• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.260-261
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• 2008

이동 물체 탐지(Object Detection) 기법은 대부분의 감시 시스템에서 가장 초기 단계로서, 이후에 물체 추적(Object Tracking) 및 물체 식별(Object Classification) 등의 지능 알고리듬에 입력으로 사용된다. 따라서 물체의 윤곽의 변화 없이 최대한 정교하게 이동 물체 영역 맵을 생성하는 것이 물체 탐지의 가장 중요한 요소가 된다. 카메라가 고정되어 있는 경우에는 현재 들어오는 영상에 대한 확률적 배경 모델을 생성할 수 있지만, 팬틸트 카메라와 같이 영상의 좌표가 변하는 환경에서는 배경 모델도 계속 변하기 때문에 기존의 배경 모델을 그대로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 팬틸트 카메라와 같이 동적인 카메라에서 이동 물체 탐지를 위해, 국소 특징점(Local Feature)를 통해 카메라의 움직임을 판단하여 연속되는 영상간의 변환 행렬(Transformation Matrix)를 구하고 하고, 확률적 배경 모델링을 통한 이동 물체 탐지 기법을 제안한다. 자제 촬영한 이동 카메라 실험영상을 통해서 이 알고리듬이 동적 배경에서도 매우 강인하게 동작하는 것을 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.199-202
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• 2015

본 논문에서는 비문(鼻紋) 이미지를 이용한 개의 개체인식 시스템에서 정확도를 높이는 방법을 논하고자 한다. 비문 이미지에는 개 코의 특성상 반사로 인한 다수의 잡음이 생기게 되는데 이는 전체 시스템의 인식률을 낮추는 주요 원인이다. 본 알고리듬에서는 반사광으로 인해 비문 이미지에서 탐지된 잘못된 특징점을 제거하고 RANSAC 알고리듬을 적용하여 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 알고리듬은 종이에 비문을 찍어내지 않고도 충분한 정확도를 가지는 시스템을 구축 할 수 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.355-356
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• 2013

심장의 활동을 전기적 변위로 표현되는 심전도 신호는 심장병 진단에 중요한 임상적 파라미터들을 제공한다. 특히 심전도 신호에서 P, QRS Complex,, T 특징점들로 대표되는 파형 변곡점들의 시간상 위치와 크기 및 형태학적 모양은 심장의 이상 리듬을 나타내는 부정맥여부를 검출하는데 핵심적인 역할을 한다. 본 연구에서는 특히 QRS complex 구간에 대한 첨도치의 연산 해석을 통하여 정상적인 심전도 리듬과 심실조기수축 부정맥 리듬을 구분하는 방법을 제시하고 또한 스마트폰을 기반으로 하는 심전도 모니터링 시스템에 적용하고자 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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• pp.239-242
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• 2005

본 논문은 디지털 방송에서 다양한 부가 정보 제공 및 관련 기기의 기능을 효과적으로 활용하기 위한 연구로서, 방송 시스템에서의 방송이나 편집 등을 고려하여 색인 정보를 재사용하는 알고리즘에 관한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 비주얼 리듬을 이용한 원본 영상과 목표 영상의 매칭을 제안하며, 비주얼 리듬의 히스토그램을 특징 벡터로 사용하여 유사도를 계산한다. 검색 시 목표 영상에 대해 우선 검색 구간을 설정하여 검색 시간을 줄이고자 하였으며, 실제 이 알고리즘을 적용한 결과 약97%의 정확도의 매칭 결과를 보였다. 또한 결과를 시각적으로 쉽게 알 수 있었기에 오류를 수정하는데 수월하였다. 이를 통해 기존의 색인화 정보를 목표 영상의 복호화작업 없이 쉽게 재사용 할 수 있어, 불필요한 비용의 증가를 방지하는 효과를 기대할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.406-412
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• 2006

본 논문에서는 차선 추출을 위해서 OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬을 제안한다. 입력 영상을 그레이 영상으로 변환하고 변환된 그레이 영상은 수평 투영을 통해 주변 배경 영역과 도로 영역으로 분리된다. 분리된 도로 영역에서 OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬을 적용한다. OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬은 다음과 같이 특징지어진다. 첫째, 윤곽선 방향각을 이용해서 차선후보 픽셀을 최소화하였으며, 둘째, 좌우 차선의 범위는 제한된 ${\theta}$값으로서 정의하였다. 실험 결과, 제안한 알고리듬이 기존의 Hough Transform보다 훨씬 효율적임을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권5호
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• pp.27-34
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• 2005

심실세동은 심장의 무질서한 전기적 활동으로 인해 심근 수축이 동시에 이뤄지지 않게 되어 급성심장사에 이르게 하는 부정맥이다. 본 연구에서는 이러한 심실세동 검출을 위해 적은 양의 학습 데이터만으로 좋은 분류 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine) 분류기 기반의 심실세동 검출 알고리즘을 제안하였다. 심전도 신호로부터 SVM 분류기에 입력할 입력 특징을 추출하기 위하여 웨이브렛 변환기반의 대역통과 필터링, R점 검출, 입력 특징 추출구간 설정의 전처리 과정을 수행하였으며 입력 특징으로는 리듬 기반의 정보 및 웨이브렛 변환 계수를 선택하였다. SVM 다원분류기는 정상리듬(NSR) 분류기, 심실 세동과 유사한 심실빈맥(VT) 분류기, 심실세동(VF) 분류기 그리고 그 외 부정맥 분류기로 구성하였다. SVM 분류기의 파라미터 C값과 ${\alpha}$값은 실험을 통하여 최고 성능을 나타내는 C=10, ${\alpha}=1$을 선택하였다. SVM 다원 분류기를 통한 정상리듬, 심실빈맥 심실세동의 검출 평균값은 98.39%, 96.92%, 99.88%의 우수한 검출 성능을 나타냈다. 본 연구에서 제안된 동일 입력특징을 사용하여 SVM 분류기의 심실세동 검출 결과와 다층퍼셉트론 신경망 및 퍼지추론 방법에 의한 결과를 비교하였으며 SVM 분류기가 비슷하거나 우수한 결과를 보였다. 또한 기존 다른 알고리즘에 비하여도 우수한 결과를 보임으로써 제안된 입력 특징을 통한 SVM 분류기 기반의 심실세동 검출이 유용함을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.484-494
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• 2018

