• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.119-120
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• 2008

움직이는 물체 영역 검출 시 연속된 두 영상간의 차영상을 통하여 구하는 방법은 가장 간단하고 널리 사용되고 있다. 그러나 능동 카메라를 이용하여 실험할 경우 두 연속된 영상 간 배경의 움직임, 즉 카메라의 움직임 영역이 함께 포함되기 때문에 실제로 움직인 물체만을 찾아내기에는 어려움이 있다. 이를 보정하는 방법 영상의 처리를 통만 배경의 예측 및 보정, 그리고 센서를 통해 카메라가 움직인 각도를 측정하여 이를 보정해주는 방법이 있다. 본 논문에서는 팬틸트 장비에 장착된 카메라에 센서를 부착하여 각 시간 간격 당 움직인 각도를 획득, 이를 이용하여 이전 영상과 현재 영상에서의 픽셀 위치 변화 관계를 구하여 카메라의 움직임을 보정한다. 그리고 보정된 영상과 이전 영상간의 비교 통해 움직임 영역을 구하고 움직인 물체의 센트로이드를 구한다. 이때 센트로이드가 항상 이미지 플레인의 중심점과 일치하도록 팬틸트 파업을 수행한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.30 no.5
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• pp.627-639
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• 2014

Accurate correction of surface effect from back scattered solar radiance is one of key issue to retrieve aerosol information from satellite measurements. In this study, two different methods are applied to retrieve surface reflectance by using single visible channel measurement from meteorological imager onboard COMS. The first one is minimum reflectance method, which composes the minimum value among previously measured reflectances at each pixel over a certain search window length. This method assumes that the darkest pixel corresponds to the aerosol-free condition, and deduces surface reflectance by correcting atmospheric scattering from the measured visible reflectance. The second method, named as the "atmospheric correction method" in this study, estimates the result by correcting aerosol and atmospheric scattering with ground-based observation of aerosol optical properties. The purpose of this study is to investigate the retrieval accuracy of the widelyused minimum reflectance method. Also, the retrieval error caused by the loading of background aerosol is mainly estimated. The comparison between surface reflectances retrieved from the two methods shows good agreement with the correlation coefficient of 0.87. However, the results from the minimum reflectance method are slightly overestimated than the values from the atmospheric correction method when surface reflectance is lower than 0.2. The average difference between the two results is 0.012 without the background aerosol correction. By considering the background aerosol effect, however, the difference is reduced to 0.010.

• Progress in Medical Physics
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• v.24 no.4
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• pp.303-314
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• 2013

Image quality of computed tomography (CT) is very vulnerable to metal artifacts. Recently, the thickness and background normalization techniques have been introduced. Since they provide flat sinograms, it is easy to determine metal traces and a simple linear interpolation would be enough to describe the missing data in sinograms. In this study, we have developed a theory describing two normalization methods and compared two methods with respect to various sizes and numbers of metal inserts by using simple numerical simulations. The developed theory showed that the background normalization provide flatter sinograms than the thickness normalization, which was validated with the simulation results. Numerical simulation results with respect to various sizes and numbers of metal inserts showed that the background normalization was better than the thickness normalization for metal artifact corrections. Although the residual artifacts still existed, we have showed that the background normalization without the segmentation procedure was better than the thickness normalization for metal artifact corrections. Since the background normalization without the segmentation procedure is simple and it does not require any users' intervention, it can be readily installed in conventional CT systems.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.16 no.1
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• pp.6-15
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• 2012

Purpose : The objective of this study was to develop background gradient correction method using excitation pulse profile compensation for accurate fat and $T_2{^*}$ quantification in the liver. Materials and Methods: In liver imaging using gradient echo, signal decay induced by linear background gradient is weighted by an excitation pulse profile and therefore hinders accurate quantification of $T_2{^*}$and fat. To correct this, a linear background gradient in the slice-selection direction was estimated from a $B_0$ field map and signal decays were corrected using the excitation pulse profile. Improved estimation of fat fraction and $T_2{^*}$ from the corrected data were demonstrated by phantom and in vivo experiments at 3 Tesla magnetic field. Results: After correction, in the phantom experiments, the estimated $T_2{^*}$ and fat fractions were changed close to that of a well-shimmed condition while, for in vivo experiments, the background gradients were estimated to be up to approximately 120 ${\mu}T/m$ with increased homogeneity in $T_2{^*}$ and fat fractions obtained. Conclusion: The background gradient correction method using excitation pulse profile can reduce the effect of macroscopic field inhomogeneity in signal decay and can be applied for simultaneous fat and iron quantification in 2D gradient echo liver imaging.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.5 s.101
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• pp.543-552
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• 2005

