본 논문에서는 Gabor 특징과 MDLC 특징, 그리고 co-occurrence 특징의 융합에 의한 질감 특징 기반언어 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 시험 영상에 Gabor 변환에 이은 크기 연산자를 적용하여 Gabor 크기 영상을 얻고 그 통계치를 계산하여 결과를 벡터화한다. 이어서 MDLC 연산자를 이용하여 MDLC 영상을 얻고 역시 그 통계치를 계산하여 벡터화한다. 다음으로 시험 영상으로부터 GLCM을 계산하고 이를 이용하여 co-occurrence 특징을 계산한 다음 벡터화한다. 이들 Gabor, MDLC, co-occurrence 특징에 의한 벡터들은 벡터 융합에 의하여 특징 벡터로 사용된다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 시험 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 제안된 방법의 성능은 15개국 언어의 문서를 스캔하여 얻은 시험 문서 영상 DB에 대한 평균 인식률을 조사하여 알아본다. 실험 결과 제안된 방법은 시험 DB에 대하여 비교적 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 언어 인식 성능을 보여준다.

인명과 물질적 손실을 줄이기 위해서는 화재의 조기 감지는 매우 중요하다. 비디오 기반의 연기 감지방법은 야외에서 연기 감지의 어려움이 있는 기존의 센서 기반의 연기 감지 방법의 단점을 극복할 수 있다. 본 논문에서는 비디오 기반의 새로운 연기 감지 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이블릿 변환 영역에서 각 부대역의 에너지의 비율을 이용하여 연기 영역을 검출한다. 잘못된 연기 검출을 감소시키기 위하여 YUV 칼라 공간에서 움직임, 색도의 감소, 블록의 명도를 이용하여 후보 연기 블록을 검출한다. 최종적으로, 웨이블릿 변환 영역에서 후보 연기 블록에 대한 부대역 에너지의 시간적 변화를 이용하여 연기 블록을 결정한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 웨이블릿을 이용한 연기 감지 방법보다 연기의 검출율과 오검출율이 현저히 향상되는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 일반화된 정규-라플라스(generalized normal-Laplace) 분포 기반의 음성 검출기(voice activity detection) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은, 잡음 섞인 음성 신호의 확률밀도함수를 일반화된 정규-라플라스 분포로 표현한 다음, 일반화된 정규-라플라스 분포의 음성과 잡음의 분산을 고차 모멘트(higher order moments)를 이용하여 추정한다. 제안된 알고리즘은 다양한 조건의 잡음 환경에서 기존의 음성 검출기들과 비교하였으며 향상된 성능을 보였다.

환경의 변화에 따라 급속도로 변화하는 생태계에 대한 체계적인 연구를 위해 식물의 정보를 수집 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 스마트 기기의 카메라를 이용하여 언제 어디서나 사용자가 원하는 식물의 종류를 검색할 수 있는 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 식물 인식 및 생태계 분석을 위해 다양한 식물의 잎을 종류별로 분석할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 이를 위해, 카메라부터 입력된 식물 잎 사진의 관심 영역을 GrabCut을 통해 배경과 분리한 후, 형태 기술자 추출 방법인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 이용하여 형태 기술자를 추출하고, 이것을 부호화 기법 및 공간 피라미드 방법을 이용한 분류 특징 벡터를 만든다. SVM(Support Vector Machine)을 통한 식물 잎 분류 및 인식한다. 다양한 식물 잎에 대한 실험 결과를 통해 비슷한 색상이나 형태를 가지고 있더라도 방향성 특징 기술자를 활용한 식물 잎 분류 방법이 매우 효율적임을 알 수 있다.

음성구간 검출은 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성구간을 찾는 과정으로 잡음제거나 음성 향상을 위한 신호처리에서 매우 중요한 과정이다. 지금까지 음성구간 검출에 관한 많은 연구가 있었지만, 낮은 신호 대 잡음비 환경에서 문장형태의 음성신호에 대해서는 좋은 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 신호의 엔트로피를 이용한 초기 VAD과정을 거친 후, 퍼지 소속도 천이 c-means 클러스터링 방법을 이용해 주 VAD과정을 거치는 새로운 VAD알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교 평가하기 위하여 백색잡음의 다양한 신호 대 잡음비 환경에서 실험을 수행하였으며 실험결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

This paper presents a programmable System-On-a-chip for various embedded applications that need Neural Network computations. The system is fully implemented into Field-Programmable Gate Array (FPGA) based prototyping platform. The SoC consists of an embedded processor core and a reconfigurable hardware accelerator for neural computations. The performance of the SoC is evaluated using real image processing applications, such as optical character recognition (OCR) system.

다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 증가하기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용한 효과적인 초기 종료 움직임 추정 기법이다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 다중 사각형 탐색 패턴, 래스터 탐색 패턴, 수정된 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 작은 다이아몬드 탐색으로 이루어져있다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법(FS)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 비트량을 비슷하지만 움직임 추정 속도를 각각 약 1.7~4.5배, 90배 향상시킨다.

