• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.6
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• pp.882-897
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• 2020

Recently, the use of immersive media contents representing Panorama and 360° video is increasing. Since the viewing angle is limited to generate the content through a general camera, image stitching is mainly used to combine images taken with multiple cameras into one image having a wide field of view. However, if the parallax between the cameras is large, parallax distortion may occur in the stitched image, which disturbs the user's content immersion, thus an image stitching overcoming parallax distortion is required. The existing Seam Optimization based image stitching method to overcome parallax distortion uses energy function or object segment information to reflect the location information of objects, but the initial seam generation location, background information, performance of the object detector, and placement of objects may limit application. Therefore, in this paper, we propose an image stitching method that can overcome the limitations of the existing method by adding a weight value set differently according to the type of object to the energy value using object detection based on deep learning.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.4
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• pp.112-118
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• 2010

This paper describes a noise suppression system based on a normalization method using a time-delay neural network and line spectrum pair having a parameter of frequency domain. First, a time-delay neural network is trained using line spectrum pair values of noisy speech signals obtained by linear prediction analysis. After trained the time-delay neural network, the proposed system enhances speech signals that are degraded by a background noise. Accordingly, the proposed time-delay neural network restores from the line spectrum pair values of noisy speech signals to the line spectrum pair values of clean speech signals. It is confirmed that this system is effective for speech signals degraded by a background noise, judging from spectral distortion measurement.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.6
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• pp.295-302
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• 2004

On the field of speech processing the treatment of noise is still important problems for speech research. Especially, it has been noticed that the background noise causes remarkable reduction of speech recognition ratio. As the examples of the background noise, there are such various non-stationary noises existing in the real environment as driving noise of automobiles on the road or typing noise of printer. The treatment for these kinds of noises is not so simple as could be eliminated by the former Wiener filter, but needs more skillful techniques. In this paper as one of these trials, we show an algorithm which is a speech enhancement method using a model of mutual inhibition for noise reduction in speech which is contaminated by white noise or background noise mentioned above. It is confirmed that the proposed algorithm is effective for the speech degraded not only by white noise but also by colored noise, judging from the spectral distortion measurement.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.10
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• pp.1867-1872
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• 2016

In the area of digital signal processing, it is necessary to improve the quality of the speech signal after removing the background noise which exists in a various real environments. The important thing to consider when removing the background noise acoustically is that to solve the problem, depending on the information of the human auditory mechanism is mainly the amplitude spectrum of the speech signal. This paper introduces the characteristics of a frequency-weighted spectrum shaping filter for the extraction of the amplitude spectrum of the speech signal with the primary purpose. Therefore, this paper proposes an algorithm using the methods of a Wiener filter and the frequency-weighted spectrum shaping filter according to the acoustic model, after extracted the amplitude spectral information in the noisy speech signal. The spectral distortion (SD) output of the proposed algorithm is experimentally improved more than 5.28 dB compared to a conventional method.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.9 no.2
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• pp.87-100
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• 1991

1960년 초부터 토지이용과 교통의 상관관계를 계량적으로 설명하고자 하는 연구가 진행되어 왔다. 이러한 연구는 경제이론을 배경으로 하여 개발된 McKinnon-Type 모형과 Mills-Type 모형, 그리고 경제학이 반영되어있지 않은 Lowry-Type 모형으로 크게 대별할 수 있다. 이제까지의 이러한 연구는 각 가정의 주거입지선정과 직장선정에 있어서 취향의 다양성(taste heterogeneity)을 고려하여 있지않고 있어 본 연구에서는 로짓모형을 이용하여 Alonso(1964) 모형을 더욱 발전시켜 토지이용-교통의 일반균형 모형(general equilibrium model)을 개발하였다. 이 통계적 토지이용-교통모형은 완전 경쟁하의 일반균형상태에서 주택임대료, 노동력임금, 상품가격이 내생적으로 산출되어지며, 동시에 효율적인 교통체계하에서 일반균형상태의 생산량과 생산부지 그리고 주거수와 주거부지가 어떻게 분배되는지를 내생적으로 결정한다. 이논문에서 효율적인 교통체계라함은 해당 죤에서 도로에 사용된 토지의 임대료가 교통체증비용의 전통행량에 대한 합과 동일하도록 하는 최적교통체증정도(optimal congestion level)을 유지할 수 있는 도로체계를 뜻한다. 또한 비효율적 교통체계하에서는 토지 이용에 왜곡이 생겨서 전체적 비용의 상승으로 각 국민 혹은 각 주민이 생활에서 얻을 수 있는 효용가치가 떨어짐을 분석할 수도 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.188-191
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• 2004

