• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.856-858
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• 2005

본 논문에서는 비디오 영상 및 이미지 시퀀스의 특징점 추적을 통해 얻은 2D 좌표를 분해기법을 사용하여 특징점에 대응되는 3D 좌표를 추정하는 방법을 제안한다. 3D 좌표를 복원함과 동시에 카메라의 위치와 방향을 계산하였다. 분해 기법에는 직교분해기법, 스케일된 직교분해기법, 근접 원근분해기법이 있다. 본 논문에서는 형상과 카메라 움직임을 계산하는 개선된 직교 분해 기법을 제안한다. 제안된 방법을 실 영상에 대해 실험한 결과 구조 및 카메라 파라메터 추정의 정확성이 개선되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권4호
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• pp.266-274
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• 2003

전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없는 표적과 부분적으로 가려진 표적을 식별하기 위해 국부적 표적 경계선에 대한 거리함수의 푸리에기술자와 다중의 다층 퍼셉트론을 사용한 특징정보 융합 방법을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 표적 경계선의 중심을 기준으로 푸리에 기술자를 구해 전역적 특징으로 사용한다. 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 표적 경계선을 분할하여 4개의 국부적 경계선을 만들고, 각 국부적 경계선에서 두 개의 극단점이 이루는 직선과 경계선 픽셀로부터 거리함수를 정의한다. 거리함수에 대한 푸리에 기술자를 국부적 형상특징으로 사용한다. 1개의 광역적 특징 백터와 4개의 국부적 특징 백터를 정의하고 다중의 다층 퍼셉트론을 사용하여 특징정보들을 융합함으로써 최종 표적식별 결과를 얻는다. 실험을 통해 기존의 특징벡터들에 의한 표적식별 방법과 비교하여 제안한 방법의 우수성을 입증한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.603-611
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• 2016

일반적으로 병원의 의사들은 눈으로 전립선 영상을 보고 수동으로 전립선과 배경의 경계를 구분하였다. 그러나 수동으로 자르는 과정은 너무 많은 시간을 소모하고 의사에 따라 다양한 경계가 추출되었다. 이런 문제를 줄이기 위해 자동 추출방식이 필요하게 되었지만, 전립선 경계의 정확한 추출은 작은 잡음이나 옅은 경계로 인하여 상당히 어려운 일이다. 지금까지 SVM, SIFT, 가버 텍스처 필터, 뱀형상 윤곽선 방법, 평균형상모델들과 같은 많은 연구가 진행되었다. 게다가, 2차원뿐만 3차원 영상, CT나 MRI 등에 관한 연구도 진행되었다. 하지만 아직까지 인간 전문가가 가진 경험을 뛰어 넘는 기술은 개발되지 않았으며, 많은 추가적인 연구를 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 전립선 영상의 경계의 평균적인 분포와 경계의 질감 특징을 예축하여 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 의사의 추출 방법과 유사한 경계를 얻을 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.55-66
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• 2014

영상 워핑은 입력 영상을 주어진 조건에 적합하게 변형하는 기술로, 최근 영화나 애니메이션 분야에서 캐릭터의 얼굴 형상을 변형하는데 활용되고 있다. 얼굴 특징을 기반으로 형상을 변형하는 워핑 방법 가운데 하나인 메쉬 워핑은 입력 영상에서 눈, 코, 입 주변의 사각형 모양의 메쉬 그룹을 형성하여 1:1정합시킴으로써 워핑 영상을 생성하는 방법이다. 이는 메쉬 제어점 좌표에 오차가 있거나 작은 면적의 메쉬로 세분화되어 생성된 경우 메쉬들의 경계 선분에서 결과 영상이 일그러지는 문제점이 있다. 본 연구는 얼굴의 자연스러운 워핑 영상을 생성하는 과정에서 오류 발생을 최소로 하며 정확한 결과를 적은 연산량과 시간에 처리하기 위해 삼각형기반의 영상 보간 기법을 제안한다. 우선 얼굴을 대표하는 특징점들을 찾고 이들을 연결하여 기본 삼각형 메쉬를 구성한다. 제안하는 방법은 기존의 메쉬 워핑과 비교하여 연산 처리량과 시간은 단축되면서 워핑 과정에서의 오류 발생을 줄일 수 있음을 실험으로 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.504-506
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• 2012

운전자 지원 시스템(ADAS)은 최근 지능형 자동차 분야에서 중요한 이슈로 손꼽히는 기술 중 하나이다. 이 중에서 실시간 표지판 인식 기술은 운전자 지원 시스템의 하나로 운전자의 안전과 직결될 수 있어 높은 정확성과 실시간성이 요구된다. 그동안 표지판 인식 분야는 색상과 현상을 기반으로 연구가 진행되어왔으나, 교통 표지판은 국가별로 그 특징과 형태가 각기 상이하여 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 한국의 속도제한 표지판을 실시간으로 검출하고 인식하기 위하여, 1) 영상에서 색상 특징을 이용하여 후보 영역을 검출하고, 2) 형상 정보를 분석하여 표지판의 형태를 검증하고, 3) 검출된 후보영역의 내부문자(숫자)를 분할하고 인식하는 시스템을 제안한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제21권3호
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• pp.325-335
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• 1996

