• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.10 no.5
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• pp.286-291
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• 2001

We propose a new saliency map model for selecting an attended location in an arbitrary visual scene, which is one of the most important characteristics of human vision system. In selecting an attended location, an edge information can be considered as a feature basis to construct the saliency map. Edge filters are obtained from the independent component analysis(ICA) that is the best way to find independent edges in natural gray scenes. In order to reflect the non-uniform density in our retina, we use a multi-scaled pyramid input image instead of using an original input image. Computer simulation results show that the proposed saliency map model with multi-scale property successfully generates the plausible attended locations.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.3
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• pp.405-408
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• 2017

Based on the fact that high similarities exist between viewpoints of multi-view images, MV-HEVC achieves high encoding efficiency by performing conventional temporal direction prediction in a single viewpoint as well as inter-view prediction between viewpoints. In this paper, we propose to integrate SHVC and MVC (Multi-view Video Coding) to implement scalable multi-view video encoder using HEVC as a base layer. According to experimental results, it is verified that the BD-PSNR improvement reaches up to 1.5dB while reducing the BD-Bitrate by around 50~60%.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2012.05a
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• pp.109.2-109.2
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• 2012

연구에서는 co-sputtering 시스템을 이용하여 아나타세 $TiO_2$의 도핑 농도 변화에 따른 다성분계 $TiO_2$-ITO (TITO) 박막의 전기적, 광학적, 구조적 특성 변화를 알아보고 고 효율을 가지는 인광 유기발광 다이오드를 제작 하였다. 상온에서 최적화된 다성분계 TITO 투명 전극의 급속 열처리 시 $600^{\circ}C$ 급속 열처리 조건에서 매우 낮은 18.06 ohm/sq.면저항, $5.1{\times}10^{-4}$ ohm-cm 비저항과 가시광선 영역 400~550 nm 에서 87.96 %이상의 높은 광학적 투과율과 4.71 eV의 일함수를 확보할 수 있었다. 또한TITO 박막을 양극으로 하여 OLED 소자를 제작한 후 그 성능을 평가하였다. 기존의 ITO 전극과 비교하면 다성분계 TITO 인광 유기 발광 다이오드의 quantum efficiencies (21.69 %)와 power efficiencies (90.92 lm/W)로 ITO 투명전극과 매우 유사함을 알 수 있었고 아나타세 $TiO_2$가 도핑된 TITO 투명 전극의 급속 열처리 공정에도 불구하고 매우 평탄한 표면을 나타냄을 SEM 이미지를 통하여 확인할 수 있었다. 이러한 TITO 투명 전극의 우수한 전기적, 광학적, 구조적 특성은 indium saving 투명 전극으로써 고가의 ITO 박막의 대치가능성을 나타낸다.

• Korean Journal of Digital Imaging in Medicine
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• v.5 no.1
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• pp.98-101
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• 2002

