• 전자공학회논문지SC
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• 제48권5호
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• pp.13-24
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• 2011

본 논문은 3차원 공간의 원형 물체에 대한 자세 및 위치 추정 문제를 다룬다. 원형 특징은 실세계의 다양한 물체들로부터 관찰될 수 있으며, 비전 기반의 물체 식별 및 위치 인식을 위한 주요한 단서를 제공한다. 일반적으로 3차원 공간상의 원형 특징은 카메라에 의해 투영될 때 원근 변화에 따라 투영된 곡선 정보로부터 원형 특징에 대한 완전한 3차원 자세 및 위치 파라미터를 결정하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문은 공면 점(共面鮎)을 활용한 원형 특징의 3차원 자세/위치 추정 방법을 제안한다. 본 논문은 우선 원형 특징과 공면 점에 대한 기하학적 변환 관계를 사영 공간 및 3차원 공간에서 해석하고, 이를 토대로 3차원 자세 및 위치 파라미터의 추정 절차를 기술한다. 제안된 방법은 수치 예제를 통해 검증되고, 정확도 및 민감도 분석을 위한 실험을 통해 평가된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.31-37
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• 2021

본 논문은 특징 융합과 공간 강조를 적용하여 작고 페색된 객체 검출을 위한 개선된 YOLOv4S를 제안하였다. 기존 YOLOv4S은 경량 네트워크로 깊은 네트워크 대비 특징 추출 능력 부족하다. 제안하는 방법은 먼저 feature fusion으로 서로 다른 크기의 특징맵을 결합하여 의미론적 정보 및 저수준 정보를 개선하였다. 또한, dilated convolution으로 수용 영역을 확장하여 작고 폐색된 객체에 대한 검출 정확도를 향상시켰다. 두 번째로 spatial attention으로 기존 공간 정보 개선하여 객체간 구분되어 폐색된 객체의 검출 정확도를 향상시켰다. 제안하는 방법의 정량적 평가를 위해 PASCAL VOC 및 COCO 데이터세트를 사용하였다. 실험을 통해 제안하는 방법은 기존 YOLOv4S 대비 PASCAL VOC 데이터세트에서 mAP 2.7% 및 COCO 데이터세트에서 mAP 1.8% 향상되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.934-940
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• 2003

본 논문은 헤어 뷰티 패션 디자인(Hair Beauty Fashion Design)을 위한 헤어모델과 헤어 얼굴 특징 점을 검출하여 긴 머리, 짧은 머리, 올림머리 등을 연출하는 헤어 라인 검출을 연구한다. 헤어 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징 점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프 헤어 모델로 표현한다. 제안된 탄력적 특징 정합은 헤어 모델과 헤어 입력 영상에 상응하는 특징을 취하여 정합 헤어 모델에서 국부적으로 경쟁적이고, 전체적으로 협력적인 헤어 모델 구조를 제시하며, 또 헤어 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할도 한다. 복잡한 헤어 얼굴 배경이나 헤어 모델 자세의 변화, 그리고 왜곡된 헤어 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 헤어(얼굴)설계 식별 시스템을 구성함으로서 헤어 라인응용의 방법 등을 탄력적 특징적 정합으로 검출한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-6
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• 2018

본 논문에서는 다중 스케일 영상 공간에서 특징점 검출을 위해 수행되는 반복적인 과정을 제거하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 원 영상으로부터 특징점을 검출하고, 클러스터 필터를 이용하여 유효한 특징점을 선별하고, 특징점 클러스터를 생성한다. 그리고 특징점 클러스터의 방향 각도를 이용하여 참조 객체를 선별하고, 분산 거리 비율을 이용하여 원 영상의 스케일을 예측한다. 예측한 스케일에 따라 참조 영상의 스케일을 변환하고, 변환된 참조 영상에 대해 특징점 검출을 적용한다. 실험 결과 제안한 방법은 다중 스케일 영상을 사용하는 SIFT 방법 및 Scaled ORB 방법에 비해 특징점 검출 시간이 각각 75% 및 71% 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.138-143
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• 2009

