패치 데이터베이스 기반 고효율 텍스쳐 세밀감 향상 기법

유석봉(Seok Bong Yoo),이훈기(Hoon-Ki Lee),한미경(Mikyong Han) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.6

임의배율 초해상도를 위한 하이브리드 도메인 고주파 집중 네트워크

윤준석,이성진,유석봉,한승회,Yun, Jun-Seok,Lee, Sung-Jin,Yoo, Seok Bong,Han, Seunghwoi 한국정보통신학회 2021 한국해양정보통신학회논문지 Vol.25 No.11

최근 이미지 초해상도는 정수배율만 가능한 모델에만 집중적으로 연구되고 있다. 하지만 관심 객체 인식, 디스플레이 화질 개선 등 실제 초해상도 기술의 대표 적용 분야에서는 소수 배율을 포함하는 임의배율 확대 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존 정수배율 모델의 가중치를 활용하여 임의배율을 실행할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델은 정수배율에 의해 우수한 성능을 가진 초해상도 결과를 DCT 스펙트럼 도메인으로 변환하여 임의배율을 위한 공간을 확장한다. DCT 스펙트럼 도메인에 의한 확장으로 인해 발생하는 이미지의 고주파 정보 손실 문제를 줄이기 위해 고주파 스펙트럼 정보를 적절히 복원할 수 있는 모델인 고주파 집중 네트워크를 제안한다. 제안된 네트워크는 고주파 정보를 제대로 생성하기 위해서 RGB 채널간의 상관관계를 학습하는 레이어인 channel attention을 활용하고, 잔차 학습 구조를 통해 모델을 깊게 만들어 성능을 향상시켰다. Recently, super-resolution has been intensively studied only on upscaling models with integer magnification. However, the need to expand arbitrary magnification is emerging in representative application fields of actual super-resolution, such as object recognition and display image quality improvement. In this paper, we propose a model that can support arbitrary magnification by using the weights of the existing integer magnification model. This model converts super-resolution results into the DCT spectral domain to expand the space for arbitrary magnification. To reduce the loss of high-frequency information in the image caused by the expansion by the DCT spectral domain, we propose a high-frequency attention network for arbitrary magnification so that this model can properly restore high-frequency spectral information. To recover high-frequency information properly, the proposed network utilizes channel attention layers. This layer can learn correlations between RGB channels, and it can deepen the model through residual structures.

임의배율 초해상도를 위한 하이브리드 도메인 고주파 집중 네트워크

윤준석,이성진,유석봉,한승회,Yun, Jun-Seok,Lee, Sung-Jin,Yoo, Seok Bong,Han, Seunghwoi 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.11

최근 이미지 초해상도는 정수배율만 가능한 모델에만 집중적으로 연구되고 있다. 하지만 관심 객체 인식, 디스플레이 화질 개선 등 실제 초해상도 기술의 대표 적용 분야에서는 소수 배율을 포함하는 임의배율 확대 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존 정수배율 모델의 가중치를 활용하여 임의배율을 실행할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델은 정수배율에 의해 우수한 성능을 가진 초해상도 결과를 DCT 스펙트럼 도메인으로 변환하여 임의배율을 위한 공간을 확장한다. DCT 스펙트럼 도메인에 의한 확장으로 인해 발생하는 이미지의 고주파 정보 손실 문제를 줄이기 위해 고주파 스펙트럼 정보를 적절히 복원할 수 있는 모델인 고주파 집중 네트워크를 제안한다. 제안된 네트워크는 고주파 정보를 제대로 생성하기 위해서 RGB 채널간의 상관관계를 학습하는 레이어인 channel attention을 활용하고, 잔차 학습 구조를 통해 모델을 깊게 만들어 성능을 향상시켰다. Recently, super-resolution has been intensively studied only on upscaling models with integer magnification. However, the need to expand arbitrary magnification is emerging in representative application fields of actual super-resolution, such as object recognition and display image quality improvement. In this paper, we propose a model that can support arbitrary magnification by using the weights of the existing integer magnification model. This model converts super-resolution results into the DCT spectral domain to expand the space for arbitrary magnification. To reduce the loss of high-frequency information in the image caused by the expansion by the DCT spectral domain, we propose a high-frequency attention network for arbitrary magnification so that this model can properly restore high-frequency spectral information. To recover high-frequency information properly, the proposed network utilizes channel attention layers. This layer can learn correlations between RGB channels, and it can deepen the model through residual structures.

