• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.219-228
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• 2012

본 논문에서는 키넥트의 3차원 영상정보를 이용하여 손가락 움직임을 검출하고 이 정보를 이용하여 종이건반 피아노를 구현하는 방법을 제안한다. 키넥트의 컬러영상과 깊이영상을 이용하여 먼저 건반 식별을 위해 필요한 건반 패턴 정보와 사용자의 종이건반 누름 여부를 판정하기 위한 건반깊이 정보를 검출한다. 배경의 깊이정보를 이용하여 입력된 깊이정보로부터 손 영역을 검출할 경우 종이건반과 접촉한 손가락 끝부분이 잘려나가는 문제를 해결하기 위해 스킨 컬러를 이용하여 정확도를 향상시켰다. 그리고 면적을 이용한 외곽선 검출과 convex hull 알고리즘을 이용하여 손가락 끝점을 검출하고 건반 패턴 정보와 비교하여 건반 누름을 판정하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 종이건반 피아노 성능평가를 수행한 결과 높은 검출 정확도를 보였다. 구현된 종이건반 피아노 기능을 활용하여 피아노 연주 입력장치를 구현함으로써 PC기반 피아노 연주시스템 구현의 편리성을 보였으며 악기 초보자가 PC 기반 피아노 연주 학습에 사용자 인터페이스로 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.473-478
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• 2003

본 논문은 복잡한 영상에서 추출해낸 손 영역으로부터 움직임 정보를 이용하여 제스처를 인식하는 시스템에 관한 것이다. 제안한 방법은 먼저 인접한 프레임간의 파 영상에 대하여 엔트로피를 측정한다. 큰 값을 갖는 영역에 대해 피부색에 가까운 분포를 갖는 색깔 정보를 추출하여 배경 영상으로부터 손 영역만을 추출한다. 추출된 손 영역에 대해 체인코드를 이용하여 외곽선을 검출하고 개선된 무게중심 프로필(centroidal profile) 방법을 적용하여 손의 제스처론 인식한다. 6가지 모양의 손 제스처를 사용한 실험 결과 기존의 방법들과 달리 표식을 사용하지 않고도 복잡한 배경과 조명의 변화에서 안정적으로 손 제스처를 인식할 수 있다. 또한 초당 15프레임 정도의 처리속도로 각 사람별로 95% 이상, 각 제스처별로 99∼100%의 인식률을 얻을 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.11-18
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• 2003

본 논문에서는 회화적 렌더링에서 칼라변환을 이용한 브러쉬 스트로크의 생성에 관한 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 브러쉬 스트로크 생성을 위한 전체적인 구성은 다음과 같다. 첫째, 두 장의 사진(한 장의 소스 이미지와 한 장의 참조 이미지)을 입력으로 하여 칼라 변환 이론을 적용하여 색상 테이블이 바뀐 새로운 이미지를 생성한다. 이 방법은 소스 이미지의 칼라 분포 형태를 창조 이미지의 칼라 분포 형태로 변환하기 위해, 선형 히스토그램 매칭이라 불리는, 간단한 통계학적 방법을 이용한다. 둘째, 가우시안 블러링과 소벨 필터를 이용하여 에지를 검출한다. 검출된 에지는 브러쉬 스트로크 렌더링 시 에지 부분에서 스트로크를 클리핑 함으로써 이미지의 윤곽선 보존을 위해 사용된다. 셋째, 브러쉬 스트로크의 방향을 결정하기 위한 방향맵을 생성한다. 방향맵은 입력 영상에 대한 영역 분할 및 병합을 토대로 만들어진다. 영역별 각 픽셀들에 대해 이미지 그래디언트에 기초한 일정한 방향을 부여함으로써 방향맵을 구성한다. 넷째, 구성된 방향맵을 참조하여 브러쉬 스트로크 생성의 기초가 되는 베지어 곡선(Bezier Curve)의 제어점(Control point)을 설정한다. 실제 회화작품에서 사용되는 브러쉬 스트로크는 일반적으로 곡선의 형태를 이루므로 곡선 표현이 가능한 베지어 곡선을 이용하여 브러쉬 스트로크를 표현하였다. 마지막으로, 생성된 브러쉬 스트로크를 에지부문에서 클리핑하고 배경색을 참조하여 블렌딩하거나 퐁 조명 모델을 이용하여 이미지에 적용하게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.96-99
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• 2008

