• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.117-120
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• 2008

본 논문은 스테레오 비디오 데이터 압축 및 복원을 위한 그리드(Grid) 기반 2D 워핑 방법을 제안한다. 스테레오 비디오에 대한 데이터 표현 방법으로 깊이지도 및 매쉬(mesh)를 이용한 방법이 주로 사용되어 왔으며 매쉬를 이용한 방법은 두 영상간의 매칭되는 노드를 이용하여 데이터 압축 효율을 높일 수 있다. 그러나, 두 영상에서 매칭되는 노드의 위치를 찾는 것은 매우 어려운 일일 뿐만 아니라 매쉬에 의해서 워핑된 영상과 목적이 되는 스테레오 영상의 좌측 또는 우측 영상간의 왜곡이 불가피하다. 따라서 이러한 왜곡을 보정하기 위하여 잔여영상(Residual image) 정보를 추가로 요구하게 된다.제안된 논문은 이러한 잔여영상 정보를 최소화 하기 위하여 반복적으로 2D워핑을 수행하며 최적화된 워핑 영상을 생성함으로써 목적영상과의 오차를 최소로 유지하여 추가정보인 잔여 영상의 데이터 용량을 최소화 한다. 전체영상에 대하여 2D워핑을 수행하며 각각의 노드를 변경하는 것은 많은 비용을 감수해야 하기 때문에 오차영역에 대하여 지역단위로 분할하고 단계적으로 최적화를 이루는 분할정복 방법을 사용하였다. 본 논문의 실험에서는 스테레오 영상에 대하여 각각의 신호대 잡음비(PSNR)를 통해 제안한 방법의 품질을 평가하였을 뿐만 아니라 기존의 메쉬 기반한 방법과 깊이지도를 이용한 방법과의 데이터량을 비교하였다. 실험결과를 통하여 제안한 방법의 데이터 압축의 효율성 및 품질의 우수성을 확인하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.2
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• pp.140-147
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• 2014

In this paper, we propose a method for real-time depth image refinement. In order to improve the quality of the depth map acquired from Kinect camera, we employ constant memory and texture memory which are suitable for a 2D image processing in the graphics processing unit (GPU). In addition, we applied the joint bilateral filter (JBF) in parallel to accelerate the overall execution. To enhance the quality of the depth image, we applied the JBF hierarchically using the compute unified device architecture (CUDA). Finally, we obtain the refined depth image. Experimental results showed that the proposed real-time depth image refinement algorithm improved the subjective quality of the depth image and the computational time was 260 frames per second.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.26 no.2
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• pp.129-137
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• 2008

This study focuses on the radiometric normalization, which is one of the pre-processing steps to apply the change detection technique fur hyperspectral images. The PIFs which had radiometric consistency under the time interval were automatically extracted by applying spectral angle, and used as sample pixels for linear regression of the radiometric normalization. We also dealt with the problem about the number of PIFs for linear regression with iteratively quantitative methods. The results were assessed in comparison with image regression, histogram matching, and FLAASH. In conclusion, we show that linear regression method with PIFs can carry out the efficient result for radiometric normalization.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.100-103
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• 2011

GFINS(gyro-free inertial navigation system)는 가속도 센서에서 계측된 데이터를 2차 적분하여 yaw를 계산한다. 하지만 가속도 센서는 외란과 적분 오차에 의한 누적오차가 지속적으로 커지는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 추론 시스템(FIS: fuzzy inference system)을 이용해 가속도 센서의 데이터를 보정함으로써 누적오차를 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해, 직접 설계한 전방향 AGV를 이용하여 직선과 측면, 대각에 대해 반복 실험하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 가속도 센서의 데이터를 효과적으로 보정하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2008.05a
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• pp.172-174
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• 2008

대표적인 신광으로 일컬어지는 LED는 기존 광원과는 달리 다수의 LED 소자가 모여 하나의 광원을 구성하여 조명기구를 이루는 형태를 가지고 있으며 이에 따라 높은 휘도와 낮은 휘도가 반복되는 발광 형태를 가지게 된다. 이러한 불균일한 휘도를 가지는 광원의 경우 일반적인 균일 휘도 광원에 사용되던 UGR의 평가치가 그대로 적용되는 것은 적절하지 못한 글레어의 평가가 이루어질 수 있다. 따라서 이에 대한 보정이 실행되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 불균일한 휘도를 가지는 광원에 대해 UGR 글레어 평가식을 보정하기 위한 실험을 수행할 수 있는 실험실을 구성하고 이에 대한 과정을 서술하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.469-473
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• 2010

본 논문에서는 조각 병리 영상을 강체 정합을 통해 하나의 영상으로 자동 스티칭하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 위치 초기화, 위치 보정, 강체 정합의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 영상의 위치 초기화 단계에서는 순서 없이 흩어진 부분 영상을 탬플릿 매칭 기법을 사용한 영상 내 문자 인식을 통해 위치를 초기화한다. 둘째, 강체 정합의 정확성을 높이기 위해 코너점을 이용해 부분 영상의 위치를 보정한다. 셋째, 조각 영상 간 거리를 최소화하는 강체 정합을 수행한다. 실험 결과, 부분 영상 간 간격이 최소화되어 하나의 영상으로 스티칭되는 것을 확인하였고, 최적화 반복 횟수와 변환 벡터에 따른 정확성, 견고성 평가를 통해 거리 차의 제곱 합이 최소화되어 수렴됨을 알 수 있었다. 본 논문의 제안 방법은 조각 영상을 하나의 영상으로 스티칭함으로써 병리 조직의 전체적인 구조 파악과 이를 이용한 전립선암 확진에 사용될 수 있다.

