• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.793-796
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• 2004

이 논문에서 제안한 ICA기반 피처추출 알고리즘은 다차원 영상에서 각 픽셀의 반사도 분광영역이 서로 다른 물체타입(목표피처와 배경피처)으로 이루어진 선형 혼합 분광영역으로 가정되는 픽셀에 대한 목표피처 탐지를 목적으로 한다. Landsat ETM+ 위성영상은 다차원 데이터구조로 이루어져 있으며, 영상에는 추출하고자하는 목표피처와 여러 종류의 배경피처들이 혼재한다. 이 논문에서는 목표피처(김양식장) 주변의 배경피처(갯뻘, 바닷물 등)들을 효과적으로 제거하기 위하여 목표피처의 픽셀 분광영역을 배경피처의 픽셀 분광영역으로 직교투영하게 된다. 픽셀내의 나머지 목표피처 분광영역의 양은 배경피처의 분광영역을 제거함으로써 추정하게 된다. 이 논문에서 제안한 ICA기반의 피처추출 방법의 우수성을 확인하기 위하여 Landsat ETM+ 위성영상에서 김양식장 피처를 추출하는데 적용하였다. 또한 피처추출 후 제거되지 않고 남아 있는 잡음(noise)정도와 피처추출 정확도 측면에서 전통적으로 가장 많이 사용되고 있는 최대우도 분류방법과 비교실험을 하였다. 결과적으로 이 논문에서 제안하는 방법이 목표피처 주변의 혼합분광영역에서 배경피처를 효과적으로 제거하여 추출하고자 하는 목표피처를 추출하는데 있어 우수한 탐지 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권10B호
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• pp.1390-1398
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• 2001

시선 위치 추적이란 사용자가 모니터 상의 어느 지점을 쳐다보고 있는 지를 파악해 내는 기술이다. 시선 위치를 파악하기 위해 본 논문에서는 2차원 카메라 영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴 특징점을 추출한다. 초기에 모니터상의 3 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점들은 움직임의 변화를 나타내며, 이로부터 카메라 보정 및 매개변수 추정 방법을 이용하여 얼굴특징점의 3차원 위치를 추정한다. 이후 사용자가 모니터 상의 또 다른 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치는 3차원 움직임 추정방법 및 아핀변환을 이용하여 구해낸다. 이로부터 변화된 얼굴 특징점 및 이러한 얼굴 특징점으로 구성된 얼굴평면이 구해지며, 이러한 평면의 법선으로부터 모니터 상의 시선위치를 구할 수 있다. 실험 결과 19인치 모니터를 사용하여 모니터와 사용자까지의 거리를 50∼70cm정도 유지하였을 때 약 2.08인치의 시선위치에러 성능을 얻었다. 이 결과는 Rikert의 논문에서 나타낸 시선위치추적 성능(5.08cm 에러)과 비슷한 결과를 나타낸다. 그러나 Rikert의 방법은 모니터와 사용자 얼굴까지의 거리는 항상 고정시켜야 한다는 단점이 있으며, 얼굴의 자연스러운 움직임(회전 및 이동)이 발생하는 경우 시선위치추적 에러가 증가되는 문제점이 있다. 동시에 그들의 방법은 사용자 얼굴의 뒤 배경에 복잡한 물체가 없는 것으로 제한조건을 두고 있으며 처리 시간이 상당히 오래 걸리는 문제점이 있다. 그러나 본 논문에서 제안하는 시선 위치 추적 방법은 배경이 복잡한 사무실 환경에서도 사용가능하며, 약 3초 이내의 처리 시간(200MHz Pentium PC)이 소요됨을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.512-517
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• 2018

음성 품질의 향상은 통신 분야의 주요 관심사이다. 본 논문에서는 VoIP(Voice-over-IP) 수신부에서의 배경잡음 및 패킷손실에 강인한 음질향상 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 하이브리드 마르코프 체인 기반 네트워크 지터추정, 추정된 지터를 이용한 적응적 플레이아웃 스케줄링, 그리고 진폭 및 위상 복원 기반의 음성 향상 방식 등을 결합하여 IP 네트워크를 통해 VoIP 수신부에 도착하는 음성신호의 품질을 향상시킨다. 실험결과는 제안된 방식이 송신부의 인코딩 전에 음성신호에 추가된 잡음을 제거하고 불안정한 네트워크 환경에서 양질의 음성을 제공하는 것을 확인할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.449-455
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• 2014

