• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.257-260
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• 2021

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 쿼드트리(Quadtree) 기반의 합성곱 신경망을 통해 빠르게 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 적응형 트리인 쿼드트리를 기반으로 유의미한 영역만을 분류한다. 이 과정에서 손실 없이 온전하게 DoF영역을 추출하기 위한 필터링 과정을 거친다. 이러한 과정에서 얻어진 이미지 패치들은 전체 이미지에 비해 적은 영역으로 나타나며, 이 적은 개수의 패치들을 이용하여 네트워크 단계에서 사용할 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 네트워크 과정에서 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 쿼드트리 기반 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 결과적으로 학습에 필요한 데이터 영역이 줄어듦으로써 학습 시간과 메모리를 절약했으며, 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 더욱더 빠른 시간 내에 찾아낸다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.549-552
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• 2001

실시간 랜더링은 가상 공간과 사용자가 상호작용이 가능함을 말한다. 이런 실시간 랜더링 기법 중에서 옥트리는 보이지 않는 면을 검출함(Back Face Culling)에 있어서 매우 유용하다. 그러나 지형처럼 데이터가 끊임없이 이어져서 연속적이라면 사용자의 시점이 가상 공간을 벗어나 새로운 영역을 참조하려고 할 때에 옥트리는 새로운 공관을 표현함에 있어서 실시간을 지원하지 못한다. 이러한 옥트리의 공간 분할 작업을 미리 계산해서 저장하고 실시간 랜더링시에는 창조하도록 하되 전처리된 옥트리가 하나의 셀이 되어 다수의 옥트리 셀을 묶어 쿼드트리를 구성하고 카메라에 보이는 옥트리들을 결정하기 위해서 삼각형의 포함 알고리즘을 적용하여 연속적인 공간 데이터의 실시간 랜더링을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.706-708
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• 2003

컴퓨터 게임, 지리정보시스템(GIS), 가상현실 분야등에서 환경표현의 기반이 되는 지형의 렌더링 기술은 매우 중요하다. 하지만 지형정보는 일반적으로 방대한 양의 데이터로 구성되어 처리가 쉽지 않다. 지형렌더링을 수행하기 위한 여러가지 기법들 중에 쿼드트리 구조를 기반으로한 연속적 상세단계기법이 있다. 본 논문에서는 쿼드트리 기반의 연속적 상세단계에서 시각 절두체 내에서 렌더링되는 삼각형의 개수를 조절하여 프레임율을 일정하게 유지하는 기법을 제안한다. 이 방법은 인접 프레임간의 일관성을 이용하여 최근 프레임에 가중치를 줌으로써 삼각형의 개수가 급격하게 변하는 것을 막는다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.239-242
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• 2009

본 논문은 최근에 휘도 영상 부호화를 위해서 제안된 에지 선 기반의 쿼드트리 영상 압축 기법을 기초로 해서 이를 컬러 영상을 압축하도록 확장하고, 확장된 알고리즘을 C-언어를 사용해서 실제로 구현한 쿼드트리 영상 코덱을 소개한다. 개발된 코덱의 부호율-왜곡 성능과 복원영상의 주관적 화질을 JPEG과 비교할 때, 컬러 영상을 고화질로 부호화하는 경우에 개발된 쿼드트리 코덱의 성능이 특히 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.261-264
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• 2021

본 논문에서는 SR(Super-Resolution)을 계산하는데 필요한 데이터를 효율적으로 분류하고 분할하여 빠르게 SR연산을 가능하게 하는 쿼드트리 기반 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터로 사용하는 연기 데이터를 다운스케일링(Downscaling)하여 쿼드트리 연산 소요 시간을 감소시키며, 이때 연기의 밀도를 이진화함으로써, 다운스케일링 과정에서 밀도가 손실되는 문제를 피한다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 Dataset이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual)방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습한다. 결과적으로 제안하는 방법은 이전 결과 기법에 비해 약15~18배 정도의 속도향상을 얻었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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• v.39 no.3
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• pp.35-41
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• 2002

