• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.47-49
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• 2017

인공 신경망 기반 자연어 처리 시스템들에서 단어를 벡터로 변환할 때, 크게 색인 및 순람표를 이용하는 방법과 합성곱 신경망이나 회귀 신경망을 이용하는 방법이 있다. 이 때, 전자의 방법을 사용하려면 시스템이 수용 가능한 어휘집이 정의되어 있어야 하며 새로운 단어를 어휘집에 추가하기 어렵다. 반면 후자의 방법을 사용하면 단어를 구성하는 문자들을 바탕으로 벡터 표현을 생성하기 때문에 어휘집이 필요하지 않지만, 추가적인 인공 신경망 구조가 필요하기 때문에 모델의 복잡도와 파라미터의 수가 증가한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 위 두 방법의 한계를 극복하고자 Bag of Characters를 응용하여 단어를 구성하는 문자들의 집합을 바탕으로 벡터 표현을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 문자를 기반으로 동작하기 때문에 어휘집을 정의할 필요가 없으며, 인공 신경망 구조가 사용되지 않기 때문에 시스템의 복잡도도 증가시키지 않는다. 또한, 단어의 벡터 표현에 단어를 구성하는 문자들의 정보가 반영되기 때문에 Out-Of-Vocabulary 단어에 대한 성능도 어휘집을 사용하는 방법보다 우수할 것으로 기대된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.140-145
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• 2009

본 논문에서는 압축 영역에서 동작하는 조명 환경 변화에 강인한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 기존 이미지 처리를 이용한 얼굴 검출 방법들은 주로 픽셀 기반 영역에서 이루어져 왔다. 그러나 컴퓨팅 파워와 저장 공간이 제한적인 로봇 환경에는 픽셀 기반 처리가 적합하지 않다. 또한 조명 환경의 변화는 안정된 얼굴 검출을 위해 해결되어야 하는 문제로 인식되어 왔다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 압축 영역에서의 조명 효과 보상과 색 온도 변환을 이용한 색상 정보 조절 과정을 사용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 색상 정보 조절을 통하여 다양한 조명 환경에서 기존 방법에 비해 강인한 얼굴 검출을 보여준다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.130-136
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• 1995

본 논문에서는 자연 화상을 입력하여 점묘화풍 화상으로 자동 생성하기 위한 방 법에 대해 논한다. 점묘화풍 화상을 생성하기 위하여 두 가지 기법을 고려하였다. 첫째는 입력된 화상을 해석하여 화상내의 각 화소들의 그레디언트 벡타를 구하고 붓 이 터치되는 위치를 결정하는데 사용한다. 둘째는 색의 표현 인데, 화상 내의 RGB 성분을 이용하여 명도, 채도 등의 변환을 통해 점묘화풍의 선명하고 밝은 느낌을 나타 내도록 하였다. 이 논문에서는 컴퓨터 그래픽스 기술에 화상 처리를 접합시킨 실험적 인 방법을 제시하였으며, 그 방법에 의해 생성된 몇 개의 점묘화풍 화상을 예시하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권12호
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• pp.1765-1774
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• 2002

얼굴 인식은 현재 많은 연구가 활발히 진행되고 있는 분야이다. 하지만, 이에 따른 많은 문제점들이 선결되어야 하는 실정이다. 우선, 영상 취득과정에서 생기는 다양한 조명 변화와 카메라의 위치 변화를 고려하여 대상 얼굴을 인식해야 한다. 본 논문에서는 PC 카메라 및 주민등록증에 있는 사진을 스캔하여 얼굴 특징점을 정확하고 빠른 계산 시간 안에 찾을 수 있는 새로운 방법을 제시한다. RGB 색공간을 YUV로 변환하여 Y성분을 히스토그램 균등화 시켜 휘도에 관계없이 얼굴 피부색을 추출한 후 YUV의 V성분을 변형한 V' 성분을 이용하여 얼굴의 특징점을 찾는 방법이다. 실험결과 주민등록증 사진과 PC카메라에서 입력받은 얼굴 영상이 오류 없이 추출됨이 관찰되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권4호
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• pp.29-34
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• 2000

본 논문에서는 영상에 대해 영상 중심 부분에 주사가 집중되는 특정을 지닌 로젯 패턴을 적용함으로써 영상의 전체적인 그레이 분포 특징뿐만 아니라 국부적인 위치 정보까지 얻을 수 있으며 이를 히스토그램 분포 특성으로 변환시켜 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후, 입력되는 질의 영상에 대해 사용자가 원하는 검색 결과를 제시하는 방법에 대해 제안한다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 갖추고 또한 색인에 필요한 메모리 공간을 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.330-335
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• 2004

본 논문에서는 컬러 영상을 이용하여 인간의 감성을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 컬러 영상으로부터 색모델을 이용하여 피부색 영역을 추출한다. 그 다음, 추출된 피부색 영상으로부터 Eigenface를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 마지막으로, 얼굴 영역으로부터 인간 얼굴의 특징 점(눈썹, 눈, 코, 입)들을 추출하고, 각 특징 점들 간의 구조적인 관계로부터 인간의 감성(기쁨, 놀람, 슬픔, 분노)을 인식하는 퍼지 모델을 구성한다. 이 모델로부터 퍼지 이론을 이용하여 최종적으로 인간의 감성을 추론한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 확인한다.

