• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.796-798
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• 2004

기존의 번호판 인식 시스템에서는 대부분 카메라가 고정 상태에서 차량의 전면부를 찍어 영상을 획득하고, 이로부터 번호판을 추출하고 인식한다 그러나 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 이동 중인 자동차에 카메라를 설치하여 움직이는 자동차의 영상을 획득하여 번호판을 추출하고 인식한다. 인식하고자 하는 영상이 잡음이나 왜곡 없이 깨끗하다면 인식 과정은 간단하게 수행될 것이다. 그러나, 실제로 얻어진 영상은 간단한 방법으로 인식하기에는 어려올 정도로 왜곡이나 변형이 심한 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 SVM 전단에 모듈라 신경망을 결합하여 인식하는 방법을 사용함으로써 잡음과 같은 변형에 덜 민감하도록 하고자 하였다. 실험결과, 제안하는 분류기를 이용한 방법이 번호판 인식에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권2호
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• pp.8-17
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• 2008

본 논문에서는 매우 다양한 조건하에서 취득된 영상으로부터 차량 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 색상정보와 에지정보를 보완적으로 사용함으로써 다양한 조명조건은 물론 압축영상에서 흔히 나타나는 영상의 블록화 현상에 강건하게 번호판을 추출한다. 번호판 기울기 각도 보정은 탐색된 영역만을 허프 변환을 통해 각도를 추정, 보정함으로써 연산량을 줄였다. 최종 번호판 후보지 결정은 대상 영역의 가로 대 세로 비율 평가, 수평 스캔하여 영점 교차되는 양상 평가, 레이블링 방법을 이용한 연결 성분 수 측정 등의 방법을 이용하여 결정한다. 다양한 시간대에 수집된 차량 영상을 대상으로 수행된 실험을 통해 제안하는 방법이 강건하게 번호판을 추출 할 수 있음을 확인하였다. 실제 주정차 단속 영상을 대상으로 실험한 결과 94.9%의 번호판 추출 결과를 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.353-360
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• 2006

본 논문에서는 도로 영상으로부터 차량 번호판 영역을 분할하는 알고리즘을 제시한다. 차량의 번호판 영역이 다른 영역에 비해 차별되는 특정을 세 가지 측면으로 나누어, 1) 번호판의 내부 문자, 2) 번호판의 색상, 3) 번호판의 형태에 대해 분석한다. 전처리 과정에서는, 이와 같은 세 가지 측면을 고려하여 번호판의 내부 영역 및 크기를 판별할 수 있는 임계값들을 계산하며, 이를 위해 표본 영상에 대한 통계적 처리를 수행한다. 차량 영역 분할 알고리즘에서는 임계값들을 이용하여 입력영상 내부에서 번호판 영역이 강조되도록 영상을 이진화한다. 일정한 크기의 윈도우로 이진 영상(binary image) 전체를 탐색하여, 윈도우 내부 픽셀 값의 합이 높은 순으로 서로 중복이 없도록 후보 영역을 찾은 후, 간단한 휴리스틱을 이용하여 후보 영역들 중에서 번호판 영역을 선택한다. 이 알고리즘은 번호판의 변형 또는 색상 명암도에 차이가 있는 경우에 대해서 안정적이다. 또한 이 알고리즘은 복잡한 전처리 과정을 요구하지 않고, 적은 수의 표본 영상에 대한 통계 처리만으로도 228장의 실험 영상들에 대해 97.8% 정도의 높은 성공률을 보였다. 프로토타입 시스템을 구현한 결과는 512M 바이트 메모리를 장착한 3GHz 펜티엄4 PC에서 $1280{\times}960$ 해상도의 영상 1장당 평균 0.676초의 처리 속도를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.40-47
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• 2009