본 논문에서는 감성 공간에서 mean shift clustering과 user feedback을 이용하여 영상 검색 결과를 개선하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 인터페이스, 감성 공간 변환, 검색결과 순위 재지정(re-ranking)으로 구성된다. 사용자 인터페이스는 텍스트 형태의 질의 입력과 감성 어휘 선택에 따른 user feedback에 의해 개선된 검색결과를 보인다. 사용된 감성 어휘는 고바야시가 정의한 romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern 등의 8개 어휘를 사용한다. 감성 공간 변환 단계에서는 입력된 질의에 따라 웹 영상 검색 엔진(Yahoo)에 의해 검색된 결과 영상들에 대해 컬러와 패턴정보의 특징을 추출하고, 이를 입력으로 하는 8개의 각 감성별 분류기에 의해 각 영상은 8차원 감성 공간으로의 특징 벡터로 변환된다. 이때 감성 공간으로 변환된 특징 벡터들은 mean shift clustering을 통해 군집화 되고, 그 결과로써 대표 클러스터를 찾게 된다. 검색결과 순위 재지정 단계에서는 user feedback 유무에 따라 대표 클러스터의 평균 벡터와 user feedback에 의해 생성된 사용자 감성 벡터에 의해 검색 결과를 개선할 수 있다. 이때 각 기준에 따라 유사도가 결정되고 검색결과 순위가 재지정 된다 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 7개의 질의의 각 400장, 총 2,800장에 대한 Yahoo 검색 결과와 제안된 시스템을 개선된 검색 결과를 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.715-717
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 최근 각광받는 기계학습 방법 중 하나로서, kernel function 이라는 사상(mapping)을 이용하여 입력 공간의 벡터를 classification이 용이한 특징 (feature) 공간의 벡터로 변환하는 것을 근간으로 한다. SVM은 이러한 특징 공간에서 두 클래스를 구분 짓는 hyperplane을 일련의 최적화 방법론을 사용하여 찾아내며, 주어진 문제가 convex problem 인 경우 항상 global optimal solution 을 보장하는 등의 장점을 지닌다. 한편 bioinformatics 연구에서 주로 사용되는 데이터는 측정 오류 등 일련의 오류를 포함하고 있으며, 이러한 오류는 기계학습 방법론이 어떤 decision boundary를 찾아내는가에 영향을 끼치게 된다. 특히 SVM의 경우 이러한 오류는 특징 공간 벡터간의 관계를 나타내는 Gram matrix를 변화로 나타나게 된다. 본 연구에서는 입력 공간에 오류가 발생할 때 그것이 SVM 의 decision boundary를 어떻게 변화시키는가를 대표적인 두 가지 kernel function, 즉 linear kernel과 Gaussian kernel에 대해 분석하였다. Wisconsin대학의 유방암(breast cancer) 데이터에 대해 실험한 결과, 데이터의 오류에 따른 SVM 의 classification 성능 변화 양상을 관찰하여 커널의 종류에 따라 SVM이 어떠한 특성을 보이는가를 밝혀낼 수 있었다. 또 흥미롭게도 어떤 조건 하에서는 오류가 크더라도 오히려 SVM 의 성능이 향상되는 것을 발견했는데, 이것은 바꾸어 생각하면 Gram matrix 의 일부를 변경하여 SVM 의 성능 향상을 꾀할 수 있음을 나타낸다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.258-265
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• 2002

베이지안망은 기존의 방법에 비해 불확실한 상황에서도 지식을 표현하고 결론을 추론하는데 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 대표적인 베이지안망 분류기들을 제시하고, 동일 임상데이터에 대해 서로 다른 유형별 베이지안망 분류기들을 학습하였다. 베이지안망을 적용할 때 변수의 수가 많아짐에 따라 베이지안망의 구조를 학습하는데 탐색공간이 넓어져 어려움이 있다. 본 연구에서는 이런 탐색공간을 효율적으로 줄이기 위하여 클래스 노드의 Markov blanket에 속한 특징들로 집합을 축소하는 것을 제안하고, 실험을 통해 이 특징 축소방법이 베이지안망 분류기들의 성능을 높여 줄 수 있는지 알아보았다. 분류기들의 성능에서는 축소한 특징집합으로부터 얻은 베이지안망으로 확장한 나이브 베이지안망 분류기가 가장 우수한 정확도를 가짐을 실험을 통해 알 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.9-15
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• 2000

본 논문에서는 영상 데이터 베이스의 색인화를 위해 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제시하였다. 일반적으로 색상 특징을 이용한 검색방법은 영상내 객체의 모양에 대한 공간 정보 특성을 고려하지 않으므로 검색 효율이 저하되었다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징과 제안한 체인코드에 의한 객체의 복잡도를 특징으로 하는 공간정보를 결합한 방법을 제안하였다. 실험결과 영상의 모양 특징도 고려한 제안한 방법이 내용기반 검색에서 색상 특징만을 고려한 기존의 방법보다 우수하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.1-3
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• 2022

최근 기존의 영상 압축 파이프라인 대신 신경망의 종단 간 학습을 통해 압축을 수행하는 알고리즘의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 종단 간 학습 기반 공간적 스케일러블 압축 기술을 제안한다. 보다 구체적으로 본 논문은 신경망의 각 계층에서 하위 계층의 학습된 특징 (feature)을 융합하여 상위 계층으로 전달하는 다중 스케일 특징 융합 (multi-scale feature fusion) 모듈을 도입해 상위 계층이 더욱 풍부한 특징 정보를 학습하고 계층 사이의 특징 중복성을 더욱 잘 제거할 수 있도록 한다. 기존 방법 대비 향상 계층(enhancement layer)에서 1.37%의 BD-rate가 향상된 결과를 볼 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권2호
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• pp.35-40
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• 2019

기존 악성코드 탐지는 다형성 또는 난독화 기법이 적용된 변종 악성코드 탐지에 취약하다. 기계학습 알고리즘은 악성코드에 내재된 패턴을 학습시켜 유사 행위 탐지가 가능해 기존 탐지 방법을 대체할 수 있다. 시간에 따라 변화하는 악성코드 패턴을 학습시키기 위해 지속적으로 데이터를 수집해야한다. 그러나 대용량 악성코드 파일의 저장 및 처리 과정은 높은 공간과 시간 복잡도가 수반된다. 이 논문에서는 공간 복잡도를 완화하고 처리 시간을 가속화하기 위해 HDFS 기반 분산 처리 시스템을 설계한다. 분산 처리 시스템을 이용해 2-gram 특징과 필터링 기준에 따른 API 특징 2개, APICFG 특징을 추출하고 앙상블 학습 모델의 일반화 성능을 비교했다. 실험 결과로 특징 추출의 시간 복잡도는 컴퓨터 한 대의 처리 시간과 비교했을 때 약 3.75배 속도가 개선되었으며, 공간 복잡도는 약 5배의 효율성을 보였다. 특징 별 분류 성능을 비교했을 때 2-gram 특징이 가장 우수했으나 훈련 데이터 차원이 높아 학습 시간이 오래 소요되었다.