• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.468-471
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• 2008

이 논문은 응급상황을 인식하기 위하여 어안렌즈를 통해 획득된 영상을 이용하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 거실의 천장 중앙에 위치한 어안렌즈(fish-eye lens)를 장착한 카메라로부터 화각이 170인 RGB 컬러 모델의 어안 영상을 입력 받은 뒤, 가우시안 혼합 모델 기반의 적응적 배경 모델링 방법을 이용하여 동적으로 배경 영상을 갱신한다. 입력 영상의 평균 밝기를 구하고 평균 밝기가 급격하게 변화하지 않도록 영상 픽셀을 보정한 뒤, 입력 영상과 배경 영상과 차이가 큰 픽셀을 찾음으로써 움직이는 객체를 추출하였다. 그리고 연결되어 있는 전경 픽셀 영역들의 외곽점들을 추적하여 타원으로 매핑하고 움직이는 객체 영역의 형태를 단순화하였다. 이 타원을 추적하면서 어안 렌즈 영상을 투시 영상으로 변환한 다음 타원의 크기 변화, 위치 변화, 이동 속도 정보를 추출하여 이동과 정지 및 움직임이 기절동작과 유사한지를 판단하도록 하였다. 본 논문에서는 실험자로 하여금 기절동작, 걷기 동작, 앉기 동작 등 여러 동작을 취하게 하고 기절 동작 인식을 실험하였다. 실험 결과 어안 렌즈 영상을 그대로 사용하는 것보다 투시 영상으로 변환하여 타원의 크기변화, 위치변화, 이동속도 정보를 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.6
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• pp.1195-1200
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• 2020

The DOM (: Digital Optical Method), which measures the turbidity of chimney smoke, is a method of calculating the turbidity by setting the area to be measured and the contrast area using a low-cost digital camera that can be easily obtained. However, it is difficult to measure clouds and white smoke in a cloudy sky. In this paper, we develop a background sky type model that can represent the background sky and classify the type by periodically photographing it with a digital camera to solve this problem. In addition, based on the model, we develop a filter to optimize white smoke image and prove its excellence through experiments.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.20 no.4
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• pp.199-206
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• 2017

Field data obtained from marine exploration are influenced by various environmental factors such as wind, waves, tidal current and flow velocity of a background medium. Most environmental factors except for the flow velocity are properly corrected in the data processing stage. In this study, the wave equation modeling considering flow velocity is used to generate observation data, and numerical experiments using the observation data were conducted to analyze the effect of flow velocity on waveform inversion. The numerical examples include the results with unrealistic flow velocities. In addition, an algorithm is suggested to numerically extract flow velocity for waveform inversion. The proposed algorithm was applied to the modified Marmousi2 model to obtain the results depending on the flow velocity. The effect of flow velocity on updated physical properties was verified by comparing the inversion results without considering flow velocity and those obtained from the proposed algorithm.

• Bioinformatics and Biosystems
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• v.1 no.1
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• pp.8-16
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• 2006

DNA microarray 기술은 동시적으로 수천 개의 유전자의 발현상황을 탐색할 수 있다. 이 기술을 통해 얻어진 자료는 분석하기에 앞서 전처리 과정으로 배경보정 (background correction), 표준화 (normalization) 그리고 요약 (summarization)이 필요하다. 표준화란 microarray 실험에서 기술상의 문제로 첨가되는 일정한 잡음을 인식, 제거하기 위해 필요한 기법으로 그 동안 여러 방법들이 제시되어 왔다. 또한 마이크로어레이 자료의 분석을 위한 요약 방법으로도 많은 방법들이 연구되었다. 본 글에서는 표준화 방법들과 요약 방법들의 특성을 분석, 비교하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.331-333
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• 2003

