• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.97-99
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• 2022

대장암의 조기 발견과 치료를 위해서는 정확한 폴립의 분할이 중요하나 다음과 같은 제약이 따른다. 개별 폴립의 위치, 크기 및 모양이 서로 상이하며, 모션 흐림 및 빛 반사와 같은 특정 상황에서 폴립과 주변 환경 간에 상당한 정도의 유사성이 존재한다. 인코더와 디코더 역할을 하는 Convolutional Neural Networks로 구성된 U-net은 이러한 한계를 극복하기 위해 다양하게 사용된다. 본 연구는 보다 정확한 폴립 분할을 위한 비전트랜스포머가 포함된 U-net 아키텍처를 제안하였고, 그 결과 제안된 방식은 표준 U-net 아키텍처보다 더 나은 성능을 보였음을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.24-31
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• 2011

동영상 잡음 제거에 있어서 비지역적 평균 기반 시공간 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존에 제시된 비지역적 평균 기반 알고리즘은 잡음 제거에 우수한 성능을 보이지만 연산량이 많고 여러 장의 장면 기억장치가 필요하기 때문에 하드웨어 시스템 구현에 많은 어려움이 있다. 그러므로 제안된 알고리즘에서는 무한 충격 응답 기반 시간 영역 잡음 제거 알고리즘을 도입하여 움직임이 적은 영역에서는 자연스러운 잡음 제거가 가능하며 움직임이 많은 영역에서는 연산량 측면에서 효율성을 고려하여 개선된 비지역적 평균 기반 잡음 제거 알고리즘을 적용하여 움직임에 의한 흐려짐을 최소화 하면서 잡음 제거를 수행하였다. 다양한 잡음 정도를 갖는 시험 영상에 대한 실험을 통해 수치적, 시각적 측면에서 각각 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 기존의 알고리즘과 대등하거나 촬영 영상에 따라서는 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1415-1429
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• 2019

Nowadays object tracking process becoming one of the most challenging task in Computer Vision filed. A CSR-DCF (channel spatial reliability-discriminative correlation filter) tracking algorithm have been proposed on recent tracking benchmark that could achieve stat-of-the-art performance where channel spatial reliability concepts to DCF tracking and provide a novel learning algorithm for its efficient and seamless integration in the filter update and the tracking process with only two simple standard features, HoGs and Color names. However, there are some cases where this method cannot track properly, like overlapping, occlusions, motion blur, changing appearance, environmental variations and so on. To overcome that kind of complications a new modified version of CSR-DCF algorithm has been proposed by integrating deep learning based object detection and CSRT tracker which implemented in OpenCV library. As an object detection model, according to the comparable result of object detection methods and by reason of high efficiency and celerity of Faster RCNN (Region-based Convolutional Neural Network) has been used, and combined with CSRT tracker, which demonstrated outstanding real-time detection and tracking performance. The results indicate that the trained object detection model integration with tracking algorithm gives better outcomes rather than using tracking algorithm or filter itself.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1-8
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• 2010

현재 카메라로 입력된 문자 영상 처리를 위한 기술 개발이 국내외에서 활발히 이루어지고 있으나 낮은 정확도나 처리시간이 많이 걸리는 문제점 등으로 실용화 비율은 현저히 낮다. 본 논문에서는 휴대단말기 카메라에서 얻은 영상으로 기하학적 정보를 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 휴대폰 영상의 낮은 해상도와 부족한 명암대비, 각도 차이 등을 고려한 전처리 작업 수행 후 투영에지 누적 계산을 통해 추출된 번호판 영역에서 체인코드와 Thickness 정보를 이용하여 문자를 인식한다. 제안된 알고리즘은 기존의 차량 번호판 인식 알고리즘의 문제점과 휴대단말기 영상 처리라는 점 등을 고려하여 가볍고 처리 시간을 단축시켰으며, 실험 결과 95%의 문자 인식 성공률을 얻었다. 향후 연구로 원거리 영상이나 모션블러가 가미된 영상에서의 번호판 인식 알고리즘을 모색할 예정이다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.145-148
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• 2012

최근의 TV용 TFT-LCD에서는 동화상에서의 잔상발생을 줄이는 것이 중요한 기술적 요구사항이 되었다. Single-LVDS 신호체계에서 3D를 대응하기 위한 Quad Signal Package 까지 진화하면서 보다 빠른 신호를 정해진 시간안에 처리해야 하는 문제가 발생하고 있으며, 이러한 특성을 구현하기 위해서 잔상효과가 없는 Backlight에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 점멸방식의 Backlight 를 사용하여, 1Frame의 시간안에 이 동작이 가능하게 구현하는 것을 목표로 삼았으며, 광원으로는 기존의 냉음극관램프를 사용하였다. 통상 냉음극관램프는 주 발광파장대를 담당하는 녹색의 잔광시간이 길어서 위와 같은 특성을 구현하기에 어려움이 있었으나, 본 연구에서는 단잔광 특성을 가지는 녹색 및 적색 형광체를 적용한 냉음극관램프를 적용하여, 1Video Frame의 시간안에 점멸동작이 가능한 백라이트를 제작하였으며, 이를 사용하여, 동화상에서 비약적인 잔상 해결 효과를 확인할 수 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제9권2호
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• pp.79-84
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• 2009

