• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.87-98
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• 2011

동영상에서의 움직이는 객체 검출과 추적은 객체 식별, 상황인식, 지능형 영상 감시 시스템 등 많은 시각 기반 응용 시스템에서 기본적이고 필수적인 전처리 작업이다. 본 논문에서는 배경과 조명이 실시간으로 변화하는 상황에서 움직이는 객체를 빠르고 정확하게 추출하고 움직이는 객체가 다른 물체에 가려지는 경우에도 강인하게 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체의 효과적인 검출을 위해서 효과적인 고유 공간과 Fuzzy C-means(FCM) 를 결합하여 사용하고 검출된 객체를 강인하게 추적하기 위해 Conditional Density Propagation (CONDENSATION) 알고리즘을 사용한다. 먼저 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분(Principal component)으로 선형변환 한다. 주성분들의 고유 특성에 대한 해석을 통하여 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 고유 배경을 구성한다. 다음으로 이전단계에서 구성된 고유 벡터와 입력 영상을 결합한 연산 결과를 FCM의 입력 값으로 사용해서 객체를 검출한다. 최종적으로 검출된 객체의 좌표를 CONDENSATION의 입력으로 사용해서 객체를 추적한다. 고정된 카메라에서 조명변화와 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 고정된 카메라에서 움직이는 다양한 객체가 포함된 영상을 수집하여 학습데이터로 구성하여 사용하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 조명변화와 배경변화 그리고 객체의 부분적 움직임에 모두 강인하게 객체를 검출하고 다른 물체나 배경에 의해 객체가 일부 가려지더라도 객체를 추적함을 보여준다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권2호
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• pp.81-85
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• 2002

본 논문에서는 의료 영상에 대한 새로운 비견고 워터마킹 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 의료 영상의 보안 및 위조 문제를 해결 할 수 있다. 제안한 알고리듬에서는 영상의 고유한 특성을 나타내는 특이점 (singularity)을 추출하여 이를 워터마크로 사용한다. 이때 특이점 추출에는 영상의 에지 성분을 정확하게 추출하는 장점을 갖는 Mallat 웨이브릿 변환을 이용한다. 즉 Mallat 웨이브릿 변환을 통해 생성된 첫 번째 스케일의 수평 및 수직 상세 부대역 (detail subband)을 이용하여 상세 신호에 대한 크기 성분 및 위상 성분을 계산한 후, 이러한 정보들을 이용하여 입력 영상의 국부 계수 최대치 (local modulus maxima, LMM)를 추출한다. LMM은 영상의 고유한 특성을 갖는 특이전을 나타내므로, 어떠한 조작이 가해진 영상의 LMM은 원 영상의 LMM과의 차이를 나타낸다. 따라서 임의의 영상에 대하여 LMM을 구한 후 원 영상의 LMM과 비교함으로써 위조 여부를 판단할 수 있다. 제안한 알고리듬의 성능 평가를 위한 모의 실험을 통하여 제안한 워터마킹 알고리듬은 의료 영상의 위조된 부분을 정확하게 추출하는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.348-351
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• 2004

본 논문은 Haar 웨이브릿 변환과 2D PCA를 이용한 얼굴 인식 방법에 대하여 제안한다. 기존의 PCA는 1 차원 벡터들로 공분산 행렬을 구하는 반면에 2D PCA는 2 차원 영상을 직접적으로 이용하여 공분산 행렬을 구한 후 그것의 고유값에 따른 고유벡터를 구하여 특징 벡터들을 추출하였다. 제안 방법은 얼굴 데이터를 낮은 차원과 강건한 특징을 가지는 얼굴 영상을 얻기 위해 웨이브릿 변환을 이용하여 LL 대역의 영상 데이터로 2D PCA 방법을 적용하여 얼굴을 인식한다. 실험결과는 원래 크기의 얼굴 영상에 2D PCA를 적용한 인식률보다 웨이브릿 변환의 LL 대역의 얼굴 영상에 2D PCA를 적용한 얼굴 인식률이 더 좋음을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.85-89
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• 2010

