모바일 폰의 카메라와 LCD 모듈간의 RGB 참조표에 기반한 색 정합의 구현

손창환,박기현,이철희,하영호,Son Chang-Hwan,Park Kee-Hyon,Lee Cheol-Hee,Ha Yeong-Ho 대한전자공학회 2006 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.43 No.3

본 논문에서는 모바일 카메라와 모바일 LCD 간의 컬러 충실도를 높이기 위한 3차원 RGB 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 정합 방법을 제안하였다. 제안한 색 정합 방법은 크게 모바일 디스플레이(LCD) 및 카메라의 장치 특성화, 색역 사상, 대표색에 기반한 3차원 참조표 설계로 구성된다. 먼저, 모바일 디스플레이의 장치 특성화 과정은 전기-빛 입출력의 특성으로부터 기존의 CRT 모니터에 적용된 GOG(Gai Offset Gamma) 모델이나 LCD 모니터에 적용된 S-curve 모델과는 다른, Sigmoidal 함수를 사용해서 모델링되었고, 모바일 카메라의 장치 특성화는 표준(D65)환경하에서 촬영된 컬러 차트의 디지털 값(RGB)과 표준 색 자극치 데이터(CIELAB, CIEXYZ)를 다항 회귀 방정식에 대입해서 모델링되었다. 그리고 다항 회귀 방정식으로부터 획득된 표준 색 자극치 데이터는 카메라 장치 특성화 모델링의 특성으로 인해 표준 색 공간의 최대 값을 초과할 수 있기 때문에, 선형적인 채도와 밝기 압축 과정을 통하여 보정되었다. 마지막으로, 표준 환경하에서의 모바일 카메라의 색역과 모바일 디스플레이 장치의 색역의 차이를 보상하기 위해, 경계면 설정과 다중-닻 점 색역 사상 기법이 수행되었다. 이러한 장치 독립적인 색 정합 처리 과정을 실시간으로 구현하기 위해 대표색에 기반한 3차원 참조표를 설계하여, 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 재현의 정량적인 화질을 평가하고, 기존의 장치 의존적인 방법과 성능을 비교 분석하였다. This paper proposed device-independent color matching algorithm based on the 3D RGB lookup table (LUT) between mobile camera and mobile LCD (Liquid Crystal Display) to improve the color-fidelity. Proposed algorithm is composed of thee steps, which is device characterization, gamut mapping, 3D RGB-LUT design. First, the characterization of mobile LCD is executed using the sigmoidal function, different from conventional method such as GOG (Gain Offset Gamma) and S-curve modeling, based on the observation of electro-optical transfer function of mobile LCD. Next, mobile camera characterization is conducted by fitting the digital value of GretagColor chart captured under the daylight environment (D65) and tristimulus values (CIELAB) using the polynomial regression. However, the CIELAB values estimated by polynomial regression exceed the maximum boundary of the CIELAB color space. Therefore, these values are corrected by linear compression of the lightness and chroma. Finally, gamut mapping is used to overcome the gamut difference between mobile camera and moible LCD. To implement the real-time processing, 3D RGB-LUT is designed based on the 3D RGB-LUT and its performance is evaluated and compared with conventional method.

색차와 낟알 무늬 값을 이용한 6색 분리 방법

손창환(Chang-Hwan Son),김윤태(Yun-Tae Kim),조양호(Yang-Ho Cho),하영호(Yeong-Ho Ha) 대한전자공학회 2003 대한전자공학회 학술대회 Vol.2003 No.11

스크린의 배경색을 고려한 빔 프로젝터의 색 보정 기술

손창환(Chang-Hwan Son),권오설(Oh-Seol Kwon),박태용(Tae-Yong Park),문재원(Jae-Won Moon),하영호(Yeong-Ho Ha) 대한전자공학회 2006 대한전자공학회 학술대회 Vol.2006 No.11

Recently, with a rapid growth of digital multimedia broadcasting, the beam-projector has been made smaller and has been built into mobile phone to offer wide screen. However, built-in beam-projector in mobile phone can project an image on various colored-screens, different from general data projectors, which deteriorates a projected image by the influence of colored-screen. Therefore, we proposed the color-correction method of a projected image on colored-screen with color constancy algorithm mainly used to estimate the illumination in captured images.

