• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.625-627
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• 2005

Existent distance measurement that use camera is method that use both Stereo Camera and Monocular Camera, There is shortcoming that method that use Stereo Camera is sensitive in effect of a lot of expenses and environment variables, and method that use Monocular Camera are big computational complexity and error. In this study, reduce expense and error using Monocular Camera and I suggest algorithm that measure distance, Extract features using scale Invariant features Transform(SIFT) for distance measurement, and this measures distance through features matching and geometrical analysis, Proposed method proves measuring distance with wall by geometrical analysis free wall through feature point abstraction and matching.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제1권1호
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• pp.206-214
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• 1994

본 논문은 1994학년도 부터 부활된 대학별고사 실시에 따른 문항분석, 표준 점수제 그리고 검사동등화의 문제점을 지적하기 위하여 교육측정이론의 기본 개념을 소개하는데 있다. 대학별고사의 타당성과 신뢰성을 보장받기 위하여는 양질의 문항제작이 우선하여야하며, 이를 위하여 문항분석은 종전에 사용하던 고전검사이론 보다는 문항반응이론을 이용하는 것이 바람직하다. 문항반응이론에 의한 문항분석은 피험자 집단의 특성에 의하여 문항특성이 달리 분석되지 않는 특징을 지니고 있기 때문이다. 문항이 논술형일 경우 채점자간 신뢰도와 채점자 내 신뢰도를 간과하여서는 안될 것이다. 다양한 선택과목을 채택하는 대학별 고사에서 입학 사정을 위하여 원점수를 사용하거나, 표준점수 혹은 검사동등화 방법을 이용하고 있으나 이는 교육측정이론에 위배된다. 다른 과목에 대한 인가의 능력을 상대비교 할 수 없으며, 표준점수와 검사동등화는 동일 능력에 대한 상대비교를 위한 방법이다. 특히 검사동등화는 동일 특성, 공정성, 모교집단 불변성, 대칭성을 전제한다. 표준점수제에 의하여 수험생들의 다른 능력을 상대 비교하는 방법은 다른 능력이 점수로 표현되기 때문에 가능하나 그 점수가 무엇을 의미하는 가를 분석할 때는 교육평가의 기본 철학에도 위배된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1777-1778
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• 2008

이 논문에서는 자유도보다 엑츄에이터가 부족한 과소 작동 기계 시스템의 지수적 안정을 보장하는 다이나믹 제어기법을 제시한다. 이 시스템의 원점에 대한 자코비안 선형화는 제어불능이므로 기존의 시불변 상태궤환 기법으로 안정화가 불가능하다는 특징을 가지고 있다. 이 논문에서는 추가 다이나믹스를 이용한 다이나믹 스케일링 기법과 수정된 역진 기법을 사용하여 제어목적을 달성한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권10호
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• pp.194-202
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• 1999

A method for pattern recognition based on wavelet transform is proposed in this paper. The boundary of the object to be recognized includes shape information for object of machine parts. The contour is first represented using a one-dimensional signal and normalized about translation, rotation and scale, then is used to build the wavelet transform representation of the object. Wavelets allow us to decompose a function into multi-resolution hierarchy of localized frequency bands. The recognition of 2-dimensional object based on the wavelet is described to analyze the shape of analysis technique; the discrete wavelet transform(DWT). The feature vectors obtained using wavelet analysis is classified using a multi-layer neural network. The results show that, compared with the use of fourier descriptors, recognition using wavelet is more stable and efficient representation. And particularly the performance for objects corrupted with noise is better than that of other method.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.745-747
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• 2004

소실점은 실 공간의 평행한 직선들이 영상에서 만나는 점으로서 카메라 파라미터 추정. 영상을 사용한 3차원 구조복원 등에서 널리 사용되는 영상 상에 존재하는 3차원 기하에 대한 암묵적인 특징 정보이다. 본 논문에서는 영상으로부터 안정적으로 소실점을 검출하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 먼저 단위구 상에서 셀 기반의 소실 공간을 EM 알고리즘의 초기 소실점으로 사용함한 신뢰성 있는 소실점 추출 방법을 제안한다. 또한 단일 영상에서 제거되지 않는 이상치에 대해 다중 영상에서 H응 직선이 가자는 사영불변치인 planar collineation과 harmonic range를 이용하여 보다 정확한 소실점을 구하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 다양한 영상을 통해 실험한 결과 안정적이고 신뢰할만한 소실점 검출이 가능하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.514-517
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• 2010

