• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.299-304
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• 1998

초고속 정보통신망에서 ATM 사용자와 ATM 망간의 접속을 위한 ATM 정합장치는 ATM 통신 방식으로 ATM 교환기와 정합하는 각종 정합장치로 구성된다. ATM 정합장치는 155.520 Mbps의 선로 속도를 갖는 기본속도(STM-1 : Synchronous Transport Module-1) 정합장치와 44.736 Mbps의 선로 속도를 갖는 중속(DS-3 : Digital Signal-level 3) 정합장치, 그리고 2.048 Mbps 혹은 1.544 Mbps의 선로 속도를 갖는 저속(DS-l/E) 정합장치, 622.08 Ups의 선로 속도를 갖는 고속(STM4) 정합 장치로 구성된다. 본 논문에서는 ATM 저속, 중속, 기본속도 및 고속 정합장치의 기능 및 구현에 대하여 기술하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.451-461
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• 2001

본 논문에서는 주기적인 용량성 부하가 연결된 속도정합 진행파형 전극의 간편한 설계방법을 제시한다. 이 설계 방법에 의하면 속도 정합과 임피던스 정합이 이루어질 수 있는 coplanarstrip(CPS) 전극의 폭과 간격 그리고 용량성 부하의 커패시턴스와 부하간의 간격을 해석적으로 쉽게 결정할 수 있다. GaAs를 기판으로 하는 속도정합 진행파형 전극의 계산결과 100 GHz 이상의 대역폭을 갖는다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.799-806
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• 2021

정합은 고유 좌표를 가지고 있는 점군을 전역 좌표로 변환하는 과정이다. 지역 정합은 계산 시간이 오래 걸리고 대략적인 위치를 맞춘 후 정밀 정합을 수행하고, 전역 정합은 정합에 이용할 대응점을 계산하고 한 번에 정합하기 때문에 일반적으로 지역 정합법에 비해 속도가 빠르고, 초기 위치에도 상관이 없다. 전역 정합 방법 중 고속 전역 정합법은 성능이 우수하여 많이 사용하는 방법 중 하나이다. 하지만 정합 정밀도와 속도를 높이기 위해서는 많은 매개변수가 필요하다. 본 논문에서는 이와 같은 매개변수들을 분석하고 실험하여 실제 정합 시 유효하게 작용하는 매개변수를 제안한다. 제안한 결과는 고속 전역 정합법을 활용해야 하는 경우 방향 설정에 도움이 될 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.469-484
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• 1993

본 논문에서는 다양한 양상으로 발생하는 필기체 한글에서의 변형을 흡수하기 위한 적응적 패턴 정합 방법을 제안한다. 제안된 방법은 정합의 정확도를 개선하기 위하여 구조적인 정보를 사용하고, 단일 정합 과정에서의 처리 속도를 개선하기 위하여 각각의 검은 점에서의 이웃들만을 고려하여 처리한다. 또한, 반복 적용시 수렴 속도를 빠르게 하기 위하여 입력 패턴을 부분영역으로 나누어 각 부분 영역에서의 정합이 성공적인지 여부에 따라 적응적으로 다음 반복 정합 과정을 수행한다. 제안된 방법의 효용성을 입증하기 위하여 다양한 필기체 한글 데이타에 대하여 실험한 결과, 제안된 적응적 패턴 정합 방법이 기존의 패턴 정합 방법 보다 처리 속도 및 정합의 성능 측면에서 우수함을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제13권2호
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• pp.121-132
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• 1997

본 논문에서는 위성영상으로부터 수치표고모형 추출을 목적으로 하는 영상정합 알고리즘 의 개발에 관하여 기술한다. 개발된 알고리즘은 주어진 목적에 맞추어 비선형 최소자승법에 기초 한 영역정합방식에 기초하였으나 새롭게 정의된 정합구역을 이용함으로써 기존의 정합방식보다 향상된 정합 수행속도를 가진다. 이 정합 알고리즘은 정합수행 모듈, 정합조절 모듈, 정합최적화 모듈로 구성되어 있으며 각각의 기능에 대하여 기술한다. 또한 제안된 알고리즘의 성능을 정합 가능도, 수행 속도, 정합 수렴 반경 등을 이용하여 정량적으로 분석한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.40-43
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• 2016