이동 물체의 검출은 비디오 감시, 보행자의 행동 분석과 같은 컴퓨터 시각 분야에서 매우 중요한 전처리 작업이다. 이는 실제 외부 환경을 대상으로 할 때, 영상 시퀀스에 존재하는 배경의 불규칙한 움직임, 조명 변화, 그림자, 배경 물체의 위상 변화 및 잡음 등으로 인하여 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 코드북 기반의 전경 검출 알고리즘을 제안한다. 코드북은 입력 영상으로부터 얻어지는 배경화소에 대한 정보 데이터베이스이다. 먼저, 첫 번째 프레임을 배경 영상으로 가정하고 이를 입력 영상과 비교하여 차 영상을 구한다. 구해진 차 영상에는 순수한 이동 물체뿐만 아니라, 잡음까지 포함된다. 둘째로, 전경으로 검출된 화소의 색상과 밝기 값을 가지고 코드북을 조사하여 존재하는 경우 잘못 추출된 전경 화소로 판단하고 전경에서 제거한다. 마지막으로, 다음번 입력되는 프레임을 반복 처리하기 위하여 배경 영상을 새롭게 갱신하는데, 배경 화소로 검출된 화소의 경우에는 현재의 입력 영상으로부터 추정되며, 전경 화소로 검출된 경우에는 이전 배경 영상의 화소 값을 복사하여 사용한다. 제안한 알고리즘을 PETS2009 데이터에 적용한 결과를 GMM 알고리즘과 표준 코드북 알고리즘의 결과와 비교하여 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.260-267
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• 2011

본 논문은 GrabCut 알고리듬을 기반으로 적외선(infrared; IR) 영상에서 물체를 배경으로부터 분할하는 방법을 제안한다. GrabCut 알고리듬은 관심 있는 물체를 둘러싸는 윈도우가 필요하며, 이는 사용자가 설정한다. 그렇지만 이 알고리듬을 영상 시이퀀스에서 물체인식에 적용하려면 윈도우의 로케이션이 자동으로 결정되어야만 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 Otsu 알고리듬으로 한 영상에서 관심은 있으나 알져지지 않는 물체를 적당히 분할하고 블랍 해석을 통해 윈도우를 자동으로 로케이션한다. 그랩 컷 일고리듬은 관심있는 물체와 배경의 확률분포를 추정해야한다. 이 경우에 관심 있는 물체의 확률분포는 자동으로 로케이션된 윈도우 내부의 화소들로부터 추정하고, 배경의 확률 분포는 물체의 윈도우를 둘러싸고 면적은 동일한 영역으로부터 추정한다. 다양한 IR 영상에 대한 분할 실험을 통해 제안한 분할 방법이 IR 영상의 분할에 적합함을 보이고, 기존의 IR 영상 분할 방법과의 비교 및 분석을 통해 제안 알고리듬이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권10호
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• pp.2090-2101
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• 2015

본 논문은 ACM(active contour model)과 색상기반 PF(particle filter)의 장점을 결합하여 크기와 색상이 변화하는 객체에 대해 강인한 추적이 가능한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 색상기반의 PF 추적기, 윤곽선을 추적하는 ACM 추적기, 그리고 두 추적기의 추정 정보를 결합하여 최종적인 객체의 위치와 스케일을 결정하고 또 참조 모델의 업데이트 여부를 결정하는 Decision 부로 이루어진다. PF 추적기는 객체의 형태변화와 모션블러에 강인하지만 위치와 스케일의 정확도가 떨어지고, ACM 추적기는 배경 클러터가 없는 경우에는 객체의 윤곽을 정확하게 추출하지만 복잡한 배경에서는 추적에 실패하는 문제가 있다. 본 논문에서는 색상 PF 추적기가 추정한 객체 위치와 스케일 정보를 이용하여 ACM의 내부 에너지를 제어함으로써 ACM의 스네이크 포인터가 객체가 아닌 배경 클러터로 수렴되는 것을 방지하여 정확히 객체의 윤곽을 추적할 수 있도록 하였다. 사람의 머리 윤곽선을 포함한 얼굴 추적에 제안된 알고리즘을 적용하고 추정 위치와 스케일 오차를 분석하여 성능을 분석하였으며 제안된 방식이 기존 기법들보다 추적 성능이 우수함을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.238-244
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• 2013

