• 한국측량학회지
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• 제30권1호
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• pp.49-58
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• 2012

도심지의 빌딩들은 시간이 갈수록 형태가 다양해지고, 식생이나 도로와 같은 객체들과 유사한 분광 특성을 나타냄으로써 광학 영상만을 이용하여 추출하기가 어려워지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 항공 Light Detection and Ranging(LiDAR) 자료와 항공 사진의 융합을 통해 항공 사진상에서의 빌딩과 그 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 항공 사진에 Adaptive dynamic range linear stretching 방사 강조 기법을 적용하고, 에디슨 에지 디텍터를 이용하여 이진 경계 지도를 생성하였다. 동시에 항공 LiDAR 자료로부터 normalized Digital Surface Model을 생성하고, 빌딩 영역을 추출하여 이진 경계 지도와의 중첩을 통해 임시 빌딩 영역을 추출하였다. 마지막으로 항공 LiDAR 자료와 항공 사진 간의 위치 오차를 고려하여 경계 강화 과정을 수행함으로써 최종 빌딩 경계를 추출하였다. 제안 방법의 검증을 위해 두 개의 실험 지역을 선정하여 제안 방법을 적용하였고, 정량적인 정확도평가에서 F-measure, Jaccard coefficient, Yule coefficient, Overall accuracy의 값이 모두 0.85 이상의 정확도를 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.2(A)
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• pp.27-31
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• 2010

본 논문에서는 하이퍼그래프의 고유벡터를 척도로 하여 fMRI기반 Brain Network를 분석하여 중요한 허브노드를 찾는 방법론을 제시한다. 이 방법을 비디오게임을 수행하면서 촬영한 기능적 자기뇌영상(fMRI) 데이터인 PBAIC 2007 데이터셋에 대하여 그 유용성을 검증하였다. 이 데이터는 각 20분씩 세 세션을 촬영한 것이며 처음 두 세션에는 13가지의 감정 항목의 평가치가 각 스캔마다 주어진다. 한 피험자의 첫번째 세션 데이터로부터 13가지 감정 항목에 대하여 상관관계가 높은 각각의 복셀(voxel)들을 추출하였다. 이 13가지의 복셀들의 집합들을 각각 하이퍼에지로 보고 하이퍼그래프를 구성하였다. 하이퍼그래프로부 터 인접 행렬(adjacency matrix)를 구성한 후 고유치(eigenvalue)와 고유벡터(eigenvector)를 구하였다. 여기서 고유치가 가장 큰 고유벡터의 원소들은 각 복셀들의 중앙성(centrality), 즉 중요성을 나타내며 이로부터 감정과 관련된 중요한 허브 복셀들과 그들의 국소적 집합인 모듈을 찾았다. 모듈들은 감정 및 작업기억(working memory)과 관련된 뇌 영역들의 클러스터(cluster)로 추정된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1149-1158
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• 2003

본 논문에서는 멀티웨이브릿 변환영역에서 연속부대역 양자화 및 지각 모델을 이용한 내용기반 적응적 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법의 워터마크는 멀티웨이브릿을 통해 분해된 계수들 중 지각적 중요계수(perceptually significant coefficients, PSCs)에 삽입된다. 고주파 부대역에서의 PSC는 연속부대역양자화(successive subband quantization, SSQ)에 의해 결정된다. 문턱값은 각 부대역내의 최대계수의 절반에서 결정된다. 지각모델은 워터마크 삽입을 위한 국부적 영상 특성을 가지는 NVF (noise visibility function)에 기반한 통계적 방법을 적용한다. 이 모델은 워터마크가 노이즈특성을 가지므로 정상상태 일반화 가우스모델을 사용한다. 또한 워터마크는 각 부대역 영역의 분산과 형상계수 (shape parameter)에 의해 추정함으로써 평탄영역과 에지나 텍스쳐 영역에 따라 내용 기반 적응적 척도를 얻는다. 제안한 멀티웨이브릿 변환 기반에서의 워터마크 삽입 방법에 대한 실험 결과 우수한 강인성과 비가시성을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권3호
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• pp.136-150
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• 2008