본 논문에서는 다수의 영상을 빠르고 오류 없이 정합하기 위하여 정합과정의 전 처리로써 유사도 맵 생성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 블록화한 히스토그램을 통하여 영상간의 관계를 판별하게 된다. 두 영상의 블록 히스토그램을 비교하여 영상 간의 유사성과 위치관계를 8 방향으로 판별하고 이를 이용하여 유사도 맵에 영상들을 정렬하게 된다. 유사도 맵의 생성으로 정합 알고리즘을 적용해야 하는 경우의 수가 줄어들어 복잡도는 낮아지게 되어 이후 정합과정에서 속도의 이득을 얻을 수 있다. 또한 정합 방법으로 변형이 적은 영상을 정합하는데 탁월한 성능과 속도를 보이는 히스토그램을 이용한 방법을 제안한다. 제안 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 다중 영상 스티칭 알고리즘에 비하여 매우 빠른 속도를 확인 할 수 있고 결과 영상 또한 오류가 적은 것을 확인 할 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 추계학술발표논문집
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• pp.191-193
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• 2007

파노라마 영상은 여러 장의 겹쳐지는 영상을 하나의 큰 영상으로 병합하여 만들어진다. 그 방법에는 크게 특징 기반 방법과 직접 방법으로서 두 종류가 있으며, 특징 기반 방법은 직접 방법에 비해 처리 속도가 빠른 장점이 있다. 그러나 모바일 단말기와 같은 처리속도가 환경에서 구현하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 고속 파노라마 생성 방법을 제안하였다. 이 방법은 촬영 장면 가이더를 적용함으로써 정합 파라미터의 개수를 줄여 정합 속도를 크게 향상시켰다. 또한, 적은 수의 파라미터 사용에 따른 정합 오차를 줄이기 위해 국소 정합법을 추가로 적용하였다. 실험에서, $320{\times}240$ 크기의 24비트 칼라 영상에 대해 약 0.16초의 처리속도로 기존의 특징 기반 방법보다 97.2%의 처리 속도면에서 큰 개선을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 V
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• pp.2697-2700
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• 2003

이 논문에서는 3 차원 CT/CTA 영상 데이터에 대하여 고속 자동 정합 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다해상도 (multi-resolution) 구조의 정규 상호 정보량(normalized mutual information) 을 최대화하는 정합 방식에서, 정합 유사도를 계산하는 볼륨 영역을 효율적으로 줄여 정합 속도를 증가시키는 방법이다. 제안된 정합방식을 CT/CTA (CT angiography) 팬텀 데이터와 7 세트의 실제 CT/CTA 임상 데이터에 적용하여 테스트하였다. 이로부터 제안하는 방식이, 정합 정확도를 유지하는 동시에 정합 속도를 10 ∼ 60％ 로 감소시킴을 확인 할 수 있었다. 또한 제안된 정합 방식을 DS-CTA (digital subtraction CT angiography) 에 적용하여, CT/CTA 영상으로부터 혈관 영상을 성공적으로 추출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.712-714
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• 2022

스테레오 정합을 통해 산출되는 초기 시차 영상의 정합 정확도는 고주파 및 잡음 성분에 의해 감소될 수 있다. 또한, 폐색 및 질감이 없는 영역에서 잘못된 정합 결과가 산출됨으로 인해 정합 정확도가 감소될 수 있다. 정합 정확도를 향상시키기 위해 시차 정제에 관한 선행 연구들이 수행되었지만 정제 과정을 통한 정합 정확도 성능과 처리 속도간 트레이드-오프가 존재한다. 이에 본 논문에서는 종래 시차 정제 방법 대비 향상된 처리 속도와 함께 높은 시차 정제 성능을 갖는 분리형 중앙-최댓값 필터를 제안한다. 제안하는 방법의 정제 성능 및 평균 처리 시간을 객관적으로 평가하기 위해 KITTI 2015 stereo benchmark 데이터셋을 사용하였다. 제안하는 방법의 평균 오차율은 비폐색 및 폐색 조건에서 종래 방법 대비 각각 최소 25.61% 및 23.68% 감소되었다. 또한, 제안하는 방법의 처리 속도는 종래 방법 대비 최소 13.29% 향상되었다. 따라서 제안하는 방법은 빠른 처리 속도 및 높은 정확도 성능을 요구하는 스테레오 비전 시스템에 활용될 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.97-99
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법을 이용한 원격 탐사 영상에 대한 영상 정합 (Image Registration) 고속화 방법을 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 인공구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 인공구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 특징점 필터링은 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 인공구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 축소한 영상을 사용하며, 영상 분할(Image Segmentation) 방법의 결과에서 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라 냄으로써 정합 속도와 정확도를 향상시킨다. 영상 정합 고속화 방법을 의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3 호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 추출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. 딥러닝 기반 영상 정합 방법을 기준으로 하여 비교하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키면서 속도를 약 9.17 배 향상시켰지만 정확도가 0.985 에서 0.855 으로 저하되었다.