• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.90-93
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• 2009

본 논문은 자동차 자동운행 시스템 연구 분야의 한 부분인 자동차 운행 중 도로상에 위치한 교통 신호등을 추적을 통해 검출하고, 인식하기 위한 방법과 관련된 연구이다. 교통 신호등은 색상 정보를 포함한 광원을 갖는 물체로서 표현되어지고 운전자에게 안전을 위해 준수해야 할 신호정보로써 제공되어 진다. 본 논문에서는 이러한 교통신호등의 인식을 위해 명도 분포도를 이용하여 관심영역을 필터링하고, 마스크와 HSI 색 공간영역에서의 색상과 채도, 밝기 정보를 이용한 유효값을 검출, 좌표변환, 보간법, YUV 모델을 이용한 그레이 영상으로의 변환, 닫힘 연산, 선명화 연산, 템플릿 매칭 방법을 적용함으로써 가로등과 같은 주변 환경이 갖는 색정보로부터 교통 신호등의 신호를 검출하고 인식하도록 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.384-385
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• 2011

본 논문은 중요도 맵과 Mean Shift 알고리즘을 이용하여 모바일 폰 영상 내의 와인 라벨 검출 방법을 제안한다. Mean Shift 알고리즘은 비모수적 클러스터링 기술로 클러스터의 수에 대한 사전 지식이 없이도 클러스터링이 가능한 알고리즘인데 실행 시간이 많이 필요한 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 입력 칼라 와인 영상에 Saliency Map을 먼저 적용하고 영상의 두드러진 영역을 찾는다. 다음으로 Mean Shift 알고리즘을 이용한 분할 결과에서 얻은 칼라 마스크를 따라 빈도가 가장 높은 칼라 영역을 찾고 와인 라벨 영역을 검출한다. 실험결과를 통하여 제안된 방법을 모바일 폰을 이용하여 획득된 다양한 와인 영상의 라벨 영역을 효율적으로 검출할 수 있음을 볼 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.647-650
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• 2021

The most powerful and modern face recognition techniques are using deep learning methods that have provided impressive performance. The outbreak of COVID-19 pneumonia has spread worldwide, and people have begun to wear a face mask to prevent the spread of the virus, which has led existing face recognition methods to fail to identify people. Mainly, it pushes masked face recognition has become one of the most challenging problems in the face recognition domain. However, deep learning methods require numerous data samples, and it is challenging to find benchmarks of masked face datasets available to the public. In this work, we develop a new simulated masked face dataset that we can use for masked face recognition tasks. To evaluate the usability of the proposed dataset, we also retrained the dataset with ArcFace based system, which is one the most popular state-of-the-art face recognition methods.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.1034-1036
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• 2022

마스크 착용의 보편화로 청각장애인들이 일상에서 소통하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 청각장애인들의 소통의 불편함을 줄여주기 위해 AR 글래스를 활용한 수어 통역 애플케이션을 구현한다. 구현한 통역 애플리케이션은 STT 를 활용해 텍스트를 지문자로 분리하여 수어 애니메이션을 AR 글래스로 확인할 수 있다. 또한, AR 글래스를 활용해 대화 상대자와 눈을 마주 보며 원활한 소통을 할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.246-247
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• 2023

최근 문화 공연 수요의 증가에 따라 암표 거래도 증가하는 추세이다. 이를 해결하고자 본 논문은 블록체인 기반 티켓 거래 시스템을 제시한다. 메타마스크로 티켓 거래를 진행하며 블록체인에 거래 내역을 기록함으로써 악의적인 재판매 행위를 근절하는데 목적이 있다. 블록체인 기술을 활용해 티켓 거래 내역의 위변조 위험성을 낮추고 무결성을 보장하여 기존 티켓 거래 사이트보다 높은 신뢰성을 제공한다. 또한 티켓 재판매 시 가격을 원가 이하로 제한하고 양도자의 지갑 주소를 양수자에게 비공개하여 사이트 외 추가적인 불법 거래를 방지한다. 본 연구가 공정한 디지털 거래 환경을 조성할 것이라 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.557-560
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• 2023

