• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.462-470
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• 2008

본 논문은 저대비에 의한 영상 정보의 불확실성이 화소가 가지고 있는 명암도의 모호성과 애매성에 근거한다는 점에서 퍼지 변환 함수를 적용하여 영상 향상을 기하고자 한다. 명암도 분포가 한쪽으로 치우친 저대비 영상의 문제를 해결하고자 k-means 알고리즘을 사용하여 물체와 배경을 구분할 수 있는 자동 임계점을 찾고 이를 기준으로 영상의 밝은 부분과 어두운 부분의 대비 향상을 가져올 수 있도록 퍼지 변환 함수를 적용한다. 퍼지 변환 함수는 영상 향상을 위해 3단계-입력 영상을 퍼지 영역으로 변환시키는 퍼지화 단계와 대비를 향상시키는 대비 강화 단계 그리고 퍼지 영역을 다시 영상 영역으로 변환시키는 비퍼지화 단계로 제시된다. 향상된 영상의 성능을 평가하고자 퍼지성 지수와 엔트로피 지수를 제시하여 이를 히스토그램 균등화 기법과 비교하고 실험결과로 성능의 우수함을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1657-1660
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• 2000

이 논문에서는 지문 인식을 위한 전처리 과정 중 개선된 이진 지문 영상을 얻기 위한 방법을 제안하였다. 흐릿하거나 블러링 된 256 그레이 레벨 원 지문 영상에 대하여 이진화 수행 시 명확한 융선과 골의 구조를 얻기 위해 고주파 강화 필터링을 적용하였다. 필터링 된 영상에 대하여 일정 블록으로 분할 한 후 각 블록에서 계산된 평균값을 임계값으로 하여 이진화를 수행하였고, 필터링을 적용하지 않았을 때 보다 융선과 골의 구조가 분명하고 융선 흐름이 유연한 이진 지문 영상을 획득할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.159-164
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• 2001

본 연구에서 설계하고 구현한 뇌 MR영상 처리기에서는 뇌 MR 영상에서 진단에 필요한 정보들을 자동 추출한다. 의료영상 처리 시에는 수집된 의료영상의 특징을 분석하고 특징들을 분류해야 하며 이를 위해서는 효율적인 특징 추출 알고리즘들 필요하다. 뇌 MR 영상 처리기는 영상의 잡음제거나 영상 강화를 위한 전처리기, 영상의 특징을 추출하기 위한 영역분할기와 전역, 지역 특징 추출기로 구성된다. 뇌 MR 영상 특징 추출을 위한 효율적인 의료영상 처리기의 개발 내용을 기술한다.

• 한국측량학회지
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• 제18권3호
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• pp.263-269
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• 2000

수치사진측량의 정확도는 사용되는 영상의 해상력에 의해서 제약을 받으므로, 영상의 해상력이 향상되어야 함은 자명한 이치이다. 용량이 확대된 CCD 장치로 하드웨어를 구성하는 방법이나, 센서를 움직여 부화소의 양을 미리 결정하므로써 고 해상력 영상을 획득하는 방법은 가격이 매우 고가이므로 저렴한 비용으로 영상의 해상력을 향상시킬 수 있다면 이는 매우 중요한 의미를 지닌다. 본 연구에서는 가격이 저렴한 수치사진기로 영상을 획득하고, 다중 수치영상을 영역정합에 의한 최소제곱방법으로 정합하여 저 해상력 영상의 해상력을 강화시키고자 한다. 연구결과 수치영상의 해상력이 크게 향상되었으므로 향후 경제적으로 가격 경쟁력이 있는 수치사진측량이 가능함은 물론 그 활용이 널리 기대된다.

• 정보보호학회지
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• 제19권5호
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• pp.29-37
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• 2009

본 고에서는 범죄 예방 및 시설물 보호 등을 위해 다양한 분야에서 사용되고 있는 국내외 영상보안시스템 제품 및 기술 현황을 살펴보고, IP 환경으로 진화함에 따른 차세대 영상보안시스템이 가져야할 요구사항과 이에 대한 국내외 기술개발 현황을 살펴보았다. 특히, 영상보안제품의 신뢰성 확보 및 제품 경쟁력 강화를 위한 핵심기술로 부상할 보안기술에 대해서 집중적으로 분석하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
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• pp.323-325
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• 2007

본 논문은 디지털 영상 제작 시스템 기술 발전에 따른 영상 제작의 비선형화가 갖고 있는 구조와 특성에 관한 현상을 살펴보고자 한다. 기존의 아날로그 제작 방식에 비해 디지털 영상 제작의 가장 큰 특정은 영상제작의 1인 다역화에 따른 영상 콘텐츠를 제작의 경제성과 전문 영역의 창출을 통한 영상 제작 분야의 발전을 도모한다는 점이다. 디지털 기술 발전에 따른 영상 제작의 비선형화는 새로운 디지털 영상 콘텐츠의 전문성 강화 및 전문 영역의 확대 방안을 모색할 수 있는 계기를 마련하는 것으로 분석된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.47-48
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• 2012

