• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.37-39
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• 2005

본 논문에서는 기존의 밀도 기반 전지 클러스터링 알고리즘의 성능을 개선한 밀도 기반 클러스터링의 근사적 접근법을 제안한다. 기존의 밀도 기반 전지 알고리즘은 다차원 색인의 많은 검색 공간을 빠르게 전지하면서도 원하는 클러스터를 정확히 찾아내는 특징을 가지고 있다. 그러나 기존 알고리즘은 전지를 위한 한계 값 설정을 위하여 단말 영역들의 밀도 값을 사용함으로써, 내부 영역에 속한 단말 영역들 간의 밀도 편차가 큰 경우 전지 여부에 대한 판별이 빨리 이루어지지 않는다. 또한, 최악의 경우에는 모든 단말 페이지를 검색하여야 하고, 이에 따라 성능이 저하될 수 있다. 반면에 제안하는 근사적 접근법에서는 한계 값 설정을 위해 단말 영역이 아닌 내부 영역의 밀도 값을 사용한다. 일반적으로, 내부 영역들 간의 밀도 편차는 단말 영역들 간의 밀도 편차보다 크지 않으므로, 근사 밀도 기반 전지 알고리즘에서는 더욱 많은 검색 공간의 전지 여부의 빨리 판별할 수 있게 된다. 성능 평가 실험을 수행한 결과, 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 비교하여 정확성 측면에서는 큰 차이가 없는 반면 수행 시간 측면에서는 최대 $17\%$의 성능 향상 효과가 있는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.3
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• pp.380-389
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• 2007

In Korea, undoubtedly, the cancer is one of the most common reasons of death, and hepatoma is the second highest fatal cancer regardless of the gender only next to the stomach cancer In the middle and prime-aged between 40 and 60 years, the incidence of hepatoma is the highest in the world, and the death rate due to hepatoma is the highest among OECD countries. In this paper, we propose a novel method for automatic identification of hepatoma from a contrast enhanced CT images, which is used in an expert system that helps medical specialists. First, consecutive $40{\sim}50$ contrail enhanced CT images are photographed by every 5mm from the upper part of the chest, and using position information on the rib, we classify the internal area including only internal organs and the external one that consists of the rib, subcutaneous fat layers, and the background from the CT images. Then, the region of the liver is extracted from the classified internal area by using information on the intensity, the distribution of brightness, and using the regions extracted from consecutive images, we restore information on the 5 mm space occurred between the consecutive two slides tty applying a shape-based interpolation method. Lastly, using the characteristics such as the brightness and the morphology, we are able to extract the regions of hepatoma. The expert system based on our method is sufficiently competitive when it is compared with the diagnoses by specialists in the diagnostic radiology.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1057-1062
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• 2007

얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.4
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• pp.405-412
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• 2012

After the spatial discrepancy between SLI(Street-Level Imagery) and vector map is removed by their conflation, the corresponding building regions can be found based on SLI parameters. The building region correspondence, however, is not perfect even after the conflation. This paper aims to improve the correspondence of building regions by region splitting of an SLI. Regions are initialized by the seed lines, projection of building objects onto SLI scene. First, sky images are generated by filtering, segmentation, and sky region detection. Candidates for split lines are detected by edge detector, and then images are splitted into building regions by optimal split lines based on color difference and sky existence. The experiments demonstrated that the proposed region splitting method had improved the accuracy of building region correspondence from 83.3% to 89.7%. The result can be utilized effectively for enhancement of SLI services.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.426-429
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• 2006

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07e
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• pp.3-5
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• 2005

대규모 기업용 GIS 데이터베이스를 구축하고 운용하기 위한 시스템의 도입이 수년간 꾸준히 진행되어 왔으며 전력분야에서도 전력망 GIS 구축이 활발히 수행되어 현재 현장으로 확장 단계에 있다. 현장 업무를 위하여 전체 도면정보에서 임의의 영역을 추출하여 현장에 활용함으로써 기존의 종이 도면을 대체하고 있는 추세로 정보 통신 기술의 발전으로 현장에서 무선으로 도면 정보를 전송함으로써 필드 GIS라는 사업 분야로 발전하고 있다. 본 연구에서는 시스템간의 직접적인 연동 및 전체 GIS 데이터베이스에서 현장용 설계/공사등의 업무에 필요한 특정 영역내의 설비, 속성, 각 설비간의 관계(Relationship) 및 계통 정보를 추출하여 표준화, 암호화함으로서 현장에서 설계/준공처리 업무를 수행한 후 결과를 본래의 GIS영역 내부로 통합하여 데이터의 무결성을 유지할 수 있는 시스템에 대한 연구로써 기존 매체간의 인터페이스를 통한 시스템간의 불완전한 매핑 문제와 데이터 보안문제를 해결하여 필드 정보시스템(FIS) 분야에 확장, 활용한 수 있는 기술에 대한 연구이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.55-58
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• 2018

