• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.37-42
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• 2002

현행 출입국 관리는 사용자가 여권을 제시하면, 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권의 데이터 베이스와 대조하였다. 이러한 종래의 출입국 관리 시스템은 출입국 심사 시간이 길어 출입국자에 불편을 제공하고 출입국 부적격자에 대한 정확한 검색이 이루어지지 않아 체계적으로 관리하기가 어려웠다. 이리한 종래의 문제점을 개선하기 위해 영상 처리와 문자 인식을 이용한 여권 인증 시스템을 제안한다. 된 논문에서는 여권 영상에 대해 소벨 연산자와 스미어링 기법 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 사진영역, 코드 영역 및 개별 코드 문자를 추출하고 개별 코드 문자 인식은 기존의 퍼지 ART를 개선하여 적용한다. 다양한 국내 여권 영상에 대해 제안된 여권 인식 방법을 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능을 보였고 개선된 퍼지 ART 알고리즘이 기존의 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터 수가 적게 생성되고 인식률도 향상된 것을 확인하였다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.753-755
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• 1999

본 논문에서는 동영상에서 움직임 벡터를 찾는 방법 중의 하나인 BMA(Block Matching Algorithm)를 워크스테이션 클러스터(cluster of workstations) 환경하에서 구현하고 이에 대한 성능 분석 모델을 제시한다. 동영상에서 움직임 벡터를 찾는 BMA는 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 방법으로 병렬화를 통해 처리 속도를 단축시킬수 있는 알고리즘이다. 그러나 워크스테이션 클러스트 환경하에서는 데이터의 분할 및 각 노드간의 통신방법에 따라서 전체적인 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 최적의 데이터 분할 및 각 노드간의 통신을 최소화하는 병렬 BMA를 설계.구현한다. 또한 데이터의 분할 및 각 노드간의 통신을 고려한 성능 모델을 제시하여 프로세서의 증가 및 데이터의 분배에 따른 성능을 예측하고, 실험 결과를 통하여 제시한 모델의 타당성을 입증한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권3호
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• pp.56-56
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• 2001

임의의 물체색은 장면(scene)에 존재하는 조명과 물체 표면의 특성에 의해 결정되므로, 정확한 물체색을 표현하기 위해서는 조명색의 추정이 중요하다. 본 논문은 인지광원(perceived illumination) 현상을 확장한 방법과, 광휘점(highlight) 방법을 각각 제안하고, 두가지 방법을 결합하는 결합적 조명색 추정방법을 제안한다. 인지광원 방법은 개략적인 해의 범위를 결정하는 면에서는 안정성이 보장되나, 정확성의 측면에서는 입력영상의 내용에 의존적인 경향이 있는 단점이 있다. 광휘점 방법은 입력영상의 내용에 의존적이지 않으며, 정확한 해를 제시하는 장점이 있으나, 최종적인 해를 결정하기 위해 폭넓은 범위를 가지는 교차점인 다수의 후보들을 고려해야 하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 두 가지 방법의 상호보완적인 특성을 이용하여, 인지광원 방법의 추정결과를 가능한 해의 개략적인 범위로 설정하고, 광휘점 방법으로부터 추출된 후보점 및 분포 클러스터(cluster)들의 특성을 고려하여 최종적인 해를 결정하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.293-296
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• 2021

본 논문에서는 컴퓨터 그래픽에서 주로 적용되어 왔던 푸아송 디스크 샘플링(Poisson Disk Sampling)을 3차원 영상 모델링에 적용하는 것을 제안한다. 이 샘플링 기법은 3차원 영상 센서의 핵심 기술로 사용되는 라이다 센서를 활용해 수집한 PointCloud가 특정 위치로 뭉쳐지는 클러스터 현상이 발생하지 않고 균일하게 분포하게 할 뿐 아니라 영상의 노이즈도 제거한다. Intel의 라이다 센서 L515와 Apple의 태블릿 라이다 센서를 이용해 추출한 PointCloud를 Poisson Disk Sampling 과정을 거쳐 Mesh를 생성하고 이를 SLAM 기법으로 추출한 경우와 비교한다. PointCloud의 수를 줄였을 때 더 좋은 Mesh를 생성할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.31-37
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• 2009

본 논문은 컬러영상의 특정 클러스터에 해당하는 낙관을 추출하기 위하여 확장된 퍼지적분을 제안하였다. 기존의 퍼지적분은 평가항목에 대한 부정적인 측면을 강조하였다. 제안된 방법은 무게중심법을 통하여 인접정보를 이용하여 평가항목간의 보상적인 측면을 고려하였다. 평가 항목간의 min 연산자로서의 기존의 퍼지적분의 특징에만 기초하는 방법은 낙관 영상의 끊어지는 부분 처리와 전체적인 영상의 유연성을 확보하는 데는 다소 부족한 느낌이 들었다. 그래서 이를 해결하기 위해 무게중심을 이용하여 전체적인 영상의 유연성을 확보 하였다. 그 결과 실 생활의 영수증의 낙관을 분리하는 실질적인 문제에 관한 자료들에 대하여 실험을 수행하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.92-101
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• 1996