Cho 등의 균일 모션 블러 제거 알고리듬은 영상 내 외곽선 영역을 선명하게 복원하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 한 장의 정지 영상에서 발생하는 블러 (Blur)현상을 블러된 계단형 신호를 뚜렷한 외곽선으로 복원해주는 쇼크 필터 (Shock filter)와 영상에서 특징을 추출하여 학습하는 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network: CNN)을 이용하여 선명한 영상을 복원하고 이 영상으로부터 균일 모션 (Uniform motion) 블러를 측정하여 영상 내 블러 현상을 제거하는 효과적인 알고리듬을 제안하고자 한다. 제안된 알고리듬은 쇼크 필터와 합성곱 신경망을 이용하여 선명한 영상을 복원함으로써 기존 알고리듬의 단점을 개선하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존 알고리듬에 비해 객관적 및 주관적인 평가에서 우수한 복원 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 생명과학회지
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• 제28권8호
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• pp.985-991
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• 2018

생물시계(Biological clock)는 생명체에서 나타나는 반복되는 자율적인 리듬을 말하며, 단일세포는 물론 다세포 생명체의 기본적인 대사와 이에 따른 표현형과 행동을 직접적으로 조절하고 있다. 이러한 생물시계는 동면 리듬, 수면 리듬, 심장박동 리듬 및 짝짓기 노래 리듬 등 매우 다양하며, 24시간 이상의 주기를 infradian rhythm, 24시간 주기를 circadian rhythm, 24시간 이내의 짧은 주기를 ultradian rhythm으로 구분한다. 효모 Saccharomyces cerevisiae는 최소 5종 이상의 반복되는 자율적인 리듬이 알려져 있으며, 이중 일부는 생체시계로 인식되고 있다. 본 리뷰에서는 Saccharomyces cerevisiae의 glycolytic oscillation (T= 1~30분), cell cycle-dependent oscillation (T= 2~16 시간), ultradian metabolic oscillation (T= 15~50분), yeast colony oscillation (T= 수 시간) 및 circadian oscillation (T= 24시간)에 대한 연구 결과를 제시하고, 특히 ultradian metabolic oscillation의 특징, 집단 동조인자(population synchronizer), 동조인자의 조절 기작 및 효모 생물시계의 대사공학 분야의 이용성을 제시하여 효모를 이용한 동적 대사조절 및 생물시계 연구가 가능함을 제시하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제1권1호
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• pp.71-78
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• 1998

2차원 MT탐사자료의 역산은 보편적으로 많은 계산시간과 기억용량이 소요되며 TM모드의 경우지표 근처의 불균질대에 야기될 수 있는 정적 효과에 대한 주의 깊은 고려도 필요하게 된다. 이에 본 연구에서는 GRRI를 이용하여 TM모드 MT자료의 2차원 역산 알고리듬을 구현하였다. 본 역산 알고리듬은 국부적인 2차원 해석을 통한 모형변수 증분 해석에 기초를 두는데 이는 모형변수의 증분을 구하는 과정에 있어서 탐사의 대상인 2차원 전 영역을 동시에 고려하지 않고 국부 영역들로 분할하여 순차적으로 고려함으로써 수평적인 변화가 고려되면서도 자코비안을 구하는 과정에서 사용되는 부가적인 모델링 과정을 배제하여 계산시간과 기억용량을 최소화하기 위한 것이다. 구현된 알고리듬의 타당성 검증은 간단한 이론모형에 대한 적용을 통하여 이루어졌으며, 이를 토대로 타 알고리듬과의 비교를 통하여 그 특징을 살펴보는 한편, 여러 가지 다양한 모형에 적용하여 그 현장 적용성을 고찰하였다. 본 알고리듬을 이용한 역산은 계산시간과 기억용량 면에서 매우 경제적이며 전류집중에 의해 탐사자료에 왜곡이 생기는 경우에는 특별한 전처리과정 없이도 타당한 분해능을 확인할 수 있었다. GRRI를 이용한 역산 알고리듬은 향후 현장에서 실시간 역산으로서 경제적이면서 타당한 자료 해석에 적용성이 기대된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.761-764
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• 1998

본 논문에서는 CCCD 카메라로부터 획득한 영상시퀀스들에서 인접한 두 영상 사이의 차영상과 얼굴이 가지는 컬러정보를 이용하여 분리한 얼굴 영역에서 양쪽 눈과 입의 위치좌표를 특징점으로 이용하여 입력된 얼굴에 자동정합된 변형가능 템플리트(deformable template)를 가지고 연속된 다음 프레임에서 얼굴 전체를 트래킹하는 알고리듬을 제안한다. 실제 입력영상의 얼굴 영역과 변형 가능 템플리트의 차이를 비교하기 위해 텍스쳐 매핑(Texture mapping)을 도입하여 트래킹의 정확도를 살펴본다.