야간에 비디오카메라로 촬영시 열악한 주위 환경과 영상 전송에 기인하여 다양한 잡음에 의하여 왜곡되거나 흐린 저대비(low contrast)영상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. 동영상 압축표준인 MPEG-2는 인간의 시각 특성상 색차(chrominance)신호보다 밝기(luminance)신호에 더 민감하기 때문에 밝기신호와 색차 신호를 분리하여 압축한다. 밝기신호만을 추출한 후 K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용하는데, 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였고 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하여 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다 븐 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.423-425
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• 1998

영상검지기를 이용하여 도로상에서 이동중인 차량의 움직임을 탐지하고 분석하는 방법은 지능형교통시스템의 많은 분야에 적용되어질 수 있다. 영상분석으로 움직이는 물체를 탐지하는 방법에는 영상차를 이용하는 방법과 영상차를 이용하지 않는 방법으로 분류할 수 있다. 영상차를 이용하는 방법에서는 영상간의 차영상을 기반으로 하여 물체를 탐지하는 방법은 일반적이고 보편적인 방법이나 시간에 따른 배경영상의 왜곡과 물체의 정체현상에 많은 문제점을 지니고 있다. 그리고 영상차를 이용하지 않는 방법은 영상내의 분석으로 물체를 탐지하는 방법이고, 영상간의 정보를 사용하지 않으므로 영상차에 의한 문제점은 발생되지 않는다. 기존에 연구되어진 영상차를 이용하지 않는 방법은 물체의 형태를 고려하지 않고 단지 이동점의 좌표분석으로 차량의 움직임을 측정하고 있다. 본 논문에서는 영상차를 이용하지 않으며 영상내의 형태정보 분석과 색상정보를 고려하여 기존의 영상검지기가 지니는 문제점을 개선하여 정밀한 차량 추적에 대한 가능성을 알 수 있었다.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.4 no.4
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• pp.457-463
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• 1993

We investigated that the CARS signals generated from resonant or nonresonant contributions can be selectively suppressed by phase-controlled nonlinear interferometry. To control the phase of the CARS signal over a broad spectral range, a home-made phase shifting unit was used, whose thickness was automatically controlled as the wavelength of Stokes beam scaned. Using this technique, we recovered the Q-branch resonance lines of carbon monoxide and HC1 which had been distorted and buried by the nonresonant and resonant signal of propane respectively. All the spectrum measured have been normalized by reference signal which had no resonance lines over the spectral range of interest.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.11-14
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• 2000

본 논문에서는 재귀적 지연추정기를 갖는 적응여파기를 이용하여 음성신호에 내재한 배경잡음을 제거하는 단일입력 적응잡음제거기를 TMS320C30 EVM 보드에서 실시간 구현하였다. 이를 위하여 샘플시간마다 지연정보를 구할 수 있는 재귀적 평균 절대차 함수를 사용하고, 정규화 된 최소평균자승(NLMS: Normalized Least Mean Square) 알고리듬을 사용하는 단일입력 잡음제거 시스템을 시뮬레이션한 (1)의 내용을 EVM 보드에 구현하였다. 그리고, (1)과 동일한 방법으로 백색 가우시안 잡음에 의해 왜곡된 음성에 대하여 SNR(Signal-to-Noise Ratio)에 따른 잡음제거 실험을 하였으며, EVM 보드에서의 실험결과를 (1)의 시뮬레이션 결과와 비교/검토하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1309-1311
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• 2013

본 연구에서는 의료 진단키트의 자동판독 시스템에서, 통제되지 않은 조명 환경에서도 정확한 색상 판별을 위한 ROI 영역 추출 기법과 조명 보정 기법을 고찰한다. 3단계로 세분된 ROI 추출 과정은 조명변화에 적응적인 배경영상 정보를 유지하고, 노이즈 제거와 에지 추출 과정을 포함한다. 진단 결과의 정량적 판별에 중요 지표가 되는 색상정보가 조명의 영향의 의해 왜곡되는 것을 보완하기 위하여 표본 추출된 학습데이터로부터 조명 보정 곡선을 생성한다. 20종류의 색상패턴을 대상으로 적용한 실험 결과를 통하여 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.