• Survey Research
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• v.9 no.2
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• pp.1-27
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• 2008

Problems of incomplete data are pervasive in statistical analysis. In particular, incomplete data have been an important challenge in repeated measures studies. The objective of this study is to give a brief introduction to missing data mechanisms and conventional/recent missing data methods and to assess the performance of various missing data methods under ignorable and non-ignorable missingness mechanisms. Given the inadequate attention to longitudinal studies with missing data, this study applied recent advances in missing data methods to repeated measures models and investigated the performance of various missing data methods, such as FIML (Full Information Maximum Likelihood Estimation) and MICE(Multivariate Imputation by Chained Equations), under MCAR, MAR, and MNAR mechanisms. Overall, the results showed that listwise deletion and mean imputation performed poorly compared to other recommended missing data procedures. The better performance of EM, FIML, and MICE was more noticeable under MAR compared to MCAR. With the non-ignorable missing data, this study showed that missing data methods did not perform well. In particular, this problem was noticeable in slope-related estimates. Therefore, this study suggests that if missing data are suspected to be non-ignorable, developmental research may underestimate true rates of change over the life course. This study also suggests that bias from non-ignorable missing data can be substantially reduced by considering rich information from variables related to missingness.

• The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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• v.18 no.2
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• pp.28-32
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• 2014

Purpose Patient motion during myocardial perfusion SPECT can produce images that show visual artifacts and perfusion defects. This artifacts and defects remain a significant source of unsatisfactory myocardial perfusion SPECT. Motion correction has been developed as a way to correct and detect the patient motion for reducing artifacts and defects, and each motion correction uses different algorithm. We corrected simulated motion patterns with several motion correction methods and compared those images. Materials and Methods Phantom study was performed. The anthropomorphic torso phantom was made with equal counts from patient's body and simulated defect was added in myocardium phantom for to observe the change in defect. Vertical motion was intentionally generated by moving phantom downward in a returning pattern and in a non-returning pattern throughout the acquisition. In addition, Lateral motion was generated by moving phantom upward in a returning pattern and in a non-returning pattern. The simulated motion patterns were detected and corrected similarly to no-motion pattern image and QPS score, after Motion Detection and Correction Method (MDC), stasis, Hopkins method were applied. Results In phantom study, Changes of perfusion defect were shown in the anterior wall by the simulated phantom motions, and inferior wall's defect was found in some situations. The changes derived from motion were corrected by motion correction methods, but Hopkins and Stasis method showed visual artifact, and this visual artifact did not affect to perfusion score. Conclusion It was confirmed that motion correction method is possible to reduce the motion artifact and artifactual perfusion defect, through the apply on the phantom tests. Motion Detection and Correction Method (MDC) performed better than other method with polar map image and perfusion score result.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.13-17
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• 2009

고해상도 위성영상의 분류 기술은 최근 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나로 텍스쳐(texture), NDVI, PCA 영상 등 다양한 전처리 정보들을 추출하고 이를 멀티스펙트럴 밴드와 조합하여 분류 정확도를 높이는 기술을 개발하는 연구들이 주를 이루고 있다. 고해상도 위성영상에서 건물의 그림자와 옆벽면의 폐색 지역은 개체 추출 및 분류를 방해하는 주된 요인이 되며, 다양한 형태와 분광특성을 갖는 개개의 건물은 자동 분류 과정을 통해 제대로 식별되지 않는다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2 단영상으로부터 효율적으로 건물 정보 및 토지피복을 분류하기 위하여, 추출된 건물 정보를 바탕으로 건물의 그림자와 폐색지역을 보정한 후 비건물 지역에 대한 분류를 수행하여 분류 정확도를 높이고자 하였다. 우선 삼각벡터구조 기반의 반자동 인터페이스를 이용하여 건물의 3차원 모델 및 그림자 영역을 추출하고 이로부터 추출된 그림자 영역을 효과적으로 보정하기 위해 반복 선형회귀 연산을 이용한 그림자 보정을 수행한 후 inpainting 기법을 건물 폐색영역 복원에 적용하여 영상의 품질을 향상시켰다. 이러한 과정을 통해 도심 지역의 영상 분석에 있어 가장 큰 오차를 일으키는 인공물의 그림자와 폐색에 의한 오차를 최소화한 후 분류에 적용하여 이를 보정 전 영상을 이용한 분류 결과와 비교하였다.

• The Korean Journal of Nuclear Medicine
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• v.39 no.1
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• pp.57-68
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• 2005

Purpose: The objective of this study was to assess attenuation correction algorithms with the $^{137}Cs$ point source for the brain positron omission tomography (PET) imaging process. Materials & Methods: Four different types of phantoms were used in this study for testing various types of the attenuation correction techniques. Transmission data of a $^{137}Cs$ point source were acquired after infusing the emission source into phantoms and then the emission data were subsequently acquired in 3D acquisition mode. Scatter corrections were performed with a background tail-fitting algorithm. Emission data were then reconstructed using iterative reconstruction method with a measured (MAC), elliptical (ELAC), segmented (SAC) and remapping (RAC) attenuation correction, respectively. Reconstructed images were then both qualitatively and quantitatively assessed. In addition, reconstructed images of a normal subject were assessed by nuclear medicine physicians. Subtracted images were also compared. Results: ELEC, SAC, and RAC provided a uniform phantom image with less noise for a cylindrical phantom. In contrast, a decrease in intensity at the central portion of the attenuation map was noticed at the result of the MAC. Reconstructed images of Jaszack and Hoffan phantoms presented better quality with RAC and SAC. The attenuation of a skull on images of the normal subject was clearly noticed and the attenuation correction without considering the attenuation of the skull resulted in artificial defects on images of the brain. Conclusion: the complicated and improved attenuation correction methods were needed to obtain the better accuracy of the quantitative brain PET images.