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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Recently, the crime prevention and culprit identification even in a low illuminated environment by CCTV is becoming ever more important. In a low lighting situation, CCTV applications capture images under infrared lighting since it is unobtrusive to h...

      Recently, the crime prevention and culprit identification even in a low illuminated environment by CCTV is becoming ever more important. In a low lighting situation, CCTV applications capture images under infrared lighting since it is unobtrusive to human eye. Although the infrared lighting leads to advantage of capturing an image with abundant fine texture information, it is hard to capture the color information which is very essential in identifying certain objects or persons in CCTV images. In this paper, we propose a method to acquire color information through DCGAN from an image captured by CCTV in a low lighting environment with infrared lighting and a method to remove color noise in the acquired color image.

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      참고문헌 (Reference)

      1 A. Radford, "Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks" 1-16, 2016

      2 O. Ronneberger, "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation" 234-241, 2015

      3 G. Oh, "Noise Removal in Reconstructed Color Image by GAN for Low Light CCTV Application" 2020

      4 K. He, "Mask R-CNN" 2961-2969, 2017

      5 X. Guo, "LIME: Low-Light Image Enhancement via Illumination Map Estimation" 26 (26): 982-993, 2017

      6 I. Goodfellow, "Generative Adversarial Networks" 2672-2680, 2014

      7 W. Wang, "GLADNet: Low-Light Enhancement Network with Global Awareness" 751-755, 2018

      8 T. Y. Lin, "Feature Pyramid Networks for Object Detection" 2117-2125, 2017

      9 Y. Jiang, "EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision"

      10 G. Huang, "Densely Connected Convolutional Networks" 4700-4708, 2017

      1 A. Radford, "Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks" 1-16, 2016

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      3 G. Oh, "Noise Removal in Reconstructed Color Image by GAN for Low Light CCTV Application" 2020

      4 K. He, "Mask R-CNN" 2961-2969, 2017

      5 X. Guo, "LIME: Low-Light Image Enhancement via Illumination Map Estimation" 26 (26): 982-993, 2017

      6 I. Goodfellow, "Generative Adversarial Networks" 2672-2680, 2014

      7 W. Wang, "GLADNet: Low-Light Enhancement Network with Global Awareness" 751-755, 2018

      8 T. Y. Lin, "Feature Pyramid Networks for Object Detection" 2117-2125, 2017

      9 Y. Jiang, "EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision"

      10 G. Huang, "Densely Connected Convolutional Networks" 4700-4708, 2017

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      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2016-01-15 학회명변경 한글명 : 한국방송공학회 -> 한국방송∙미디어공학회
      영문명 : The Korean Society Of Broadcast Engineers -> The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers
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      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
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      2016 0.38 0.38 0.34
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.32 0.27 0.526 0.14
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