항공사진이나 LiDAR 데이터를 이용하여 건물의 자동 추출에 있어서 많은 연구가 이루어졌지만, 3차원 위치정보와 영상의 형상정보라는 두 데이터의 장점을 융합하여 정확도를 향상시킬 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 등고선 기반의 건물인식 알고리즘을 사용하여 LiDAR 데이터를 이용한 건물 인식 정확도를 향상시키고, 항공사진을 이용하여 건물 경계의 정교화도 추구하였다. 등고선기반 건물 인식 방법은 건물의 경계와 지붕구조물 정보를 생성할 수 있으며, 기존 TIN기반 인식 방법이나 NDSM기반 방법보다 우수한 건물 탐지 정확도를 보여주었다. 등고선으로 추정된 건물경계에 일정한 크기의 버퍼를 생성하여 항공사진의 경계영역을 한정시키고, double active contour를 사용하여 항공사진의 에지에 맞도록 건물경계를 정교화 하였다. 본 연구성과를 이용하여 향후 추출된 개체 경계의 일정 범위에서 최적의 정합을 수행하여 3차원 건물 경계를 생성할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.71-80
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• 2012

본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 차량의 위치를 검출하고 연속적인 프레임에서의 차량의 움직임을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 특징을 검출하기 위해 Haar-like 에지 검출기를 사용하고, 카메라의 캘리브레이션 정보를 이용하여 차량의 위치를 추정한다. 신뢰도를 높이기 위해 k 개의 연속적인 프레임에서의 누적된 차량 정보를 추출한다. 최종 검출된 차량을 템플릿으로 지정하고 SURF (Speeded Up Robust Features) 알고리즘을 통해 연속적으로 입력되는 프레임에서 동일한 차량을 추출한다. 이를 통해 동일 차량으로 추출된 차량 정보를 새로운 템플릿으로 업데이트 한다. 비교 검출을 위한 수행 시간을 줄이기 위해 이전 프레임에서 검출된 차량의 범위를 확장한 영역만을 관심 영역으로 지정한다. 이 과정은 공통된 대응점을 찾지 못할 때까지 검출과 추적 과정을 반복하여 진행한다. 실 도로 상에서 얻어진 영상에 대해 적용함으로써 제안된 알고리즘의 효율성을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.285-294
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• 2004

신호처리에서 메디안 필터는 임펄스 잡음을 제거하는 비선형 필터 중에서 가장 널리 사용되고, 가장 강력한 효과를 보이고 있다. 본 논문은 잡음 검출에 의한 적응형 메디안 필터를 제안한다. 제안한 필터의 기본 알고리즘은 잡음 여부를 각 판단기준에 의해서 판별한 후, 판별 결과에 따라 조건을 만족하면 메디안 필터를 취하고, 만족하지 않으면 원 영상(No Filter)으로 복원한다. 잡음 판별을 위해서 로컬 분산과 로컬 중간값 분산을 이용한 잡음 검출을 제시했고, 기존의 [5]∼[10] 필터와 특성 및 성능을 비교 분석하였다. 제안한 필터는 기존의 필터를 같은 조건에서 수행한 결과보다 대부분의 경우에서 개선을 보이고, 주관적인 육안으로 판별했을 경우에도, 그 이상의 효과를 보임을 입증하였다. 따라서 로컬 분산과 로컬 중간값 분산을 이용한 적응형 메디안 필터는 메디안 필터의 임펄스 잡음 제거 특성에 강한 장점을 살리고, 에지 보존 능력이 강화되었음을 증명 하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.21-27
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• 2007

본 논문에서는 3차원 점집합으로부터 3차원 메시를 생성하는 효율적인 기법을 소개한다. 대표적인 3차원 삼각화 방법으로 3차원 딜로니 삼각화 기법이 있으나 물체의 표면만을 고려한 메시 생성을 위한 방법으로 비효율적인 측면이 있다. 본 논문에서는 적은 계산량으로 물체의 표면 메시를 생성하는 기법을 소개한다. 물체의 각 영역을 분할하고 각 영역에 대해서 2차원 딜로니 삼각화를 적용하여 3차원 메시 구조를 얻는다. 3차원 점 집합에 대해 OBB(Oriented Bounding Box)를 계산하고 이를 기준으로 점 집합을 여러 분할 영역으로 나누고 각 부분 점 집합에 대해서 2차원 딜로니 삼각화를 실시한다. 각 2차원 삼각화 결과는 점전적으로 전체 메시에 병합된다. 또한 병합된 메시에서 잘못된 에지의 연결을 제거함으로써 객체의 삼각 분할 결과를 향상시킨다. 제안된 메시 생성 기법은 다양한 영상 기반 모델링 응용에서 효과적으로 적용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권1호
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• pp.70-76
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• 2002

