• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권8호
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• pp.964-973
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• 1999

본 논문에서는 퍼지 트리플을 사용하는 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 이미지 내 객체들 사이의 공간 관계는 내용 기반 이미지 검색을 위해 사용되는 주요한 속성들 중의 하나이다. 그러나, 기존의 트리플을 이용한 이미지 검색 시스템들은 개념 기반 검색 방법을 지원하지 못하고, 방향들 사이의 근사 정합을 처리하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 개념 기반 정합과 근사 정합을 지원하는 퍼지 트리플을 이용한 이미지 검색 방법을 제안한다. 개념 기반 정합을 위해서는 퍼지 소속성 집합으로 이루어진 시소러스가 사용되며, 근사 정합을 위해서는 방향들 사이의 관계를 정량화 하기 위한 k-weight 함수가 각각 이용된다. 이 두 가지 정합은 퍼지 트리플 간의 퍼지 정합을 통하여 균일하게 지원될 수 있다. 본 논문에서는 또한, 개념 기반 정합과 근사 정합에 대한 검색 효과를 정량적으로 평가하는 작업을 수행한다. Abstract This paper proposes an inexact and a concept-based image match technique based on fuzzy triples. The most general method adopted to index and retrieve images based on this spatial structure may be triple framework. However, there are two significant drawbacks in this framework; one is that it can not support a concept-based image retrieval and the other is that it fails to deal with an inexact match among directions. To compensate these problems, we develope an image retrieval technique based on fuzzy triples to make the inexact and concept-based match possible. For the concept-based match, we employ a set of fuzzy membership functions structured like a thesaurus, whereas for the inexact match, we introduce k-weight functions to quantify the similarity between directions. In fuzzy triples, the two facilities are uniformly supported by fuzzy matching. In addition, we analyze the retrieval effectiveness of our framework regarding the degree of the conceptual matching and the inexact matching.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.409-412
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• 2007

본 논문에서는 근사 이산-시간 모델 기반 지능형 디지털 재설계 기법의 타당성에 대해서 논의한다. 타당성을 검증하기 위해 재설계된 디지털 제어 퍼지 시스템의 안정도 및 상태-정합에 특성이 분석된다. 구체적으로 근사 이산-시간 모델들의 상태 사이의 비정합의 크기가 충분히 작으면 재설계된 디지털 제어 퍼지 시스템의 평형점은 점근적 안정함을 보인다. 또한 이러한 비정합이 영으로 수렴함에 따라 재설계된 디지털 제어 퍼지 시스템과 주어진 아날로그 제어시스템 사이의 비정합은 매우 작아짐을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권6B호
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• pp.840-847
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• 2001

본 논문에서는 클럭 동기 회로에 사용되는 다차 함수 형태의 결합 필터를 선형 근사화 하는 알고리즘을 제안하고 이를 하드웨어로 구현한다. 정합 필터와 보간필터에 의한 클럭 동기회로는 수신기를 전 디지털 회로를 구현하기 위해 선호되지만 계산량이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 정합 필터의 임펄스 응답을 갖는 결합 보간 필터를 구현하고, base 함수의 적용을 선형 근사화 하여 필터의 계산량을 감소시켰다. 본 논문에서는 선형 근사화된 결합 보간 필터의 동작을 Matlab을 통한 시뮬레이션과 ALTERA Chip으로 테스트하였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권1호
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• pp.37-45
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• 2002

본 논문은 차량계기판에서 벌브를 인식하기 위한 새로운 특징을 제안한다. 대부분의 모델기반 물체 인식에서 사용되는 특징으로는 물체의 다각형 근사점이 있다. 이러한 특징을 이용한 정합방식을 차량계기판의 벌브와 같은 작은 물체에 적용하며, 정합율이 낮다. 이러한 정합율을 높이기 위해서 본 논문에서는 새로운 특징을 제안한다. 제안된 특징은 물체화소의 원분포와 물체의 중심에서 경계선까지의 거리비이다. 본 논문에서는 이러한 세 개의 특징을 모두 같이 이용하기 위해서 새로운 결정함수를 정의한다. 실험 결과는 다각형 근사점을 이용한 정합방식과 3개의 특징을 모두 이용한 정합방식에서의 정합이 되지 않은 물체수로 비교를 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제12권1호
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• pp.43-59
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• 1996

