• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.262-264
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• 2006

지문분류는 지문을 전역특징에 따라 미리 정의된 클래스로 분류하는 기술로, 대규모 지문식별시스템의 매칭시간을 감소시키는데 유용하다. 지문은 개인마다 고유하기 때문에 각 지문마다 전역특징이 다양하게 분포하여 기존의 특징추출방법으로는 분류에 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 적응적 특징추출방법을 제안하였다. 이는 융선 방향의 변화량을 계산하여 지문의 전역특징을 포함하는 특징영역을 탐색한 뒤, 특징영역의 블록 방향성 정보로부터 특징벡터를 추출한다. NIST4 지문 데이터에 대한 5클래스 분류실험 결과 제안하는 특징추출방법이 90.25%의 분류성능을 보여 기존 방법보다 효과적임을 확인하였다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.22 no.4
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• pp.35-46
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• 2004

최근 인터넷이 급속히 발전하면서 우리는 정보홍수 속에서 살아가고 있다. 넘쳐나는 정보 속에서 유용한 정보를 찾는다는 것은 쉬운 일이 아니다. 이런 어려움 때문에 원하는 정보를 찾기 위해 하루에도 많은 시간을 인터넷과 씨름하면서 보낼 것이다. "여러분은 인터넷에서 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있었나요\ulcorner" 모르긴 해도 하루 종일 원하는 정보를 찾기 위해 이 누리집 저 누리집을 누비고 다녔을 것이다.고 다녔을 것이다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.544-549
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• 2003

본 논문에서는 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술에 주로 사용되는 이진 영상으로부터 사용자의 초기 입력 좌표를 기준점으로 채택한 후 기준점을 중심으로 선형 및 벡터 형상을 추출하는 반자동 선형 추출 기술 개발에 관해 기술한다. 본 기술의 동작 과정을 살펴보면 다음과 같다. 사용자는 이진 영상에서 추출하고자 하는 선형 및 벡터 형상내의 한 좌표를 선택한다. 선택된 좌표는 기준점으로 채택되며, 이 기준점을 중심으로 네 방향으로 영암 값이 0인 픽셀들의 길이 및 orientation이 계산된다. 계산된 orientation을 바탕으로 폭 넓이가 계산되고 초기 좌표가 보정된 후 폭 넓이가 임계값을 만족시키면 동일한 선형물로 간주하여 추출 연산을 반복 수행하고, 폭넓이가 임계값을 벗어나면 새로운 선형물로 간주하고 추출을 중단한다 즉, 채택된 기준값을 중심으로 동일한 명암값의 검색을 진행하여 기준값과 유사한 방향성 및 폭 넓이 정보를 갖는 성분들의 중심 좌표를 선형물 추출 결과값으로 산출하는 기술이다. 본 기술을 통해 수작업으로 진행되던 지도 제작 및 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술이 컴퓨터를 이용한 반자동기술로 대체될 수 있으며, 이를 통해 많은 인원과 시간을 소모하여야 했던 좌표 지도제작을 위성 영상을 이용하여 보다 쉽고 저렴한 가격으로 수행할 수 있는 방안을 제시할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.647-650
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• 2003

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 실제로 실시간 영상내의 객체 추적은 빠른 처리와 많은 연산은 요구하고 고가의 장비가 필요하기 때문에 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 보안시스템에 적용될 수 있게 실시간으로 배경영상을 갱신하면서 객체를 추출 및 추적하고 추출된 객체에서 얼굴을 추출하는 방법을 제안한다. 배경영상과 입력영상의 차이를 이용하여 실시간으로 배경영상을 입력영상으로 대체하여 시간의 흐름에 의한 배경잡음을 최소화하도록 적응적 배경영상을 생성한다 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체의 크기와 위치를 탐지하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고 이를 통해 실시간 객체추적을 하였다. 또한 설정된 최소사각영역은 피부색의 RGB 영역에서 얼굴 영역을 추출하는데도 적용한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.8
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• pp.2204-2212
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• 1999