본 논문에서는 홍채 영역 가운데 .개인의 특징을 가장 잘 나타내는 부분을 선택하여 특징을 추출함으로써 최소한의 홍채 영역을 사용하는 빠른 개인 식별 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 먼저 흑백 CCD 카메라를 통하여 눈 영상을 획득하고, 최소 탐색 영역을 갖는 개선된 원형 에지 검출기(circular edge detector)에 의해 결정된 동공 및 홍채의 중심과 반지름을 이용하여 홍채 영역을 추출하였다. 그 다음으로 동공 중심과 홍채 중심 축 사이에서 원의 중심과 반지름을 변화시켜가면서 홍채 영역을 여러 개의 원으로 나누고 원주 상에 나타나는 일차원 홍채 신호들 가운데 개인의 특징을 가장 잘 반영하는 부분을 선택한 후 그 영역에 일차원 Gator 필터를 적용하여 홍채 특징을 추출하였다. 개인 식별은 등록 과정을 통해 미리 저장되어 있는 홍채 신호와 개인 식별을 위하여 입력된 홍채 신호 사이의 상관도(correlation) 값을 기준으로 이루어졌다. 판단을 위한 상관도에 대한 임계치 설정은 실험을 통하여 얻은 확률 분포를 이용하여 Type Ⅰ에 러율과 Type Ⅱ 에러율의 평균이 최소가 되는 점으로 결정하였다. 그 결과로 제안 시스템의 성능은 평균 에러율이 약 5.2%로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.53-59
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• 2011

보안 시스템을 비롯한 많은 얼굴 인식의 응용들에서 수직 방향의 얼굴이 입력된다고 가정한다. 그러나 보다 일반적인 환경에서 인물에 대한 인식을 하려면 기울어진 얼굴의 검출이 가능해야 한다. 기존의 많은 방식들에서 영상 내에 존재하는 회전된 얼굴을 검출하기 위해 얼굴 검출을 위한 윈도우를 반복적으로 회전시키며 얼굴검출기를 적용함으로써 얼굴의 회전각을 구한다. 그러나 이러한 방식은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 점들의 집합이 주어질 때 그 점들의 대칭축을 검출하는 방법을 제안한다. 또한 얼굴이 대칭이라는 점에 착안해서 얼굴검출 윈도우 내의 에지 포인트들로 부터 대칭축을 추출함으로써 검출된 대칭축 방향에 대해서만 얼굴 검출기를 적용함으로써 얼굴의 회전각을 빠르고 정밀하게 검출하는 방법을 제안한다. 실험에 사용된 데이터베이스의 경우 제안된 알고리즘이 평균 $0^{\circ}$, 표준편차 $3^{\circ}$의 오차 범위에서 얼굴의 대칭축을 검출함을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권9호
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• pp.89-95
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• 2015

본 논문에서는 비전 기술을 기반으로 원거리에서 2차원 바코드를 검출 할 수 있는 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 2차원 바코드의 위치 심볼을 찾는 근거리 검출을 먼저 수행하고, 만약 검출이 안 될 경우 원거리 검출로 전환된다. 원거리 검출은 다음과 같은 순서로 진행된다. 먼저 에지 지도, 영상 이진화, CCL(connect component labeling)을 순차적으로 수행하여 관심 영역을 설정한다. 설정된 관심 영역을 Bilinear Interpolation을 이용하여 확대한 후, 근거리 검출과 마찬가지로 위치 심볼 패턴을 검출하여 2차원 바코드 영역을 결정한다. 마지막으로 검출된 패턴 정보를 활용하여 역 투영 변환을 적용하여 패턴을 정렬하게 된다. 실험 결과 제안된 시스템은 기존에 제안된 2차원 검출 알고리즘보다 약 2~3배정도 더 먼 거리의 바코드를 검출 할 수 있음을 보였고, 여러 개의 2차원 바코드 검출이 가능함을 보였다. 또한, 실내의 복잡한 환경에서도 강인한 검출 결과를 보였다.