객체 인식 정확도 개선을 위한 이미지 초해상도 기술

이성진,김태준,이충헌,유석봉,Lee, Sung-Jin,Kim, Tae-Jun,Lee, Chung-Heon,Yoo, Seok Bong 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.6

객체 검출 및 인식 과정은 컴퓨터비전 분야에서 매우 중요한 과업으로써, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 실제 객체 인식 과정에서는 학습된 이미지 데이터와 테스트 이미지 데이터간 해상도 차이로 인하여 인식기의 정확도 성능이 저하되는 문제가 종종 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 객체 인식 정확도 향상을 위한 이미지 초해상도 기법을 제안하여 객체 인식 및 초해상도 통합 프레임워크를 설계하고 개발하였다. 세부적으로는 11,231장의 차량 번호판 훈련용 이미지를 웹 크롤링, 인조데이터 생성 등을 통해 자체적으로 구축하고, 이를 활용하여 이미지 좌우 반전에 강인하도록 목적함수를 정의하여 이미지 초해상도 인공 신경망을 훈련시켰다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 훈련된 이미지 초해상도 및 번호 인식기 1,999장의 테스트 이미지에 실험하였고, 이를 통해 제안한 초해상도 기법이 문자 인식 정확도 개선 효과가 있음을 확인하였다. The object detection and recognition process is a very important task in the field of computer vision, and related research is actively being conducted. However, in the actual object recognition process, the recognition accuracy is often degraded due to the resolution mismatch between the training image data and the test image data. To solve this problem, in this paper, we designed and developed an integrated object recognition and super-resolution framework by proposing an image super-resolution technique to improve object recognition accuracy. In detail, 11,231 license plate training images were built by ourselves through web-crawling and artificial-data-generation, and the image super-resolution artificial neural network was trained by defining an objective function to be robust to the image flip. To verify the performance of the proposed algorithm, we experimented with the trained image super-resolution and recognition on 1,999 test images, and it was confirmed that the proposed super-resolution technique has the effect of improving the accuracy of character recognition.

대안적 통째학습 기반 저품질 레거시 콘텐츠에서의 문자 인식 알고리즘

이성진,윤준석,박선후,유석봉,Lee, Sung-Jin,Yun, Jun-Seok,Park, Seon-hoo,Yoo, Seok Bong 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.11

문자 인식은 스마트 주차, text to speech 등 최근 다양한 플랫폼에서 필요로 하는 기술로써, 기존의 방법과 달리 새로운 시도를 통하여 그 성능을 향상시키려는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 문자 인식에 사용되는 이미지의 품질이 낮을 경우, 문자 인식기 학습용 이미지와 테스트 이미지간에 해상도 차이가 발생하여 정확도가 떨어지는 문제가 발생된다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 문자 인식 모델 성능이 다양한 품질 데이터에 대하여 강인하도록 이미지 초해상도 및 문자 인식을 결합한 통째학습 신경망을 설계하고, 대안적 통째학습 알고리즘을 구현하여 통째 신경망 학습을 수행하였다. 다양한 문자 이미지 중 차량 번호판 이미지를 이용하여 대안적 통째학습 및 인식 성능 테스트를 진행하였고, 이를 통해 제안하는 알고리즘의 효과를 검증하였다. Character recognition is a technology required in various platforms, such as smart parking and text to speech, and many studies are being conducted to improve its performance through new attempts. However, with low-quality image used for character recognition, a difference in resolution of the training image and test image for character recognition occurs, resulting in poor accuracy. To solve this problem, this paper designed an end-to-end learning neural network that combines image super-resolution and character recognition so that the character recognition model performance is robust against various quality data, and implemented an alternative whole learning algorithm to learn the whole neural network. An alternative end-to-end learning and recognition performance test was conducted using the license plate image among various text images, and the effectiveness of the proposed algorithm was verified with the performance test.

이미지 캡셔닝 기반 멀티 모달 복합 감정인식 기술

이이삭(Isack Lee),홍영기(Younggi Hong),윤준석(Jun-Seok Yun),김병수(Byeong-Su Kim),유석봉(Seok Bong Yoo) 한국정보과학회 2022 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2022 No.06

◇ 1분과 : 붉가시나무림의 솎아베기 강도에 따른 생장 반응 효과

정수영 ( Su Young Jung ),주남규 ( Nam Gyu Ju ),이광수 ( Kwang Soo Lee ),유병오 ( Byung Oh Yoo ),박용배 ( Yong Bae Park ),유석봉 ( Seok Bong Yoo ),박준형 ( Joon Hyung Park ) 한국임학회 2015 한국산림과학회지 Vol.104 No.4

