• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.694-696
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• 2003

본 논문은 회화적 렌더링(painterly rendering)을 위한 다양한 크기를 갖는 곡선 브러시 스트로크(brush stroke)의 생성에 관한 알고리즘과 그 구현 방법을 다루고 있다. 논문에서 제시하는 알고리즘은 한 장의 영상을 입력으로 하여. 화가가 손으로 그린 듯한 느낌을 주는 결과 영상을 만들어 낸다. 결과 영상은 브러시의 크기에 따라 몇 개의 계층(layer)으로 구성되며 각 계층들은 일련의 스플라인 커브(spline curve)로 모델링된 곡선 브러시 스트로크들로 이루어진다. 또한 결과 영상의 회화적 느낌을 강조하기 위하여 입력 영상의 색상을 변환하는 과정을 포함하고 있다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.6
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• pp.87-95
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• 1999

We propose a simulation model of 3-dimensional MPEG data over Asynchronous transfer Mode(ATM) networks. The model is based on a slice level and is named to Projected Vector Autoregressive(PVAR) model. The PVAR model is modeled using the Autoregressive(AR) model in order to meet the autocorrelation condition and fit the histogram, and maps real data by a projection function. For the projection function, we use the Cumulative Distribution Probability Function (CDPF), and the procedure is performed at each slice level. Our proposed model shows good performance in meeting the autocorrelation condition and fitting the histogram, and is found important in analyzing the performance of networks. In addiotion, we apply a smoothing method by which a periodic mean value. In general. the Quality of Service(QoS) depends on the Cell Loss Rate(CLR), which is related to the cell loss and a maximum delay in a buffer. Hence the proposed smoothing method can be used to improve the QoS.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.472-474
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• 2011

본 논문에서는 특징점 기반 색상보정을 이용한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 보인다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 이용하였다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하였고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법으로 추정하였다. 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정했다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 올랐고 Bit rate는 14% 정도 절감되는 효과를 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.4-10
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• 1995

이동가입자 수신단에서의 평균 수신전력 레벨이 핸드오버 임계값과 수신기 임계값 사이에 있는 영역을 핸드오버 영역이라고 하며, 이동가입자가 핸드오버 영역이라고 하며, 이동가입자가 핸드오버 영역에 머무르는 시간을 핸드오버 지속시간(Handover Duration Time)으로 정의한다. 본 논문에서는 이동통신 시스템에서 트래픽 모델링시 중요한 파라메타중 하나인 핸드오버 지속시간에 대한 분포를 추정한다. 첫번째로 핸드오버 지속시간의 분포군을 선택하기 위해 시뮬레이션 결과로부터 얻어진 샘플 데이타를 이용하여 점 통계량, 히스토그램, 확률도의 방법을 적용하며, 두번째로 구체적인 분포를 결정하기 위해서 모수(parameter)의 값들을 추정하는데, 본 논문에서는 모수를 추정하기 위해서 최우추정량을 사용하여 모수의 값들을 산출하고 이를 토대로 적합도 검정을 수행한다. 최종적인 분석 결과 핸드오버 지속시간은 감마 분포를 따르는 것을 제시하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.2
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• pp.1-10
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• 2011

In this paper, we propose the algorithm for the AR(Augmented Reality) system, which is robust to the brightness change of light. In the proposed method, the histogram specification is achieved using the sample histogram, obtained from the frames in which the target objects could be detected successful. And When the object key-points couldn't be detected by the displacement of camera positions, the positions of non-detected key-points ware estimated using the linear KF(Kalman Filter). When the proposed algorithm is applied in the AR systems, the object key-points can be detected three times as much as the existing others. In addition, to prove the more efficiency of the proposed algorithm, we implemented the AR game, and could know that the performance is the more advanced than the others. The proposed algorithm can be used for the AR environments, which high efficiency is required such as the AR game, or the implementation of AR systems which are robust to the change of lights, etc.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.4
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• pp.516-521
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• 2010