There are many image segmentation methods having been published as the results of research so far, but it is difficult to be partitioned to each similar range that should be extracted into the accurate parameters of image information on the images with noises. Also if it is used to fractal coding, according to amount of noise in image, the image segmentation leads to decreasing of the compression ratio. In this paper, we propose the new quad-tree image segmentation using the box-counting dimension which can estimate the effective image information parameters against the noise properties and apply this method to fractal image coding. As the result of simulation, we confirm that the image segmentation is improved to 31.10% for parameter detection of image information and compression ratio is enhanced to 38.93% for fractal image coding when tested on 10% Gaussian white noise image by the proposed quad-tree method compared with method using existing quad-tree. 

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.8 no.4
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• pp.473-480
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• 2003

In this paper, we propose a new quadtree coding a1gorithm to improve the performance of the old one. The new algorithm can process any frame of size in standard and reduce encoding and decoding time by decreasing computational load. It also improves the image quality comparing with any old quantizer based on quadtree and zerotree structure. In order for the new algorithm to be applied for real video codec, we analyze the statistical characteristics of coefficients of differential image and add a function that makes It deal with an arbitrary size of image by using new technique while the old one process by block unit. We can also improve the image quality by scaling the coefficient's value from a differential image. By comparing the performance of the new algorithm with quadtree and SPIHT, it Is shown that PSNR is improved, that the computational load is not reduced in encoding and decoding.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.17 no.2
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• pp.17-26
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• 2011

This paper presents an interactive progressive image transmission method, which enables a remote user to interactively select and transmit preferred regions from an index image. Our enhanced quadtree decomposition using PSNR-based rules and new implicit quadtree coding provide better rate-distortion performance than previous quadtree coders as well as leading bit plane methods. An adaptive traversal of child nodes is introduced for better visual display of restored images. Depth-first traversal combined with breadth-first traversal of the quadtree to accomplish interactive transmission as presented, results in a method that provides competitive performance at a low level of computational complexity. Moreover, our decoding requires only simple arithmetic which is enabling our method to be used for real-time mobile applications.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.9 no.4
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• pp.9-15
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• 2003

컴퓨터 게임, 지리정보시스템(GIS), 가상현실 분야 등에서 환경표현의 기반이 되는 지형의 렌더링 기술은 매우 중요하다. 하지만 지형정보는 일반적으로 방대한 양의 데이터로 구성되어 처리가 쉽지 않다. 지형렌더링을 수행하기 위한 여러가지 기법들 중에 쿼드트리 구조를 기반으로한 연속적 상세단계기법이 있다. 본 논문에서는 쿼드트리 기반의 연속적 상세단계에서 시각 절두체 내에서 렌더링되는 삼각형의 개수를 조절하여 프레임율을 일정하게 유지하는 기법을 제안한다. 이 방법은 인접 프레임간의 일관성을 이용하여 최근 프레임에 가중치를 줌으로써 삼각형의 개수가 급격하게 변하는 것을 막는다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.90-92
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• 2014

본 논문에서는 피라미드 구조와 쿼드트리를 이용하는 움직임 보상 프레임 보간(motion compensated frame interpolation, MCFI)의 새로운 방법을 제안한다. 일반적인 MCFI 방법에서는 고정된 크기의 프레임과 블록에서 움직임 벡터(motion vector, MV)를 이용하여 두 프레임 사이의 프레임 영상을 추정한다. 그러나 이와 같은 방법은, 큰다양한 방향으로 움직이는 물체들의 MV 나 큰 움직임을 추정하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 블록 크기와 정합 영역이 가변적으로 적용될 수 있는 피라미드 구조와 쿼드트리를 이용한 프레임 보간 기법(pyramid structure and quadtree motion compensated frame interpolation, PQ-MCFI)를 제안한다. 제안하는 기법은 물체들이 빠르게 움직이는 장면과 다양한 방향으로 움직이는 장면에서 이전의 기법에 비해서 높은 PSNR 을 보이며, 실제 인간의 시각적인 측면에서는 더욱 정밀한 결과를 보인다.