대조도와 관용도사이의 손실 교환은 투사 방사선 촬영에 있어서 잘 알려져 있고 또한 오랫동안 지속되어온 영상의 질에 있어서의 제약이었다. 전자적인 영상획득의 도입으로 한 영상 내에 넓은 영역의 X-Tay 노출을 포획하는 것이 가능해 졌다. 그러나, 진단에 필요한 세부영역 들을 위해 적절한 대조도를 유지하는 반면, 일반적으로 기대되는 관용도 범위 이외의 정보가 시각화 되어지는 것과 같은 영상의 rendering과 displaying의 문제가 남아 있었다. 이 문서에 묘사되는 EVP(Enhanced Visualization Processing)는 이 문제를 중점적으로 다룬다. 방대한 진단용 CR 영상 데이터베이스로부터 선택된 14개의 검사유형 당 각각 5개의 영상들을 포함한, 총 70개의 영상들을 사용하여 임상 보고서가 제출되었다. 각 영상에 대해, control rendering은 현재 개발되어 있는 automatic tone scaling algorithm(자동 톤 스케일 알고리즘)에 의해 생성되었고, test rendering은 그 control of image에 EVP를 인가함에 의해 생성되었다. 10명의 radiologist들은 각자 개별적으로 140개의 이미지들(70개의 test renderings와 70개의 control renderings)을 9점의 진단 상의 품질 척도로 평가했다. EVP는 세부 대조도의 부당한 손실 없이 증가된 노출 관용도를 제공했다. 많은 영상에서 EVP는 과소 투과 영역에서의 정보의 손실을 줄여주고, 반면 과다 투과 영역의 밝게 빛나는 현상을 실제적으로 감소시켰다. 진단상의 품질 평가는 EVP image와 control image 모두 평균적으로 높았다. 그럼에도 EVP images의 평균 등위는 control image의 그것보다 1 단계 완전히 높은 범위에 있는 것으로 평가되었다. 쌍으로 그 영상들을 보면, EVP images의 76%가 일치하는 control images의 평가 단계보다 1 또는 그 이상 높은 범주인 것으로 평가되었고, 반면 control image의 6% 만이 일치하는 EVP 영상보다 우수한 것으로 평가되었다. 유사한 결과가 연구된 14개의 검사유형에 대해 획득되었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.511-516
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• 2004

수치표고모델, 정사영상과 같은 공간영상정보를 구축하기 위해서는 입체영상을 이동한 영상정합(image matching)의 과정이 필수적이며, 단영상 또는 스테레오 영상을 이용하여 대상물의 3차원 정보를 재구성하고 복원하는 기술은 사진측량 및 컴퓨터 비전 분야의 주요 연구 중의 하나이다. 본 연구에서는 화소값의 유사성과 상호관계성을 고려하는 MRF 모델을 이용하여 영상정합을 수행하였다. MRF 모델은 공간분석이나 물리적 현상의 전후관계(contextural dependencies)의 분석을 위한 확률이론의 한 분야로 다양한 공간정보를 통합할 수 있는 방법을 제공한다. 본 연구에서는 기준영상의 화소에 시차를 할당하는 접근 방법으로 확률모델의 일종인 마르코프 랜덤필드(MRF)모델에 기반한 영상정합기법을 제안하였고, 공간내 화소의 상호관계를 고려해주므로 대상물의 경계부분에서의 매칭 정확도를 향상시켰다. 영상정합문제에서의 MRF 기본가정은 영상 내 특정화소의 시차는 그 주위화소의 시차에 의한 부분정보에 따라 결정이 가능하다는 것이다. 깁스분포(gibbs distribution)를 사용하여 사후(posteriori) 확률값을 유도해내고, 이를 최대사후확률(MAP: Maximum a Posteriori)추정법을 이용하여 에너지함수를 생성하였다. 생성된 에너지함수의 최적화(Optimization)를 위하여 본 연구에서는 전역최적화기법인 multiway cut 기법을 사용하여 영상정합에 있어 에너지함수를 최소로 하는 이미지화소에 대한 시차레이블을 구하여 영상정합을 수행하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.5
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• pp.677-682
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• 2010

This paper addresses a method of estimating roughly the human pose by comparing Haar-wavelet value which is learned in face detection technology using AdaBoost algorithm. We also presents its application to face recognition. The learned weak classifier is used to a Haar-wavelet robust to each pose's feature by comparing the coefficients during the process of face detection. The Mahalanobis distance is used to measure the matching degree in Haar-wavelet selection. When a facial image is detected using the selected Haar-wavelet, the pose is estimated. The proposed pose estimation can be used to improve face recognition speed. Experiments are conducted to evaluate the performance of the proposed method for pose estimation.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.7
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• pp.51-57
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• 2008

