• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.152-155
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• 2006

최근 모바일기기에 유비쿼터스 콘텐츠를 구현하는 시도가 활발히 진행되고 있다. 핸드폰을 이용해 위치를 판단한다거나, 핫코드를 찍어 상품을 구매하는 등의 콘텐츠가 개발되었다. 또한, 모바일기기도 발전하여 핸드폰, PDA 같은 모바일기기의 내장 카메라모듈은 필수사항이 되었다. 본 연구는 모바일기기의 내장 카메라모듈을 이용한 모바일 환경에 적합한 한글 문자인식 시스템을 제안한다. 본 연구의 시스템은 모바일기기로 PDA를 사용하였으며, PDA의 카메라모듈을 통하여 인쇄체 한글 영상을 입력받고, 모바일기기의 느린 연산속도를 보완하기 위하여, 서버로 이미지와 기울기 정보를 전달한 후, 서버에서 기울어진 인쇄체 문자영상을 보정하고, 프로젝션을 통해 문자를 추출한 후, 차연산을 이용한 매칭 방법으로 인쇄체 한글을 인식한다. 인식한 문자들은 사용자의 수정을 거쳐 텍스트 문서로 저장할 수 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2224-2227
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• 2003

본 논문에서는 비동기식 3 세대 이동통신망인 WCDMA의 표준 음성 부호화기인 AMR(Adaptive Multi-Rate)[1]과 VoIP(Voice over Internet Protocol) 응용분야에 최근 널리 활용되고 있는 ITU-T 8kbit/s 0.729A[2]의 효율적인 연동을 위한 상호부호화(transcoding) 알고리듬을 제안한다. AMR은 통신 채널 환경에 따라 4.75kbit/s부터 12.2kbit/s까지 가변 하여 통화품질을 보장한다. 따라서, 제안된 상호부호화 알고리듬은 순방향 8 모드, 역방향 8모드를 합하여 총 16모드를 지원한다. 제안된 알고리듬의 성능 평가를 위해 지연 추정, 연산량 측정과 주/객관적 음질평가를 수행한 결과, 제안한 알고리듬은 기존의 tandem보다 최소 5㎳의 짧은 지연, 평균 50.2％의 적은 연산량으로 우수한 음질의 복호화 음성 신호를 제공함을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1841-1842
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• 2008

본 논문은 Scale Invariant Feature Transform(SIFT)알고리즘으로부터 얻어진 로컬 특징점으로부터 물체를 인식하는 방법에 대하여 논하였다. SIFT알고리즘은 물체의 스케일, 회전에 강인하고, 또한 3차원 시점의 변화에도 부분적으로 강인한 특징점을 추출한다. SIFT 알고리즘은 입력영상에 크기가 다른 가우시안 함수를 적용하고, 블러링된 영상들의 차 영상에서 극값을 추출하여 특징점으로 사용한다. 하지만 SIFT알고리즘에서 가우시안 함수를 적용하는 것은 상당히 많은 연산을 필요로 하기 때문에 본 논문에서는 하나의 옥타브를 사용하여 연산시간을 단축하였다. 하나의 옥타브를 사용함으로써 물체의 스케일이 크게 변하였을 때는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 대상 물체의 작은 스케일, 큰 스케일에서 추출된 특징점을 혼합하여 DB를 생성하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.01a
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• pp.141-149
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• 2004

정보사회가 도래하면서 제7차 교육과정에서는 ICT 교육이 강조되고 있으나 컴퓨터 활용측면에서 교과내용이 편성되어 있고 컴퓨터의 구조와 그 동작원리에 관한 내용은 미흡하다. 그러나 컴퓨터의 구조와 원리에 대한 지식은 정보사회의 기초가 되는 핵심적인 지식일 뿐 아니라 수요가 급증하고 있는 정보기술 인력의 수급면에서도 필요하므로 그 교육이 강화되어야한다고 본다. 본 연구에서는 프로세서의 구조와 동작원리 중에서 연산부분을 중심으로 초등학생들의 수준에 맞게 시뮬레이션 형태로 설계한다. 이를 통하여 학습자가 조기에 컴퓨터의 내부구조와 동작원리에 대한 관심을 가지게 되고 나아가 컴퓨터관련 학문의 기초를 마련하고, 미래사회의 요구에도 부합될 것이라고 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.137-139
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• 2000

본 논문에서는 차세대 DBMS로 각광을 받고 있는 객체-관계형 DBMS(Object-Relational DBMS : ORDBMS)기반의 데이터 웨어하우스(data warehouse)에서 질의 처리의 성능을 향상시키는 AH(Attribute Hierarchy) 인덱스와 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 지금까지 관계 DBMS를 이용한 데이터 웨어하우스의 성능 향상에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 데이터 웨어하우스는 기존의 데이터베이스와는 비교할 수 없을 만큼의 대용량 데이터를 가정하므로 ORDBMS를 이용하여 데이터 웨어하우스를 구축하는 경우에서도 적절한 성능의 보장이 필수적으로 요구된다. 이 논문에서 제안된 AH 인덱스를 사용함으로써 데이터 웨어하우스 분석용 질의에서 자주 사용되는 조인과 그루핑 연산은 비용이 저렴한 인덱스 액세스 연산으로 대치되며, 데이터의 량과 무관하게 질의 처리비용이 거의 고정되는 효과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.464-469
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• 2006

