• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.25-30
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• 2000

KUeyes(Korea University's eyes)는 인간의 시각 정보처리 과정을 모델로 하여 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된, 스테레오 컬러 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 능동시각 시스템이다. 실시간 처리를 위하여 KUeyes는 병렬 처리가 가능하도록 개발된 영상 획득 및 영상 처리 모듈을 가지고 있으며, 다해상도 영상 변환 기법을 사용하여 입력 영상의 처리속도를 증진시키고 있다. 이 시스템은 외형적으로는 처리된 영상에 따라 반응하여 움직이는 10-자유도의 헤드 아이 시스템으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 영상의 칼라 정보와 움직임 정보 등을 실시간으로 분석하여 지능적이고 빠르게 개체를 탐지하고 추적하는 인간의 시각 반응 및 인식 모델을 KUeyes에 탑재하여 구현하고 실험하였다. 실험에서 얻어진 결과는 KUeyes가 인간의 시각, 인식시스템을 적절히 모델링하고 있음을 보여 주었다. 이는 KUeyes의 작동 방식과 거기에 탑재된 영상 처리 기법들이 인간의 시각 정보처리 과정을 이해하는데 매우 적합한 것임을 시사한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1386-1389
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• 2013

조영증강 초음파 동영상은 측정 부위의 혈류의 형태와 특성 정보를 포함하지만, 이를 육안으로 판별하는 것은 매우 어려운 일이다. 이에 본 연구에서는 초음파 영상으로부터 간 질환과 연관한 병변을 추출하고 그 특성을 분석하기 위한 기반 기술로서 영상 처리 및 분석 기법을 제안한다. 마이크로버블(microbubble) 형태의 노이즈와 빠른 속도로 변화하는 각 프레임의 영상으로부터 근사화된 원형 또는 타원 형태로 나타나는 병변을 추출하기 위하여 허프 변환(Hough transform)을 이용한 병변 추출 기법을 제시하며, 추출한 병변의 특성을 분석하기 위하여 TIC(time intensity curve)의 특성과 조영 효과의 전이 시간(transit time) 등의 정보를 영상의 형태로 가시화하는 방법과 MRF(Markov random field) 모델을 이용한 영상개선 기법을 소개한다. 제안된 이론은 실제 간 질환 진단 초음파 영상에 적용하여 그 유용성을 평가한다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.22 no.1
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• pp.14-21
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• 2002

The development of a new experimental method is required to easily observe the growth behavior of fatigue cracks. To satisfy the requirement, an image processing technique was introduced to fatigue testing. The length of surface fatigue crack could be successfully measured by the image processing system. At first, the image data of cracks were stored into the computer while the cyclic loading was interrupted. After testing, crack length was determined using an image processing software which was developed by authors. Various image processing techniques like a block matching method was applied tc the detection of surface fatigue cracks. By comparing the data measured by the image processing system with those by the manual measurement with a microscope, the effectiveness of the image processing system was established. If the proposed method is used to monitor and observe the crack growth behavior automatically, the time and efforts for fatigue test could be dramatically reduced.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.11
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• pp.309-315
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• 2009

Image reconstruction of Inverse Fourier Transform after Frequency Domain Data is filtered applies to Image signal acquired from MR. There are various kinds of image processing techniques; image preprocessing, image reconstruction, image compression, image restoration image mixture, noise and artifact elimination, and image quality improvement. In this paper, optimum filter applicable to diagnosis in clinic by comparing and analyzing the characteristics of the filter will be explained. Fermi-Dirac filter will improve the image quality better than the previous MR image.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.443-446
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• 2004

본 논문에서는 동작 검출 기법을 소형 화상 카메라에 적용하여 감hi 영상을 검출하고 검출된 감시영상은 모바일 환경에서 실시간 모니터링 할 수 있도록 함으로써 실시간 모바일 감시 시스템을 구축하고자 한다. 동작 검출 기법으로는 기존에 사용되던 차 영상의 화소 값을 이용한 검출 기법을 보완한 블록단위의 특징 값을 비교하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 영상처리에서 프레임 메모리를 사용하지 않고, 기준 영상과 현재 영상의 블록별 특징 값만을 비교하기 때문에 처리 속도가 현저하게 향상되었다. 추출된 감시 영상을 전송하기 위한 모바일 클라이언트는 국내 모바일 표준 플랫폼 규격으로 사용하고 있는 WIPI SDK를 이용해 구현하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.55-58
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• 2018