대부분의 영상들은 여러 객체 영역들의 시각적인 특징과 각각의 의미들의 조합으로 구성되어 있다. 그러나 일반적으로 영상 처리를 위한 컴퓨터 시스템들은 영상을 특정 객체 영역의 의미 정보 단위로 해석하지 못하기 때문에 사람이 영상을 인지하는 것과 의미적인 차이(semantic gap)가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 각 객체 영역 단위에서 추출한 고유한 특징점들을 고차원의 의미 정보로 모델링하여 영상을 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체 단위로 추출된 고유한 특징점들의 의미 정보를 특정 객체 영역을 인식하기 위한 의미 단서로 이용한다. 이를 통하여 기존의 영상 분류 방법들에 비하여 인간의 인지 능력과 유사하고 보다 효율적으로 영상을 분류할 수 있는 장점이 있다. 실험 결과는 다양한 카테고리 종류의 영상에 대하여 제안하는 방법의 효과적인 분류 성능을 보여준다.

• 한국측량학회지
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• 제24권4호
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• pp.327-334
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• 2006

항공 영상은 지도 제작과 지상 피복 분류와 같은 간단한 목적뿐만 아니라 도시계획, 환경, 재난, 교통 등과 같은 사회적인 목적에서 필수적이다. 그러나 영상이 취득될 때 간섭되는 그림자는 지상 정보를 해석하는데 방해요소로 작용하고, 자신의 업무 및 연구에 사용하려는 사용자에게 제한적인 요인으로 작용한다. 일반적으로 그림자는 건물과 표면 지형 등에 의해 발생하며 세부적인 원인으로 이러한 지형에 의한 광원의 변화에 의해 생성된다. 본 연구는 그림자를 제거하기 위하여 단일 영상만을 사용하며 영상의 원 출처 및 촬영상태의 사전 정보 없이 처리하였다. 또한 그림자 경계 마스크를 제작하기 위하여 엔트로피 최소화 기법을 사용한 1차원 흑백 불변 영상(invariant images)과 Canny 경계 검출법을 적용하였으며, 최종적으로 퓨리어(Fourier) 주파수 공간에서의 필터링을 통한 고유 영상(intrinsic images)을 제작함으로써 3차원의 컬러 정보를 복원하고 그림자를 제거하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.133-137
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• 2001

본 논문에서는 해프톤 영상의 칼라 분포 특성을 이용하여 해프톤 영상과 비해프톤 영상을 분류하는 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해 스캐닝한 RGB 해프톤 영상을 HSV 칼라 모델로 변환한 후, Hue에 대한 히스토그램에서 해프톤 영상이 갖는 고유한 칼라분포 특성을 분석하였다. 일반적으로 해프톤 영상에서는 인쇄시 사용된 칼라들로 인해 특정 Hue 값을 갖는 픽셀의 빈도가 비해프톤 영상과 달리 피크(peak) 형태로 높게 나타나는 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 해프톤 영상과 비해프톤 영상을 구분할 수 있는 분류 방법을 개발하였으며, 실험을 통해 그 타당성을 검토하였다. 제안한 방법은 내용기반 검색시스템에서의 영상분류과정과 문서영상분할 분야 등에서 활용할 수 있다.

• 대한영상의학회지
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• 제85권3호
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• pp.654-660
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• 2024

원발성 악성 섬유성 조직구종은 요로, 특히 방광에서 흔하게 발생하지 않는 중간엽 유래의 악성 종양이다. 방광암의 대부분을 차지하는 요로 상피암과는 달리, 악성 섬유성 조직구종은 점막 고유층, 고유근층, 장막층으로 구성된 방광 벽의 요로 상피 하부에서 발생한다. 조직학적 기원은 섬유아세포와 조직구 세포가 부분적으로 분화된 저분화 중간엽 줄기세포에서 발생하는 것으로 추정된다. 영상의학적으로는 요로 상피암에서 흔히 볼 수 있는 유두상 성장 패턴을 보이지 않아 '비유두상 종양'으로 알려져 있으며, 흔히 고유근층 이상의 침범을 보이고 괴사를 동반하지 않는 거대 종괴의 형태로 진단된다. 이 드문 악성 종양의 예후는 다양한 병리학적 인자에 의해 결정되지만, 일반적으로 불량한 예후와 높은 국소 재발률을 보인다. 또한 무통성 혈뇨를 주로 호소하는 요로 상피암 환자와 달리 주변 장기를 압박하여 비특이적인 하복부 통증이 나타날 수 있어 진단에 어려움이 있을 수 있다. 저자들은 혈뇨 없이 하복부 통증을 주 증상으로 내원하여 방광의 원발성 악성 섬유성 조직구종으로 진단된 후 빠른 치료를 시작하였음에도 매우 공격적인 임상 경과를 보였던 증례를 보고하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.645-648
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• 2006