In this paper, we introduce a pre-training method leveraging the capabilities of the Vision Transformer (ViT) for disease diagnosis in conventional Fundus images. Recognizing the need for effective representation learning in medical images, our method combines the Vision Transformer with a Masked Autoencoder to generate meaningful and pertinent image augmentations. During pre-training, the Masked Autoencoder produces an altered version of the original image, which serves as a positive pair. The Vision Transformer then employs contrastive learning techniques with this image pair to refine its weight parameters. Our experiments demonstrate that this dual-model approach harnesses the strengths of both the ViT and the Masked Autoencoder, resulting in robust and clinically relevant feature embeddings. Preliminary results suggest significant improvements in diagnostic accuracy, underscoring the potential of our methodology in enhancing automated disease diagnosis in fundus imaging.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.553-556
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• 2023

데이터 증강은 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 일반화 성능을 향상시킨다. 이는 과적합 문제를 해결하고 정확도를 높이는 데 도움을 준다. 과적합을 해결하기 위해서 본 논문에서는 분할 마스크 라벨링을 자동화하여 효율성을 높이고, RoI를 활용한 분할 Copy-Paste 데이터 증강 기법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법을 적용한 결과 YOLOv8 모델에서 기존의 분할, 박스 Copy-Paste 데이터 증강 기법과 비교해서 쓰러진 사람 객체에 대한 정확도가 10.2% 증가함으로써 제안한 방법이 일반화 성능을 높이는 데 효과가 있음을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.108-110
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• 2023

본 연구는 web3.0(웹3.0) 서버 환경에서 이더리움 시스템을 구현하려는 것에 목적이 있다. 이더리움 거래 시스템을 만들기 위해 서버 시스템은 web3.0(웹3.0)과 node.js를 사용하였으며, 알케미를 사용하여 기존의 서버 기능을 구현하였다. 또한, 이더리움 실제 거래를 구현하기 위해 메타마스크를 사용하였으며, 이더리움 거래한 데이터를 보기 위해 이더스캔을 사용하였다. 이더리움 거래는 가스를 이용하여 거래의 승인을 하며, 매수자와 매도자는 ERC-20으로 만들어진 토큰을 거래하여 서로의 거래가 성사된다. 그리고 매수자와 매도자의 데이터를 삽입하여 그 정보를 토대로 거래할 수 있게 하였고,. 본 연구에서는 부동산 거래정보를 반응형 웹에 넣어서 그 정보에 의하여 서로 거래가 이루어 질 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.173-175
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• 2017

With the rapid progress of the digital area has come the increase in demand for multi-media services. Imaging processing as a result is being hailed as a technological field that can offer smart and efficient methods for the processing and analysis of images. In general, noise exist in various types, depending on the cause and form. Some leading examples of noise are AWGN(additive white Gaussian noise), salt and pepper noise and complex noise. This study suggests an algorithm to remove complex noise by using the standard deviation and noise density of the partial mask in order to effectively remove complex noise in images.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.165-168
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• 2008

With the development of the information technology in recent years, the innovation of multimedia information technology also has been accelerated. Many fields of the digital image processing technologies as image data compression, recognition. restoration, etc. are now being studied actively. When transmitting and saving digital images, noise would be made, and we are using the image filters to remove the noise. The Image Filter used Digital Image Process basically has a two-dimensional structure. There are two methods of the filter's creation - One is reiterating one dimension, and the other is using an indivisible two-dimension image filter. The space domain method using mask is the latter one. That is inserting the value-multiplied pixels values faced each other when the two-dimension filter overlapped on input image- to the filter value's center position and the same position in the image. The image filter is being used widely along with one-dimension filter, according each noise. Most people are using various median filters to remove the impulse noise. However, in this paper, I suggested a powerful switching median filter and compared with conventional method for verification.