본 논문에서는 수리 형태론과 대칭성을 이용한 번호판 검출 방법을 제안한다. 일반적으로 번호판의 모양, 색상, 크기, 위치 등은 사람이 쉽게 인식할 수 있도록 규격화되어 있다. 특히, 번호판의 바탕과 문자의 명암은 큰 대조를 이루며 번호판을 기준으로 하여 좌우 영상은 대칭성을 갖고 있다. 먼저, 번호판 영역을 부각시키기 위해 번호판의 문자 간격 크기의 사각 형태소로 입력 영상의 열림과 붙임 영상을 구하고 두 영상의 차 영상을 얻는다. 둘째, 번호판 크기의 마스크를 사용하여 차 영상의 평균 필터링을 수행한다. 셋째, 평균 필터링 영상의 각 열의 최대값 그래프를 구한 후 대칭성을 계산한다 넷째, 평균 필터링 영상의 피크들을 찾는다. 마지막으로 그래프에서 대칭성이 가장 큰 좌표의 언저리에 번호판이 있다는 가정 하에 번호판을 검출한다. 실험은 약 1,000장의 과속 단속 영상을 대상으로 수행하였으며, 약 93%의 검출률을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권6호
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• pp.551-556
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• 2004

본 연구에서는 진단 방법의 정확성이 아직까지 구체적으로 규명되지 않고 있는 어린이의 성장 발육을 체계적이고 과학적으로 측정할 수 있는 방법을 제시하고자 시도하였다. 현재 많이 이용되고 있는 성장 진단 방법은 X-ray 영상을 이용한 각 관절 부위의 성장판의 개폐 분석이다. 그러나 X-ray 방식은 성장 진단에서 요구되는 주기적이고 반복적인 측정을 하지 못함과 동시에 방사선 노출이라는 단점을 가지고 있다. 따라서 인체에 무해한 초음파 영상을 이용한 성장판 개폐 분석 대체 가능성을 평가하기 위해 종골의 초음파 광역 감쇄 영상을 이용한 프로파일 분석 및 성장판 영상 분석 알고리즘을 제시하였다. 본 연구에서는 7세～16세의 어린이 269명에 대해서 X-ray를 이용하여 무릎, 손가락, 종골에서의 성장판 영상을 얻었다. 또한 초음파 방식을 이용하여 종골의 성장판 영상을 얻었다. 각 관절에서의 성장판 개폐 유무 시기는 각 개인별로 측정 방법에 따라 조금의 차이는 있으나 전반적으로 일치하였다. 또한. X-ray방식과 초음파 방식에 의한 성장판 영상을 비교한 결과 상호 높은 연관성을 나타내었다. 이와 같이 성장판을 정확하게 측정하기 위해 도입된 초음파 프로파일 분석 알고리즘은 기존의 X-ray 영상 방식에 의한 성장판의 측정을 대체할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한관절경학회지
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• 제16권2호
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• pp.147-152
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• 2012

목적: 전방십자인대 파열과 동반되는 반월상 연골판 손상에 대해 수술 전 자기공명영상(magnetic resonance imaging, MRI) 검사 소견과 수술 후 관절경 소견을 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 2001년 2월부터 2010년 11월까지 전방십자인대 파열로 본원에서 관절경적 전방십자인대 재건술을 시행받은 225명의 환자를 대상으로 하였으며 관절경 소견상 반월상 연골판 파열은 154예였다. 반월상 연골판 파열은 수술 전 자기공명영상 검사 판독 결과와 관절경 소견을 비교하여 위치 및 모양에 따라 분류하였으며 이에 따른 자기공명영상 검사의 민감도를 조사하였다. 결과: 수술 전 자기공명영상 검사상 전방십자인대와 동반된 내측 반월상 연골판 손상 진단의 민감도는 0.88이었고, 전방십자인대와 동반된 외측 반월상 연골판 손상 진단의 민감도는 0.69였다. 또한 전방십자인대 파열과 동반된 외측 반월상 연골판 손상에서는 후각 및 변연부 파열 시 자기공명영상 검사의 민감도가 가장 낮았으며 내측 반월상 연골판 손상에서는 전각 및 판상 파열 시 민감도가 낮았다. 결론: 전방십자인대 파열 시 동반된 반월상 연골판 손상에서 수술 전 자기공명영상 검사상 진단하기 어려운 외측 반월상 연골판 후각 및 변연부 파열에 대해서는 관절경 수술 시 세심한 관찰이 필요하겠다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1947-1954
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• 2009