6색 분리를 위한 정량적 분석에 기반한 낟알 무늬 감소 방법

손창환(Chang-Hwan Son),김윤태(Yun-Tae Kim),조양호(Yang-Ho Cho),하영호(Yeong-Ho Ha) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2004 No.1

명순응의 선형화와 플레어 보상에 기반한 모바일 디스플레이의 sunlight-readability 개선 방법

손창환 ( Chang Hwan Son ),김종만 ( Jong Man Kim ),박태용 ( Tae Yong Park ),이철희 ( Cheol Hee Lee ),하영호 ( Yeong Ho Ha ) 한국화상학회 2006 한국화상학회지 Vol.12 No.3

얼굴 구성 요소별 통계적 특징 변환을 적용한 블라인드 폭우 얼굴 영상 복원

손창환(Chang-Hwan Son),정수연(Su-Yeon Jeong) 한국정보기술학회 2023 한국정보기술학회논문지 Vol.21 No.3

Recently, intelligent CCTVs combining artificial intelligence and network technology are being developed. However, when an intelligent CCTV is installed outdoors, it may be subject to various weather conditions. In particular, the image quality of the face images captured in a heavy rain condition deteriorates due to blurring, rain streaks, and noise, making it difficult to detect suspects and identify faces. Therefore, in this paper, we proposed a blind-based heavy rain face image restoration technique to improve face recognition of images captured in a heavy rain environment. In particular, a statistical feature conversion model for each face component was proposed to improve the sharpness of the face component and remove color and face texture distortion. Through the experimental results, it was confirmed that the proposed model is better than the existing model, and it is possible to increase the resolution of facial components and remove texture and color distortion at the same time.

멀티스케일 및 심층 특징 추출 기반의 가로수종 및 상태 인식

손창환(Chang-Hwan Son) 대한전자공학회 2018 전자공학회논문지 Vol.55 No.4

본 연구에서는 도시 환경 조성에서 중요한 이슈가 되고 있는 가로수 관리 즉 가로수의 종류 및 훼손 상태 그리고 황화 현상의 존재 여부를 파악할 수 있는 기법을 소개하고자 한다. 이를 위해 국내 가로수종의 99%를 차지하는 6종류의 가로수를 웹사이트에서 수집하고 그리고 더 나아가 가로수의 훼손 및 황화 현상을 포함한 2종류의 가로수 영상과 가로수가 없는 일반 도로 영상도 추가적으로 수집하였다. 그리고 미리 학습된 심층 합성곱 신경망을 이용해서 합성곱 계층에서 저수준의 특징 벡터를 추출한 후에 피셔 벡터 인코딩 기법을 적용하여 각 부류에 속한 입력 영상들의 특징을 모델링해 주었다. 또한 가로수 텍스처의 해상도 보존과 스케일에 따른 특징 추출의 불변성을 제고하기 위해 멀티스케일 기반의 심층 합성곱 신경망을 사용하였다. 분류기를 구현하기 위해 본 연구에서는 서포트 벡터 머신을 학습하였고 그 결과 약 90%의 정인식률을 달성할 수 있었다. 이 결과를 기반으로 향후 제안한 기법을 가로수를 포함한 식물의 생육 상태까지도 점검할 수 있도록 응용 및 확장하고자 한다. 뿐만 아니라 각 지역 도시의 가로수종의 분포를 시각화해주는 가로수 맵 제공 애플리케이션에 탑재하거나 휴대폰으로 촬영한 가로수 영상에 대해 유용한 지식 정보를 제공해줄 수 있는 학습용 애플리케이션으로도 활용하고자 한다. This paper introduces a method of recognizing species and conditions of street trees, which are main issues for urban environment composition. To achieve this, six types of street trees that account for 90% of the street trees in our country are collected on web sites, and two types of street trees with damages and etiolation chlorsis and background images without street trees are collected additionally. Then, pretrained deep convolutional neural networks are used to extract low-level feature vectors from the predefined convolutional layer. To make the extracted features more invariant to image scales and to preserve the tree"s textures, multiscale-based deep convolutional neural networks are considered. Support vector machine is then used to learn the classifier. Our experiments show that the correct recognition rate is about 90%. This result show that our method can be extended to check the plant growth. Moreover, our method can be inserted into mobile applications to generate maps, in order to visualize the density and location of the street trees in local areas, and also used as learning applications to provide useful information for the captured "tree" pictures via mobile cameras.

