• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.689-692
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• 2021

본 논문은 Fog/Edge Computing(FEC) 환경에서 애플리케이션 서비스의 사용자 근접성을 지원하는 컴퓨팅 리소스의 최적 할당 및 지연시간 감소를 위한 이동에이전트 기반 오프로딩의 효율성을 제고하기 위한 선행연구로써, 이동객체들의 방대한 시공간 이동 이력데이터 집합으로부터 복합적인 시공간 제약을 적용한 최적 이동패턴 추출 시 수행시간 및 소요 메모리양을 효과적으로 감소시키는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 빈발도 기반의 최적경로 추출을 통하여 향후 FEC 환경에서 계산 오프로딩을 위한 컴퓨팅 리소스의 분배 및 배치에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1121-1135
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• 2005

본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 동영상에서 움직이는 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다른 영역과 구별되는 현저한 장소에 무의식적으로 집중되는 시각주의 특성을 컴퓨터 시스템에 도입한 대비 지도(contrast map)와 중요 특징점(salient point)을 적용한 것이 큰 특징이라고 할 수 있다. 대비 지도는 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(direction) 3가지의 특징 정보 중 자기와 방향성의 특징을 나타내는 자기 지도(luminance map)와 방향성 지도(directional map)를 결합하여 대비 지도를 생성한다. 또한, 사람이 시각적으로 볼 때 의미 있다고 생각하는 중요 특징점을 웨이블릿 변환을 이용하여 찾아낸다. 이렇게 생성된 대비 지도와 중요 특징점을 이용하여 대략적인 집중윈도우(AW:Attention Window)의 위치와 크기를 결정한다. 다음으로, 동영상의 가장 큰 특징인 움직임 정보를 추정하여 집중윈도우를 객체에 가장 근사하게 축소시키고, 윤곽선 정보를 이용하여 객체를 추출한다. 윤곽선을 추출하기 위해 캐니에지(canny edge)를 사용하였으며, 배경의 윤곽선 제거를 위하여 윤곽선의 차이(DE:Difference of Edge)를 이용하여 가로 후보영역과 세로 후보영역을 추출한다. 추출된 2개의 후보영역을 AND연산과 모폴로지 연산을 이용하여 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험은 카메라가 고정된 상태에서 촬영한 동영상에 대해 이루어 졌으며, 객체와 배경이 효과적으로 분리되는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.164-167
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• 2007

스테레오 정합을 하기 위해서 먼저 두 이미지의 자기를 정규화 하였고, 밝기가 정규화 된 영상을 이용하여 Canny방식으로 Edge를 검출한 후 에지 적응형 스테레오 정합 방식으로 두 영상을 정합하여 변이도 영상들을 얻었다. 그 중 Canny Edge 방식이 다른 Edge 검출 방식보다 선명한 영상을 추출했다. Canny Edge 방식으로 획득한 스테레오영상을 중위수 필터를 사용하여 잡음을 제거한 후, 필터링 전 후의 영상을 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)로 비교하여 본 결과 개선된 영상을 획득 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권7A호
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• pp.1050-1056
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• 2000

본 논문에서는 디지털 카메라를 통해 얻어진 자동차 영상으로부터 이산코사인변환 (Discrete Cosin Transform : DCT) 과 코렐레이션(Correlation)를 이용한 자동차번호판 영역추출방법을 제안한다. 번호판은 문자와 문자의 배경으로 이루어져 있고 번호판 영역이 직사각현으로 되어있다는 특징을 이용하여 자동차영상을 DCT처리하여 수직, 수평성분만을 추출한 후 이 수직, 수평 성분을 가지는 영상에서 코릴레이션(Correlation)을 이용하여 번호판영역을 추출한다. 추출된 번호판영역은 투영 히스토그램(Histogram)에 의해서 번호판영역내에 있는 문자들을 분리한다. 기존의 방법과 비교하여 날씨가 흐리거나 너무 밝거나 밤에 찍은 영상들에 대해서도 우수한 번호판영상을 추출할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1619-1621
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• 1987

본 실험에서는 nonlinear product average 법을 사용하여 에너지만을 parameter로 써서 음성구간을 순차적으로 검출할수 있음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.28-34
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• 2007