에너지 분산형 X-선 형광(EDXRF) 분석에서 X-선 스펙트럼에 존재하는 컨티넘(continuum)의 추정 및 제거는 필수적이다. 이를 위해 일반적으로 사용되는 알고리즘들은 많은 주의가 필요하며 복잡하다. 보통 이 알고리즘들은 제약적이거나 컨티넘의 데이터나 모양에 대한 가설을 필요로 한다. 본 논문에서는 제안된 에너지 분산형 X-선 형광 스펙트럼을 위한 효율적인 배경(background) 보정 방법은 배경 모델링과 배경 보정으로 구성된다. 이 방법은 스펙트럼에서 백그라운드영역과 피크영역을 구분하는 기본 개념을 기반으로 하며 성능향상을 위하여 SNIP알고리즘을 사용한다. 스펙트럼으로부터 배경에 속하는 점들을 획득한 후 이를 기반으로 곡선 근사화를 통해 배경을 모델링한다. 이후 획득된 배경 모델을 원 스펙트럼에서 뺌으로써 배경이 보정된 스펙트럼을 얻는다. 제안된 방법은 상대적으로 적은 사전 지식을 요구하면서 기존의 몇몇 방법들에 비해 우수한 결과를 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권5호
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• pp.231-240
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• 2015

의료 영상은 원본 콘텐츠의 품질을 유지하는 것이 중요한 동시에 사생활 보호의 요구가 증가함에 따라서 가역 워터마킹 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 가역 워터마킹 알고리즘은 의료 영상이 아닌 일반 영상에서는 고용량 고품질을 유지할 수 있으나 영상 전체에 왜곡을 야기한다. 따라서 촬영 대상물의 품질 유지가 중요한 의료 영상에 직접적으로 적용하기에는 부적합하다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 의료 영상의 촬영 대상물 영역의 영상 품질을 유지하며, 워터마크를 효율적으로 삽입할 수 있는 가역 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 먼저 대상물과 배경 영역을 분할하기 위한 알고리즘을 설계하고, 그 후에 분할된 대상물과 배경에 대해 추정오차 히스토그램에 기반하여 가역 워터마킹 기법을 적용한다. 대상물 영역에는 삽입 레벨을 낮게 설정하고, 배경 영역에 삽입 레벨을 높게 설정함으로써 대상물의 화질은 최소한으로 변형을 하며 효율적인 삽입이 가능하도록 하였다. 실험에서 다양한 의료 영상에 대하여 제안한 알고리즘을 기존 추정오차 히스토그램 기반 가역 워터마킹 기술과 삽입 용량 및 영상 품질에 대한 비교를 수행하였고, 그 결과 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 높은 영상 품질을 유지하면서 우수한 삽입 용량을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.15-22
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• 2005

객체 중심점에서 움직임을 추정하여 빠르게 이동하는 객체의 윤곽선을 추적 할 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 방사상 표현(radial representation) 방식을 적용하여 객체 중심점에서만 블록정합 (block matching) 알고리듬으로 움직임을 추정하여 적은 계산량으로 객체 움직임을 추정함으로써 객체 윤곽선을 추적하였다. 객체의 움직임을 추정함으로써 프레임 간 객체의 움직임이 객체 중심에서 윤곽까지 거리 이상 빠르게 이동하는 객체도 추적할 수 있다. 에너지 수렴 과정에서 기울기 영상과 차영상(difference image)을 에너지 함수로 함께 사용함으로 복잡한 배경 등에도 강건하도록 하였다. 실험 결과 움직임이 빠른 객체와 복잡한 배경 속의 객체도 실시간으로 강건하게 추적함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.64-72
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• 2007

본 논문에서는 능동윤곽모델에 기반을 둔 스네이크 알고리듬을 움직임 추정과 결합하여 안정적인 객체 추적 기술을 제안하였다. 초기 영상에서 목표 객체의 초기 윤곽을 지정한 후 스네이크 알고리듬을 사용하여 객체의 경계 영역을 찾아내고, 동시에 움직임 추정 기술을 사용하여 객체의 이동 방향과 거리를 예측하여 초기값을 갱신한다. 연속되는 다음 영상에서는 스네이크 알고리듬을 같은 방법을 사용하여 객체 영역을 추정한다. 스네이크 알고리듬은 배경과 객체를 구분하는 역할을 수행하고, 움직임 추정 알고리듬은 객체의 이동 방향과 변위를 찾아낸다. 제안된 기술은 기존의 형태모델에 기반을 둔 추적 기술에 비해 상당히 계산량이 줄기 때문에 실시간 객체 추적이 가능하며 복잡한 배경에서도 추적의 정확도를 유지하는 장점이 있다.