• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.373-376
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• 2009

영상처리 기술은 인간의 시각에 기반을 둔 영상정보와 관련된 분야에서 중요한 기반 기술로써 현재 여러 분야에서 연구가 활발하게 진행 중이다. 여러 응용 분야에서 사용되는 영상처리의 세부 기술범위는 영상 변환, 영상 개선, 영상 복원, 영상 압축등과 같이 다양하며, 이런 영상처리 기술의 중요한 연구 목표 중의 하나는 정확한 정보 추출을 위한 영상정보의 개선에 있다. 영상정보의 개선은 영상의 해석과 인식을 위한 기본적인 과제이며, 영상에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하는 영상처리 기술이 영상정보 개선의 한 분야라고 할 수 있다. 영상정보 개선을 위한 기존의 필터링 알고리즘은 잡음제거율이 높은 만큼 경계선의 보존이 어렵다는 단점이 있으며, 이를 보완하기 위해 다른 영상처리 알고리즘을 함께 응용하여 처리함으로써 처리시간이 증가되고 원 영상의 중요한 정보를 훼손할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 잡음 제거율을 높일 수 있는 Fuzzy Mask Filter 알고리즘을 제안한다. Fuzzy Mask Filter 알고리즘은 마스크에서 얻은 정보를 Fuzzy Logic에 적용하여 임계값을 구하며, 구해진 임계값을 기준으로 출력영상의 화소값을 결정하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해 Impulse 잡음과 Salt pepper 잡음을 임의로 생성하여 기존의 알고리즘과 비교한 결과, 제안된 방법이 잡음 영상에 존재하는 픽셀 정보를 훼손하지 않고 잡음을 효과적으로 제거한 것을 확인할 수 있었다.

• ICROS
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• v.15 no.3
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• pp.31-39
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• 2009

본 고에서는 병렬 영상처리를 이용한 고속 머신 비전(Machine Vision) 기술의 동향에 관해 다룬다. 머신 비전에서 사용되는 대표적인 고속 상용 영상처리 라이브러리인 MIL, HALCON, IPP에 대해 소개하고 현재 활발히 연구되고 있는 SSE, OpenMP, CUDA와 같은 병렬 처리 기술에 대하여 알아 본다. 이러한 병렬 처리 기술을 실제 영상처리 알고리즘에 적용하여 그 성능을 고속 상용 영상처리 라이브러리의 성능과 비교하여 소개된 병렬 처리 기술을 실제 PCB 기판 자동검사와 같은 머신 비전에 적용한 연구사례에 대해서 알아본다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.14 no.5
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• pp.55-62
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• 1987

영상정보 처리기술 중에서 영상정보 압축기법들에 관하여 논하고 이들을 이용한 협대역 영상정보 통신기술에 대하여 설명한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.14 no.2 s.56
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• pp.129-130
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• 1999

지상정밀자료 분석을 위한 지능형 위성영상처리기법 개발의 기술이전 내용은 공간 데이터 처리를 위한 영상처리 및 GIS 기술과 관련하여 개발한 기술 중 비행 시뮬레이션, 영상 전처리, 지도좌표체계 변환 그리고 GIS 분석기술 등이다. 또한 항공사진, 위성영상, 지도, 정보 보고서, 지형정보, DB 분석 등 각종 자료를 융합하여 시설물, 목표물에 대한 현황 분석, 변화 탐지, 시설물 시뮬레이션 등의 기능을 수행 할 수 있는 종합 정밀 정보 분석 기술을 관심 있는 기업에 기술이전할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.317-318
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• 2019

가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.328-330
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• 2005

전세계적으로 영상을 이용하는 분야는 급속도로 발전되고 확장되어 가고 있다. 이러한 시점에서 영상처리 기술의 중요성은 더욱더 강조되고 있다. 하지만 영상처리 기술은 다른 기술들에 비하여 굉장히 특화되어 같은 기술이라도 사용 환경과 분야에 따라 각기 다른 형태와 다른 사용 방식을 요구하고 있다. 이러한 환경은 영상처리 기술들의 재사용성을 떨어뜨리고 기술 개발 비용의 증가를 가져 왔다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고자 영상처리 기술을 활용하고 공유하기 위한 컴포넌트의 구조를 제안하고자 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.389-392
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• 2003