본 논문은 연속 영상에서 빠르게 움직이거나 변형이 있는 물체를 추출하기 위한 개선된 활성 외곽선 모델을 제안한다. 제안 방법은 프레임간 물체의 변위를 식별하기 위한 합성 기울기 맵 생성 단계와 큰 변위에도 지역적 최저에 빠지지 않고 견고하게 수렴하기 위한 에너지 비탈면 생성 단계로 이루어진다. 이를 위하여 우선, 두 프레임의 기울기 맵을 합성하고, 불필요한 배경과 잡음을 제거하기 위해 두 프레임의 차를 마스크로 적용하여 합성 기울기 맵을 생성한다. 생성된 합성 기울기 맵에 수학적 형태학 연산의 하나인 닫기 연산을 적용하여 활성 외곽선이 매끄럽게 이동할 수 있는 에너지 비탈면을 만든다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 움직임 변위가 큰 연속 영상을 사용하여 기존 활성 외곽선 모델 방법과 비교하여 육안평가, 에너지 최소화 과정 및 수행시간 측면에서 비교분석한다. 본 제안방법은 기존 활성 외곽선 모델 방법보다 큰 움직임 변위와 변형에도 빠르고 정확하게 물체 추적이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.115-116
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• 2012

최근 차세대 영상 기술로 홀로그래피가 많은 주목을 받고 있다. 컴퓨터를 이용한 홀로그램 생성 방법(computer generated hologram, CGH)을 많이 사용하고 있는데 CGH는 많은 연산량이 요구되기 때문에 실시간의 CGH를 위해서 FPGA나 GPU를 이용한 연산 방법이 주로 사용되고 있다. 하드웨어를 기반으로 하여 구현할 경우에 내부 시스템의 비트 제한으로 인하여 S/W와 같은 품질을 얻을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 품질의 저하를 최소화하면서 하드웨어의 자원을 최대한 감소시킬 수 있는 하드웨어 비트 너비를 분석하여 가이드라인을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.81-84
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• 2002

본 논문에서는 간략화 된 형상학적 다항식 변환(Morphological Polynomial Transform)과 형상학적 보간법(Morphological Interpolation)을 이용하는 비선형 예측 방법을 제안한다. 형상학적 다항식 변환은 형상학적 연산을 통해 데이터를 구조함수들의 계수들로 표현하는 변환이며, 형상학적 보간법은 형상학적 다항식 변환에 의한 계수들을 이용하여 보간하는 방법이다. 형상학적 다항식 변환을 간략화 하여 정수 연산만으로 적용할 수 있도록 개선하였으며, 보다 영상에 적합한 형상학적 보간법에 기반 한 예측 방법을 사용한다. 제안하는 예측 방법과 허프만 부호화를 사용하여 적은 비트로 영상을 손실 없이 저장할 수 있음을 실험으로 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.123-127
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• 2008

본 논문에서는 2006년 11월 신 차량 번호판 등장 이후 꾸준히 증가하고 있는 흰색 번호판 차량에서 흰색 번호판 추출에 관한 연구를 수행한다. 먼저 입력된 차랑 영상을 그레이 레벨로 변환 후, 국부적으로 밝기 보정을 수행하고, Otsu 판별식을 이용해 이진화 한다. 이진화 된 차량 영상에서 번호판 특성을 이용하며 라인 구조요소에 의한 침식연산과 채움 연산을 적용한다. 이후, 수평 투영으로 명암 변화가 심한 후보 영역을 찾고, 다시 수직 투영을 하여 일정구간에서 흰색의 값이 가장 많이 나타나는 구간을 찾는다. 마지막으로 번호판의 형태학적 특징을 이용해 번호판을 추출한다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 크기가 일정하지 않거나 불규칙한 조명 상태에서도 번호판 추출이 가능하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2675-2677
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• 2003

본 논문에서는 공간 해상도 감축이 이루어지는 디지털 동영상 변환 부호화기에서의 적응 움직임 벡터 재추정 기법을 제안한다. 영상의 복잡도를 기반으로 한 에러 추정을 통해 움직임 벡터를 1차 추정하고, 이를 기반으로 정제범위를 효율적으로 조절하여 연산량을 감소시킨다. TMN5를 이용한 실험 결과 제안된 방법에 의한 추정 벡터는 기존 방법들에 의해 추정된 벡터보다 더 좋은 화질을 보였으며 적응적 정제 범위 선택에 의해 연산량도 더 적었다.