본 연구는 전남 완도 붉가시나무림의 솎아베기 강도 처리에 따른 임분의 생장반응 특성을 비교 분석하였다. 1999년 솎아베기 후 연년 직경 생장량과 연년 재적 생장량에서 강도구의 효과가 가장 큰 것으로 나타났고, 약도구 또한 비슷한 수준의 효과가 있었다. H/D율은 DBH 생장량의 증가로 인해 약 80%까지 임목 형질 개선효과가 나타났다. 솎아베기 이후 강도구와 약도구의 임분 흉고단면적 총 생장량이 증가하는 경향으로 나타났으나, 간벌구의 손실로 말미암아 임분 흉고단면적은 대조구의 생장량 수준까지 장차 회복하기는 어려울 것으로 예측되었다. This study was examined for the growth response of tree diameter and volume to thinning treatments from different thinning intensities using three long-term thinning trials for Japanese Evergreen Oak (Quercus acuta Thunb.) stands in Wando island, Korea. After thinning in 1999, annual tree growth of diameter and volume was highest in heavy thinned stands for individual tree and this growth pattern of thinning response showed similar tendency to the individual tree growth response in light thinned stands. By increasing diameter growth, the value of H/D ratio (HDR) as an indicator of stem form was properly decreased and improved up to 80%. Although there is significant growth response of basal area in both heavily and lightly thinned stands, the growth potential both of heavily and lightly thinned stands in total stand volume is not likely to reach at the level of unthinned stands because of basal area growth loss associated with both light and heavy thinnings.

CCGIS를 이용한 전남지방 산림의 기후변화 취약성평가

유한춘 ( Han Choon You ),박화식 ( Hwa Sik Park ),위안진 ( An Jin Wi ),오찬진 ( Chan Jin Oh ),유석봉 ( Seok Bong Yoo ) 한국임학회 2014 산림과학 공동학술대회 논문집 Vol.2014 No.-

최근 기후변화에 따른 영향으로 해수면 상승과 이상기후 발생 등 범지구적으로 광범위하게 피해가 나타나고 있는 현실을 감안하여 전남지방의 산림분야에 대한 취약성 평가를 실시하고 미래의 변화를 예측하고 이에 대비코자 수행하였다. 취약성 평가는 대용변수로 선정된 기후노출, 민감도, 적응능력을 기본요소로 하여 각 요소별 가중치를 설정하여, 취약성 = α × 기후노출 + β × 민감도 - γ × 적응능력 (α, β, γ는 가중치)식으로 산출하였다. 미래 취약성을 평가하기 위한 기후노출은 A1B기후 시나리오에 따른 2020년대, 2050년대, 2100년대의 기후요소를 고려하여 평가하였으며 산림분야에서 가장 큰 피해를 주는 집중호우에 의한 산사태 취약성을 분석하였다. 취약성의 기여도 분석결과 기후노출 변수 중에서는 강수량, 일 최대강수량, 6∼8월의 강수량, 일 강수량이 80mm 이상인 날의 횟수, 5일 주기 최대강수량 순으로 작용하였다. 또한 기후변화 민감도는 산림 내 평균경사도가 가장 크게 작용한 것으로 나타났으며 침엽수식생 면적율, 산림 내 평균고도, 활엽수 식생 면적율, 조림지의 면적, 무림목지 면적 순으로 나타났다. 적응능력은 천연림보육 면적이 가장 높았으며 관리되는 토지율(%), 지역내 총생산, 산림공무원수, 산림방제인력, 재정자립도, 병충해방제 고용인력 순으로 높았다. 집중호우에 의한 산사태 취약성에 관한 미래예측 시나리오 평가 결과 전체적으로 산림지역의 면적이 많고 해발고도가 높은 산을 가진 지역들이 취약한것으로 나타났으며, 미래에도 이와 같은 패턴을 계속해서 나타낼 것으로 예측되었다. 반면 산사태 취약성이 낮은 지역은 대부분 해안지역이 이에 해당되었으며 전남의 동부지역이나 서부지역 보다는 서남부지역이 상대적으로 가장 낮을 것으로 예측되었다. Recent climate change such as rising sea levels and extreme weather caused widespread damage appears a quadrant of the forestry sector in Jeonnam province to conduct vulnerability assessments and also to predict the future changes in preparation for this assignment was performed. Selected as proxy variables for vulnerability assessment of the climate exposure, sensitivity and adaptive capacity, vulnerability is defined as the following equation. Vulnerability = α × climate exposure +β × sensitivity - γ × adaptation(α, β, γ : weighting) Vulnerability to future climate for assessing the exposure of the A1B climate scenario, 2020 `s, 2050 `s, 2100 `s, was evaluated by considering the climate. According to the comprehensive analysis of forward-looking assessment of landslides caused by heavy rains forecast future scenarios, vulnerability assessment on a whole lot of the area of forests in high mountain areas with elevation was found to be vulnerable to the future are such as to show a pattern predicted. Low landslide susceptibility, while coastal areas are most applicable for this was the eastern region and the western region of Jeonnam province than was expected southwestern lowest.