최근 컴퓨터의 급속한 보급과 영상처리기술의 발달로 금석학 분야는 인문학의 범주를 뛰어넘어 문화 정보 공유의 중요한 위치로 자리매김하게 되었다. 본 연구는 국내에서 처음 시도 되는 것으로, 수천년 정신문화 산물의 정보자료인 탁본을 영상으로 입력하여 디지털 데이터로 전환하고, 이를 공간 영역에서 종합 분석함으로 탁본영상 고유의 특성을 파악하고자 하였다. 탁본 원영상은 흑백의 두 영역으로 분할되는 완벽한 이진영상이나, 탁본뜨기 수작업과정을 거치면서 관측영상에는 영역간 색도의 혼재가 발생하고 얼룩무늬와 문양이 전체 영상에 분포한다. 이와같은 영상으로부터 필요한 문자나 문양의 정보를 추출하기 위한 전단계로 영상에 관한 종합적인 분석 작업을 하였다. 분석 기법으로는 공간분석법을 사용하였다. 역사적으로 유명한 대표적인 탁본을 위시하여 40여개의 탁본영상 샘플을 무작위로 선택하였고, 공간분석을 통해 색도분포특성과 영역간 색도 중복 및 영역형성 양상과 특성을 찾아내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.146-154
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• 2014

텍스쳐 분류에 사용되는 방식 중 하나인 지역적 이진화 패턴은 일반적으로 영상 내의 평탄한 부분, 에지, 코너의 분포를 사용한다. 그러나 영상이 가지는 방향성을 고려하지 않고, 단순히 크고 작음만을 비교하는 지역적 이진화 패턴의 특성때문에 화소간 차이를 반영하지 못하는 문제점이 있다. 또한 영상의 분포를 사용하기 때문에 작은 크기의 영상에 대해서는 분류 성능이 저하된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 방향성 분포와 고유치 행렬을 이용한 세부 분류 기법을 제안한다. 지역적 이진화 패턴으로 초기 분류에서 누락된 텍스쳐 영상에 대하여 두 가지 특징을 이용하여 세부적으로 분류한다. 첫째, 영상이 가질 수 있는 방향을 여덟 가지로 양자화하고 그 방향들의 분포를 계산한다. 둘째, 구조 행렬을 이용하여 나온 고유치 중 큰 값의 분포를 구한다. 모의 실험을 통해 지역적 이진화 패턴만을 사용하였을 때 대비 제안 방법이 약 8% 정도 분류 정확도가 향상됨을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.979-984
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• 2009

본 논문에서는 2차원 인쇄물의 고유정보 즉, 텍스트, 도형 및 기호 등에 대응하는 음성, 영상 및 기타정보를 출력시킬 수 있도록 하기 위한 새로운 방법의 도트형 프린트 워터마크 생성 방법 및 부호화 기법을 제안하였다. 프린트 워터마크는 인쇄물의 고유정보에 대응하여 고유정보위에 다시 인쇄되는 특정마크로서 고유정보의 특성을 훼손하지 않으면서 음성, 또는 영상정보와 연결시키는 중간 매개 역할을 한다. 제안한 도트형 프린트 워터마크 패턴은 $0.4mm^2$의 면적 내에 $16{\times}16$의 행렬구조를 가지며, 256개의 원소(element) 중 23개의 위치에 도트가 인쇄된다. 인쇄되는 도트의 크기는 0.02mm고 매우 작아 가시화되지 않는다. 23개의 위치는 2진수 비트 위치와 매핑 되어 800만개 정도의 인쇄물 고유정보를 표현할 수 있으며, 도트가 인쇄되는 위치에 따라 쉽게 2진수로 부호화할 수 있다는 특징을 갖는다. 또한 실험을 통해 제안한 프린트 워터마크 패턴이 자체 제작된 인식장치에 의해 쉽게 인식됨을 보였다.