• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.92-94
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• 2019

본 논문에서는 서브 블록별 상대적 거리에 따라 적응적으로 가중된 히스토그램 기반 지역적 대조비 향상 기법을 제안한다. 기존 지역적 대조비 향상 기법은 제한적인 공간의 정보만을 이용하기 때문에 과잉 대조비 향상, 결과 영상의 부자연스러움을 초래하는 반면, 제안하는 방법은 서브 블록별 상대적 거리에 반비례하는 가중치를 통해 더 넓은 공간의 정보를 적응적으로 이용하여 과잉 대조비 향상, 결과 영상의 부자연스러움을 효과적으로 방지한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 지역적 특성을 강화해주는 동시에 전역적인 자연스러움을 보존하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.386-388
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• 1999

본 논문은 이미지 데이터의 효율적인 코딩에 대한 새로운 방법을 나타낸다. 웨이블릿 변환을 기초로 한, 알고리즘은 서브밴드 간의 남아 있는 상관관계를 이용한다. 웨이블릿 계수들에 대한 성공적인 대략값은 계층적인 심볼 스트림을 초래하고, 그것은 PSD(의미있는 자손에 대한 예언)과 함께 매우 높게 압축된다. 코딩 알고리즘은 이미지 컨텐트에 대한 높은 적응성에 의해 그 자체를 구별한다. 초래하는 비트스트림은 그것들의 중요도에 대한 순서에 있어서 모든 이미지 정보를 구성한다. 그러므로 그것은 위험한 디코딩 과정 없이 어떤 지점에서 절단하는 것이 가능하다. 이러한 내장된 비트스트림의 이점은 공간적인 규모성(scalability)과 왜곡율이다. 좀 더 나은 향상은 웨이블릿 패킷으로 알려진 새로운 적응적인 웨이블릿 변환을 사용하여 획득된다. 초기의 기법들과 적합하지 않은 현재의 서브밴드에 대한 관련성있는 통계적인 특성들(특히 상관관계)은 처음으로 분석된다. 그것들에 의존하는, 서브밴드가 분해 유무에 관계없이 분해 결정이 만들어진다. 이러한 결과는 최고의 기본적인 선택이 아니고 최적에 가까운 분해 구조를 초래한다. 본 논문에서 제안한 모델의 가장 주요한 이점은 계산적인 비용의 축소이다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.97-98
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• 2017

본 논문에서는 Full-bridge 서브모듈로 구성된Delta 구조 MMC를 기반으로 하는 BESS의 SOC 균등제어 기법에 대하여 기술하고 있다. Full-bridge로 구성된 서브모듈의 직류단에는 배터리가 연계되어있다. 배터리는 그 모델에 따라 고유의 전압특성 곡선을 갖기에 SOC 제어를 통한 배터리 출력전압의 균등제어가 필요하다. 본 논문에서는 Delta 구조 MMC BESS의 영상분 전류주입과 개별 배터리의 SOC 차를 이용한 SOC 균등제어 기법을 제안하였다. 그리고 PSCAD/EMTDC를 통하여 제안하는 기법을 시뮬레이션으로 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.112-113
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• 2013

서브 홀로그램 디스플레이는 디지털 홀로그래피 디스플레이의 제한된 시역을 관찰자의 동공 크기로 맞게 구현하여 사용자가 더 넓은 범위에서 더 큰 영상을 느끼도록 만드는 홀로그래픽 디스플레이이다. 본 논문에서는 서브홀로그램 방식에서 시야 창 문제를 해결하기 위해, Depth 카메라와 스테레오 카메라의 하이브리드 구성을 이용하여 정밀한 사용자 동공 추적 기법에 대해서 제안한다. 저해상도의 깊이 카메라의 얼굴 인식 정보를 바탕으로 고해상도 스테레오 카메라에서의 얼굴 및 눈의 후보영역을 찾고, 고해상도 스테레오 카메라에서 후보 영역 내의 동공 위치를 잦아서 빠르면서도 정밀한 동공 추적이 가능하도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1703-1708
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• 2005

본 논문은 블록 정합에 크게 기여하는 화소들만을 이용함으로 정합 계산량을 줄이는 변형된 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 알고리즘 구현과 부가 정보를 고려하여 제안된 알고리즘은 정합 블록을 서브블록들로 나누고, 서브블록의 복잡도를 이용해 일부의 서브블록들만을 선택해 정합을 수행한다. 모의실험 결과는 제안된 알고리즘이 계산량을 줄이면서 유효한 정합을 수행하는 것을 보여준다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.309-310
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• 2023