In recent computer vision or robotics fields, the research area of object recognition from image using low cost web camera or other video device is performed actively. As study for this, there are various methodologies suggested to retrieve objects in robotics and vision research areas. Also, robotics is designed and manufactured to aim at doing like human being. For instance, a person perceives apples as one see apples because of previously knowing the fact that it is apple in one's mind. Like this, robotics need to store the information of any object of what the robotics see. Therefore, in this paper, we propose an methodology that we can rapidly recognize objects which is stored in object database by using SIFT (scale invariant feature transform) algorithm to get information about the object. And then we implement the methodology to enable to recognize simultaneously multiple objects in an image.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.1
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• pp.38-43
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• 2001

This Paper suggests a new feature for shot detection, using the proposed robust feature from the DC image constructed by DCT DC coefficients in the MPEG video stream, and proposes the characterizing value that reflects the characteristic of kind of video (movie, drama, news, music video etc.). The key frames are pulled out from many frames by using the local minima and maxima of differential of the value. After original frame(not do image) are reconstructed for key frame, indexing process is performed through computing parameters. Key frames that are similar to user's query image are retrieved through computing parameters. It is proved that the proposed methods are better than conventional method from experiments. The retrieval accuracy rate is so high in experiments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.63-65
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• 2000

웹 개인화 기술의 발달은 많은 업체들이 기존 고객의 유지와 신규 고객의 확보를 위한 수단을 제공하였다. 현재의 개인화 기술은 크게 내용 기반 그리고 협력적 정보 여과 방식에 기반한 기술로 나뉘어질 수 있다. 내용 기반 정보 여과 방식에 기반한 개인화 기술은 멀티미디어 정보로 표현된 대부분의 웹 오브젝트(페이지, 이미지, 동영상, 사운드, 상품 등)에는 적용하기 어렵고, 협력적 정보 여과방식은 Cold Start Problem과 단일 도메인내에서의 개인화 서비스만이 가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 협력적 정보 여과 방식과 데이터 마이닝 기술 중의 연관 규칙 생성 방법을 혼합한 웹 개인화 시스템을 제안한다. 다양한 멀티미디어 형태로 표현되는 웹 오브젝트의 내용 분석이 어려우므로, 각각의 오브젝트를 하나의 아이템으로 인식하고 개인화 서비스를 시도하는 협력적 정보 여과 방식을 채택하였다. 협력적 정보 여과의 결과로 발견된 도메인별 유사 사용자의 웹 오브젝트 사용 정보를 연관 규칙 생성 알고리즘에 적용하여 오브젝트간의 연관성을 발견한다. 발견된 오브젝트간의 연관성은 서로 다른 정보 도메인의 오브젝트가 현재 사용자에게 흥미있는 것인가를 예측할 수 있는 자료로서 사용될 수 있다. 협력적 정보 여과 방식에 의해 생성된 오브젝트의 선호도값과 오브젝트 연관성 정보를 비교하여 사용자에게 개인화된 웹 서비스를 제공한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.481-483
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• 2018

AR은 VR과 달리 실세계 공간의 객체에 대한 서비스를 제공하므로 서비스 개발을 방해하는 많은 요인들이 발생한다. 이를 보완하기위해 비주얼 마커, SLAM, 객체인식 등 여러 AR 기술이 존재한다. 본 논문은 AR 기술 중에서 객체인식의 정확도 향상을 위해 지역가변 이진화(Local variable binarization)와 색상의 군집화를 사용해서 이미지에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 지역 가변화는 픽셀을 순차적으로 읽어 들이면서 픽셀 주위의 값의 평균을 구하고, 이 값을 해당 픽셀의 임계 값으로 사용하는 알고리즘이다. 픽셀마다 주위 색상 값에 의해 임계 값이 변화되므로 윤곽선 표현이 기존의 이진화보다 뚜렷이 나타난다. 색상의 군집화는 객체의 중요색상과 배경의 중요색상을 중심으로 유사한 색상끼리 군집화 하는 것이다. 객체 내에서 가장 많이 나온 값과 객체 외에 가장 많이 나온 값을 각 각 기준으로 색조와 채도의 값을 Euclidean 거리를 사용해 객체의 색상과 배경 색상을 분리했다.