심층 컨볼루셔널 신경망 기반의 빗줄기 검출 기법

손창환(Chang-Hwan Son) 대한전자공학회 2017 전자공학회논문지 Vol.54 No.8

본 논문에서는 단일 영상에서 빗줄기가 포함된 영역을 검출하기 위한 빗줄기 검출 기법을 제시하고자 한다. 특히 빗줄기가 포함된 패치와 그렇지 않은 패치들을 각각 수집한 후에 지도 학습 기반으로 심층 컨볼루셔널 신경망을 훈련시키고 빗줄기 영역을 검출하는 과정에 대해 자세히 소개하고자 한다. 또한 제안한 심층 컨볼루셔널 신경망 기반의 빗줄기 검출 기법이 기존의 사전 학습 기반의 빗줄기 검출 기법과 비교해서 저주파 영역에서 빗줄기 검출 성능이 더 우수함을 보이고자 한다. 그리고 제안한 빗줄기 검출 기법을 빗줄기 제거 분야에 적용해봄으로써 기존의 사전 학습 기반의 빗줄기 검출 기법보다 저주파 영역에서 디테일한 성분을 더 정확하게 묘사할 수 있음을 보여주고자 한다. 부가적으로 본 논문에서는 원본 영상에 빗줄기 패턴을 삽입하여 비가 내리는 시각적인 효과를 줄 수 있는 빗줄기 천이 기법에 대해서도 소개하고자 한다. 제안한 빗줄기 천이 기법은 빗줄기 영상 데이터베이스를 구축할 때 빗줄기의 다양한 패턴을 확보하는 데 유용하게 사용이 될 수 있다. This paper proposes a method of detecting rain regions from a single image. More specifically, a way of training the deep convolutional neural network based on the collected rain and non-rain patches is presented in a supervised manner. It is also shown that the proposed rain detection method based on deep convolutional neural network can provide better performance than the conventional rain detection method based on dictionary learning. Moreover, it is confirmed that the application of the proposed rain detection for rain removal can lead to some improvement in detail representation on the low-frequency regions of the rain-removed images. Additionally, this paper introduces the rain transfer method that inserts rain patterns into original images, thereby producing rain effects on the resulting images. The proposed rain transfer method could be used to augment rain patterns while constructing rain database.

채광 및 차음성능을 고려한 초등학교 교실의 환경계획적 연구

손창환(Son, Chang-Hwan),최영준(Choi, Young-Jun),이경회(Lee, Kyung-Hoi) 한국교육시설학회 1997 敎育施設 Vol.4 No.2

The total evaluation of educational environment is needed with the rapid growth of the number of students. Especially it is very important to evaluate the physical environment of the classroom in elementary schools where the students spend their whole school life. This study aims to evaluate the daylighting and sound insulation performance of the classroom in elementary school, considering factors such as ceiling height and Wi/Wa (Window/Wall) ratio and then to plan the classroom. Analytic results of the daylighting and sound insulation performance show that the optimum Wi/Wa ratio is . Reduction of the ceiling height from 3.3m has little influence on the distribution of the indoor daylight factor and sound insulation performance

하이브리드 협업 필터링 알고리즘 개발에 관한 연구

손창환(Chang-Hwan Son),김진욱(Jin-Ouk Kim),하귀룡(Gui-Ryong Ha) 한국산업경영학회 2010 경영연구 Vol.25 No.4

본 연구는 예측력 향상 방안이자, 기존 협업 필터링의 문제점을 보완 할 수 있는 하이브리드 협업 필터링 알고리즘을 제안하고 검증하였다. 협업 필터링은 상품 추천 기법으로 가장 널리 이용되는 성공적인 추천 기법이자 추천 알고리즘 연구의 근간을 이루고 있다. 그러나 예측력이 크게 높지 않다는 문제점이 있어서, 본 연구에서는 이를 해결할 수 있는 방법으로 하이브리드 협업 필터링 알고리즘을 제안하고자 한다. 하이브리드 협업필터링은 기존의 아이템 기반 협업 필터링과 사용자기반 협업 필터링기법을 교차 적용한 형태이다. 이에 대한 검증과 형성된 하이브리드 협업 필터링 알고리즘에 대해서는 MovieLens의 데이터를 이용하여 검증하였다. 특히 데이터 희소성이라는 문제점도 고려하여, 830편 이상을 선택한 사용자만 별도로 추출하여 실험을 하였다. 기법별로 30회에 걸쳐 실험을 하였으며, 실험 결과 하이브리드 협업 필터링의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다. Collaborative Filtering Algorithms are the most successful and popular technologies used for product recommendation to date and is used in many of the most successful recommender systems on the Web. And Collarborative Filtering Algorithms are now widely applied in e-commerce to assist customers to find their needs. However, we belive that current Collarborative Filtering Algorithms which are being used popularly in many areas are not as effective as we expect. Therefore, we need to improve the performance of Collarborative Filtering Algorithms recommendations. So, we modify the current Collarborative Filtering Algorithms to improve the performance of its recommendations and propose a Hybrid Collarborative Filtering Algorithms wihich considers not only the similarity between customers but also the similarity between products purchased. Also we experimented a Hybrid Collarborative Filtering Algorithms which could be demonstrated a better accuracy. It is shown that our Hybrid Collarborative Filtering Algorithms has better performance in the experiment with the MovieLens Data Set. The Hybrid Collaborative Filtering Algorithms will enable efficient product selection in the internet shopping-mall. And It is expected that The Hybrid Collaborative Filtering Algorithms will reduce the possibility of customer complaints on recommender systems.