원격감지(remote sensing) 기술의 비약적인 발전과 함께 다중분광 영상데이터의 분광대역수가 급속히 증가하고 있다. 대역수의 증가로 영상데이터의 양이 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 이들 데이터를 처리하기 위해서는 처리속도가 빠른 영상 처리 기술이 필요하게 되었다. 분광 대역수를 줄여 빠르게 처리하는 한가지 방법으로 널리 사용되고 있는 것이 주성분변환이다. 본 논문에서는 주성분변환에 대한 처리방법에 대해 논한 후, 다중분광 영상데이터를 주성분 변환한 주성분 영상데이터를 분석하였다. 또한 주성분 영상데이터를 최대유사법으로 분류하고 그 결과를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1420-1423
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• 2015

기존의 영상처리 및 컴퓨터 비전 기술은 X-ray, 군사용 사진, CCTV 영상과 같은 제한적인 상황에서 주로 사용되었다. 스마트폰이 보급되면서 고해상도의 사진을 어디서든 촬영할 수 있게 되었고, 고성능 디바이스를 이용하여 촬영된 영상을 즉시 가공 및 처리가 가능하게 되었다. 그 결과 영상처리 기술이 이전보다 다양하고 좀 더 일반적인 분야에서도 쓰이게 되었다. 그러나 영상처리 기술은 조건이 제한될수록 처리가 용이하며, 일반적인 이미지들을 처리하기 위해서는 고려해야 할 사항이 많다. 특히 두피 영상 분석의 경우 머리카락이 겹치는 부분이나 그림자, 머리카락이 밀집하여 상대적으로 어두워지는 부분 등을 고려해야 하는 어려움이 있으며 현재까지 영상처리를 이용한 두피영상 분석에 대한 연구는 많지 않은 것이 현실이다. 본 논문에서는 스마트폰에 부착하는 포터블 카메라로 촬영된 두피영상을 분석하여 모발의 두께를 측정하는 기법을 제시한다. 먼저 영상에 대한 전처리로 Contrast stretching과 이 진화 과정을 수행한다. 얻어진 이진화 영상에 대해 머리카락의 Skeleton을 추출하고 각 pixel의 각도(angle)를 이용하여 법선을 구한다. 계산된 법선과 머리카락 사이의 교점을 구한 후 두 점사이의 거리를 통해 모발의 두께를 계산한다. 계산된 두께와 현미경을 이용하여 측정한 모발의 실제 두께와 비교하여 제안된 기법의 정확도를 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.649-651
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• 2012

본 논문에서는 Core-A를 이용한 실시간 영상 신호 처리 SoC 설계와 검증에 대해 기술한다. 영상 신호 처리를 위한 방식으로 SoC를 사용하였으며 영상 처리를 위한 ISP를 설계하였다. 영상 처리를 위한 마이크로프로세서는 코드밀도를 높이고 Verilog HDL을 사용하여 기술되어 여러 응용분야에서 최적화할 수 있는 국내에서 개발된 Core-A를 사용하였다. 본 논문에서 제안한 SoC는 Verilog HDL언어로 설계 되었고, 기본 SoC의 구조는 Core-A, AMBA Bus, ISP, Memory controller, Uart로 구성하였다. 구현된 SoC는 다양한 영상 신호 처리를 지원하여 향후 영상압축 인코더의 실시간 이미지 처리용 소스로 사용할 수 있고 신호 처리 알고리즘 검증용에도 유용하게 사용될 수 있을 것으로 보인다. 설계 검증을 위해 먼저 FPGA를 이용하여 검증하였으며 TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS공정으로 합성한 결과 동작주파수는 50MHz, 전체 게이트 수 86.1k로 확인되었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.2 no.1
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• pp.3-10
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• 1998

In this paper, a new superimposition scheme using a computer vision system was proposed with 7 pairs of skull and ante-mortem photographs, which were already identified through other tests and DNA fingerprints at the Korea National Institute of Scientific Investigation. At this computer vision system, an unidentified skull was caught by video-camcoder with the MPEG and a ante-mortem photograph was scanned by scanner. These two images were processed and superimposed using pixel processing. Recognition of the individual identification by anatomical references was performed on the two superimposed images. This image processing techniques for the superimposition of skull and ante-morterm photographs simplify used the previous approach taking skull photographs and developing it to the same size as the ante-mortem Photographs. This system using various image Processing techniques on computer screen, a more precise and time-saving superimposition technique could be able to be applied in the area of computer individual identification.