• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.12
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• pp.555-564
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• 2014

The boundary noise in image syntheses using DIBR consists of noisy pixels that are separated from foreground objects into background region. It is generated mainly by edge misalignment between the reference image and depth map or blurred edge in the reference image. Since hole areas are generally filled with neighboring pixels, boundary noise adjacent to the hole is the main cause of quality degradation in synthesized images. To solve this problem, a new boundary noise removal algorithm using a preprocessing of the depth map is proposed in this paper. The most common way to eliminate boundary noise caused by boundary misalignment is to modify depth map so that the boundary of the depth map can be matched to that of the reference image. Most conventional methods, however, show poor performances of boundary detection especially in blurred edge, because they are based on a simple boundary search algorithm which exploits signal gradient. In the proposed method, a two-step hierarchical approach for boundary detection is adopted which enables effective boundary detection between the transition and background regions. Experimental results show that the proposed method outperforms conventional ones subjectively and objectively.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 2006.06a
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• pp.253-258
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• 2006

The Korean peninsula has been known to be very difficult to acquire clean MT and GDS data due to its highly industrialization and civilization. In this environment, a pre-screening step selecting data segments with a proper S/N ration is an essential one. This study modified the automatic pre-screening step based on the spectral power of electromagnetic field (RMP) taking account of the situation of the Korean Peninsula. The modified RMP technique was applied to MT data measured at seven sites located in middle part of the peninsula. In the whole sense, the RMP technique considerably improved the connectivity of apparent resistivity and phase curves around the period of 10 sec. In addition, the results processed by the RMP technique showed a very little difference with those derived from manual editing, and the superior performance of it is found especially in the connectivity of apparent resistivity curve.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.405-408
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• 2006

본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 주요성분분석을 이용한 효율적인 얼굴표정 인식방법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 영상의 중심이동을 위한 전처리 과정으로 인식에 불필요한 배경의 배제와 계산시간의 감소로 인식성능을 개선하기 위함이다. 또한 주요성분분석은 얼굴표정의 특징인 고유영상을 추출하는 것으로, 이는 2차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 각각 320*243 픽셀의 48개(4명*6장*2그룹) 얼굴표정을 대상으로 Euclidean 분류척도를 이용하여 실험한 결과 전처리를 수행하지 않는 기존 방법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.401-404
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• 2006

본 논문에서는 영상의 중심이동과 독립성분분석에 의한 효율적인 표정 인식방법을 제안하였다. 여기서 중심이동은 얼굴영상의 1차 모멘트에 의한 전처리 과정으로 불필요한 배경을 배제시켜 계산시간의 감소 및 인식률을 개선하기 위함이다. 또한 독립성분분석은 얼굴표정의 특징으로 기저영상을 추출하는 것으로 고차의 통계성을 고려한 중복신호의 제거로 인식성능을 개선하기 위함이다. 제안된 방법을 320*243 픽셀의 48개(4명*6장*2그룹) 표정을 대상으로 Euclidean 분류척도를 이용하여 실험한 결과, 전처리를 수행치 않는 기존방법에 비해 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.532-534
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• 2001

본 논문에서는 다양한 배경을 가지는 얼굴 영상에서 눈의 위치를 추출하고 누의 개폐 상태를 인식하는 방법에 대하여 제시한다. 얼굴 요소 중에서 눈은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 특징을 나타내는 주 요소이며, 눈의 개폐 상태 인식은 인간의 물리적, 생체적 신호 감지 및 표정인식에도 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 후부영역을 강조하기 위한 전처리 과정을 수행하고 템플릿 매칭 방법을 사용하여 후부 영역을 추출한다. 추출된 1차 후부 영역들은 설정된 병합식을 사용하여 병합되며, 기하학적 사전지식과 Matching Value를 기반으로 최종 눈후보 영역을 추출한다. 검출된 눈 후보 영역은 검출영역 전처리와 특징점 산출 과정을 거쳐 최종적으로 개폐 판별식을 통해 눈의 개폐상태를 인식하게 된다. 제안한 방법은 눈위치 추출과 개폐인식에서 모두 높은 인식률을 보였으며 향후 운전자의 졸음인식 및 환자 감시장치 등 여러 응용에서 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.367-370
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• 2015