차량의 증가와 도로 신장율의 저조로 교통체증은 날로 심해지고 있다. 이문제를 풀기 위한 한 방법은 교통류에 관한 실시간 정보를 얻어 교통신호를 동적으로 제어하는 것이다. 현재까지 교통류 정보를 얻기 위해 가장 많이 쓰인 것은 루프코일 인데 이것은 통과 차량의 평균속도를 측정하기 위해 필요한 차량 추적을 할 수 없는 단점이 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 영상 검지기가 출현하게 되었고 농담영상 혹은 칼라 영상열을 가정하고 있다. 본 논문에서는 칼라영상의 형태로 주어진 영상열에서 퍼지 클러스터리에 기반을 둔 이동 차량 추적 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.27-31
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• 2013

본 논문에서는 요부 초음파 영상에서 퍼지 C-Means 클러스터링을 이용한 양자화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 나타난 명암도를 이용하여 n개의 그룹으로 클러스터링한다. 그리고 각클러스터의 중심 값을 기준으로 정렬한 뒤, 각 그룹에 지정된 색상을 요부 초음파 영상에 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 기법과 히스토그램 기반 양자화 기법에 대해 15장의 요부 초음파 영상에 적용한 결과, 본 논문에서 제안된 양자화 방법이 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• 한국경제지리학회지
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• 제26권3호
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• pp.202-222
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• 2023

본 연구는 서울의 영화산업과 방송산업 공간분포를 분석하고 집적지 변화에 작용하는 산업 성장과 도시 특성에 주목하여 서울 영상산업 클러스터의 공간적 특성을 파악하고자 한다. 1994년, 2004년, 2014년, 2021년의 서울시 사업체 조사를 분석자료로, 산업의 성장을 확인하고 공간적 자기상관성 분석(Moran's I와 LISA분석)을 수행해 영상산업의 공간분포와 집적지 변화를 확인했다. 또한 현직 종사자 인터뷰의 질적자료 수집과 분석으로 영상산업의 현황과 집적지 형성 요인 등을 파악하여 종합적인 분석을 시도했다. 분석 결과 영화산업과 방송산업 집적지는 서울에 분산되어 다핵형태로 성장하고 있다. 1994년에 영화산업 집적지는 충무로와 강남, 방송산업은 여의도로 집적지 구분이 뚜렷했던 반면, 2021년에는 마포와 강남이 영화산업과 방송산업의 공통 집적지로 나타났다. 그 외 여의도, 강서-영등포 일대의 방송산업 집적지와 성수 일대의 영화산업 집적지가 확인되었다. 끝으로 본 연구에서는 서울의 영상산업 성장과 공간적 분포 변화에 작용한 요인들을 영상산업의 특성과 도시환경의 변화와 연관시켜 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.762-765
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• 2003

본 논문에서 제안하는 분절된 화소들의 특징추출 방법은 이진화 영상에서 수직/수평 화소들의 분절점을 탐색하여 추출하는 특징 탐색기이다. 숫자의 구조적인 면을 고려하여 사소한 부분들도 명확한 특징으로 탐지하여 추출하였고, 이러한 방법은 일반적으로 사용하여지는 특징추출방법 몇가지를 선택하여 이용하였고, 제안하는 방법과 결합하여 필기체 숫자를 인식하였다. 인식기를 구현하기 위하여 3개층 구조를 갖는 클러스터 MLP 신경망을 사용하였다 실험 결과 단순히 일반적인 특징만을 활용하여 얻는 인식률 보다 훨씬 향상됨을 보여주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.311-320
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• 2007

본 논문에서는 뉴스 동영상 정보의 생성을 위해 뉴스 단위의 기준이 되는 앵커 장면을 효과적으로 검출하는 기법을 제안한다. 우선 뉴스 동영상의 오디오 및 비디오 구성 요소에 대한 관찰을 통하여 앵커 장면 검출에 적합한 기본적인 특징들을 선택하였다. 제안 알고리듬에서는 색인의 정확도를 높이기 위해 몇몇 오디오 특징과 함께 비디오 특징으로서 움직임 특징을 함께 이용하였으며, 전체적인 구조는 '오디오 정지 구간 검출', '오디오 클러스터 분류', 그리고 '움직임 활동도와의 매칭'의 3단계로 구성된다. MPEG-2 방식으로 부호화된 뉴스 동영상에 대한 실험을 통해 제안 알고리듬의 성능이 만족스러움을 확인하였다.