• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.71-79
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• 2008

칼라 코렐로그램은 계산량이 많아지고 저장 공간이 커져서 검색하는 시간이 길어지므로 일반적으로 64*64 로 양자화 하여 사용되어지는데, 본 논문에서는 메디안 픽셀 특징에 공간정보를 이용하여 9*9 로 양자화 하였다. 기존 알고리즘의 경우 메디안 값이 중복되는 경우 중복된 값들을 정렬하여 그 중 가운데 값을 특징자 값으로 정하였으나, 제안된 알고리즘에서는 중복된 값들을 정렬하여 그 중 공간정보가 가장 작은 값을 특징자 값으로 정하였다. 그리고 코렐로그램을 적용하여 특징자 테이블을 구성하고 이를 이용하여 비교하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 테스트 하였고 그 결과 기존 알고리즘 보다 더 나은 검색성능을 나타내게 되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.15-22
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• 2020

본 논문은 채널 강조(Channel Attentin)와 공간 강조(Spatial Attention) 방법을 결합한 딥 러닝 기반의 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도 과정에서 질감, 특징과 같은 주변 픽셀의 변화량이 큰 고주파 성분의 복원이 중요하다. 채널 강조와 공간 강조를 결합한 특징 강조를 이용한 초해상도 방법을 제안하였다. 기존의 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법은 깊은 네트워크의 학습이 어려우며, 고주파 성분의 강조가 부족하여 윤곽선이 흐려지거나 왜곡이 발생한다. 문제를 해결하기 위해 스킵-커넥션(Skip Connection)을 적용한 채널 강조와 공간 강조를 결합한 강조 블록과 잔차 블록(Residual Block)을 사용하였다. 방법으로 추출한 강조된 특징 맵을 부-픽셀 컨볼루션(Sub-pixel Convolution)을 통해 특징맵을 확장하여 초해상도를 진행하였다. 이를 통해 기존의 SRCNN과 비교하여 약 PSNR는 5%, SSIM은 3% 향상되었으며 VDSR과 비교를 통해 약 PSNR는 2%, SSIM은 1% 향상된 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1418-1432
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• 1997

일반적인 내용기반 화상 검색 기법은 검색 인덱스로서 칼라와 텍스쳐를 사용하며, 칼라기법인 칼라히스토그램과 칼라쌍 검색 기법은 공간정보와 텍스트가 부족하다. 따라서 본 논문은 칼라공간과 키워드를 결합한 내용 기반 화상 검색시스템을 설계하고 구현하였다. 화상검색을 위한 전처리기에서는 기존의 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 좌표계를 사용하였고, 화상으로부터 색채 영역과 비색채영역을 검출해 내었다. 화상의 크시는 200*N 또는 N*200으로 정규화하고 256칼라로 변환시킨다. 칼라 공간으로 칼라 선택을 결정하기 위해서는 배경과 색채를 위한 2개의 칼라히스토그램을 사용한다. 공간정보는 최대 엔트로피 이산화를 사용함으로써 얻어진다. 키워드는 화상의 종류, 칼라, 모양, 위치, 크기를 선택 가능하도록 했으며, 입력되는 색채에 대해서는 한국 공업 규격의 유채색과 무채색 15가지 색으로 제한하였다. 화상검색 방법은 유사도 검색의 특징 키로 사용하였고, 화상 검색시 특정 성분의 가중치에 따른 검색을 위해 사용자는 질의어 입력시 칼라공간 ${\alpha}(%),\;키워드\;{\beta}(%)$등의 가중치를 화상 내용 특징에 따라 그 값을 조절하여 부여할 수 있는 방안을 개발하였다. 질의 화상에 대한 칼라공간, 키워드와 같은 추출된 특징중 하나의 특징으로 검색 실험한 결과는 가중치를 부여하여 실험한 결과보다 검색 효율이 낮았으며 가중치를 부여한 경우 측정된 파라메타의 평균치는 Precision(0.858), Recall(0.936), RT(1), MT(0)를 보임으로써 칼라공간, 키워드 내용기반 화상 검색 시스템들 보다 높은 검색 효율을 입증해 보였다.

