• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.45-48
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• 2019

시각장애인이 다른 사람의 도움 없이 횡단보도를 건너는 것은 위험하다. 보도에서는 점자블록과 같은 시설물이 있지만, 자동차와 사고위험이 큰 횡단보도에는 시각장애인의 보행을 위한 유도 장치가 없기 때문이다. 본 연구에서는 영상 센서를 이용하여 보행자의 전방에 존재하는 횡단보도를 검출하고 횡단보도의 방향을 추정하는 기법을 제안한다. 이를 위해 횡단보도의 흰색 및 회색 영역이 일정한 면적과 간격을 가지고 교차하여 반복되는 특징을 이용하였다. 프레임마다 전방에 관심영역을 여러 구간으로 설정하고 구간마다 이진화를 수행한다. 그리고 각 구간의 이진 영상마다 색상의 변화 횟수와 흰색 영역이 차지하는 면적 비율을 기준으로 횡단보도를 판별하였다. 또한, 투영 데이터를 통해 횡단보도의 방향을 추정하였다. 실제 환경에서 획득한 실험영상을 이용하여 성능평가를 실시한 결과 80%의 정확도를 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.571-574
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• 2008

본 논문에서는 개선된 회로를 적용한 $256{\times}256$ 픽셀 저항형 지문센서를 제안하고 있다. 단위 픽셀 수준의 센싱 회로는 가변적인 전류를 전압으로 변환하여 이진 디지털 신호로 만든다. 정전기에 효과적으로 대처할 수 있는 인접 픽셀 간 전기적 차폐 레이아웃 구조를 제안하고 있다. 전체회로는 단위 센서 회로를 확장하여 ASIC 설계방식을 통하여 설계한 뒤 로직 및 회로에 대하여 모의실험을 하였다. 전체회로는 $0.35{\mu}m$ 표준 CMOS 공정규칙을 적용하여 센서블록은 전주문 방식을 적용하고 전체 칩은 자동배선 틀을 이용하여 반주문 방식으로 레이아웃을 실시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.119-125
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• 2004

방향 성분은 소벨(sobel)과 FFT 방법 등을 주로 사용한다. 소벨을 이용한 방법은 소벨 마스크의 복잡한 처리 과정과 대표 방향 성분을 추출하고자 할 때 픽셀별로 단위 벡터를 만들어 누적시킬 경우 낮은 대비 영상이나 높은 대비 영상이나 같은 값이 나오므로 기울기 크기를 누적할 수 없어 대표 방향을 설정하기 어렵다. FFT를 변환을 이용한 방법은 융선이 정확한 방향 성분을 가지는 경우에만 방향성 추출이 가능하며 별도의 방향 필터를 사용해야 한다. 본 논문에서는 위의 단점을 보완하기 위하여 이진화 된 영상을 세선화 한 후 픽셀 단위로 방향 성분을 추출하며, 8${\times}$8 픽셀크기의 블록 내에 존재하는 픽셀이 가지는 방향 성분 중 가장 많은 방향 성분을 융선의 대표 방향으로 추출하는 새로운 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권6호
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• pp.463-470
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• 2010

본 논문에서는 DCT 데이터에서 영상 데이터로의 해독 및 이진화 과정을 생략하고 컬러 영상의 DCT 관련 원자료를 사용하는 방법에 기반을 둔 매우 빠르고 안정적인 문자열 구간 분리 모형을 제안하였다. DCT 블록에 저장된 DC 및 3개의 주요 AC 변수들을 조합하여 축소된 저해상도 회색 영상을 만들고 횡렬 및 종렬 투영법을 통해 얻어진 픽셀 값의 히스토그램을 분석하여 문자 열 구간 사이에 존재하는 백색의 띠 공간을 찾아내었다. 이 과정 중 탐색되지 않은 문자 열 구간은 마코프 모델을 사용하여 숨겨진 주기를 찾아내어 복원하였다. 본 논문에 실험 결과를 제시하였으며 기존의 방법보다 약 40 - 100배 빠른 방법임을 입증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.95-101
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• 2006

얼굴검출은 얼굴인식과 비디오감시 시스템, HCI등 응용분야가 다양하므로 많은 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 실시간으로 얼굴을 검출하기 위하여 카메라에서 연속 얼굴 영상을 획득 한 후, 이 영상을 YCbCr 칼라 공간으로 변환하였다. 변환된 칼라 공간에서는 필터를 이용하여 피부색만을 분리하여 연결성분 분석으로 얼굴후보 블록을 결정하였다. 또한 외부 환경 변화에 영향을 받지 않기 위해 밝기 분포 평준화를 수행하였다. 밝기 분포를 평준화한 영상에서는 눈 영역이 다른 영역에 비해 뚜렷하게 구별되기 때문에 임의의 임계값을 적용하여 이진화 영상으로 변환 후 눈 검출을 할 수 있었다. 순차 임계값은 낮은 값에서부터 순차적으로 값을 증가시키면서 눈을 검출하고, 실패하였을 경우는 임계값이 조정되어 다시 눈을 검출한다. 순차 임계법에 의해 검출된 눈 영역은 정규화과정을 거친 후 역전파 알고리듬을 이용하여 눈 검증을 실시하고, 최종적으로 얼굴 검출을 수행하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.243-248
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• 2011