본 논문에서는 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상에서 눈이라고 생각되는 영역을 형판 정합방법을 이용하여 먼저 추출하고. 양 눈의 위치 정보를 사용하여 얼굴 영역의 크기와 회전정도를 보정하여 정규화된 얼굴영상을 만들며, 결국 PCA 방법을 사용하여 인식하게 된다. 이렇게 함으로써 PCA가 안정된 영상이 입력되면 좋은 인식률을 보이지만 전반적인 조명의 변화에 잘 대응하지 못하고, 복잡한 배경인 경우 얼굴영역의 위치 변화에 민감하며, 많이 기울어진 영상에 취약하다는 단점을 형판 정합을 통한 전 처리 과정을 통해 보완할 수 있게 된다. 실험 결과 제안된 방법이 PCA의 인식 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.531-534
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• 2006

능동 카메라에서 배경과 물체가 모두 움직이는 영상에서 이동물체를 검출하여 추적하기 위해 특징점을 추출하고 특징점을 이용해 영상 좌표계 변환 파라미터를 추정하여 카메라의 Ego-motion을 보정한다. 보정된 영상을 이용하여 움직이는 물체를 검출하고 잡음이 있는 관측영역에서 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 이동물체를 추정하는 실험을 수행한 내용의 논문이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.599-601
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• 2019

본 논문에서는 움직이는 객체 탐지 및 배경 분리 기술을 응용하여 영상 흔들림 보정 기술과 접목하고, 모바일 디바이스에 사용될 수 있는 방법을 설명한다. 또한 이미지에서 사람을 인식하는 기술을 이용하여 모바일에 추가적으로 활용할 수 있는 방법을 소개한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.25 no.5
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• pp.1-9
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• 2019

In this paper, we propose a video enhancement method using generative adversarial networks to remove raindrops and restore the background information on the removed region in the coastal wave video imagery distorted by raindrops during rainfall. Two experimental models are implemented: Pix2Pix network widely used for image-to-image translation and Attentive GAN, which is currently performing well for raindrop removal on a single images. The models are trained with a public dataset of paired natural images with and without raindrops and the trained models are evaluated their performance of raindrop removal and background information recovery of rainwater distortion of coastal wave video imagery. In order to improve the performance, we have acquired paired video dataset with and without raindrops at the real coast and conducted transfer learning to the pre-trained models with those new dataset. The performance of fine-tuned models is improved by comparing the results from pre-trained models. The performance is evaluated using the peak signal-to-noise ratio and structural similarity index and the fine-tuned Pix2Pix network by transfer learning shows the best performance to reconstruct distorted coastal wave video imagery by raindrops.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• v.42 no.1
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• pp.52-60
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• 2008

Purpose: To establish the methods for sinogram formation and correction in order to appropriately apply the filtered backprojection (FBP) reconstruction algorithm to the data acquired using PET scanner with multiple scintillation crystal layers. Materials and Methods: Formation for raw PET data storage and conversion methods from listmode data to histogram and sinogram were optimized. To solve the various problems occurred while the raw histogram was converted into sinogram, optimal sampling strategy and sampling efficiency correction method were investigated. Gap compensation methods that is unique in this system were also investigated. All the sinogram data were reconstructed using 20 filtered backprojection algorithm and compared to estimate the improvements by the correction algorithms. Results: Optimal radial sampling interval and number of angular samples in terms of the sampling theorem and sampling efficiency correction algorithm were pitch/2 and 120, respectively. By applying the sampling efficiency correction and gap compensation, artifacts and background noise on the reconstructed image could be reduced. Conclusion: Conversion method from the histogram to sinogram was investigated for the FBP reconstruction of data acquired using multiple scintillation crystal layers. This method will be useful for the fast 20 reconstruction of multiple crystal layer PET data.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.509-516
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• 2002

This paper proposes an efficient algorithm which recognizes the mixed document image consisting of the images, texts, tables, and straight lines. This system is composed of three steps. The first step is the detection of rotation angle for complementing skewed images, the second is detection of erasing an unnecessary background region and last is the classification of each component included in document images. This algorithm performs preprocessing of detecting rotation angles and correcting documents based on the detected rotation angles in order to minimize the error rate by skewness of the documentation. We detected the rotation angie using only horizontal and vertical components in document images and minimized calculation time by erasing unnecessary background region in the detecting process of component of document. In the next step, we classify various components such as image, text, table and line area included in document images. we applied this method to various document images in order to evaluate the performance of document recognition system and show the successful experimental results.