• 대한지리학회지
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• 제40권2호
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• pp.242-251
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• 2005

본 연구에서는 우리나라 의료서비스의 공간분포에 나타나는 특징을 분석하였다. 이를 위하여 의료서비스의 공간적 분포 패턴을 조사하고, 의료 서비스에 대한 수요에 대한 공급의 공간적 패턴 분석을 통하여 의료서비스 공급에 나타나는 공간적 격차문제를 지역간과 지역내의 수준에서 분석하였다. 분석 결과 인구수를 고려한 상태에서도 의료 서비스의 공급이 대도시 및 경제적 중심지에 집중 분포하고, 촌락 및 경제적 주변지역은 크게 미흡한 상태여서 공간적 격차가 매우 심하다. 이러한 공간적 격차는 하나의 도시 내에서도 나타나고 있음을 확인하였다. 또한 본 연구에서는 병원시설의 규모별 분포 수의 관계를 분석하였다. 병원시설의 규모와 분포수의 관계는 기존의 병원시설 입지계획 모형들이 일반적으로 가정하는 계층적 구조보다는 자연계 및 사회 현상의 분포에 일반적으로 나타나는 보편적 질서로 밝혀진 법칙과 유사한 분포 함수를 보인다. 즉, 병원 규모에 따른 분포에 격차가 나타나지 않는 것으로 나타나고 있다. 이는 우리나라 의료체계가 3단계로 구분되어 있음에도 불구하고 병원시설의 분포는 규모에 뚜렷한 격차를 나타내지 않는 것을 의미한다. 이러한 병원시설의 규모와 분포 수가 보이는 특징은 의료서비스의 공간적 분포가 보여 주는 특징과 함께 앞으로 바람직한 의료서비스 시설 입지계획을 위한 모형 정립에 유용한 정보로 이용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.126-128
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• 1998

지리정보시스템은 공간 데이터와 비공간 데이터를 통합하여 다루는 시스템이다. 오늘날 사용되는 관계형 데이터 베이스시스템의 질의 언어는 비공간 데이터만을 잘 다룰 뿐, 공간 데이터는 다루지 못한다. 그러므로 지리정보시스템에서는 기존의 질의어를 사용할 수 없다. 지리정보시스템을 위해서는 공간데이터와 비공간 데이터를 동시에 고려하는 새로운 공간 질의언어가 필요하다. 본 논문에서는 공간 질의의 특징을 실펴보고 공간 질의어가 갖추어야 할 필요조건을 도출한다. 그리고, 이러한 필요조건을 만족하는 공간 질의어를 설계하고 구현한다. 구현된 시스템은 기조의 질의어에 공간 객체와 공간 연산자를 서술할 수 있으며 하부 시스템에 구현된 공간 색인 방법을 기반으로 하여 공간 스캔과 공간 조인 방법을 활요하여 빠른 공간 질의 성능을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.565-567
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• 2004

본 연구에서는 효과적인 패턴 분류를 위한 방법론으로서 수정된 퍼지 최대최소 신경망 모델을 제안하고 그 유용성을 고찰한다 제안된 모델에서 각 하이퍼박스는 다차원의 특징공간상에서 한 영역으로 정의되며 각 특징에 대하여 가중치 개념이 추가된 소속함수를 갖는다. 이는 기존의 FMM 신경망에서 모든 특징에 대하여 균일하게 고려되었던 특징의 상대적 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 모델의 동작특성 및 학습방법을 소개하며, 실제 패턴 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권1_2호
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• pp.31-39
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• 2003