표고의 외관 특징들은 표고의 재배 시 생육상태의 정량적 측정을 위해서, 표고의 건조 시 건조 성능을 나타내는 정량적 지표로서, 그리고 건표고의 품질을 판정하는 요인으로서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시각시스템 및 신경회로망 기술을 적용하여 표고의 갓 및 내피에 고루 분포되어 있는 외관특징을 정량적으로 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 기존의 영상 처리 과정에서 유도되는 경험적 판정규칙 또는 명확한 수치적 판정조건에 의한 등급판정은 입력데이타의 결핍 또는 애매모호성에 따른 오차가 발생하기 쉽다. 신경회로망을 이용한 영상인식 기능을 도입함으로써 다양하고 애매모호한 표고의 외관 영상특징들을 효율적으로 처리하여 기존 영상처리 알고리즘에서 발생하는 오차를 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 표고의 갓과 내피면의 인식 및 특징 분할, 꼭지부의 검출, 제거 및 재생 등을 포함한다. 제안한 알고리즘에 의거하여 건표고의 등급판정에 주요한 품질인자들을 추출하고 정량화 하였다. 그리고 알고리즘의 개발은 흑백의 다치입력영상을 이용하여 수행하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제9권1호
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• pp.51-61
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• 2004

Mechanical parts are often grouped into part families based on the similarity of their shapes, to support efficient manufacturing process planning and design modification. The 2-part sequence papers present similarity assessment techniques to support part family classification for machined parts. These exploit the multiple feature decompositions obtained by the feature recognition method using convex decomposition. Convex decomposition provides a hierarchical volumetric representation of a part, organized in an outside-in hierarchy. It provides local accessibility directions, which supports abstract and qualitative similarity assessment. It is converted to a Form Feature Decomposition (FFD), which represents a part using form features intrinsic to the shape of the part. This supports abstract and qualitative similarity assessment using positive feature volumes.. FFD is converted to Negative Feature Decomposition (NFD), which represents a part as a base component and negative machining features. This supports a detailed, quantitative similarity assessment technique that measures the similarity between machined parts and associated machining processes implied by two parts' NFDs. Features of the NFD are organized into branch groups to capture the NFD hierarchy and feature interrelations. Branch groups of two parts' NFDs are matched to obtain pairs, and then features within each pair of branch groups are compared, exploiting feature type, size, machining direction, and other information relevant to machining processes. This paper, the second one of the two companion papers, describes the similarity assessment method using NFD.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권1호
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• pp.118-125
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• 2003

As consumer's desire becomes various, agility of mold manufacturing is the most important factor for competitive mold manufacturer. Decision making process is required to produce optimal result of CAM systems in using commercial CAM system to generate tool path. The paper proposes a methodology fur computer-assisted tool selection procedures for various cutting type of rough, semi-rough and finish cuts. The procedure provides assistance for machining tool selection by analyzing sliced CAD model section of die cavity and core. Information about machining time for the generated NC-code is used to aid the tool selection. The module is developed with commercial CAM API. This module will be used fur the optimization of tool selection and planning process.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제12권2E호
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• pp.47-62
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• 1993

SMI 방법은 수치적인 불안정성과 아울러 많은 계산량을 갖는다. 본 논문에서는 역 공분산 행렬의 Cholesky 분할을 이용하여 SMI 방법보다 효율적인 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 적응 빔 형상과 검출이 하나의 구조로 실현되며 이에 피룡한 역 공분산 행렬의 Cholesky factor는 secondary 입력으로부터 GS 프로세서를 이용하여 추정한다. 제안한 구조의 중요한 특징은 공분산 행렬과 Cholesky factor를 직접 구할 필요가 없다는 점이며, 또한 GS 프로세서의 장점을 이용한 systolic 구조를 사용함으로써 효율적인 계산을 수행할 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법의 성능과 SMI 방법의 성능을 서로 비교하였다. 또한 nonhomogeneous 환경에서 동작하기 위한 방법이 제시되었으며, 아울러 계산량이 많은 GS 구조의 단점을 극복하기 위해 lattice-GS 구조를 이용하는 방법을 제안하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.981-996
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• 2007

본 논문에서는 연속적인 제스처 영상으로 부터 주 인자 분석을 통해 얻어진 동작 특징 정보를 이용하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 제안된 방법은 먼저, 인간의 신체 영상이 포함된 연속적인 입력영상에서 2차원 실루엣 제스처 영역을 분할한 다음 전역특징정보와 지역특징정보를 추출한다. 여기서 전역특징정보는 요인 분석을 통하여 제스처를 효과적으로 표현하는 의미 있는 소수의 핵심 특징을 선택하여 이용한다. 추출 된 특징정보로 부터 제스처의 시간 변화를 나타내는 특징히스토리정보를 얻어 저 차원 제스처공간을 구성한다. 마지막으로 제스처 공간상에 투영된 모델 특징 값은 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 이용되기 위해 군집화 알고리즘을 통해 특정한 상태 기호로 구성되며 임의의 입력 동작은 확률 값이 가장 높은 해당 제스처 모델로 인식된다. 주 인자 분석으로부터 제스처에 기여도가 높은 특징인자로 모델을 구성하기 때문에 외관기반방법에서 몸의 형상 정보만을 특징 값으로 이용하거나 직관적인 방법으로 특징을 추출하는 방법보다 복잡한 동작에서 비교적 우수한 인식률을 나타낸다.