본 논문에서는 넓은 동적 영역 (High Dynamic Range: HDR) 영상의 실시간 처리 방법을 제안한다. HDR 영상은 사람의 눈으로 볼 수 있는 자연 영상과 가깝지만 대부분의 디스플레이 기기들은 좁은 동적 영역 (Standard Dynamic Range: SDR)의 영상 출력만을 지원한다. 이러한 동적 영역의 차이를 사람의 시각 특성을 고려하여 축소하기 위해서는 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 수행하여야 한다. 하지만 기존의 이미지 톤 매핑 기법을 실시간 영상에 적용할 경우 영상의 실시간 처리, 플리커링 현상을 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 사용하여 플리커 현상에 강인하고 실시간 비디오 톤 매핑이 가능한 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 동적 계획법 (Dynamic Programming)을 통해 빠른 전역 해를 찾는 것이 가능하고 세부영상 향상 (Detail Enhancement)의 실시간 처리가 가능함을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.4C
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• pp.533-540
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• 2004

This paper proposes a new multispectral image data compression algorithm that can efficiently reduce spatial and spectral redundancies by applying classified prediction, a Karhunen-Loeve transform (KLT), and the three-dimensional set partitioning in hierarchical trees (3-D SPIHT) algorithm in the wavelet transform (WT) domain. The classification is performed in the WT domain to exploit the interband classified dependency, while the resulting class information is used for the interband prediction. The residual image data on the prediction errors between the original image data and the predicted image data is decorrelated by a KLT. Finally, the 3-D SPIHT algorithm is used to encode the transformed coefficients listed in a descending order spatially and spectrally as a result of the WT and KLT. Simulation results showed that the reconstructed images after using the proposed algorithm exhibited a better quality and higher compression ratio than those using conventional algorithms.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.1
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• pp.13-23
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• 2016

This research studies the discrepancy between the perception and reality of the early childhood educators regarding the creative competency of the early childhood education institutions, and the differences stemming from the background characteristics of the educators. Subjects were 114 early childhood educators drawn from kindergartens in Daegu and Gyeongbuk province. 180 questionnaires were delivered through physical visit or mail to the institutions. The collected data were analyzed using t-tests, one-way ANOVA and the Scheffe post hoc test, and the result is as thus. Firstly, the discrepancy between the perception and the reality of the educators was significantly different in all sub-domains. Secondly, The discrepancy between the perception and reality, according to the background characteristics, showed significantly different in the following domains: according to the position of the educators, in some sub-domains of autonomy; according to the academic background, in some sub-domains of the leadership; according to the career of the educators, in some sub-domains of diversity; and according to the age of the educators, in some sub-domains of diversity and leadership.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.15-18
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• 2001

동영상에서 움직이는 객체 검출은 동영상의 내용을 표현하고 유사한 동영상을 검색하는 데 있어 중요한 특징간을 추출하는 방법으로 사용된다. 그러나 복잡하게 카메라가 움직이는 동영상에서 움직이는 객체 검출은 아직까지 어려운 과제이다. 본 논문에서는 복잡한 카메라의 움직임이 있는 환경에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하는 방법을 제안한다. 움직이는 객체 검출 방법은 입력 영상을 색상간의 클러스터링을 이용하여 각 영역으로 구분하는 Mean Shift 알고리즘과 인접한 프레임에서 구분된 영역을 대응시켜 영역의 모션 벡터를 구하는 영역 매칭, 유사한 궤적을 가지는 영역들의 클러스터링을 이용하여 객체를 검출하는 궤적 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 제안한 영역 기반 알고리즘은 기존의 픽셀이나 블록 기반의 방법보다 움직이는 객체를 정확하게 검출하였다. 실험 결과 복잡하게 움직이는 카메라의 환경 속에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하였다.