본 논문은 의료 영상을 효과적으로 분류하고 검색 하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 의료 영상 중 X-Ray 영상은 어두운 배경에 반해 밝은 전경을 갖고 있기 때문에, 전경의 두드러진 부분에서만 시각 기술자로 추출한다. 우선, 색 구조 기술자(H-CSD)에서 해리스 코너 검출기로 검출한 관심 포인트들에서 색상 특징을 추출하고, 경계선 히스토그램 기술자에서 영상의 전역 및 지역적 질감 특징을 추출한다. 추출된 특징 벡터는 멀티클래스 SVM 에 적용되어 각 영상을 위한 멤버십 스코어를 얻는다. 이후, H-CSD와 EHD 에 대한 SVM 의 멤버십 스코어를 앙상블 결합하여 하나의 특징 벡터로 생성하고, K-nearest Neighborhood 방법을 이용하여 상위-K 개의 영상을 검색을 하도록 하였다. imageCLEFmed2007 을 이용한 실험 결과에서 다른 전역적 속성 또는 분류 기반 검색 방법에 비교하여 보다 개선된 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.163-172
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• 2005

복잡한 환경에서 이동하는 사람의 얼굴영역은 배경과 조명에 의해 확장, 축소 검출되기도 하고 잘못된 영역을 오검출하기도 한다. 본 논문에서는 동영상에서 얼굴을 추적하는데 있어서 확장 혹은 축소검출이나 오검출 문제를 해결하기 위해 블록차 영상과 칼만예측기를 사용하는 방법을 제안한다. 블록차영상은 입력영상을 블록화하여 차영상을 얻는 방법으로 미세한 움직임까지 검출이 가능하여 영상에서 움직임이 작은 경우에도 검출이 가능하게 된다. 검출된 움직임영역에서 얼굴영역은 1차적으로 피부색을 이용하여 검출하며 피부색이 검출되지 않은 경우는 움직임 영역의 경계선을 8이웃화소 창을 이용하여 부호화하고 머리부분의 코드를 갖는 영역을 얼굴영역으로 추정하는 방법을 사용한다. 추정된 얼굴영역을 컬러분할하고 분활된 영역에서 피부색과 가장 가까운 색을 갖는 영역을 얼굴영역으로 판단한다. 얼굴영역은 최외각화소를 포함하는 4각형으로 표시하소 각 정점의 이동을 칼만예측기를 이용하여 추정하고 추정된 위치에서 얼굴영역을 검출하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법은 동영상에서 얼굴영역검출의 정확도를 높이고 얼굴영역의 추적에서 얼굴영역검출에 소요되는 시간을 상당부분 감소시키는 효과를 고두게 됨을 실험을 통해 입증하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제3권2호
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• pp.1-12
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• 1992