카메라에 의해 획득되는 주행 차량의 번호판 영상은 많은 변화와 잡음을 포함할 뿐만 아니라 번호판 영상내의 문자 영상은 매우 작은 크기를 가지게 된다. 이러한 열악한 조건으로 대표되는 번호판 영상의 인식 효율을 높이기 위해 번호판 영상의 인식에 적합한 영상 정제와 특징 추출 방법을 다양한 실험에 의해 결정하였으며, 서로 대비되는 특징을 사용하여 인식 성능을 상호 보완할 수 있는 인식기쌍을 설계하였다. 전체 번호판의 인식을 위해 다수의 인식기쌍으로 구성된 복합인식기를 구축하여 개별 인식 결과, 신뢰도, 상호 연관성, 저평가 요소의 처리 등을 분석하여 최종 인식하였다. 제안된 방법의 인식 효율을 도로 현장에서 취득된 번호판 영상을 대상으로 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.457-461
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• 2005

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 오류 역전파 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 차량 영상에서 평균 Blue값을 이용하여 차량 영상을 보정한다. 보정된 차량 영상에서 순수 Red픽셀과 현재 픽셀의 차이와 순수 Green 픽셀과 현재의 픽셀의 차이를 각각 구하여 Red 후보 영역과 Green 후보 영역으로 구분한다. 구분된 2개의 후보 영역의 픽셀 값을 오류 역전파 알고리즘에 적용하여 최종 Green 영역을 찾는다. 그리고 오류 역전파 알고리즘에 의해서 Green 영역으로 판명된 영역을 제외한 영역들은 잡음으로 처리한다. 잡음이 제거된 영역에 대해 수평 및 수직 히스토그램의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 추출하고, 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 신 차량 번호판에 적용한 결과, 제안된 번호판 추출 방법이 기존의 HSI 정보를 이용한 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 제안된 차량 번호판 인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.277-280
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• 2013

원자로 건물 내부에는 원자로의 안전운전을 위한 다수의 계통, 구조물 및 기기들이 위치하고 있다. 원자로의 안전과 직결되는 안전계통 변수 (수위, 압력) 들은 경우에 따라서는 현장확인이 요구된다. 원자로 가동 중에 운전원에 의한 안전계통변수의 현장확인이 용이하도록 원자로 건물 내부의 출입구 (2 중문) 부근에 수위계, 압력계 등의 현장계기가 위치하고 있다. 본 논문에서는 일본의 (주) 동경전력이 공개한 후쿠시마 제 1 원자력발전소 1 호기 원자로건물의 IC (비상용 복수기, isolation condenser) 조사영상에 나타나는 현장계기의 영상인식에 대해 기술한다. 조사 영상의 분석에 의하면 현장계기들은 기계식의 아날로그 타입이다. 아날로그 타입의 기하구조를 이용하여 계기판 눈금을 인식하고, 계기판 바늘의 기울기 계산을 통해 계기판을 영상 판독할 수 있었다. 이러한 계기판의 영상판독은 후쿠시마 원전 사고와 같이, 고방사선 피폭 우려로 인해 사람대신에 로봇이 원자로 건물내부에 진입하여 주요 계통, 구조물 및 기기의 현장계기를 판독한다고 가정하면, 유용한 기능이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1117-1124
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• 2011

본 논문에서는 복잡한 배경의 차량 영상에서 번호판 영역의 색상 및 배치 정보를 이용하여 번호판 숫자 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 번호판에서 숫자의 색상은 흰색과 유사 검정색이며, 숫자는 일정한 간격으로 배치되어 있다. 먼저, 컬러로 획득된 영상에 대해 색상특성을 이용하여 번호판 숫자의 후보영역과 비관심 영역으로 분할하고, 평균값을 이진화해 이진 영상으로 변환한다. 이진 영상에서 숫자의 종횡비로 잘못된 후보영역을 제거하고, 숫자의 간격 정보를 이용하여 번호판 숫자 영역을 추출한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 다양한 시간과 장소에서 촬영된 영상 292장을 사용하고, 실험의 결과로 녹색 번호판과 흰색 번호판의 숫자 영역에 대해서 각각 약 89.8%, 95.5%를 추출하였다.