위성 영상에서 도로를 효과적으로 추출하기 위한 히스토그램 기반 도로 경계선 추출자를 제안하였다. 제안한 추출자를 이용해 도로 경계선 양측의 도로와 비도로 영역 각 화소의 방향성 히스토그램 차를 계산하고, 그 에지 강도 맵을 구하여 도로의 경계선을 추출하였다. 그리고 원영상과 분할된 도로 군집 영상의 에지 강도 맵을 계층적으로 구하여 직선 도로와 곡선 도로를 추출한 다음, 도로의 연결성을 기반으로 하여 전체 도로망을 구성하였다. 제안한 추출자는 칼라 유사도를 계산하는 기존 방법과 달리 히스토그램 차를 기반으로 하기 때문에 잡영에 강건하게 도로를 추출할 수 있으며, 도로 경계선의 위치와 도로 폭도 함께 추출할 수 있을 뿐만 아니라 도로군집을 자동식별하기 때문에 다양한 분광특성의 도로들도 쉽게 추출할 수 있다. 제안한 추출자를 이용하여 1m의 공간 해상도를 갖는 IKONOS 위성 영상에 대해 실험하여 잡영에 강건하게 도로가 추출됨을 확인하였고, 직선 도로 뿐만 아니라 곡선도로 추출도 용이함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.162-171
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• 1991

본 논문에서는 화상을 고주파 성분이 포함된 윤곽신 화상과 저주파 성분이 포함된 배경 화상으로 분리하여 압축하는 화상 데이타 압축 알고리즘을 제질하였다. 윤관선 화상은 8방향 경사마스크를 사용하여 검출하고 연속길이 Huffman 부호화 방법을 적용하여 부호화하고 배경화상은 원화상에서 윤곽선화상을 제시하여 줌으로써 추출한 후 DCT(Discrete Cosine Transform)을 취하여 이 개수에 대한 비트 할당표를 구하여 부호화 하였다. 실제 화상에 적용한 결과 최고 신호내 잡음비(PSNR)이 36 dB에서 압축율이 0.52bpp(bit/pixel)로 만족할만한 결과를 보여 주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.801-804
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• 2008

얼굴 추출 과정은 얼굴 인식 과정의 가장 선행되는 과정이라고 할 수 있다. 하지만 얼굴이라는 객체는 매우 고유동적인 성격을 가지고 있어서 접근하는 방법을 어떻게 하느냐에 따라서 그 결과가 매우 달라지는 경우가 많다. 본 논문은 배경 속에 들어가 있는 얼굴이라는 객체를 CbCr 분포 맵에 기반을 둔 색상 정보와 세그멘테이션, 레이블링을 통해 추출, 색상 정보와 에지 정보를 이용하여 눈 영역을 검출하고 개폐 여부를 검증하는 알고리즘을 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.202-203
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• 2009

본 논문에서는 한국의 전통 색채 식별을 위하여 에지추출, 레이블링, 클러스터링, 그리고 한국의 전통 색채 조화 및 식별 단계로 나눈다. 에지 추출은 canny 연산자를 이용하여 추출하도록 한다. 그리고 레이블을 부여하고, 클러스터링 품질을 확보하기 위하여 클러스터로 군집화 된다. 마지막으로 한국의 전통 색채인 오정색과 오간색 테이블을 구성하고 비교하여 색채 조화를 식별 하도록 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.111-115
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• 2001

컨테이너 영상의 문자를 인식하는데 있어 정규화 되어 있지 않은 컨테이너 영상의 문자영역을 추출한다는 것은 어렵다. 색깔. 위치, 글자 크기 등이 정해져 있지 않기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 형태학적인 특성이 아니라 명암도를 조사하여 문자가 분포할 가능성이 있는 후보 영역을 찾고 Canny 에지 추출 기법과 에지 추적 기법으로서 문자가 있는 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 문자 영역에서 히스토그램 방법을 이용하여 개별 문자를 추출하고 ART 알고리즘을 이용하여 인식한다. 실험 결과에서는 여러 영상에 대해 인식율이 우수한 것을 보인다.