• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.805-815
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• 2003

본 논문은 문서 분할, 웨이블릿 리프팅, 그리고 비트 평면 부호화에 기반한 문서 압축과 복원 시스템을 제시한다. 압축 과정에서 문자들의 모양을 유지하기 위하여 문서 분할을 사용한다. 웨이블릿 변환 방법으로는 웨이블릿 리프팅을 사용하며 웨이블릿 계수 값에 대하여 비트 평면을 구성하여 중요 서브블럭 단위로 압축을 수행한다. 중요 서브블록 부호화를 통하여 압축율을 높임과 동시에 압축속도 향상도 이룩하였다. 양자화로는 서브밴드 단위의 비 트 쉬프트 방법을 사용하였다. 웨이블릿 리프팅의 전단계로 색차변환, 부표본화를 수행하였으며, 서브블록 부호화의 전단계로 그레이코드 변환을 수행하였다. 여러 영상과 문서를 대 상으로 실험하여 시스템의 성능을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제7권4호
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• pp.57-65
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• 2004

본 논문에서는 color, texture, shape의 정보를 통합 이용하여 내용기반 영상검색 시스템의 성능을 향상시키는 기법을 고찰하였다. 먼저 영상에 내재되어 있는 color를 분석 추출하여 몇 개의 대표색으로 요약 표현한 다음, 이를 활용한 근사치 측정도를 고안하였다. Texture정보 분석에 있어서는 영상의 주축 행렬 데이터를 통계적 접근 방법으로 추출하였다. Edge분석의 방법으로는 Edge 막대그래프에서 색상변환, 양자화, 필터링에 관련된 정보를 선행처리 후 Edge 정보를 추출하였다. 마지막으로, 본 연구의 결과인 내용기반 영상검색 시스템의 효율성을 precision-recall 분석과 실험적 결과를 통하여 입증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.47-52
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• 2006

본 논문은 기존의 컬러 히스토그램 방법들의 단점을 극복하고자 영역 특징백터를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 컬러 히스토그램 검색방법들은 양자화 오류 등의 이유로 정확성이 떨어지는 단점이 있다 이를 해결하기 위해 제안 방법은 색상 정보를 HSY 공간으로 변환하여 순수 색상 정보인 hue 성분만을 양자화하여 히스토그램을 구하고, 이를 명암, 이동, 회전등에 강인한 검색 특징으로 사용한다. 또한 컬러 히스토그램 방법들의 가장 큰 문제점인 공간 정보가 부족한 것은 영상을 16개 영역으로 나눠서 각 영역간의 비교를 통해 해결한다. 그리고 색상 검색에 추가적으로 모양 특징인 에지와 질감 특징인 DCT 변환의 DC를 이용하여 검색의 정확도를 높인다 1,000개의 컬러 영상을 사용해 실험한 결과 기존의 방법들 보다 좋은 정확성을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.117-125
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• 2011

본 논문에서는 특징 기반 방법인 YCbCr 컬러 모델을 이용하여 얼굴색 분포를 분할하고, 전처리 과정에서 양자화를 하여 특징 기반의 단점 중의 하나인 조명에 민감한 것을 둔감하도록 하였다. 또한 러프 집합을 이용하여 패턴의 형태로 가장 근사한 영상의 객체를 선택하는 특성을 가지게 함으로 영상 합성의 정확도를 높였다. 본 논문에서 제안된 얼굴 검출 알고리즘은 다양한 얼굴 크기 및 방향에 관계없이 기존의 알고리즘보다 약 2~3%정도 우수함을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.137-147
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• 2014

세계 최초의 정지궤도 해양관측위성인 천리안 해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imagers;GOCI)의 자료 품질을 유지하면서도 용량을 줄임으로써 자료 배포 서비스를 향상시키기 위한 방법을 검토하였다. 레벨-2 자료는 압축만으로도 약 92.9%의 용량 절약을 할 수 있지만, 레벨-1 자료는 압축으로 인한 용량 절약이 약 20.7%에 그치기 때문에 또 다른 접근 방식이 필요하였다. 이 연구에서는 위성 영상 자료의 양자화 비트 수(12비트)가 레벨-1 자료의 픽셀 당 비트 수(32비트)보다 작게 설정되어 있다는 점에 착안하여, 레벨-1 자료에 대해 최적화된 픽셀 당 비트 수를 찾고자 하였다. $R^2$와 변조전달함수(Modulation Transfer Function, MTF)를 이용한 실험 결과, 레벨-1 자료의 픽셀 당 비트 수를 14비트까지 줄이더라도 위성 영상자료의 품질 저하가 없다는 것을 정량적으로 확인하였다. 또한, Ns2 (Network Simulator 2)를 이용한 네트워크 평가 결과, 레벨-1 자료의 경우 픽셀 당 비트 수를 14비트까지 줄였을 때 배포시간을 약 57.7% 줄일 수 있었고, 레벨-2 자료의 경우 압축을 이용하여 92.9%까지 파일 크기를 줄였을 때 배포시간을 약 92.5% 줄일 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.154-161
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• 2008