본 논문에서는 넓은 동적 영역 (High Dynamic Range: HDR) 영상의 실시간 처리 방법을 제안한다. HDR 영상은 사람의 눈으로 볼 수 있는 자연 영상과 가깝지만 대부분의 디스플레이 기기들은 좁은 동적 영역 (Standard Dynamic Range: SDR)의 영상 출력만을 지원한다. 이러한 동적 영역의 차이를 사람의 시각 특성을 고려하여 축소하기 위해서는 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 수행하여야 한다. 하지만 기존의 이미지 톤 매핑 기법을 실시간 영상에 적용할 경우 영상의 실시간 처리, 플리커링 현상을 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 사용하여 플리커 현상에 강인하고 실시간 비디오 톤 매핑이 가능한 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 동적 계획법 (Dynamic Programming)을 통해 빠른 전역 해를 찾는 것이 가능하고 세부영상 향상 (Detail Enhancement)의 실시간 처리가 가능함을 보였다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.20 no.6
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• pp.521-537
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• 2000

Ultrasonic imaging is the most widely used modality among modern imaging device for medical diagnosis and the system performance has been improved dramatically since early 90's due to the rapid advances in DSP performance and VLSI technology that made it possible to employ more sophisticated algorithms. This paper describes "main stream" digital signal processing functions along with the associated implementation considerations in modern medical ultrasound imaging systems. Topics covered include signal processing methods for resolution improvement, ultrasound imaging system architectures, roles and necessity of the applications of DSP and VLSI technology in the development of the medical ultrasound imaging systems, and array signal processing techniques for ultrasound focusing.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.86-87
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• 2013

최근 가상화 기술에 대한 많은 관심과 연구들로 인해 가상 머신은 물리(Native) 머신에 가까운 성능을 보이며 프로세서 및 메모리 자원을 제공하고 있다. 하지만 GPU 와 같은 그래픽 하드웨어에 대한 장치 가상화는 다른 가상화 기법에 비해 연구가 미흡한 상태로 가상화 환경에서의 영상처리에 걸림돌이 되고 있다. 가상화 환경에서의 영상처리는 기존의 X 윈도우 시스템을 이용하여 영상을 처리하는데, 이는 2D 영상처리에 최적화 되어 있어서 3D 영상을 처리하는데 성능의 한계 보일 뿐만 아니라 가상 머신에서 메모리가 중복으로 복사되면서 낮은 성능 보여주고 있다. 제안하는 장치 가상화 프레임워크는 기존의 메모리의 중복 복사를 제거하면서 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 가상화 환경에서 GPU 성능 향상을 위한 장치 가상화 프레임워크를 제안하고 평가를 통해 본 기법의 타당성을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.242-246
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• 2001

본 논문은 유전자알고리즘과 영상처리기법을 이용해 특정 대상물의 절단위치를 추출하는 방법을 제시한 것으로서, 최근에는 기존의 아날로그 센서를 사용하여 단지 대상의 명암으로 물체를 구분한 대신에 CCD(Charge-Couple Device)카메라로부터 얻어진 화상 데이터를 이용해 물체의 정보를 추출해 이용하는 방법이 많이 응용되고 있고, 영상의 형태학, 지식기반의 영상 해석 시스템에 대한 관심이 많이 높아 졌다. 그리고 지금에는 거의 모든 분야에서 화상처리기법들이 사용되어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간 그레이 레벨의 입력 화상에 대하여 특정 물체의 특정위치를 유전 알고리즘과 영상처리기법을 이용해 검출 방법을 제안하고, 실제의 시스템에 적용한 예를 제시하려고 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.69-72
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• 2012

영상처리 기법을 이용한 이미지 인식에 관한 콘텐츠들은 다양한 알고리즘을 사용하고 있다. 영상처리 기법 중 이미지 인식 기법에는 대표적으로 PCA(Principal Component Analysis)알고리즘이 있으며, 이 알고리즘에 적용된 대표적인 콘텐츠로 얼굴 문자인식이 있다. 이 알고리즘은 정확성을 위하여 학습을 통한 영상의 저장과 인식을 통한 복잡한 알고리즘을 사용한다. 복잡한 알고리즘의 사용으로 간단한 이미지 인식 콘텐츠의 경우 시스템 처리속도에 영향을 줄 수 있다. 따라서 이 논문에서는 색상의 분포를 통하여 그 수치를 이용한 이미지를 분석한 실험을 통하여 간단한 이미지인식 시스템을 위한 알고리즘을 제시하고, 이 알고리즘을 통해서 얻을 수 있는 장 단점을 분석하였다.