장면 영상 속의 분사 영역에는 다른 부분과는 구분되는 특징적인 공간주파수가 있다. 이 특징은 직관적이며 또한 유용한 정보로서의 가치가 있다. 본 논문에서는 장면 영상에서 수평 텍스트를 찾는 방법을 제안한다. 수직 및 수평 방향으로 걸친 edge 픽셀의 빈도수와 푸리에 변환에 의한 기본 주파수의 두 가지 특징을 이용한 방법이다. 두 가지 특징을 독립적으로 활용하여 그 결과를 결합하거나 연속하여 적용하여 원하는 결과를 얻을 수 있다. 이와 같은 특징은 대체로 언어 또는 문자에 무관함을 확인하였다. 이에 추가하여 Hough 변환을 이용한 장면 속의 사각형을 탐색하였다. 여러 사람들에게 유용한 정보는 보통 강한 색상대비로 눈에 잘 띄는 색깔의 사각형 안에 씌어있는 경우가 보통이므로 사자형의 탐색함으로써 보다 효과적으로 문자를 탐색할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.597-600
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• 2007

얼굴은 개인의 신원확인을 위하여 중요한 생체부분이다. 하지만 얼굴인식은 고차원적인 패턴인식의 문제이다. 저해상도 얼굴영상 조차도 대단히 큰 특징공간을 생성한다. 고유공간기반 얼굴인식은 고차원적인 패턴인식의 문제를 보다 낮은 차원으로 줄여서 얼굴인식을 하는 방법이다. 본 연구의 목적은 실시간 얼굴인식을 위하여 빠른 특징 추출방법을 제공하는 것이다. 먼저, 입력된 얼굴 영상에서 주성분분석을 수행하여 고유벡터와 고유값을 생성하고, 생성된 고유벡터의 특이점에 Gabor 필터를 적용하여 특징벡터를 구성한 후에 앞에서 구해진 고유값을 곱하여 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 ORL 데이터베이스를 이용하여 실험하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.93-97
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• 2010

본 연구에서는 카메라 자세 정보가 없는 무인헬기에 탑재된 카메라로부터 취득된 연속영상을 등록하기 위한 개량형 KLT기법을 제시하였으며 그 절차는 다음과 같이 구성된다. 초기 특징점은 연속영상에서 모서리점을 검출하고 동적프로그래밍에 의한 특성곡선매칭에 의해 특징점을 추적하였다. 추적된 특징점 중 오류점은 RANSAC추정법에 의해 제거되며 호모그래피이론에 의해 나머지점은 정확한 정합점으로 분류되었다. 영상등록에 의한 편위보정영상모자이크생성은 쌍일차보간법에 의해 생성하였으며, 결과분석을 통해 제시된 방법이 흔들림이 있는 연속영상을 등록하는데 적합한 방법임을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.103-114
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• 2005

본 논문에서는 칼라 특징으로 칼라 오토코렐로그램(autocorrelogram)을 선택하고 질감 특징으로 BDIP(block difference inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficient)를 선택하여 이들을 효율적으로 추출하고 결합한 다중 특징기반 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 오토코렐로그램은 영상의 H(hue), S(saturation) 칼라 성분으로부터 추출 하였고, BDIP와 BVLC는 V(value) 성분으로부터 추출하였다. 이때 각 특징추출 시 계산량을 고려하여 간소화된 오토코렐로그램과 BVLC를 제안하여 사용하였으며, 추출한 특징들을 효율적으로 저장하기 위해 특징벡터성분들의 값을 그 분포에 따라 균등 또는 비균등 양자화 하여 사용하였다. Corel DB및 VisTex DB에 대한 실험 결과, 칼라 오토코렐로그램과 BDIP, BVLC 질감 특징을 결합함으로써 동일한 차원에서 오토코렐로그램만을 사용할 때보다 최대 9.5%, BDIP, BVLC만을 사용할 때보다 최대 4% 검색성능이 향상되었다. 또한 제안한 다중 특징은 웨이브렛 모멘트, CSD, 칼라 히스토그램에 비해 특징벡터의 저장공간을 약 3분의 1 정도 적게 차지하면서 검색성능이 각각 최대 12.6%, 14.6%, 27.9% 우수하게 나타남을 확인할 수 있었다.