• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.288-294
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• 2008

본 논문은 모바일 폰 카메라의 이미지 선명도 향상을 위한 윤곽선 강조 알고리즘 개발에 관한 것이다 자연스러운 윤곽선 강조를 위해 이미지 내부의 윤곽선의 특성을 파악하고 각각의 특성에 대하여 가장 적절한 강조 값을 적응적으로 적용할 수 있도록 하였다. 즉, 1차로 2D High Pass Filter를 윤곽선의 특성에 따라 독립적으로 적용하고 2차로 더욱 세분화된 윤곽선 판단 조건에 의해 윤곽선에 따라 적응적으로 윤곽선을 향상시킬 수 있는 과정을 추가하여 이미지의 선명도 향상 효과를 더욱 높일 수 있도록 하였다. 더불어 적응적 윤곽선 강조로 인하여 기존 알고리즘인 이미지 전체에 동일한 2D HPF를 적용해서 나타나는 ringing 현상 등의 부작용들을 상당히 개선할 수 있었다. 개발된 알고리즘의 하드웨어로의 설계 시 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 알고리즘을 최대한 간략하게 개발하였으며 제안된 알고리즘의 simulation을 통하여 기존의 알고리즘과 비교하여 개선된 결과를 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.119-122
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• 2007

본 논문에서는 모바일 폰 카메라의 프레임 단위 영상 신호 처리 과정에서 필요한 나눗셈 연산을 위한 나눗셈기 설계 방법을 제안한다. 나눗셈기의 내부 데이터 처리 방법에는 직렬 방식과 병렬 방식이 있다. 직렬방식은 실시간 연산이 가능한 반면에 많은 비교기와 Buffer Memory의 사용으로 인해 하드웨어 사이즈가 크다. 병렬방식은 실시간 연산을 할 수 없지만 하나의 비교기를 공유해서 연산함으로 직렬방식에 비해 하드웨어 크기를 줄일 수 있다. 이미지 처리를 위한 프레임 단위 연산은 실시간 연산을 필요로 하지 않으므로 하드웨어 자원으 효율성을 위해 직렬방식 나눗셈기를 적용한다. 입출력 조건을 동일하게 해서 병렬방식과 직렬방식의 나눗셈을 구현하여 하드웨어 크기를 비교 했을 때 동일한 동작 주파수에서 직렬방식의 나눗셈기가 병렬방식의 나눗셈기의 대락 1/8 정도의 하드웨어 크기를 가지는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권1호
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• pp.226-232
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• 2015

스마트기기 시대가 도래함에 따라, 최근 스마폰과 관련한 많은 응용 서비스들이 개발되고 있으며, LBS(Location Based Service) 기술은 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 가장 중요한 기술 중의 하나로 인식되고 있다. 일반적으로 스마트폰의 위치인식은 GPS(Global Positioning System), G-Sensor와 같은 위치 인식 시스템 및 센서를 이용하여 위치 정보를 획득하게 된다. 그러나 실내에서는 위성으로부터의 GPS 신호를 수신하기가 거의 불가능하므로 실내 환경을 위한 새로운 LBS 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 LED 조명과 스마트폰의 카메라 센서를 이용한 위치정보 송수신기를 제안한다. 제안 위치 인식 시스템의 실용성 검증을 위해 실험실 환경에서의 실험을 통해 그 가능성을 입증하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권2호
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• pp.219-225
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• 2014

폰 카메라용 렌즈모듈을 구성하는 각 단렌즈의 방향성을 고려한 자동 조합시스템을 개발하였다. 먼저 유동해석을 통하여 렌즈모듈의 조합성 도출 영향인자인 복굴절과 사출성형 조건의 상관성 및 조립 방향성에 따른 수율의 관계를 조사 하였다. 하나의 조립모듈에서 렌즈와 스페이서의 한 세트를 조립하도록 설계하여 생산성 향상 및 장비크기를 최소화하여 기존 장비의 약 25 %정도로 축소가 가능하였다. 또한, 기구적인 정렬기구인 센터링 기구 및 배럴가이드 적용하여 추가적인 비전시스템 없이 사이클 타임의 단축이 가능하였다. 개발한 시스템은 모듈러 설계를 통하여 픽커 및 가이드 등 일부 부품만의 교체로 생산모듈 변경에 대응 가능하도록 하여 급변하는 시장변화 및 소량생산에도 적용 가능하도록 제작되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.19-25
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• 2023

