• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.545-548
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• 2012

본 논문에서는 영상내 관심영역의 역 투시변환과 차선검출필터를 적용한 실시간 차선검출방법을 제안한다. 영상의 시작 프레임에서 소실점을 찾고 이를 기준으로 관심영역을 설정하고 차선을 예측하였으며, 예측된 차선을 기반으로 역 투시변환계수를 추출하여 원근감이 제거된 영상을 얻고, 이로부터 차선을 검출하였다. 제안한 방법은 원근감이 제거된 영상에 차선검출 필터를 적용하여 차선을 검출하는 방법으로, 처리영역을 축소하고 처리과정을 단순화 함으로써 초당 50 frames 정도의 양호한 차선검출 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3710-3717
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• 1999

무인 자율 주행 시스템의 개발에는 전방의 장애물 검출 및 거리 계산이 필수적이다. 전방 장애물 검출시 입력 영상에는 검출하고자 하는 도로면 상의 물체뿐만 아니라 도로 주변에 가로수, 표지판 둥 관심 외적인 요소들이 함께 존재한다. 이러한 관심 외적인 요소들을 제거하기 위해 탐색 영역을 차선의 안쪽으로 제안시켜 계산 시간을 단축하고 관심의 대상이 되는 물체만 검출하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 관심의 대상이 되는 전방 장애물 검출을 위하여, 탐색영역을 제한하는 간단하고 효율적인 차선 검출 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 Hough 변환을 이용하여 차선으로 추측된 영역에 수평탐색 영역과 2차 곡선의 근사화를 이용하여 정확하게 직선 차선 및 곡률을 지닌 차선을 검출하게 된다. 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 직선의 차선 뿐만 아니라 곡률을 지닌 차선 검출을 효과적으로 수행할 수 있는 실시간 시스템에 적합하다는 것을 보여준다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.107-113
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• 2014

본 연구에서는 입력 얼굴 영상에서 눈의 윤곽선과 눈동자 영역을 추출하여 시선을 추정하는 시스템을 설계 및 구현한다. 눈 윤곽선과 눈동자 영역을 효율적으로 추출하기 위하여 먼저 입력 영상으로부터 얼굴 영역을 추출한다. 얼굴 영역 추출을 위하여 아시아인 얼굴 영상 셋을 확보하여 아시아인 피부색에 대한 YCbCr 범위를 사전에 정의하였고, 정의된 피부색 범위값에 따라 피부영역을 검출한다. 최대크기 피부 영역을 얼굴후보 영역으로 지정하고 검출된 얼굴 후보영역에 대한 상위 50%의 관심 영역 내에서 눈윤곽선과 색상 특성 분석을 이용한 눈 영역 검출 알고리즘을 수행하여 기존의 Haar-like feature 특성기반 눈 영역 검출방법에 비해 타이트한 눈 영역을 검출한다. 눈의 윤곽선을 포함하는 관심영역 전체를 기준으로 눈 영역을 3등분하고, 추출된 눈동자의 위치가 3등분된 영역에서 어느 영역에 중점적으로 위치하고 있는지를 분석하여 좌, 우, 정면 시선 방향을 추정한다. 본 연구에서는 20명의 실험자에 대한 5,616 장의 테스트 영상을 이용한 시선방향 추정 실험에서 약 91%의 정확도를 획득한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2121-2127
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• 2017

본 논문에서는 세라믹 소재의 영상에서 비파괴 검사를 위한 사람 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 다양한 영상 처리 기법을 활용하여 자동으로 결함 의심 부분을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 관심 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 관심 영역의 명암 대비를 강조한다. 우리가 제안한 방법은 다양한 두께의 세라믹 소재 영상에 대해 안정적으로 결함을 추출하기 위해 설계되었다. 실험은 명암이 강조된 ROI 영역에서 8, 10, 11, 16, 22mm 영상의 결함 영역 검출을 실험했는데 다른 경우는 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출하지만 8mm 영상은 다른 영상에 비해 결함의 밝기값과 잡음의 밝기값이 유사하여 허위 양성 영역이 결함으로 추출되는 문제점이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 8mm는 개선된 퍼지 이진화 기법을 적용하여 결함 후보 영역을 추출한다. 제안된 방법을 다섯 종류의 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 두께의 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.273-275
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• 2011

본 논문에서는 허프변환 및 HSV 색변환을 이용한 효율적인 차선검출의 최적화 알고리즘을 제안한다. 차선 검출의 고속화를 위해 차선과 카메라의 위치를 감안하여 고정된 관심영역(ROI_LB)을 정하고 검출 영역을 감소시킨다. 정해진 관심영역 내에서 허프변환을 적용해 차선을 검출하고 이를 위해 Sobel Mask와 Threshold를 사용한다. 또한, HSV 색 공간을 이용하여 황색 선과 백색 선을 구별해내며 차선 이동 시에 "MOVEMENT"이라는 문자열을, 중앙선을 넘어가면 "DANGEROUS"이라는 문자열을 출력한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 복잡한 도로 동영상에서 효과적으로 차선을 인식하고 색 구별을 하였으며 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.343-344
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• 2018

