특성(회전각과 회전축의 방향)의 함수로 나타낼 수 있다. 이로부터 액정 화면의 밝기와 명암대비를 동시에 극대화 하기위한 필요조건은 액정셀에 걸린 전압이 비선택전압에서 선택전압으로 바뀔 때의 회전변환의 회전각이 $180^{\circ}$임을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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• pp.109-112
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• 2005

본 논문에서는 초기화 구간에서의 시간단축과 높은 암실 명암비를 얻을 수 있는 새로운 초기화 파형을 제시한다. 새로운 초기화 파형에서 첫 번째 subfield는 기존의 conventional 구동파형과 마찬가지로 초기화 구간에서 ramp-up구간과 ramp-down구간이 필요하지만, 두 번째 subfield부터는 단지 ramp-up구간만이 적용된다. 한 frame에 8개의 subfield를 적용할 경우, 기존의 구동파형의 배경광이 $0.40cd/m^2$로 측정되는 반면, 새로운 초기화파형을 패널에 적용할 경우 배경광이 측정되지 않는다. 이러하여 우리는 새로운 초기화파형에서 무한대의 암실 명암비를 얻을 수 있다. 또한 새로운 초기화파형에서는 ramp-down구간을 없앰으로써 첫 번째 subfield를 제외하고는 초기화 시간을 165us로 시간을 줄일 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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• pp.113-115
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• 2005

AC PDP 의 구동방법 중 ADS구동방법은 구동특성이 안정되고 계조구현을 디지털 방식으로 구현 할 수 있는 둥 다양한 장점으로 인해 현재 많은 상용 AC PDP의 구동법으로 널리 채택되고 있다. 본 논문은 기존의 구동파형의 문제점인 초기화 구간에 할애하는 시간의 증가로 인해 이후 어드레싱 및 유지방전에 필요한 시간이 단축되어 화질의 저하를 나타내는 기존파형의 문제점을 보완할 수 있는 단축된 초기화파형을 가진 새로운 구동파형을 소개 하였다. 본 논문에서 제시한 구동파형의 적용으로 패널의 초기화시 발생되는 배경광으로 인해 암실명암비가 낮아져 화질저하가 나타나는 근본적인 문제 또한 해결할 수 있었다. 새로운 구동파형으로 인해 초기화시 소요되는 시간을 350us에서 150us로 감소시킬 수 있었고, 초기화시 선택되지 않은 화소의 불필요한 약방전을 없앰으로서 무한대에 가까운 암실명암비를 달성할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.859-862
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• 2001

본 논문에서는 칼라 CCB 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 HSI 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징자 및 특징자의 기하학적 특징각을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함에 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치 정보와 특징자들의 기하학적 특징각을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴 영역의 검출이 가능하였으며 인식 방법에 있어서 특징자들의 기하학적 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.127-129
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• 2006

본 논문은 종양을 주입한 쥐의 FDG-PET영상에서 정상세포보다 포도당대사가 활발한 종양조직의 3차원적 위치를 파악하고 잔여암 전이여부를 판별하기 위한 3차원 볼륨 가시화기법을 제안한다. 종양조직과 주변조직의 시각적 대비를 크게 하기 위해 명암도 분포에 따라 조직을 여러 클러스터로 나눈 후, 적응적 투명도 전이함수를 사용하였다. 관심영역을 불투명하게 표현하고 조직간 투명도 변화량을 크게 줌으로써 잡음이 심한 PET 영상에서 전경영역과 배경영역을 구분할 수 있었고, 명확한 시각대비 결과를 얻을 수 있었다. 추후 명암도값 외에 영암도 기울기, 관심영역 우선순위 등을 고려한 다차원 전이함수기법으로 확장함으로써 종양영역의 경계를 더욱 강조할 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.153-156
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• 2001

본 논문에서는 하이브리드 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 차량 입력 영상에서 전처리 과정을 거쳐 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 번호판 영역을 추출하고 하이브리드 패턴을 적용해 더 정확한 번호판 문자 및 숫자를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 번호판 추출 과정에서는 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 특성 및 번호 판 영역의 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도 수를 추하여 입력된 차량영상에서 번호판 영역을 추출한다. 또한 번호판 영역에서 잡음 제거와 세선화(Thinning)를 적용해 문자 및 숫자를 하이브리드 패턴 벡터를 적용하여 문자의 크기, 문자와 문자 사이의 밀집도의 특성, 이동에 무관한 특성을 이용해 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 기존의 원형 패턴 벡터 보다 훨씬 계산 속도가 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량 번호를 실시간으로 처리할 수 있는 가능성을 제시하였고, 번호판 영역이 불규칙한 조명 상태에서도 더 정확한 차량 번호를 인식 할 수 있는 알고리즘을 본 논문에서 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.526-528
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• 2002

본 논문은 CT 영상을 이용하여 체지방과 근육의 체적 및 비율을 분석하는 알고리즘 개발에 대하여 기술한다. CT 영상에는 체지방, 근육, 공기, 뼈등의 구성성분들이 서로 다른 명암값을 가지고 분포한다. 이 논문에서는 히스토그램을 통하여 각 구성성분에 대한 명암값을 찾아내었다. 찾아낸 명암값에 따라 체지방과 근육 그리고 뼈, 공기에 각각 색을 입혀 시각적으로 표현하여 체지방과 근육의 분포와 비율을 볼 수 있는 환경을 만들고 수치적으로 체적 및 비율의 결과 값을 출력하는 알고리즘을 개발하였다. 또한 단계적인 체지방 측정 프로그램을 위해 DB 환경을 구축하여 모든 자료를 저장하고 불러올 수 있는 환경을 만들어 체지방 측정 알고리즘을 완성하였다. 알고리즘은 돼지 실험에서 측정된 체지방과 비교하여 정확성을 검증한 결과 약 92.86%의 정확도를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.413-416
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• 2010

본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 왜곡이 존재하지 않는 영역을 측정 할 근육 영역을 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 그리고 형태학적 특징을 이용하여 등뼈 영역과 피하지방을 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방의 하단 부분을 추출한다. 또한 최대 및 최소 명암도를 조정하여 얻어진 등뼈의 후보 영역에서 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 등뼈 영역을 추출한다. 추출된 등뼈 영역에 대해 피하지방층과 등뼈 사이를 근육의 두께로 측정한다. 본 연구에서 제안된 방법을 요부의 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.125-127
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• 2010

본 논문에서는 동영상에서 비교적 단일 색상의 배경과 문자를 갖는 캡션을 문자인식을 위하여 문자와 배경간의 명암값 결정에 관한 내용이다. 먼저 캡션에 대해 그레이 스케일로 전환을 한 후, Otsu 방법[1]을 이용하여 이진화를 수행한다. 이 후 이진화 영상에서 흰색영역 검은색영역에 대해 각각 최대 내접 정사각형을 산출한다. 다음으로 각각의 영역에서 산출된 최대 내접 정사각형의 분산의 대소를 비교하여 문자영역과 배경영역을 결정한다. 이후 전역적인 잡음을 제거하기 문자영역에 대해 Otsu 방법을 이용하여 최종 문자영역을 결정한다. 제안된 방법의 문자영역의 명암값 결정 정확도는 약 99%로 매우 우수한 성능을 보였다.