This paper proposes an improve method of the detection performance of traffic lights for autonomous driving cars. Earlier detection methods used to adopt color thresholding, template matching and based learning maching methods, but its have some problems such as recognition rate decreasing, slow processing time. The proposed method uses both detection mask and morphological preprocessing. Firstly, input color images are converted to YCbCr image in order to strengthen its illumination, and horizontal edge components are extracted in the Y Channel. Secondly, the region of interest is detected according to morphological characteristics of the traffic lights. Finally, the traffic signal is detected based on color distributions. The proposed method showed that the detection rate and processing time improved rather than the conventional algorithm about some surrounding environments.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.26 no.3
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• pp.103-113
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• 2023

In the oil and gas exploration market, various cableless seismic systems have been developed as an alternative to improve data acquisition efficiency. However, developing such equipment at a small scale for academic research is not available owing to highly priced commercial products. Fortunately, building and experimenting with open-source hardware enable the academic utilization of cableless seismic equipment with relatively low cost. This study aims to develop a cableless seismic acquisition module using Arduino. A cableless seismic system requires the combination of signal sensing, simple pre-processing, and data storage in a single device. A conventional geophone is used as the sensor that detects the seismic wave signal. In addition, it is connected to an Arduino circuit that plays a role in implementing the processing and storing module for the detected signals. Three main functions are implemented in the Arduino module: preprocessing, A/D conversion, and data storage. The developed single-channel module can acquire a common receiver gather from multiple source experiments.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.31-34
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• 2000

본 연구에서는 부가잡음에 의한 음성신호의 왜곡에 대해 다양한 음성개선 기법을 전처리기로 도입하여 HMM(Hidden Markov Model)에 기반 한 음성인식 시스템의 인식성능을 평가하였다. 음성개선 기법으로는 MMSE(Minimun Mean Square Error) STSA(Short-Time Spectral Amplitude Estimator) 기법과 웨이브렛 영역에서의 UWD(Undecimated Wavelet Denoising), CWD(Conventional Wavelet Denoising) 기법을 적용하였다. 잡음이 없는 데이터로 훈련한 음성인식시스템에 잡음음성을 입력할 때 각 음성개선기법을 전처리기로 사용하여 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio)에 따른 인식 성능을 비교하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.5
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• pp.28-34
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• 2001

In stereo acoustic echo canceller scheme, coefficients of adaptive filter converge very slowly or misconverge to real acoustic echo path in receiving room. This is due to cross-correlation in stereo signals. In this paper, a new preprocess algorithm is proposed to improve the performance of stereo AEC(acoustic echo canceller) without computational burden. The proposed algorithm reduces cross-correlation using Gram-Schmidt orthogonality principles and nonlinear filtering. Computer simulations demonstrate that this algorithm performs well compared to conventional ones. When the acoustic path of transmitting room is changed, stereo AEC using proposed algorithm is well performed.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.89-92
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• 1999

인식기 훈련과정에서 발생하지 않았던 잡음이 인식과정에서 신호를 손상할 경우 인식률의 저하가 발생한다. 본 논문에서는 음성의 질을 떨어뜨리는 이러한 잡음을 Wavelet Packets을 이용하여 전처리함으로서 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 인식기로는 Hidden Markov Model을 사용하였고, 시스템에 사용된 특징 파라미터로는 15차 Cepstrum을 사용하였다. 11 kHz로 샘플링된 숫자음에 Additive White Gaussian Noise를 첨가한 손상된 음성신호를 인식실험에 사용하였다. 화자독립으로 진행된 실험에서 잡음에 의해 손상된 SNR 20dB의 음성신호에 대하여 Wavelet Packets로 잡음을 제거한 후 복원된 음성신호 의 인식률은 약 $10\%$ 향상됨을 확인하였다.