이 연구는 수치사진측량의 기본과정 중의 하나인 입체영상 표정에서 관계영상정합 (relational matching)을 이용한 초기 근사값 결정에 관한 연구를 목적으로 한다. 수치입체영상에 대한 상호표정(relative orientation)을 자동화하기 위한 연구가 수치사진측량(Digital Photogrammetry) 및 컴퓨터 비젼(Computer Vision) 분야에서 많이 이루어져 왔다. 그러나 현재 까지의 자동화된 상호표정에 있어서는 초기 근사값 산정에 의한 문제가 제약조건이 되어 왔으므 로, 보다 일반적인 적용을 목적으로 관계영상정합이 제안되고 이에 대해 연구가 시작되었다. 이 연구에서는 특수한 관계설정(relational description)을 사용하여, 초기 근사값을 결정하는 보다 유연한 방법이 제시되고 적용되었으며, Cost 함수를 평가함수(evaluation fuction)로 적용하였다. 본 연구에서 제시된 관계정합방법에 일부로서 매칭오류(mismatch) 탐색과정을 부가하였다. 또 한, 반복적인 형태, 파단선, 사각지역 등이 다수 포함되어 있는 도심지의 영상에 대해 적용하므르 서 본 연구에서 제시된 관계영상정합이 실제 적용가능하다는 것을 입증하였다. 영상정합의 분야에서의 관계영상정합에 대한 이 연구는 기존의 영상정합법에 대한 장단점을 도 출하였으며, 수치사진측량 분야에서의 관계영상정합의 응용과 개발에 대한 향후의 연구방향을 제 시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.29-36
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• 2009

서열데이터베이스에 있는 자주 발현하는 부분 서열을 패턴으로 찾아내는 순차패턴 탐색은 넓은 응용 분야를 가지는 중요한 데이터 마이닝 문제이다. DNA 서열에서 순차패턴이 모티프가 될 수 있으므로 DNA 서열에서 순차패턴을 찾는 것을 연구하였다. 대부분의 기존 마이닝 방법은 순차패턴의 정의에 따라 정확한 정합에 주력하여 노이즈가 있는 환경이나 실제 문제에서 발생하는 부정확한 데이터에 대하여 제대로 작동하지 않을 수 있다. 이러한 문제가 생물 데이터인 DNA 서열에서 자주 나타난다. 이러한 문제를 다루기 위한 근사 정합 방법을 연구하였다. 본 연구의 아이디어는 자주 발생하는 패턴을 근사 패턴이라 부르는 그룹으로 분류할 수 있다는 관찰에서 기반을 둔다. 기존의 Prefixspan 알고리즘은 주어진 긴 서열에서 순차패턴을 잘 찾을 수 있다. 본 연구는 Prefixspan 알고리즘을 개선하여 유사한 순차패턴을 찾을 수 있게 하였다. 실험 결과는 PreFixSpan보다 제안한 방법이 패턴 길이가 4일 때, 근사 순차패턴의 빈도가 5배 높아짐을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.164-169
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• 2002

칼라 정보를 이용하여 영상을 정합하기 위해서는 적은 수의 칼라 집합으로 영상을 표현하는 영상 양자화 과정이 필요하다. 적응적 양자화를 사용하는 경우에는 균일 양자화에 비해 높은 정합 성능을 기대할 수 있지만 상이한 칼라 집합의 생성으로 인해 영상 정합 과정이 힘들게 된다. 이에 본 논문에서는 상이한 칼라 집합을 갖는 영상을 정합할 수 있는 기초적인 연구를 수행하였다. 영상 정합을 위해 우선 STR(sort-tile-recursive) 방법[1]을 응용하여 질의 영상의 각 칼라에 대한 유사 칼라를 DB 영상으로부터 빠르게 선정할 수 있는 방법을 개발하였다. 질의 칼라와 유사 칼라간의 유사도를 정의하고 이를 기반으로 영상간의 유사도를 계산함으로써 영상 정합에 이용할 수 있도록 하였다. 칼라간의 유사도는 칼라 차이가 고려되어 정의되는데 칼라 차이는 칼라 공간에서의 칼라 거리로 계산된다. 칼라 거리를 계산하기 위해 유클리디언 거리를 이용할 경우 많은 계산량이 요구되므로 기존의 시티블록 거리나 체스보드 거리에 비해 유클리디언 거리를 좀더 유사하게 근사화하면서 빠른 계산이 가능한 거리 계산 방법을 개발하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1222-1227
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• 2006