본 논문에서는 관심 영역 보존을 고려한 이미지 리사이징 최적화 기법을 제안한다. 이미지 리사이징은 입력 영상을 다양한 비율의 디스플레이나 하드웨어 플랫폼에 적용이 가능한 비율의 영상으로 변환하는 것에 목적을 둔다. 변환 과정에서 인지적 특성을 고려하여 관심 영역 검출을 통해 주요 객체의 왜곡을 최소화하고자 한다. 목표 비율로의 리사이징 시 각 영역별 변환 비율이 상이하게 결정되어야 하고, 이 과정에서 관심 영역 왜곡과 영상 보간 불가능의 문제가 발생한다. 관심 영역 왜곡과 보간 불가능 상태를 최소화하기 위해 영역별 변환 비율을 결정하는 최적화 기법을 제안하여 관심 영역이 보존된 최적화된 결과 영상을 획득하고자 한다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권1호
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• pp.153-158
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• 2016

본 논문에서는 집중호우, 태풍, 허리케인과 같은 자연재해로 인한 낙과된 배 봉지를 자동으로 검출할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 검출 대상인 배 봉지는 글자가 인쇄된 회색 계열로, 수출용 배를 대량으로 생산하는 상주와 나주의 대규모 농원들에서 주로 사용한다. 제안한 알고리즘은 먼저 영상에서 관심영역을 설정하고, 설정한 관심 영역에 대해 유채색 영역을 제거한 후 형태학적 연산을 사용하여 잡음이나 이상 영역을 제거하여 낙과 영역을 검출한다. 이 낙과 영역을 분석하고 계수하여 낙과 피해 규모를 산정한다. 실험영상으로는 2014년 상주와 나주 배농원에서 촬영한 영상을 사용하였다. 제안한 기법은 실험영상에 대해 90% 이상의 검출 성능을 얻었으며, 알고리즘 구성이 간단해서 실시간 하드웨어 적용 및 모바일 디바이스를 활용한 구현도 가능하다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.371-373
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• 2012

본 논문에서는 컬러 영상 기반에서 배경에 강인한 피부 영역 검출 기법을 제안하고 손 인식기법을 활용한 응용프로그램을 제안한다. 코드북 모델[1]을 이용하여 배경/전경을 분리하고, 분리된 전경에서 피부색정보를 이용하여 관심영역을 도출한다. 피부 영역을 검출하기 위한 단계에서는 YCbCr, HSV, LUV 색상 모델의 혼합하여 피부색 후보 영역에 대한 임계구간을 통해 강인한 피부 영역을 분할한다. 분할된 영역을 관심영역으로 설정하고 Kalman filter를 이용하여 영역을 추적한다. 결과적으로 복잡하고 고정된 배경에서 조명에 강인한 피부 영역 분할 및 추적이 가능하며 이를 응용한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.267-270
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• 2016

차량 인식 기술은 지능형 자율주행 차량 및 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS: Advanced Driver Assistance System)의 개발에 있어서 핵심 요소 기술이다. 영상 기반의 차량 검출 알고리즘은 일반적으로 가설 생성 (HG: Hypothesis Generation) 단계와 가설 검증 (HV: Hypothesis Verification) 단계로 구성된다. 가설 검증 단계는 관심 영역 (ROI: Region of Interest) 내에 차량이 존재할 가능성이 있는 후보 영역을 만드는 단계로서 전체 알고리즘의 복잡도와 성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 관심 영역 내에 존재하는 그림자와 차량으로 인한 에지를 검출하고 두 특징 정보를 결합한 가설 생성 방법을 제안하고 차량 후방 영상을 이용하여 사각지대를 감시하는 시스템에 제안 방법을 적용하는 실험을 수행하였다. 실험 결과로 제안 방법이 차량 후보 영역의 존재 여부와 위치 정보를 판단하기에 적합하며 이를 통해 차량 검출 알고리즘의 계산 복잡도를 개선하면서도 다음 단계인 가설 검증 시 검출 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.401-404
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• 2010

고성능 단말기와 다양한 컨텐츠가 제공되면서 제스처 기반 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 기존의 알고리즘을 사용하기 위해서는 센서 장치를 사용하거나 사용자가 부자연스러운 장비를 착용해야 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 착용한 색상 마커를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문이 제안하는 마커 인식 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분 평균을 이용한 조건검사를 통하여 색상 영역을 검출한다. 다음으로, 인접한 프레임간의 평균 영상과 현재 영상과의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고 이 범위를 벗어난 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하고 이웃한 픽셀들도 위 조건을 동시에 만족하면 최종적으로 사용자의 마커로 인식한다. 본 논문이 제안하는 알고리즘은 영상 정보만 사용하기 때문에 사용자는 센서나 부자연스러운 장비를 착용할 필요가 없고 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하기 때문에 효과적인 사용자 움직임 검출이 가능하다.