전자선을 이용한 수술중 방사선치료를 위해서는 수술중에 드러내 놓은 종양에 고선량의 방사선을 조사하되 주변 정상 조직을 보존하기 위하여 cone 장치를 개발할 필요가 있으며, 임상에 필요한 자료를 얻는 것 뿐만아니라 콜리메이터에 의한 적정 X-선 창 크기도 정할 필요가 있다. holder와 cone으로 이루어진 알루미늄제 결합형 cone장치를 개발하였다. 광자선의 SSD 100cm에서 조사면 크기가 직경 4～9cm이면서 lcm씩 차이가 있는 28cm 길이의 원통형 cone을 만들였으며, holder는 cone의 직경이 7cm이상인 것과 미만인을 것을 접속시키기 위해 따로 두 개를 만들었다. holder의 측면에는 조사부위를 관찰하기 위한 거울과 조명등을 삽입할 수 있는 개구부를 두었다. cone에 의한 조사면 크기와 콜리메이터에 의한 X선 창의 크기의 여러 가지 결합에 대하여 수중의 전자선의 깊이선량분포독선 및 측방선량분포곡선, 선량분포를 1차원 물팬톰 장치로 조종하는 p-형 실리콘 검출기로 측정하였다. 출력계수도 p-형 실리콘 검출기로 수중에서 측정하였다. 전자선의 에너지와 cone의 크기의 결합이 일정할지라도 콜리메이터에 의한 X-선 창의 크기는 표면선량 및 최대신량점의 깊이, 80% 선량점의 깊이, 측방선량분포, 출력계수에 영향을 미쳤다. 그중, 출력계수의 변화가 가장 현저하였다. 예로서 9 MeV 전자선의 출력계수는 0.637과 1.549의 범위에 있었다. 콜리메이터에 의한 X-선 창의 크기는 수술중 전자선치료용 cone 장치의 벽으로 향하는 산란 전자의 양에 영향을 미치고, cone장치에서 다시 산란된 전자는 출력계수 뿐만 아니라 선량분포도 바꿀 것으로 생각된다. 따라서 수술중 전자선치료용 cone장치에 대한 선량분포 측정은 임상에서 선량의 불확정도를 최소화하기 위해 필수적이다.능적으로 평가되어야 하므로 앞으로 이에 대한 연구가 요구된다.수 있었다. 즉, $a^{*}$ / $b^{*}$ 의 비값이 1이상 흑은 1에 가까울 때는 미숙기, 0.8 부근 일때는 적숙기, 0.8보다 작아 질수록 적숙기에서 과숙기로 점차 옮아감을 알 수 있었다.지해줄 수 있는 문헌들이 충분히 고찰되지 못하였고, 이론적배경 또한 횡문화 이론과의 관련성이 적었다. 또한 횡 문화 연구에 기초가 되는 연구대상자의 사회 인구학적 특성과 역사적 배경은 잘 나타났으나, 이론적 연구와 경험적 연구 간에 괴리가 있었다. 3. 표본추출방법은 문화에 기반을 둔 대상자를 선정한다는 점에서 한계성 이 있었다. 4. 방법론적 이유로는 대상자와의 면담시간이 구체적으로 기술되지 않았으며, 고유한 언어를 통역하는 과정에서 의미론적 문제에 대한 고려가 부족하였다. 면접과 기록과정에서 보면 자료의 기록과정과 분류 및 분석과정이 명시되어 있지 않았다. 참여관찰과 면접방법을 사용시 이에 대한 자세한 기술이 되어 있지 않았다. 5. 연구결과의 적용 및 이에 대한 논의는 상당히 제한되어 있었는데, 수편의 연구만이 방법론 문제점과 앞으로의 연구분야에 대한 전망을 제시하였으며, 특이한 것은 어 떤 연구자도 이른 개발을 위한 적용 및 임상실무적 차원에서 간호에 대한 제언을 하지 않았다.유모델변수들은 유입-유출 자료들로부터 평가할 수 있으며, 이를 위해서 본 논문에서는 Gauss-Newton 방법을 이용한 Bard 알고리즘을 사용하였다. 서울 구로구 시흥동 산사태 발생 지역의 산사면에 대하여 개발된 모델을 적용하여 예제 해석을 수행함으로써, 지하수 흐름 모델이 산사태 발생 예측을 위하여 이용할 수 있음을 입증하였다. 또한, 매개변수분석 연구를 통하여, 변수 a값은 작은 변화에 대하여 목적함수값에 큰 변화를

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.291-295
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• 2008