In this paper, we present techniques which perform incremental timing analysis using Timed Boolean Algebra that solves the false path problem and extracts the timing information in combinational circuits. Our algorithm sets histories of internal inputs that are substituted for internal output and extracts maximal delays through checking sensitizability of primary outputs. Once finding the sum of primitive delay terms, then it applies modified delay with referencing histories of primary output and it can extract maximal delays of primary outputs fast and efficiently. When the structure of circuit is changed, there is no need to compute the whole circuit again. We can process partial timing analysis of computing on the gates that are need to compute again. These incremental timing analysis methods are considered both delay changes and structure of circuit, and can reduce the costs of a trial error in the circuit design.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.206-208
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• 2000

본 논문은 칼라 정보와 움직임 정보를 이용한 객체 분할 기법의 설계에 대하여 소개한다. 객체 분할 알고리즘은 L*u*v 공간의 칼라 특성과 움직임 특성을 결합하여 설계하였다. 즉 공간 분할은 mean shift 칼라 클러스터링 알고리즘(color clustering algorithm)을 사용하여 중심 칼라 영역에 따라 동일한 칼라 지역으로 통합한다. 시간 분할은 움직임 검출을 위하여 affine six parameter 움직임 모델과 optical flow equation를 이용하여 움직임이 발생한 부분을 검출한다. 다음에 공간 분할과 시간 분할에 따라 결과를 통합하고 MAD(mean absolute difference)를 사용하여 객체를 추출하는 알고리즘을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.305-308
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• 2007

본 논문은 교통표지판을 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구로 기존의 교통표지판 인식시스템에서는 인식하는데 걸리는 시간이 길고 잡음환경에서 인식률이 저하되며 변경된 교통표지판은 인식하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기위해 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고 추출된 이미지를 인식하는데 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘을 적용하여 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판 영역을 추출한다. 영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 군집화한다. 교통표지판 인식은 학습이 가능한 다층퍼셉트론의 오류역전파알고리즘을 적용하여 인식한다. 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘은 패턴인식 분야에서 우수한 성능이 입증 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.301-304
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• 2001

영상내의 문자정보는 색인에 필요한 유용한 정보를 제공하기 때문에 이를 이용한 멀티미디어 데이터의 색인기법이 최근 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 칼라동영상에서 실시간으로 문자를 추출하고 추적하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 연결성분(connected component)방법을 이용한 문자추출 모듈과 SSD(a Sum Of Squared Difference)를 이용한 문자추적모듈로 구성되어져 있다. 실제 TV영상에 대하여 제안된 방법을 테스트 해본 결과 빠른 문자추출과 추적시간을 가졌다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1510-1512
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• 2013

3D 영화 산업 발전과 함께 4D 영화에 관한 수요가 증가했지만, 4D 영화 제작은 복잡한 시스템과 오랜 제작 시간을 요구한다. 본 논문에서는 기존의 4D 영화 제작 방식의 문제점을 해결하기 위해 자막과 시나리오 정보를 이용한 4D 이벤트 추출 방법을 제안한다. 자막과 시나리오의 문장으로 부터 4D 이벤트와 관련된 특징을 추출하고 4D 사전과 비교하여 4D 이벤트를 분류한다. 또한, 자막과 시나리오 각각의 4D 이벤트 추출 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.490-492
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• 2022

최근 사법분야에 지능형 법률 서비스를 제공하게 되면서 학습데이터로서 판결문의 중요성이 높아지고 있다. 그중 범죄사실은 수사자료와 유사하여 범죄수사에 귀중한 자료역할을 하고 있지만, 주체가 생략되거나 긴 문장의 형태로 인해 구성요건을 추출하고 사건의 인과관계 파악이 어려울 수 있어 이를 분석하는데 적지 않은 시간과 인력이 소비될 수밖에 없다. 따라서, 본 논문에서는 사전학습모델을 활용한 개체명 인식과 형태소 분석기반 이벤트 추출기법을 범죄사건 재구성에 적용하여 핵심 사건추출을 간편화하고 시각적으로 표현해 전체적인 사건 흐름 이해도를 향상할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다.