이 논문에서는 image signal processing 을 고려하여 저조도에서 촬영된 저품질의 raw 이미지를 딥러닝에 기반하여 개선하는 방법을 제안한다. 스마트폰 카메라의 경우 DSLR 카메라에 비해 렌즈나 센서의 확장에 제약이 있어 저조도 상황에서 이미지에 노이즈가 증가되고 품질이 저하되는 문제점을 보인다. 기존 딥러닝 기반 저조도 이미지 처리 방식은 image signal processing의 주요 요소인 렌즈 쉐이딩 효과와 화이트 밸런스를 고려하지 못하여 부자연스러운 이미지를 생성하기도 한다. 본 논문에서는 렌즈 쉐이딩 효과와 화이트 밸런스를 딥러닝 모델에 적용하기 위해 중심거리와 채널 평균을 활용한다. 스마트폰으로 촬영된 저조도 이미지를 통한 실험에서 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 더 높은 peak signal to noise ratio 와 structural similarity index measure를 달성함과 동시에 높은 품질의 저조도 이미지를 생성함을 확인한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.249-255
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• 2017

최근, 스마트폰 기능 중 카메라는 가장 많이 사용하는 기능 중 하나이며 스마트폰구매에 가장 영향을 주는 기능 중에 하나가 되었다. 그러나 스마트폰 기본 카메라 어플리케이션은 사용자환경이 복잡해 처음 사용하는 유저에게 많은 어려움을 야기시키고 있다. 따라서 본 연구에서는 국내에서 가장 많이 사용하는 갤럭시S시리즈 중 최신폰인 갤럭시S7을 선정하여 카메라 어플리케이션의 Usability Test를 촬영과 편집 공유 기능으로 한정하여 테스트를 진행해 어플리케이션의 사용자 환경의 문제점 및 개선점을 도출하였다. 그 결과 첫째, 아이콘 그래픽의 개선과 텍스트형태의 레이블을 동시에 제공해 아이콘의 인식률과 주목성을 높여야 한다. 둘째, 다양한 모드와 기능으로의 접근을 원활히 하기 위해 구조의 단순화와 직감적인 인터페이스의 제공이 필요하다. 셋째, 많이 사용하지 않는 특수기능들에서 실패율이 높고 불편함을 야기시키기 때문에 카메라 어플리케이션의 개발에 있어 개인형 맞춤 메뉴 제공 또는 기능의 단순화하가 필요하다는 것이다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권3호
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• pp.161-166
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• 2011

We present a fast algorithm for Korean text extraction and segmentation from subway signboards using smart phone sensors in order to minimize computational time and memory usage. The algorithm can be used as preprocessing steps for optical character recognition (OCR): binarization, text location, and segmentation. An image of a signboard captured by smart phone camera while holding smart phone by an arbitrary angle is rotated by the detected angle, as if the image was taken by holding a smart phone horizontally. Binarization is only performed once on the subset of connected components instead of the whole image area, resulting in a large reduction in computational time. Text location is guided by user's marker-line placed over the region of interest in binarized image via smart phone touch screen. Then, text segmentation utilizes the data of connected components received in the binarization step, and cuts the string into individual images for designated characters. The resulting data could be used as OCR input, hence solving the most difficult part of OCR on text area included in natural scene images. The experimental results showed that the binarization algorithm of our method is 3.5 and 3.7 times faster than Niblack and Sauvola adaptive-thresholding algorithms, respectively. In addition, our method achieved better quality than other methods.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.506-513
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• 2014

In recent years, research on user's activity recognition using a smart phone has attracted a lot of attentions. A smart phone has various sensors, such as camera, GPS, accelerometer, audio, etc. In addition, smart phones are carried by many people throughout the day. Therefore, we can collect log data from smart phone sensors. The log data can be used to analyze user activities. This paper proposes an approach to inferring a user's physical activities based on the tri-axis accelerometer of smart phone. We propose recognition method for four activity which is physical activity; sitting, standing, walking, running. We have to convert accelerometer raw data so that we can extract features to categorize activities. This paper introduces a recognition method that is able to high detection accuracy for physical activity modes. Using the method, we developed an application system to recognize the user's physical activity mode in real-time. As a result, we obtained accuracy of over 80%.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.19-26
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• 2016

모바일 뱅킹을 위해 제공되는 다양한 서비스들 중에 은행 보안카드를 이용한 사용자 인증 방식이 여전히 많이 활용되고 있다. 보안카드의 보안코드를 스마트폰에 암호화하여 저장해 두고 모바일 뱅킹을 위해 사용자 인증이 필요할 때 자동 입력되도록 한다면 보안카드를 소지하지 않고서도 모바일뱅킹을 안전하고 편리하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰 카메라를 이용하여 보안카드의 보안코드를 자동으로 인식하고 스마트폰에 등록할 수 있는 보안카드 자동 인식 알고리즘을 제안하였다. 다양한 무늬의 배경이 디자인된 보안카드에서 숫자들만 정확하게 추출하기 위해 개선된 적응적 이진화 방법을 사용하였고 훼손되거나 붙은 숫자들까지 분할 인식하기 위해 적응적 2차원 레이아웃 해석 기법도 제안하였다. 제안한 알고리즘을 안드로이드 및 아이폰에 구현하고 실험해본 결과 매우 우수한 인식 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2013년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.701-702
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• 2013