본 연구의 목적은 객체의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 고품질의 가상모델을 생성하는데 있다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 aspect ratio 를 파라미터로 하는 3D-2D 정합을 수행한다. 이러한 3D-2D 정합을 효율적으로 수행하기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 신뢰도가 높은 초기해 설정단계, 비선형 최적화(Newton method) 단계로 접근한다. 또한, 색/질감정보로 이용되는 객체의 이미지는 촬영조건에 의해 스펙큘러(specular)나 이미지 픽셀값의 포화상태(saturation) 등의 결점을 포함한다. 영상내의 스펙큘러 좌표와 3D-2D 정합의 결과를 이용하여 촬영 당시의 광원을 추정하고, 근사화된 빛반사도 함수(BRDF)를 이용하여, 텍스쳐의 픽셀값 변조를 통해 이미지 촬영 당시의 광원효과가 제거된 디퓨즈 텍스쳐를 획득한다. 본 연구에서는 퐁(Phong)의 모델을 근사화한 빛 반사도 함수 모델로 사용하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.116-123
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• 2009

서로 다른 시점의 두 영상에서 동일한 점들을 정합하는 특징점 정합은 다양한 영상 처리 분야에서 널리 사용되고 있으며, 최근에는 실시간으로 동작하는 특징점 정합에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문은 저니키 모멘트 기반의 지역 서술자를 이용하여 특징점을 실시간으로 정합하는 방법을 제안한다. 빠른 모서리 점 검출 방법을 이용하여 입력 영상으로부터 특징점을 추출하고, 각 특징점에서 저니키 모멘트를 이용한 지역 서술자를 생성한다. 저니키 모멘트 기반의 지역 서술자는 특징점 주변의 부분 영상을 적은 차수의 특징 벡터로써 효율적으로 표현하며, 영상의 회전과 밝기 변화에 강인하다. 본 논문에서는 저니키 모멘트 계산을 실시간으로 수행하기 위하여 고정된 크기의 저니키 기저 함수를 미리 계산하여 이를 룩업 테이블에 저장하여 사용한다. 특징점 정합 단계에서는 근사 최근방 이웃(ANN) 방법을 사용하여 초기 정합 결과를 얻고, 이 중 잘못된 정합은 RANSAC 알고리즘을 이용하여 제거함으로써 최종 정합 결과를 얻는다. 실험 결과 제안하는 방법은 다양한 변환이 존재하는 영상에 대하여 실시 간으로 특징점 정합을 수행함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.112-119
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• 2010

본 논문에서는 스테레오 이미지로부터 디스패리티 맵을 추출하기 위한 확률모델을 제시하고 이의 해를 구하는 과정은 에너지 기반 스테레오 정합과 일치함을 이론적으로 증명한다. 정합되는 화소 간의 차와 인근 화소에 해당되는 디스패리티의 차는 exponential 확률분포에 근사하다는 사실을 실험적으로 확인하고 이에 근거하여 이들의 정합 파라미터를 최적화하는 식을 유도하고 이를 실험적으로 구하는 방법을 제시한다. 에너지 기반 스테레오 정합 알고리즘의 성능은 기본적으로 정합 파라미터의 크기에 매우 민감하므로 이미지에 따라 적절한 값을 사전에 구하여 적용하여야 한다. 제안한 방식은 초기에 임의의 파라미터로 디스패리티 맵을 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 정합 파라미터를 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 디스패리티 맵을 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 따라서, 이미지에 따라 사전에 정합 파라미터를 구하여야 하는 문제를 해결할 수 있다. Middlebury 웹사이트에서 제공한 다양한 스테레오 이미지를 이용하여 제안한 방식으로 구한 파라미터가 최적의 값으로 수렴하는지를 조사하고 이의 수렴 속도와 성능 개선 효과 등을 확인한다.