This paper proposes the extraction of coronary arteries based on DSA(Digital Subtraction Angiography) through a texture analysis of background in the angiography. DSA is a well established modality for the visualization of coronary arteries. DSA involves the subtraction of a mask image - an image of the heart before injection of contrast medium - from live image. However, this technique is sensitive to the movement of background and can result to a wrong detection by the variance of background gray-level intensity between two images. Therefore, this paper solves a structural problem resulted from a background movement bV selecting an image which has the least difference of movement through an analysis of the similarity of background texture and proposes a method to extract only the blood vessel efficiently through local gray-level correction of the selected image. Using the coronary angiogram of 5 patients clinical data, we proved that the proposed method has the lower false-detection rate, approximately $2\%$, and the higher accuracy than the existing methods.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.4
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• pp.102-110
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• 2009

In this paper, we propose an object detection method for real-time in infrared (IR) images and PowerPC (PPC) and H/W design based on field programmable gate array (FPGA). An open H/W architecture has the advantages, such as easy transplantation of HW and S/W, support of compatibility and scalability for specification of current and previous versions, common module design using standardized design, and convenience of management and maintenance. Proposed background modeling for an open H/W architecture design decreases size of search area to construct a sparse block template of search area in IR images. We also apply to compensate for motion compensation when image moves in previous and current frames of IR sensor. Separation method of background and objects apply to adaptive values through time analysis of pixel intensity. Method of clutter reduction to appear near separated objects applies to median filter. Methods of background modeling, object detection, median filter, labeling, merge in the design embedded system execute in PFC processor. Based on experimental results, proposed method showed real-time object detection through global motion compensation and background modeling in the proposed embedded system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.411-412
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• 2009

최근 시각 기반 인터페이스를 위하여, 손 동작 인식 기술 개발의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 손 동작 인식 기술에서 손 모양 인식은 중요한 부분이며, 이는 손 영역 검출의 결과에 많은 영향을 받는다. 기존의 많은 손 동작 인식 기술들은 사람의 피부색이 갖는 컬러 특징을 이용하여 손 영역을 검출하였다. 그러나, 이러한 컬러 정보는 배경 및 조도 변화에 매우 민감하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는, 색 온도 보정 과정을 손 영역 검출에 적용함으로써 배경 및 조도 변화에 강인한 손 모양 인식 시스템을 제안한다. 제안한 방법이 배경 및 조도 변화에 강인함을 보이기 위해, 조명의 밝기 수준을 조절하며, 다양한 색을 배경으로 찍은 손 영상을 입력으로 손 모양 인식 성능을 실험하였다. 기존의 피부색을 이용한 손 영역 검출과의 비교 실험 결과를 통해, 제안한 방법이 배경 및 조도 변화에 강인한 손 모양 인식 성능을 가짐을 확인하였다.

• Survey Research
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• v.10 no.1
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• pp.169-186
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• 2009

The propensity score method is used to minimize the bias level in social survey, which comes from nonresponse. The theoretical concept and the background of the propensity score method is discussed first. The propensity score method was first applied in the epidemiology observational study. I have summarized the process of the three propensity score methods that were used to reduce estimation bias in this study. Matching by propensity score is applied to the relatively large control group. Subclassification has the advantage of using whole control group data and regression adjustment is applied to multiple covariates as well as propensity score of each unit is computable and usable. Lastly, the application procedures of propensity score method to reduce the nonresponse bias is suggested and its applicability to real situation is reviewed with the existing data.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2598-2600
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• 2002

본 논문은 다양한 크기와 복잡한 배경을 포함한 질의 얼굴 영상이 들어 왔을 때 질의 영상의 얼굴 타원 정보 내에서의 Corner point들에서의 Gabor 웨이블릿 특성을 이용한 얼굴 인식에 관한 것이다. 기존에 방법은 다른 크기와 배경의 질의 영상이 들어왔을 때에는 배경에서의 Corner Point들에 대한 영향과 영상의 크기가 다름으로 인해 Corner point의 변화와 Gabor 특징벡터의 변화 때문에 인식률이 저하되었다. 이러한 단점을 보완하고자 질의 영상의 얼굴 타원 정보를 추출하여 배경에 의한 영향을 제거하고, 크기를 보정해줌으로써 기존의 우수한 성능을 유지함과 동시에 다양한 크기와 배경을 가진 질의 얼굴 영상을 인식할 수 있도록 한 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.517-519
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• 2016

본 논문에서는 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집 영역을 검출한다. 제안된 방법은 안경 렌즈 영상에서 명암 대비를 적용하여 렌즈의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 렌즈 밖의 배경 영역은 흠집 검출에 불필요하므로 개선된 평균 이진화 기법을 적용한 후에 렌즈의 윤곽선을 검출하여 렌즈 이외의 배경을 제거한다. 렌즈 이외의 배경이 제거된 렌즈 영상에서 렌즈 내부에 명암대비를 적용하여 렌즈 내부의 배경과 흠집의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 렌즈 내부 영역에서 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집과 잡음을 검출한다. 잡음은 중간값 필터를 적용하여 제거한 후에 흠집 영역을 추출한다. 추출된 흠집 영역을 렌즈의 중심으로부터의 거리와 흠집의 크기를 퍼지 추론 규칙을 적용하여 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 분석하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM과 같은 시력 보정용 렌즈 영상 6장을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확하게 추출되었고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.