본 논문에서는 컬러와 패턴 정보를 이용하여 텍스타일 영상에 포함된 감성을 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 이때, 감성을 표현하기 위해 고바야시의 10가지 감성 그룹 - {romantic, clear, natural, casual, elegant chic, dynamic, classic, dandy, modern}- 을 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 주관적인 감성을 물리적인 영상 특징으로 표현하기 위해 텍스타일을 구성하는 대표 컬러와 패턴을 추출 한다. 이 때 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다 추출된 컬러와 패턴 특징은 신경망을 이용한 분류기의 입력으로 사용되고, 분류기를 통해 입력 텍스타일이 임의의 감성을 가지는지 여부가 결정된다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 인위적인 도메인, 패션 도메인, 인테리어 도메인에서 얻어진 389장의 텍스타일 영상에서 실험하였다. 다양한 도메인의 영상에 대해 사용된 결과 제안된 방법은 100%의 정확도와 99%의 재현율을 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 감성인식 방법이 다양한 텍스타일 관련 산업분야에 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1411-1416
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• 2020

본 논문에서는 색조 도플러 초음파 영상에서 K-Means 알고리즘을 적용하여 혈류 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 ROI 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완 동맥의 혈류 영역이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 추출된 사다리꼴 형태의 영역에서 상완동맥의 혈류영역을 정확히 추출하기 위하여 K-Means 기반 양자화 기법을 적용한다. 실험에서 제안 된 방법은 현장 전문가의 검증을 거쳐 30건 중 28건 (93.3%)에서 혈류 영역을 성공적으로 추출하였다. 그리고 제안된 K-Means 기반 혈류 영역 추출 방법을 30개의 색조 도플러 초음파 영상에 적용하여 전문의가 제공한 상완동맥 혈류 영역과 제안된 방법을 비교 분석한 결과, 정확도가 평균적으로 94.27%로 나타났다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제31권2호
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• pp.121-130
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• 2014

Essential ideas, successes, and difficulties of Areal Density Analysis (ADA) for color-magnitude diagrams (CMD's) of resolved stellar populations are examined, with explanation of various algorithms and strategies for optimal performance. A CMD-generation program computes theoretical datasets with simulated observational error and a solution program inverts the problem by the method of Differential Corrections (DC) so as to compute parameter values from observed magnitudes and colors, with standard error estimates and correlation coefficients. ADA promises not only impersonal results, but also significant saving of labor, especially where a given dataset is analyzed with several evolution models. Observational errors and multiple star systems, along with various single star characteristics and phenomena, are modeled directly via the Functional Statistics Algorithm (FSA). Unlike Monte Carlo, FSA is not dependent on a random number generator. Discussions include difficulties and overall requirements, such as need for fast evolutionary computation and realization of goals within machine memory limits. Degradation of results due to influence of pixelization on derivatives, Initial Mass Function (IMF) quantization, IMF steepness, low Areal Densities ($\mathcal{A}$), and large variation in $\mathcal{A}$ are reduced or eliminated through a variety of schemes that are explained sufficiently for general application. The Levenberg-Marquardt and MMS algorithms for improvement of solution convergence are contained within the DC program. An example of convergence, which typically is very good, is shown in tabular form. A number of theoretical and practical solution issues are discussed, as are prospects for further development.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권1호
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• pp.104-115
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• 2001

본 논문에서는 칼라 인접성과 기울기를 이용한 새로운 내용 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 칼라 영상의 특징 정보로 사용되는 칼라 히스토그램은 시점이나 영상의 회전등의 영향을 적게 받고 특징 정보의 계산이 간단하고 빠른 장점이 있지만 칼라의 위치 정보를 나타낼 수 없기 때문에 균일 양자화에 의해 비슷한 히스토그램을 가진 서로 다른 영상을 구별하지 못하고 특징 저장량이 많은 등 단점이 있다. 제안한 방법은 기존의 방법들에서 보편적으로 사용하는 양자화 대신 영상에서의 인접 화소의 칼라 변화량 즉 기울기를 계산하여 보다 정확한 색차를 구함으로써 비슷한 칼라가 서로 다르게 양자화됨으로 인한 오차를 감소시켰다. 동시에 영상의 주요 칼라 구성 특징을 나타나는 칼라 인접성 정보를 추출하여 이진 배열로 표시함으로써 특징 정보의 방대한 저장량을 줄이고 비교속도를 향상시켰다. 실험 결과 기존의 검색 방법에 비하여 제안한 방법은 적은 특징 저장 양으로 외부조건의 변화에 더욱 강건함을 보여주고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.25-30
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• 2004

본 논문은 지휘자의 지휘 동작으로부터 일련의 영상들을 추출하여 지휘자가 지휘하는 박자를 인식하는 방법을 제안하고 있다 색상판별에 의해서 손의 위치를 감지하였으며 양자화를 통해서 그 위치를 기호화함으로써 지휘 동작을 일련의 기호로 표현하였다. 변형을 포함하는 기호열의 인식에 좋은 결과를 보이는 HMM(Hidden Markov Model)을 사용함으로써 표현된 기호열을 지휘박자로 인식하도록 하는 시스템을 구성하였다.