현재의 동영상 파일은 WMV(Window Media Video)형식과 같은 극일 포맷과 압축 기술들이다. 이 같은 파일 포맷과 압축 기술을 이용한 동영상들은 화질과 압축율에 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 Macromedia(Adobe 사가 인수함)사에서 개발한 FLV(Flash Video)와는 다른 FLY 솔루션 EZ-MOV를 설계 및 구현하였다. EZ-MOV는 다음과 같은 장점들을 가지고 있다. 첫째, FLV플레이어가 배속이 가능하며 자체 DRM이 내장 죄어 있어서 불법 녹화가 불가능하고 둘째, WMV 형식 파일을 FLV로 인코딩시에 최대한 50%까지 무손실로 압축이 가능하며 셋째, 버퍼링 없는 동영상 스트리밍이 가능하다. 넷째, 스트리밍 서버 없이도 FLV 파일을 스트리밍으로 서비스가 가능하다. 다섯째, 다운로드와 스트리밍을 병행한 동영상 서비스도 가능하다. 여섯째, 양방향으로의 서비스도 가능하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권4호
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• pp.1904-1926
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• 2016

Iris recognition for biometric personnel identification has gained much interest owing to the increasing concern with security today. The image quality plays a major role in the performance of iris recognition systems. When capturing an iris image under uncontrolled conditions and dealing with non-cooperative people, the chance of getting non-ideal images is very high owing to poor focus, off-angle, noise, motion blur, occlusion of eyelashes and eyelids, and wearing glasses. In order to improve the accuracy of iris recognition while dealing with non-ideal iris images, we propose a novel algorithm that improves the quality of degraded iris images. First, the iris image is localized properly to obtain accurate iris boundary detection, and then the iris image is normalized to obtain a fixed size. Second, the valid region (iris region) is extracted from the segmented iris image to obtain only the iris region. Third, to get a well-distributed texture image, bilinear interpolation is used on the segmented valid iris gray image. Using contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE) enhances the low contrast of the resulting interpolated image. The results of CLAHE are further improved by stretching the maximum and minimum values to 0-255 by using histogram-stretching technique. The gray texture information is extracted by 1D Gabor filters while the Hamming distance technique is chosen as a metric for recognition. The NICE-II training dataset taken from UBRIS.v2 was used for the experiment. Results of the proposed method outperformed other methods in terms of equal error rate (EER).

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.1-6
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• 2009

움직임에 의해 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 것은 매우 어렵다. 기존의 방법들은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상 전체에 일률적으로 복원처리를 행함으로써 윤곽부분에서 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음증폭을 피할 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 윤곽방향을 고려한 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 적응적으로 처리되는 반복 정칙화 방법을 제안한다. 그것과 더불어 적응 정칙화 파라메타와 이완 파라메타를 적용하는 알고리즘도 함께 제안한다. 결론적으로, 이 방법은 기존의 방법과 비교할 때, 평면부분에서 잡음증폭을 억제하고, 시각적으로 중요한 윤곽부분의 리플잡음을 억제함으로써 윤곽부분 복원에 더욱 효율적임을 실험을 통하여 확인할 수 있었으며 또한 ISNR 면에서도 우수하였다는 것을 확인할 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권9호
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• pp.127-135
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• 2013

저조도 환경에서 카메라로 영상을 획득하기 위해 일반적으로 가시광 플래시를 사용하거나 장노출 기법을 사용하게 된다. 그러나 가시광 플래시를 사용할 때 플래시 광에 의한 색 왜곡이나 적목 현상, 눈부심에 의한 거부감을 발생시킨다. 또한 장노출을 사용하게 되면 물체의 움직임에 의한 흔들림 현상이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 이러한 단점을 극복하고, 저조도 환경에서 고화질의 영상을 획득하기 위하여 멀티 스팩트럴 플래시(Multi-spectral flash image)를 이용하여 영상을 획득하는 방법이 소개되었다. 이 방법은 가시광과 UV/IR스펙트럼의 다섯 채널을 이용하여 가시광영상의 색 정보와 UV/IR 스팩트럼 영상의 세부정보를 최적화하여 영상을 획득하는 방법이다. 하지만, 픽셀 기반의 최적화 과정에 있어 색 왜곡과 다른 잡음을 발생시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 색 왜곡과 잡음을 개선하기 위해 영역 기반의 가중치 맵을 최적화 방법에 적용하여 색 왜곡을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상에 대하여 Canny 에지 검출 방법을 사용하여 영상의 윤곽을 검출하였다. 이를 가중치 맵으로 최적화방법에 적용함으로, 세부 영역에 대하여 UV/IR 플래시 영상의 정보에 가중치를 부여하고, 평탄한 영역에 대하여 가시광 영상의 색 정보를 가중치를 부여하여 색 왜곡을 개선하였다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 실험을 통하여 제안한 방법과 이전방법을 비교하였고, 객관적 평가와 주관적 평가 모두 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었다.

• 핵의학기술
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• 제20권1호
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• pp.20-23
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• 2016

심장 질환에 의한 사망률의 점차적으로 증가하므로 heart PET 검사가 많이 활용되고 있다. 하지만 static mode의 경우 심장 움직임으로 인해 흐림이 많이 발생하므로 심전도와 동기화 검사를 통해 보다 공간 분해능을 향상 시킬 수 있을 겁니다. 5명의 내원 환자에 대해 10 mCi의 $^{13}N-ammonia$를 주입하면서 ECG와 gate 한 list mode 획득하고, non-gate영상과 gated 영상을 재구성 후, 비교 평가하였다. 반치폭은 23.34% 증가하였고, 두 영상간의 감쇠 영상은 많은 차이가 남을 알 수 있었으며, 눈가림 실험에서도 8명 모두가 gated PET 영상이 우수함을 말해 주었다. 심전도와 동기화를 통해 심장 PET 영상의 공간 분해능이 우수해졌으며, EF value, wall motion, QPS, QGS와 같이 다양한 정량적 평가에 시행할 수 있어서, 보다 많은 정보를 환자에 제공해줌을 알 수 있었다.