In this paper, we propose a video-based intelligent unmanned fire surveillance system using fuzzy color models. In general, to detect heat or smoke, a separate device is required for a fire surveillance system, this system, however, can be implemented by using widely used CCTV, which does not need separate devices and extra cost. The systems called video-based fire surveillance systems use mainly a method extracting smoke or flame from an input image only. The smoke is difficult to extract at night because of its gray-scale color, and the flame color depends on the temperature, the inflammable, the size of flame, etc, which makes it hard to extract the flame region from the input image. This paper deals with a intelligent fire surveillance system which is robust against the variation of the flame color, especially at night. The proposed system extracts the moving object from the input image, makes a decision whether the object is the flame or not by means of the color obtained by fuzzy color model and the shape obtained by histogram, and issues a fire alarm when the flame is spread. Finally, we verify the efficiency of the proposed system through the experiment of the controlled real fire.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.6
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• pp.471-476
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• 2016

In this paper, recognition system for continuous human action is explained by using motion history image and histogram of oriented gradient with spotter model based on depth information, and the spotter model which performs action spotting is proposed to improve recognition performance in the recognition system. The steps of this system are composed of pre-processing, human action and spotter modeling and continuous human action recognition. In pre-processing process, Depth-MHI-HOG is used to extract space-time template-based features after image segmentation, and human action and spotter modeling generates sequence by using the extracted feature. Human action models which are appropriate for each of defined action and a proposed spotter model are created by using these generated sequences and the hidden markov model. Continuous human action recognition performs action spotting to segment meaningful action and meaningless action by the spotter model in continuous action sequence, and continuously recognizes human action comparing probability values of model for meaningful action sequence. Experimental results demonstrate that the proposed model efficiently improves recognition performance in continuous action recognition system.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.981-984
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• 2001

본 논문은 이동물체 영역을 신뢰성 있게 분리하는데 기초가 되는 seed를 정확하게 선정하고, 선정된 seed를 중심으로 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 분리하기 위한 방법을 제안한다. 고정된 카메라로부터 입력되는 연속된 영상열로부터 초기의 이동물체가 존재하지 않는 영상을 참고영상으로 하여 입력영상과의 차영상을 구하고 차영상의 히스토그램에서 배경잡음 모델링을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 Local Maxima 들을 이용해 후보 seed를 선정한 후, 이드의 특징값들을 분석하여 이동물체의 seed와 배경의 seed 를 결정하고 이 두 개의 seed를 기반으로 watershed 알고리즘을 적용하여 영역을 확장함으로써 이동물체 영역을 추출한다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역분리 알고리즘보다 주위 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 이동물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.12
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• pp.5023-5028
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• 2010

In this paper, an image based LED design simulator is proposed to reduce LED design cost mostly contingent on a design expert. Current techniques about LED design schemes have mostly treated text-based LED simulators. The proposed method is to provide novel and easy simulator for LED designers. At first, image filters including histogram equalization, bicubic interpolation. and scaling are employed. Color mapping and special effects are added as well. Experimental results classified into several categories along with running times are shown to validate the proposed methods.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.316-322
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• 2002

본 연구에서는 고정된 카메라로부터 입력되는 영상열에서 이동 물체를 신뢰성있게 분리하기 위해 형태 정보를 이용한 확장 방법을 제안한다. 영역 분리의 핵심은 배경으로부터 주위 잡음 영역과 무관하게 이동 물체 영역을 분리하는 기술이라고 볼 수 있다. 제안된 방법은 초기 이동 물체가 존재하지 않는 영상을 참고 영상(reference image)으로 하여 입력 영상(input image)과의 차영상(subtraction image)을 구하고, 차영상의 히스토그램(histogram)에서 배경잡음 모델링(modeling)을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 국부 최대값들(local maxima)을 이용해 후보 초기 영역을 선정한 후, 이 영역을 기반으로 영역의 형태정보를 이용하여 영역을 선별적으로 확장하면서 결합하는 방법을 사용하였다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역 분리 방법보다 주위 잡음과 무관하게 이동 물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.