• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.194-196
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• 2012

본 연구에서는 해상교통관제제도(VTS)가 적용된 연안해역에서 해상통항흐름에 영향을 미치는 요소를 알아보고자 하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 해상교통환경조사는 2007년도부터 2012년까지 어장, 어로활동 및 해양구조물에 대한 마로해 인근해역에 대해 현지 조사방법을 사용하였다. VTS에서 제공하는 서비스종류에 대해 국제표준과 국내 적용 규정을 비교하고 2011년 연안해역에서 제공된 서비스에 대해 분석하였다. 동 해역의 해상교통흐름은 레이더와 선박자동식별장치 정보를 시공간적으로 중첩시켜 최근 6개월간 흐름패턴을 조사하였다. 연구 대상해역은 서남해 진도 인근해역($3,800km^2$)으로 통항분리제도와 탱커선통항금지해역 및 다도해해상국립공원을 포함하고 있다. 연구결과 연안해역에서 제공되는 서비스를 통해 해양사고를 18% 감소시켰다. 서비스 제공수준은 비정규분포를 보이며 공정능력은 향상된 것으로 나타났다. 안전한 해상교통환경 유지하기 위해 정기적인 연안해역 모니터링 및 관리체계의 확립에 대한 대응이 요구된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.76-76
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• 2017

표면영상유속계는 홍수시 하천의 표면유속을 손쉽게 측정할 수 있는 매우 효율적인 장비이다. 특히 원적외선 카메라를 이용할 경우 주야간에 관계없이 사용할 수 있어, 그 유용성이 크게 높아진다. 다만, 원적외선 카메라는 그 특성상 해상도가 일반 비디오 카메라에 비해 현저하게 떨어지는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 해상도가 낮은 원적외선 영상을 이용하여 보다 효율적으로 표면유속을 산정하는 새로운 기법을 구현하는 것이다. 해상도가 낮다는 것은 영상 내에 추적을 위한 추적자가 잘 나타나지 않는다는 의미이다. 이처럼 적절한 추적자가 영상내에 적을 경우에는 정확한 표면유속을 산정하기 곤란하다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 방안을 조합하였다. 기존의 상호상관분석에서는 동영상의 연속된 프레임 두 매를 이용하였다. 본 연구에서는 연속된 여러 매의 프레임을 병합하여 한 매의 병합영상으로 만들고, 이러한 병합영상 두 매를 상호상관분석하는 방법을 개발하였다. 이 경우 영상을 병합하기 때문에 한 병합영상내에 충분한 수의 추적자가 들어올 가능성이 그만큼 높아지게 된다. 정확도 향상을 위한 두 번째 방안은, 돗수분포 평활화를 이용하는 것이다. 돗수분포 평활화 기법은 대비가 낮은 영상의 대비를 높이는 방법이다. 이렇게 대비를 높여서, 영상내 추적자의 존재를 더욱 확실하게 만들 수 있다. 이 두 가지 방법을 병용하여 새로 원적외선 표면영상유속계를 구현하고, 이를 기존의 분석이 어려웠던 동영상에 적용한 결과 그 분석 정확도가 현저하게 높아지는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.7
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• pp.573-577
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• 2010

Image resolution improvement is commonly technique for applications such as image reconstruction or enlargement. It is important to remove image quality degradation such as blocking effect or artificiality occurrence. In this paper, we propose image resolution improvement method using loss information of image. The proposed compute and estimate by low level interpolation of obtained low resolution image, it is applied by interpolated high resolution as 1-stage interpolation. We generate last interpolation image by iteration of error computation and application between obtained low resolution image and 1-stage interpolation image. By experiments using same test images, we confirmed improvement over 3.2dB of average PSNR and enhancement of subject image quality. Also, we can reduce more than 85% computation complexity. The proposed image resolution improvement method may be helpful for various applications of image processing.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.12
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• pp.2313-2327
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• 1994

As the communication environment evolves, there is an increasing need for multiresolution image coding. To meet this need, the entrophy constratined vector quantizer(ECVQ) for coding of image pyramids by spline wavelet transform is introduced in this paper. This paper proposes a new scheme for image compression taking into account psychovisual feature both in the space and frequency domains : this proposed method involves two steps. First we use spline wavelet transform in order to obtain a set of biorthogonal subclasses of images ; the original image is decomposed at different scale using a pyramidal algorithm architecture. The decomposition is along the vertical and horizontal directions and maintains constant the number of pixels required the image. Second, according to Shannon's rate distortion theory, the wavelet coefficients are vectored quantized using a multi-resolution ECVQ(entropy-constrained vector quantizer) codebook. The simulation results showed that the proposed method could achieve higher quality LENA image improved by about 2.0 dB than that of the ECVQ using other wavelet at 0.5 bpp and, by about 0.5 dB at 1.0 bpp, and reduce the block effect and the edge degradation.