이미지 해쉬는 기술자(Descriptor) 또는 구분자(Identifier)로서 영상의 유사성을 측정하는데 사용될 수 있다. 수많은 이미지 해쉬 기술들이 있지만, 그 중에서도 히스토그램 기반의 방법들이 일반적인 영상처리나 다양한 기하학적 공격들에 강인함을 보여준다. 이 논문에서는 강인한 히스토그램 기반 이미지 해쉬를 생성하기 위하여 영상의 양자화, 사용자 지정 윈도우를 적용하여 영상의 특성화 과정을 적용하며 해쉬 값 결정 알고리즘도 오류에 강하도록 설계하였다. 이러한 기술은 기존의 논문들이 보여주었던 성능을 향상시킨다. 특히, 통계적인 오류측정을 통해 수행결과를 설명함으로서 수행성능의 향상을 객관적으로 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.253-255
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• 2023

스마트 시티는 수많은 기기에서 데이터를 수집한다는 점에서 보안적인 관점에서 취약점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 블록체인의 감사 가능성, 투명성, 불변성 및 탈중앙화와 같은 특징을 활용하여 스마트 시티의 보안 취약점을 보완하는 연구가 다수 진행되고 있다. 대표적으로 자율 주행 자동차에 블록체인을 적용함으로써 보안 문제를 해결하였다. 이 외에도 다양한 적용 사례가 존재하였으며 스마트 시티에 블록체인이 적용가능함을 확인하였다. 하지만 블록체인을 적용시킴으로써 초기 투자 비용, 분산화로 인한 정책 충돌 등과 같은 문제점이 존재하였다. 향후 해당 문제점을 해결하기 위한 연구가 수행되어야할 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.403-410
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• 2004

최근 의료 영상 분석(Medical Image Analysis)이나 영상 검색(Image Retrieval)을 위한 전처리(Preprocessing) 단계로 영상 분석(Image Analysis)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상 검색에서 색상 성분(Color Component)의 활용 방법을 제안하고자 한다. 이미지를 검색하기 위해 색상 성분을 기반으로 하고, 색상(Color)을 분석하기 위한 기법으로 CLCM(Color Level Co-occurrence Matrix)과 통계적 기법을 이용하고 있다. CLCM은 기하학적 회전 변환(Geometric Rotate Transform)을 통해서 색상 성분을 3차원 공간상에 투영(Projection)하여 공간 관계(Spatial Relationship)로부터 나타나는 분포를 해석하는 방법으로, 본 논문에서 제안하는 주제이다. CLCM은 색상 모델에서 만들어지는 2차원 히스토그램을 지칭하며 색상 모델의 기하학적인 회전 변환을 통해서 생성된다. 그리고 이를 분석하기 위한 방법으로 통계 기법을 활용하고 있다. CLCM과 유사하게 2차원 분포도를 사용하는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)[1]과 불변 모멘트(Invariant Moment)[2,3] 같은 알고리즘은 2차원적인 데이터를 해석하기 위하여 기본적인 통계 기법을 활용하고 있다. 하지만 GLCM과 불변 모멘트가 각각의 도메인에 최적화되어 있다 하더라도 공간 좌표상에 존재하는 불규칙적인 데이터를 완전히 해석할 수는 없다. 즉 GLCM과 불변 모멘트는 기초 통계 기법만을 사용하고 있기 때문에 추출된 특징들의 신뢰성이 낮다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하여 공간 관계를 해석함과 동시에 데이터의 가중치를 해석하기 위해 전형적인 다변량 통계에서 사용하는 주성분 분석(Principal Component Analysis)[4,5]을 이용하고 있다. 그리고 데이터의 정확도를 높이기 위해서 3차원 공간상에 색상 성분을 투영하여 이를 회전시키면서 데이터의 특성을 다각도에서 추출하는 방법을 제시한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권4호
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• pp.10-21
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• 2008

본 논문은 실시간 감시 시스템을 위한 웨이블릿(wavelet) 기반의 신경망과 불변 모멘트를 이용한 이동물체 인식과 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법의 첫 번째인 움직임 후보영역 검출 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 물체의 움직임에 의해 화소값 변화가 발생한 후보영역을 검출한다. 두 번째인 물체 인식 단계에서는 검출된 후보영역에 웨이블릿 신경망(wavelet neural network: WNN) 기반의 인식 방법을 사용하여 추적하고자하는 물체가 포함되어 있는지를 판별한다. 세 번째인 물체 추적 단계에서는 인식된 물체에 웨이블릿 불변 모멘트(invariant moments) 기반의 매칭 방법을 사용하여 인식된 이동 물체를 추적한다. 영상내에서 이동물체를 검출하기 위해 본 논문에서는 이전 영상과 현재 영상간의 화소밝기 차이에서 적응적 임계값(adaptive threholding)을 사용하여 주위 환경 변화에 강인한 이동물체 검출이 가능하였다. 또한 물체의 인식과 추적을 위해 웨이블릿 특징값을 사용함으로써, 계산 시간의 감소와 영상의 잡음에 의한 영향을 최소화시킬 수 있을 뿐만 아니라, 물체 인식 정확도가 향상되었다. 제안한 방법을 일반 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 자동차 검출율은 92.8%, 프레임당 처리 시간은 0.24초이다. 이것을 통해 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.7-18
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• 2005

로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.