• 센서학회지
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• 제26권6호
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• pp.420-426
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• 2017

A colorimetric sensor was investigated to achieve a low-cost warning device for harmful gaseous formaldehyde (HCHO). The sensor is based on selective reactions between hydroxylamine sulfate and HCHO, leading to the production of sulfuric acid. The produced acid results in color-changing response through the acid-base reaction with dye molecules impregnated on a solid membrane substrate. For attaining this purpose, sensors were fabricated by drop-casting a dye solution prepared using different pH indicators on various commercially available polymer sheets, and their colorimetric responses were evaluated in terms of sensitivity and reliability. The colorimetric sensor using bromophenol blue (BPB) and nylon sheet was found to exhibit the best performance in HCHO detection. An initial bluish green of a sensor was changed to yellow when exposed to gaseous formaldehyde. The color change was recorded using an office scanner and further analyzed in term of RGB distance for quantifying sensor's response at different HCHO(g) concentrations. It exhibited a recognizable colorimetric response even at 50 ppb, being lower than WHO's standard of 80 ppb. In addition, the sensor was found to have quite good selectivity in HCHO detection under the presence of common volatile organic compounds such as ethanol, toluene, and hexane.

• 정보학연구
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• 제5권1호
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• pp.99-111
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• 2002

원 영상에 근접한 색채 재현을 위한 선형 변환을 이용한 영상의 컬러 보정은 컬러 공간의 비 선형성으로 인해 색의 왜곡 현상이라는 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 선형 이론인 임의의 평면상에 주어진 자료점들로 구성되는 베지어 곡선이 사용되어 왔다. 그러나, 이 베지어 곡선은 자료점의 개수에 따라 차수가 증가하게 되므로 수치적 계산상의 많은 제약을 받게 된다. 본 논문에서는 각 구간에서나 전체 구간에서의 차수가 3차이면서 베지어 곡선의 특성을 갖는 "3중첩 구간적 베지어 3차 곡선"(TPBC Curve; Triplicated Piecewise Bezier Cubic Curve)를 이용하였다. 이에 따른, TPBC-곡선과 20차 베지어 곡선을 이용하였을 때와 비교하여 컬러 보정 시 발생하는 왜곡 현상, 그리고 좁은 영역의 컬러 보정으로 인한 작업량의 증가를 감소시킨 결과를 보여주고자 한다. 보여주고자 한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.69-76
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• 2008

본 논문에서는 보다 효율적인 렌더링을 위해 물체를 구좌표계(sperical coordinate system) 상에서 표현하는 새로운 렌더링 알고리즘이 제안된다. 먼저 직교 좌표로 표현되어 있는 물체의 정점을 구좌표로 변환하고, 카메라의 가시 절두체(frustum) 영역 내의 정점을 판단하기 위해 삼각형의 무게중심, 색인(index), 메모리 접근(access) 맵 등의 자료구조를 구성한다. 제안된 방법은 카메라에 의해 보여지는 영역, 즉 렌더링되는 물체의 가시 영역에 해당하는 정점만으로 렌더링한다. 따라서 렌더링 파이프라인에서 고려되는 정점의 개수를 크게 줄여 전체적인 시스템 성능이 크게 향상되었음을 실험을 통해서 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.77-80
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• 2014

멀티미디어 기술의 보급 확산 및 급속한 발전으로 새로운 영상 압축 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 고화질 영상 압축 표준을 탄생시켰으며, 사용자 또한 대형 화면에 대한 선호도가 높아지고 있다. 그 결과 기존의 HD급 영상보다 4배 이상, 16배까지 선명한 초고화질 UHD(Ultra High Definition) 영상 서비스가 차세대 방송기술로 새롭게 주목받고 있다. 또한 JPEG 2000 압축도 기존 처리된 $4096{\times}4096$ 픽셀 이미지를 넘어 초고화질 해상도 이미지(8K : $7680{\times}4320$ 혹은 $8192{\times}4320$ 픽셀)를 처리 지원을 하고 있다. 따라서 초고화질 이미지의 획득 및 저장을 위해서는 고속의 처리 기술이 필요하다. 이에 본 논문은 초고화질 해상도 이미지의 고속 처리를 위한 병렬처리 기술에 대해 단계적 연구를 실행하며, 이를 위하여 1차적으로. JPEG 2000의 처리 과정을 살펴보고 전처리 단계인 색공간 변환 알고리즘 적용을 위하여 사용자 정의의 쓰레드 기반 고속처리를 수행하였다. 실험 결과 기존의 처리보다 사용자 정의 기반 쓰레드 고속처리가 초고화질 해상도 이미지(UHD 8K : $7680{\times}4320$)를 기준으로 최대 15배의 성능 향상의 결과를 보여주었다.