본 논문에서는 마이크로 CT 영상에서 치밀뼈와 해면뼈의 자동 분할 방법을 제안하고 분할된 해면뼈의 형태학적 분석 방법의 구현에 대해 기술한다. 제안된 분할 방법에서는 임계값을 이용하여 뼈 영역을 추출한다. 그 다음에는, 뼈의 바깥 경계선부터 안쪽 방향으로 인접한 경계선을 찾아 치밀뼈 후보 영역을 설정한다. 치밀뼈 후보 영역들 중에서 평균 픽셀값이 최대가 되는 지점을 후보 영역을 탐색하여 치밀뼈를 제거한다. 분할된 해면뼈에 BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, Tb.N의 네 가지 형태학적 지표자들을 계산하는 방법을 VTK(Visualization ToolKit)와 구 정합 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 구현된 방법을 쥐의 20개 대퇴골 근위부 영상에 적용하였으며 사람이 수작업으로 분할하는 방법과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 네 가지 형태학적 지표자 모두 수작업으로 분할한 경우와 자동으로 분할한 경우 3% 이내의 평균 오차율을 보여 제안된 방법은 번거로운 수작업 분할 대신 사용될 수 있음을 알 수 있었다.

Cloud computing is an internet-based technology, providing services to the virtualized IT environment, and allowing users to add or remove resources of hardware or software at their discretion. Since Cloud computing can construct virtually integrated environments out of multiple local computing environments, various information services can be provided by it. In addition, state organizations also strive to build the cloud computing environments due to the benefits of reduced costs to introduce the system and of reduced time to build and provide the IT services. This study suggests a web-based cloud computing system for the computing environments, to be applied for the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) by the Ministry of Health and Welfare, Republic of Korea.

본 연구에서는 SaaS(Software as a Service)방식으로 전달되는 소프트웨어를 통해 Multi-platform 디스플레이 장치에 맞춤형 서비스가 가능 할 수 있도록 하였다. 이 시스템은 기존의 디지털 사이니지 시스템에 비해 확장성과 이식성이 뛰어나고 플랫폼이 독립적으로 다양한 환경에서 구축이 가능하여 구축비용, 유지관리 등의 면에서 유리하고 주변 환경에 따라 전력을 관리하므로 유지비용 절감 가능하다. 향후 사람들에게 다양한 경험을 제공하고 재미있는 환경을 제공하는 서비스로 발전하기 위해서는 사용자의 성별, 연령, 위치 등을 인식하고 사용자 맞춤으로 콘텐츠를 보여줄 수 있는 자동 패턴인식기술에 대한 연구와 생동감 있는 콘텐츠 제작을 위해 각종 화상영상처리에 대한 연구도 병행되어야 할 것이다.

인간의 시각경험과 그 재현의 열망은 문명사의 시원에서 그 흔적을 남겨왔다. 당연히 이미지의 역사는 그러한 시간의 깊이에로 소급해야 한다. 그 기원에서 드러나는 이미지의 존재론적 위치는 시각경험의 리얼리티를 핍진적으로 재현하는 데 있었다. 이 열망이 결국 원본과 복제의 차이를 좁히려는 다양한 시도들로 장르화되었다. 핵심은 복제 즉 미메시스의 존재 자격을 원본성에로까지 고양시키는 것이었다. 이것은 눈에 의한 시각경험의 산물인 인상에 어떤 방식으로 리얼리티를 부여하는가라는 기술적 과제로 남겨진다. 고대 그리스에서 테크네에 대한 성찰은 이러한 문제의식과 겹쳐진다. 본 연구가 플라톤의 원본 이데아와 그 복제 미메시스에 대한 논의를 출발의 단초로 삼는 것은 이런 이유에서이다. 결론적으로 말하자면 플라톤이 분류한 '미메시스'가 원본 이데아로부터의 원근에 의해 여러 층위가 나눠지듯이 미메시스를 구현하는 테크네 또한 다양한 위상을 갖춘다는 것이다. 결국 이미지, 혹은 미메시스의 역사는 플라톤 패러다임의 맥락에서 볼 때, '사상(似像)'과 '환상'을 향한 진보의 과정으로 해석할 수 있다. 후대에 구현된 기술적 재현의 다양한 메커니즘은 이러한 성찰을 토대로 하여 이뤄진 결과물이라 할 수 있다.

본 논문에서는 사용자가 스마트폰을 이용하여 직접 찍은 동영상에 움직이는 자막을 즉석에서 간편하게 편집할 수 있는 안드로이드 어플리케이션인 VIVID를 개발하였다. VIVID를 통해 휴대폰에 저장된 동영상에 원하는 자막의 시간, 텍스트, 위치, 모션(자막의 움직임)을 간편하게 설정할 수 있으며, 결과물을 html 형식으로 웹 서버에 업로드하여 다른 사람들과 함께 공유할 수 있게 하였다.

본 연구는 전통건축 방식의 지붕곡을 전산학적으로 재해석하고 지붕가구부를 구성하는 부재들간의 기하학적 상관관계를 3D 데이터로 설계하기 위한 방안을 제시한다. 지붕곡을 형성하는 여러 개의 구성 요소, 즉 지붕가구부 부재들간의 상관관계를 전통건축 축조 방식에 근거하여 함수식으로 정의하고 분석된 데이터를 토대로 사용자가 원하는 지붕면을 구성하기 위한 각 부재들의 3차원 데이터 자동 생성 기법을 구현한다. 제안하는 방식은 부재간의 상관관계를 고려하여 지붕곡의 속성이 변경되면 지붕곡에 영향을 미치는 여러 개의 부재들이 자동으로 재설계되는 방식으로써 전통건축 설계의 효율을 높일 수 있다. 또한, 한옥의 다양한 지붕곡 설계를 보장하면서도 체계적인 설계와 규격화된 생산 및 가공을 가능하게 하여 한옥의 보급에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.