본 논문은 비전 시스템을 통하여 입력되어 들어오는 회전된 물체를 보정하기 위해 사용하는 선 구조 분석 도구인 라돈변환의 문제점을 해결하기 위해 입력 영상 간소화 방법을 제안한다. 먼저, 비전 시스템을 통하여 입력된 영상 내에서 불필요한 배경 부분을 제거하여 물체 영상을 추출한다. 다음, 추출된 물체 영상에 대하여 기울기를 고려하여 제한된 물체 영상만을 라돈 변환의 최종 입력 영상으로 추출한다. 마지막으로 최종 입력 영상에 대하여 라돈 변환을 사용하여 회전각을 추출한 후, 원 영상 내의 회전된 물체를 보정한다. 실험 결과, 제안한 방법은 처리 속도를 약 64% 향상시킬 수 있었고, 기억용량은 약 18% 줄일 수 있었으며, 선 검출율은 약 18%까지 향상시킬 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.605-607
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• 2009

본 논문은 감시 시스템의 객체 추적 시, 정확한 객체 추출을 위해 블록 기반으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체 움직임 추적은 주어진 환경에 따라 변수가 많고, 변수를 대처하는 알고리즘을 많이 추가 할 경우 실시간 추적에 어려움이 발생한다. 특히 배경이 조명이나 바람 등의 환경적 요인에 의해 변화되는 문제는 객체를 추적하는데 가장 큰 문제점이다. 특히 사람이나 멧돼지의 경우 움직임에 의한 객체 구성 요소의 흔들림에 의해 고정 블록의 연산에 의해 움직임 객체를 추적할 때 정확한 객체의 윤곽선을 검출하기 힘들다. 따라서 연속되는 프레임에서 전체 화면의 차영상을 이용하여 움직임 관심 영역을 설정하고, 관심 영역에 해당하는 블록들을 분석하였다. 이를 기반으로 움직임 객체의 최외곽 사각형의 객체 영역을 추출하여 기존 고정 블록 방법에 의한 객체 추적보다 좀 더 정확하게 객체를 추출하고 추적할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.296-299
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• 2010

본 논문은 템플릿 모델을 이용하여 차량의 외관에 따른 종류를 인식하는 방법을 제안한다. 우선, 영상에서 차량을 검출하기 위하여 누적 차영상 기법을 이용하여 배경 영상을 추출한 후 차량 영역을 획득한다. 획득한 차량 영상은 날씨와 조명 영향에 따라서 그림자가 존재할 수 있다. 따라서 외곽선을 추출하고 가로와 세로, 대각선 방향으로 사영한 결과를 이용하여 그림자를 제거한다. 그림자 영역이 제거된 최종 차량 영역은 템플릿 모델과의 매칭을 통하여 가장 적합한 차량 종류로 인식한다. 제안된 방법을 이용하여 차량 종류를 인식하였을 때 만족할 만한 성능을 나타내는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.539-548
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• 2001

본 연구에서는 배경과 구분되는 이동물체를 추적하기 위한 방법으로 부분 외곽선 정보를 이용한 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 추적은 이동물체의 외곽선을 검출한 다음 외곽선 정보를 이동물체의 특징으로 정하여 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 먼저 이동물체 외곽선 정보를 이용하여 연속한 동영상 입력에 대하여 속 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 벡테를 기초로 이동물체를 추출한다. 다음은 이동물체 초기 특징 벡테 생성단계로서 이동물체에 대한 외곽선을 추출한다. 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 실제영상을 가지고 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적연산이 간단하였다. 제안된 이동물체 추적알고리즘 중 이동벡터를 추출하는 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39%감소였으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 [$10{\times}5$]일 때 검색오차가 2화소 이하로 양호하게 나타났다. 또한 기본 능동 윤ㅅ곽선 축적알고리즘은 물체 외곽선 크기에 따른 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 특징벡터의 크기가 일정하기 때문에 동일한 처리시간이 필요하였다.