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비디오 시퀸스에서 움직임 객체 분할과 VOP 추출을 위한 강력한 알고리즘
김준기,이호석,Kim, Jun-Ki,Lee, Ho-Suk 한국정보과학회 2002 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.2
비디오 객체 분할은 MPEG-4와 같은 객체기반 비디오 코딩을 위한 중요한 구성 요소이다. 본논문은 비디오 시퀸스에서 움직임 객체 분할을 위한 새로운 알고리즘과 VOP(Video Object Plane)추출 방법을 소개한다. 본 논문의 핵심은 시간적으로 변하는 움직임 객체 에지와 공간적 객체 에지 검출 결과를 효율적으로 조합하여 정확한 객체 경계를 추출하는 것이다. 이후 추출된 에지를 통하여 VOP를 생성한다. 본 알고리즘은 첫 번째 프레임을 기준영상으로 설정한 후 두 개의 연속된 프레임 사이의 움직임 픽셀 차이 값으로부터 시작된다. 차이영상을 추출한 후 차이영상에 Canny 에지 연산과 수리형태 녹임 연산(erosion)을 적용하고, 다음 프레임의 영상에 Canny 에지 연산과 수리형태 녹임 연산을 적용하여 두 프레임 사이의 에지 비교를 통하여 정확한 움직임 객체 경계를 추출한다. 이 과정에서 수리형태학 녹임 연산은 잘못된 객체 에지의 검출을 방지하는 작용을 한다. 두 영상 사이의 정확한 움직임 객체 에지(moving object edge)는 에지 크기를 조절하여 생성한다. 본 알고리즘은 픽셀 범위까지 고려한 정화한 객체의 경계를 얻음으로서 매우 쉬운 구현과 빠른 객체 추출을 보였다. Video object segmentation is an important component for object-based video coding scheme such as MPEG-4. In this paper, a robust algorithm for segmentation of moving objects in video sequences and VOP(Video Object Planes) extraction is presented. The points of this paper are detection, of an accurate object boundary by associating moving object edge with spatial object edge and generation of VOP. The algorithm begins with the difference between two successive frames. And after extracting difference image, the accurate moving object edge is produced by using the Canny algorithm and morphological operation. To enhance extracting performance, we app]y the morphological operation to extract more accurate VOP. To be specific, we apply morphological erosion operation to detect only accurate object edges. And moving object edges between two images are generated by adjusting the size of the edges. This paper presents a robust algorithm implementation for fast moving object detection by extracting accurate object boundaries in video sequences.
Self-resettable TDC 기반의 CMOS 온도센서
김준기(Jun-Ki Kim),이보현(Bo-Hyun Lee),황인철(In-Chul Hwang) 대한전자공학회 2016 대한전자공학회 학술대회 Vol.2016 No.6
A CMOS temperature sensor is proposed in this brief. For accurate measurements we propose a self-resettable cyclic time-to-digital converter (CTDC). The proposed temperature sensor is designed in 180-nm CMOS process technology. It provides a wide range of temperature measurements from 0℃ ~ 125℃ with resolution of 1.5℃.
Blaschko선을 따라 두피에 도너츠 모양 탈모반으로 발생한 홍반루푸스지방층염
김준기 ( Jun Ki Kim ),최기화 ( Gi Hwa Choi ),이지연 ( Ji Yeoun Lee ),김미경 ( Mi Kyoung Kim ),윤태영 ( Tae Young Yoon ) 대한피부과학회 2015 대한피부과학회지 Vol.53 No.3
A 9-year-old girl presented with a 2-year history of doughnut-shaped hair loss on the frontal scalp, resembling the symmetric distribution of Blaschko`s lines. Physical examination showed an alopecic patch with mild scalp induration. Histopathology revealed lymphoplasmacytic infiltration of the perifollicular dermis and subcutaneous lobules with abundant mucin deposition, consistent with a diagnosis of lupus erythematosus panniculitis. Three cases of linear lupus erythematosus panniculitis of the scalp presenting as alopecia along Blaschko`s lines have been documented in Korean dermatologic literature. However, there have been no reports of doughnut-shaped alopecia until now. Herein, we present an interesting case of a pediatric patient with a unique feature of doughnut-shaped alopecia along Blaschko`s lines. (Korean J Dermatol 2015;53(3):235∼238)
Baseline JPEG의 color sampling 및 MCU 블록 처리과정
김준기(Jun-Ki Kim),이호석(Ho Suk Lee) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B
본 논문은 Baseline JPEG(Joint Photographic Experts Group)에서 이미지 영상을 화면에 출력하기 위한 샘플링(sampling) 처리과정과 MCU(Minimum Coded Units) 블록의 처리과정을 기술한다. JPEG은 널리 알려져 있는 컬러 정지영상의 압축 표준이다. JEPG 표준에는 여러가지 압축 방법이 있다. 일반적으로 DCT 기반, 순차적 처리, 허프만 코딩을 사용하는 JPEG을 Baseline JPEG 이라고 한다. 모든 JPEG은 Baseline JPEG을 지원해야 한다. JPEG의 응용분야에는 디지털 방식의 전자 정지영상 카메라나 영상 데이터베이스와 같은 저장, 정지화 전송장치나 영상회의 등의 전송, 컬러 프린터등의 인쇄등이 있다. 그러나 많은 응용과 함께 널리 사용됨에도 불구하고 세부적인 처리과정에 대해서는 언급되어 있지 않다. 본 논문에서는 JPEG의 디코딩 과정에서 가장 중요한 부분인 샘플링 처리과정과 MCU 블록 처리과정을 기술한다.
칼라 / 움직임 정보를 이용한 MPEG - 4 비디오 객체 분할 설계
김준기(Jun-Ki Kim),이호석(Ho Suk Lee) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅱ
본 논문은 칼라 정보와 움직임 정보를 이용한 객체 분할 기법의 설계에 대하여 소개한다. 객체 분할 알고리즘은 L*u*v 공간의 칼라 특성과 움직임 특성을 결합하여 설계하였다. 즉 공간 분할은 mean shift 칼라 클러스터링 알고리즘(color clustering algorithm) 을 사용하여 중심 칼라 영역에 따라 동일한 칼라 지역으로 통합한다. 시간 분할은 움직임 검출을 위하여 affine six parameter 움직임 모델과 op tical flow equation 를 이용하여 움직임이 발생한 부분을 검출한다. 다음에 공간 분할과 시간 분할에 따른 결과를 통합하고 MAD(mean absolute difference)를 사용하여 객체를 추출하는 알고리즘을 설계하였다.