본 논문은 해상 항로 표지 내 탑재되는 다양한 해양 센서, 등명기, 전원 모듈을 분리하여 각각의 서브 플랫폼으로 관리하고 각각의 서브 플랫폼들은 통합적으로 운영하는 메인 플랫폼 구조를 갖는 계층적 형태의 스마트 항로표지 구조안을 제시한다. 제안된 구조안을 바탕으로 기존에 제공되는 다양한 장비 및 센서 뿐만 아니라 항로표지 신 서비스 요구사항에 따른 신규 센서의 확장 및 설치가 용이하며, 서브 플랫폼 별 독립적인 운영을 통한 전체 시스템의 안정성 향상 기대할 수 있다. 또한, 목적에 따른 숫자, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 전송하기 위한 선택적 통신 플랫폼 구조를 제시함으로써 육상 정보협력시스템과의 원활한 정보 교환 체계를 구축할 수 있는 방안을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.353-356
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• 2007

chamfer 정합(matching)은 많은 응용분야에서 사용되온 에지(edge) 기반 정합기법으로, 변환된 모델에지와 영상에지간의 거리를 최소화하는 과정이다. 이 거리는 보통 거리변환을 이용하여 픽셀분해능으로 계산된다. 본 논문에서는 서브픽셀(subpixel) 거리계산을 위해 거리계산시 보간법을 사용하여, 정확한 chamfer 정합을 구현한, 개선된 chamfer 정합 방법을 제안한다. 또한, 보다 정밀한 정합을 위해, 최소거리를 갖는 픽셀위치의 주변영역을 이용하여 최적의 위치를 추정하지 않고, 서브픽셀로 실제 거리계산을 통해 최소 거리를 찾기 위해 Powell 의 최적화기법을 이용하였다. 실험결과는 제안된 방법의 타당성을 보여주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.725-737
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• 2021

현재 카메라 성능이 점점 발전해 왔지만 카메라로부터 얻은 디지털 영상에는 잡음 (Noise)이 존재하고 이는 높은 해상도의 영상을 획득하는 데 있어서 방해요소로 작용한다. 전통적으로 잡음을 제거하기 위하여 필터링 방법을 사용해 왔고 최근 딥 러닝 기법의 하나인 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network)은 영상 잡음 제거 분야에서 전통적인 기법보다 좋은 성능을 나타내고 있어 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 합성곱 신경망으로 학습하는 과정에서 영상 내 디테일한 부분이 손실될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 (Wavelet Transform)을 기반으로 영상 내 디테일 정보도 같이 학습하여 영상 디테일을 향상하는 잡음 제거 합성곱 신경망 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 디테일 향상 서브 네트워크 (Detail Enhancement Subnetwork)와 영상 잡음 추출 서브 네트워크 (Noise Extraction Subnetwork)를 이용하게 된다. 실험은 가우시안 잡음과 실제 카메라 잡음을 통해 진행했고 제안하는 방법은 기존 알고리듬보다 디테일 손실 문제를 효과적으로 해결할 수 있었고 객관적 품질 평가와 주관적 품질 비교에서 모두 우수한 결과가 나온 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.805-815
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• 2003

본 논문은 문서 분할, 웨이블릿 리프팅, 그리고 비트 평면 부호화에 기반한 문서 압축과 복원 시스템을 제시한다. 압축 과정에서 문자들의 모양을 유지하기 위하여 문서 분할을 사용한다. 웨이블릿 변환 방법으로는 웨이블릿 리프팅을 사용하며 웨이블릿 계수 값에 대하여 비트 평면을 구성하여 중요 서브블럭 단위로 압축을 수행한다. 중요 서브블록 부호화를 통하여 압축율을 높임과 동시에 압축속도 향상도 이룩하였다. 양자화로는 서브밴드 단위의 비 트 쉬프트 방법을 사용하였다. 웨이블릿 리프팅의 전단계로 색차변환, 부표본화를 수행하였으며, 서브블록 부호화의 전단계로 그레이코드 변환을 수행하였다. 여러 영상과 문서를 대 상으로 실험하여 시스템의 성능을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.787-788
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• 2009

시계열 데이터(time-series data)는 연속적인 데이터를 고정된 시간 간격으로 샘플링한 실수 값들의 연속을 의미한다. 시계열 데이터의 예로는, 음악 및 동영상 데이터, 심전도 데이터, 주식 그래프 등의 데이터가 있다. 시계열 데이터는 다시 데이터베이스에 저장 되어있는 데이터 시퀀스(data sequence)와, 사용자에 의해 주어지는 질의 시퀀스(query sequence)로 분류된다. 시계열 데이터베이스(time-series database)에서 순위를 지원하는 서브시퀀스 매칭 방법(ranked subsequence matching)은 데이터 시퀀스와 질의 시퀀스가 주어졌을 때, 질의 시퀀스의 길이와 같은 데이터 시퀀스의 서브시퀀스(subsequence)들 중에서 질의 시퀀스와 가장 유사한 상위 k개의 서브시퀀스들을 찾는 것이다. 본 논문의 목적은 사용자가 매칭 방법에 대한 인식과 이해가 부족하더라도 기존의 콘솔 기반의 매칭 프로그램을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 이용성을 향상시키기 위하여 시각화 툴을 개발하는 것이다. 구체적으로, 5가지 시각화(visualization) 기능을 제공하는 사용자 인터페이스를 구현하였다. 구현된 사용자 인터페이스를 통해 사용자가 기존의 매칭 프로그램을 보다 쉽고 간편하게 사용할 수 있도록 기여한다.