본 연구의 목적은 디지털콘텐츠산업에서 영상콘텐츠와 기술의 두 분야 모두에서 유저중심의 R&D 기능을 강화해 나가야 한다는 점에서 지금까지의 현장밀착적 인력양성 교육위주 방식에서 탈피하여, 첨단 디지털영상산업의 경쟁력 강화를 위한 새로운 산학협력의 모델을 마련하는 것이다. 이를 위해 2009년부터 진행되었던 정책과제와 지원사업과 산학협력사례 분석을 통해 그 문제점을 찾아보고, 교육과 산학협력이 성공적으로 이루어진 해외 대학의 사례를 검토해 보고자 한다. 이를 통해 국내의 대학에서 전공교육과 산학협력의 활성화가 상호 유기적으로 이루어질 수 있는 새로운 형태의 산학협력 방안을 모색하게 될 것이다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권5호
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• pp.465-472
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• 2006

최근 대용량 의료영상 데이터로부터 인체 기관 또는 질환 부위 추출을 위한 영상 분할 기법이 매우 다양하게 제안되고 있으나, 뇌와 같이 다중 구조를 가지면서 구조간 경계 구분이 어려운 영상의 구조적 분할에는 한계를 가진다. 이를 위해 주로 복셀을 유한 개의 군집으로 분류하는 군집화 (clustering) 기법이 이용되나 이는 개별 복셀 단위의 연산을 수행함으로 인해 잡음의 영향을 받는 제한점이 있다. 그러므로 잡음의 영상을 최소화하고 영상 경계를 강화시키는 향상기법을 적용함으로써 보다 견고한 구조적 분할을 수행할 수 있다. 본 연구에스는 뇌 자기공명영상에 대하여 백질(white matter), 회백질(gray matter), 뇌척수액(cerebrospinal fluid)의 내부 구조를 효율적으로 추출하기 위한 필터링 기반 군집화에 의한 구조적 분할 기법을 제안한다. 우선 구조간 경계를 강화하고 구조 내 잡음을 약화시키기 위해 응집성 향상 확산 필터링(coherence enhancing diffusiion filtering)을 적용한다. 또한 이 과정을 통해 강화된 영상에 퍼지 c-means 군집화 기법을 적용하여 각 복셀이 속하는 구조에 해당하는 군집의 인덱스를 할당함으로써 구조적 분할을 수행한다. 제안된 구조적 분할기법은 기존의 가우시안 또는 일반적인 비등방성 확산 필터링과 군집화 기법을 적용한 기법에 비해 전문가의 수동분할 결과와의 일치 비율에 의한 분할 정확도를 향상시킴을 보였다. 또한 경계 부분에 있어서의 세밀한 분할을 통해 재생산 가긍하고 사용자 수동후 처리를 최소화할 수 있는 결과를 제시함으로써 형태적 뇌 이상 진단을 위한 효율적인 보조 수단을 제공한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권8호
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• pp.315-320
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• 2013

영웅이 등장하는 콘텐츠는 영상콘텐츠 분야의 발전에 많은 역할을 한 소재이다. 최근에는 강화복을 활용한 영웅 이야기들이 등장하고 있으며, 인기 또한 높다. 강화복은 로버트 앤슨 하인라인이라는 과학 소설작가에 의하여 처음 주창되었으며, 다양하고 수많은 강화복 콘텐츠가 만들어지는데 기여하였다. 특히 영웅 서사와 결합된 강화복 콘텐츠는 관객들에게 많은 호감과 더불어 인기를 끌고 있다. 본 연구에서는 강화복 콘텐츠란 무엇인지? 그리고 강화복 소재를 활용한 콘텐츠들의 분석을 통하여 강화복이 콘텐츠 내에서 갖는 특성을 분석하였다. 강화복 콘텐츠에는 기존 영웅서사 보다 현실적, 과학적 이야기 전개가 중심이 되기에 관객들에게 많은 인기를 얻고 있는 것으로 사료 되어진다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.510-512
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• 2018

제안 논문은 초음파 진단에서 발생되는 영상에서 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 변화를 이용한 노이즈 제거를 통해 영상의 해상도를 높여준다. 초음파 영상의 주된 화질저하 요인인 speckle 잡음의 감소와 에지의 강화를 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 주파수와 공간 정보를 모두 사용할 수 있는 웨이블릿 변환을 이용하여, 다양한 크기의 에지를 강화할 수 있다. 초음파 영상이 노이즈 제거를 위한 알고리즘의 수행 속도는 $520{\times}440$ 영상에 대해 약 0.45ms로 빠르게 수행됨을 실험을 통해 확인하였다.