• Spatial Information Research
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• v.19 no.1
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• pp.29-40
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• 2011

GOCI the world first Ocean Color Imager in Geostationary Orbit, which could obtain total 8 images of the same region a day, however, its spatial resolution(500m) is not enough to use for the accurate land application, Super Resolution(SR), reconstructing the high resolution(HR) image from multiple low resolution(LR) images introduced by computer vision field. could be applied to the time-series remotely sensed images such as GOCI data, and the higher resolution image could be reconstructed from multiple images by the SR, and also the cloud masked area of images could be recovered. As the precedent study for developing the efficient SR method for GOCI images, on this research, it reproduced the simulated data under the acquisition process of the remote sensed data, and then the simulated images arc applied to the proposed algorithm. From the proposed algorithm result of the simulated data, it turned out that low resolution(LR) images could be registered in sub-pixel accuracy, and the reconstructed HR image including RMSE, PSNR, SSIM Index value compared with original HR image were 0.5763, 52.9183 db, 0.9486, could be obtained.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.4
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• pp.633-642
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• 2019

Recently, the convolution neural network (CNN) model at a single image super-resolution (SISR) have been very successful. The residual learning method can improve training stability and network performance in CNN. In this paper, we propose a SISR using recursive residual network architecture by introducing dense skip connections for learning nonlinear mapping from low-resolution input image to high-resolution target image. The proposed SISR method adopts a method of the recursive residual learning to mitigate the difficulty of the deep network training and remove unnecessary modules for easier to optimize in CNN layers because of the concise and compact recursive network via dense skip connection method. The proposed method not only alleviates the vanishing-gradient problem of a very deep network, but also get the outstanding performance with low complexity of neural network, which allows the neural network to perform training, thereby exhibiting improved performance of SISR method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.235-236
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• 2019

본 논문에서는 초해상도, 압축 열화 제거 등 영상 화질 복원 연구에서 영상의 다운샘플링에 딥러닝을 적용한 연구들에 대해 소개한다. 첫 번째 연구는 두 개의 컨볼루셔널 신경망과 영상 압축 코덱을 이용하여 압축 영상의 화질을 향상시켰다. 두 번째 연구는 초해상도 문제를 해결함에 있어 다운샘플링 역시 딥러닝을 통해 학습하여 복원 영상의 화질을 향상시켰다. 두 연구를 통해 영상 화질 개선 문제 해결에 있어 적절한 딥러닝 학습 방법을 영상 다운샘플링에 적용하여 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있다.

• 전기의세계
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• v.16 no.3
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• pp.9-15
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• 1967

현금까지 R.I.스칸닝은 방사선검출기에서 얻어지는 디지탈신호를 계수율계를 통하여 아날로그 신호화하므로써 기록제어를 하고 있는데, 본 연구에 있어서는 디지탈신호를 아날로그 신호화하는 보고의 변환과정에 있어서, 정보원리상 정보손실이 불가변하며 실지로 계수율계의 시정수에 의한 시지연이 해상력에 큰 악영향을 미침에 착안하여, 검출기에서 얻어지는 디지탈신호를 정보변환을 하지 않고 그대로 이용한 디지탈제어에 의해서 기록방식을 개발하였다. 이로써 해상력의 향상과 아울러 기록동작을 순정자식화하여, 기록기구의 간소화와 경제화를 이룩하였다. 본 논문은 정보이론을 기초로하여 이론을 전관하고, 기록제어에 있어서의 최적조건을 제시하였으며, 이에 입각하여 설계시작한 색기록(Color Scanning)과 다중기록을 동시에 할 수 있는 개발된 R.I. Scanning의 설계내용과 그 시험결과를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.364-365
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• 2012

A scoping system is ultimately aimed at accomplishing the efficient Maritime Safety Audit by enhancing the MSA and thus now it's necessary to consider introducing the scoping system to MSA in more positive way. However, system design which will be optimized to MSA needs to be developed in such a way of analyzing the domestic environmental impact assessment system as well as comparing with the current operation of scoping system in foreign countries.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.331-336
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• 2009

영상 복원은 다양한 영상 처리의 분야의 기반기술로 사용되는 기술로서, 복원 과정에서의 번짐현상(블러링)으로 인한 화질 저하가 발생하는 문제점이 있다. 위성 영상과 같이 영상이 의미하는 내용의 중요도가 높은 분야에서는 화질 저하를 최소화하는 영상 복원 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 하위 레벨 해상도 보간과 손실 정보 추정을 이용한 위성 영상 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 하위 레벨 해상도 보간을 통해서 복원 과정에서 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 복원된 영상에 적용하여 최종적으로 영상 복원 결과를 향상시킨다. 동일한 위성 영상을 이용한 비교 실험에서 기존의 방법들보다 주관적 화질 개선이 뚜렷함을 알 수 있었고, 객관적 화질 비교인 PSNR에서도 $2.68\sim4.22dB$의 향상된 결과를 나타내었다. 제안하는 방법은 위성 영상 분석을 비롯하여 영상 복원을 이용하는 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.