본 논문에서는 확장되어가는 여가 시간에 간단한 사진 한장만으로 보다 쉽고 편한 손금을 분석하기 위한 손금 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용한다. 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 색상 분포 영상을 Red, Green, Blue에 해당되는 RGB 값을 밝기에 큰 영향을 받지 않는 YCbCr 컬러 모델로 변환한다. YCbCr 컬러 모델에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 임계치를 이용하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 손 영상에서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서 블록 이진화 기법을 이용하여 이진화한 후에 가로와 세로가 각각 10픽셀 이상이고 20픽셀 이하인 손금의 형태학적 정보를 이용하여 잡음 및 손의 윤곽선을 제외한 손금을 추출한다. 추출된 손금에서 Labeling 기법을 이용하여 개별 손금의 중요선을 추출한다. 핸드폰 카메라에서 획득한 손바닥 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 손금 추출에 효율적인 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권6호
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• pp.337-343
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• 2006

Stack Resource Policy (SRP)는 몇 가지 독특한 특성을 가진 실시간 동기화 프로토콜이다. 그 특성 중의 하나는 초기 수행 차단(early blocking)으로서, 공유자원을 요청하는 시점에 작업의 수행을 정지시키는 것이 아니라, 작업의 수행 시점 자체를 연기하도록 한다. SRP가 EDF와 같은 동적 우선순위 스케줄링 알고리즘과 같이 사용될 경우, 초기 수행 차단을 지원하기 위해 스케줄러는 수행이 블록(block)되지 않을 작업 중 가장 우선순위가 높은 작업을 선택해야 하며, 이러한 탐색 연산은 수행 오버헤드(runtime overhead)의 원인이 된다. 본 논문에서는 SRP와 EDF를 같이 사용할 때의 스케줄러 수행 오버헤드를 분석한다. 기존의 준비 큐(ready Dueue) 구현 방식과 탐색 알고리즘을 사용하면 작업의 수가 많아짐에 따라 작업 탐색 오버헤드가 매우 커진다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 스케줄러가 효율적으로 작업을 탐색할 수 있는 준비 큐 자료구조와 O([log$_2n$])의 복잡도를 가지는 작업 탐색 알고리즘을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.304-308
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• 2010

본 논문에서는 컬러 공간 및 형태학적 특징과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 번호판의 후보영역 중에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 번호판 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 각각 100장의 이미지를 대상으로 실험한 결과, 제시된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.741-747
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• 2012

본 논문에서는 감시 시스템에서 다중 물체를 감지하고 추적하기 위한 빠르고 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템은 감지 모듈과 추적 모듈, 2개의 모듈로 구성된다. 이동 물체의 감지 모듈에서는 우리는 영상 이진화 기법과 프레임별 영상을 이용하여 움직이는 물체를 추출하고, 모폴로지 기법을 이용하여 각종 노이즈를 제거한다. 또한, 블록 기반 히스토그램기법을 사용하여 인간과 다른 물체를 구분하는 방법을 제안한다. 이동 물체의 추적 모듈에서는 색상 기반 추적 알고리즘과 칼만 필터가 이용된다. 먼저 RGB 영상을 HSV 영상으로 변환한 후, 다중 물체를 추적하기위해 색상 기반 추적 알고리즘을 사용한다. 이때 다른 물체와의 충돌시 물체를 추적하기 위해 칼만 필터를 사용한다. 마지막으로, 제안된 방법을 몇 가지 실험을 통해 그 효용성 및 응용 가능성을 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.97-107
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• 2004

본 논문에서는 생체 정보를 이용한 사용자 인증분야에서 가장 널리 사용되는 지문의 특징점 추출기의 SoC(System-on-Chip) 구현을 보인다. 일반적인 지문 특징점 추출 방식은 이진화, 세선화 방법을 사용하는데, 저화질 지문 이미지의 경우 많은 오류가 발생하여 지문인식시스템 전체의 정확도를 떨어뜨리는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지문 이미지에서 융선을 직접 추적하여 특징점을 추출하는 알고리즘이 제안되었으나, 연산량이 많아 스마트카드와 같은 소규모 시스템에서 소프트웨어만으로 수행하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 융선추적 알고리즘을 스마트카드용 SoC에서 구현하기 위한 방법을 제안한다. 하드웨어의 효율성을 높이기 위하여 융선추적 알고리즘을 변형하였으며, 알고리즘의 각 기능 블록은 수행할 연산량, 하드웨어 비용과 활용도, 그리고 시스템 효율성 등이 고려되어 하드웨어와 소프트웨어로 분리 구현되었다. 구현된 용선추적을 이용한 지문 추출기는 SoC용 IP로 개발이 되어, 여러가지 스마트카드용 SoC에서 사용될 수 있다.