• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.338-340
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• 2000

자동차 번호판 인식 시스템은 영상획득, 번호판 영역 추출, 추출된 번호판 영역의 전처리, 문자부분 영역화, 문자인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 그 중에서도 번호판 영역 추출, 추출된 영역의 전처리, 문자부분 영역화의 정확성은 전체 시스템 인식률에 지대한 영향을 줄 수 있는 부분으로써 그 정확성이 요구된다. 이에 본 논문에서는 컴퓨터 비젼 분야 중의 하나인 영상처리 기법을 사용하여 명암의 변화에도 문자를 잘 추출할 수 있는 Dynamic Adaptive Threshold 방법을 사용하여 추출된 번호판 영역을 이진화하고, 정확하게 문자 부분을 영역화하기 위한 방법으로 누적분포와 번호판 문자배열 특성을 이용한 방법을 제안한다. 그리고 추출되어진 문자는 ART2 신경망을 이용하여 인식한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.215-218
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• 2012

농업에 있어 해충 방제는 중요한 일이다. 특히, 볼록총채벌레는 최근 감귤원 해충 피해의 주요 해충으로 인식되어 주기적인 예찰이 이루어지고 있으나 성충의 크기가 0.8mm 정도로 작아 육안 식별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 예찰 트랩에 포집된 볼록총채벌레를 자동으로 판별하기 위한 전처리 알고리즘을 제안하였다. 광학 현미경의 배율을 30, 40, 50배로 조정하여 영상을 획득하였고, 제안한 알고리즘을 적용하여 판별 성능을 측정한 결과, 50배율에서 가장 높은 판별율을 보였으나 더 많은 볼록총채벌레 영상을 대상으로 알고리즘을 테스트하고 개선할 필요가 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11a
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• pp.309-312
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• 2003

홍채 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 전처리 단계에서 위조된 데이터나 잡음이 섞인 데이터를 걸러내는 과정이 매우 중요하다. 이 논문에서는 먼저, 효율적인 홍채 인식 시스템을 위한 두 단계의 눈 영상 검사 알고리즘을 제안한다. 알고리즘에서는 동공 반지름과 눈꺼풀 움직임 변화량의 상관계수(coefficient)를 이용해 위조된 데이터를 찾아낸다. 다음으로 양쪽 눈의 홍채 영상을 합쳐서 만들어진 홍채 데이터를 사용한 성능 향상을 실험한다. 특징 추출에는 wavelet transform을, 인식에는 SVM을 사용하였다. 이러한 전처리 과정과 인식 알고리즘을 통해서 전체적인 시스템의 정확률을 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2004.06a
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• pp.89-94
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• 2004

우리가 일반적으로 다루는 많은 대상들은 대부분 복잡하고 불규칙적인 형태를 지니고 있다. 이로 인해 보통 사용하는 미분연산자와 같은 전통의 수학적 기법들은 경우에 따라 심각한 불량 문제(ill-posed problem)를 야기하여 부정확한 결과를 나타내기도 한다. 이의 해결을 위해 전처리 과정으로 평활화를 위한 여러 가지 mean filter를 사용하기도 한다. 그렇지만 원 자료가 근본적으로 복잡한 경우 위 과정으로 오히려 중요 정보가 소실될 수도 있다. 이에 본 논문에서는 먼저 전처리로서 흔히 사용되는 각종 평균필터 대신 손실을 최소화하면서 곡면의 부드러움(smoothness)을 유도할 수 있는 접평면 접근 방식을 이용하고. 아울러 대상 영상의 복잡도에 연동한 프랙탈 차원을 적용하여 보다 효과적으로 영상의 경계를 추출하고자 했다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1998.07g
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• pp.2231-2233
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• 1998

본 논문은 손등의 정맥패턴을 이용한 개인식별을 위해 개발된 3가지의 알고리즘에 관해 각각의 성능을 비교한 결과를 제시한다. 세가지 방법은 각각 Unsharp Masking을 이용한 이치화 후 정맥과 손등 배경의 면적을 이용한 가중치를 적용한 원형정합 알고리즘[1]과 Kolmogorov Smirnov(KS) statistic[2]을 이용한 매칭 알고리즘을 개선한 방식, 그리고 정맥의 세선화 처리 후 분기점의 좌표, 정맥의 길이, 정맥 가지 사이의 분기각도 등의 특징벡터를 이용한 방법 등이다. 본 연구에서는 전처리 과정에 있어서, 원시영상의 혈관부위와 배경부위의 gray scale 분포가 겹친 상태에서 Unsharp Masking 필터링을 적용한 결과가 기타 다른 전처리 방식보다 우수하게 영상을 강화시킬 수 있음을 확인하였고, 가중치를 이용한 매칭방식이 다른 매칭방식보다 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.287-290
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• 2002

지문인식 알고리즘 구현에 있어서 일반적인 전처리 과정을 거쳐, 특징추출시 본 논문에서는 방향성이 추출된 영상에서 블록을 형성하여 각 블록에서의 방향성 특징들을 인공지능 기법의 한 분야인 신경회로망의 입력패턴으로 사용하여 특이점 추출을 수행했으며, 이를 바탕으로 PC없이 독립적으로 동작할 수 있는 지문인식 신호처리보드를 설계하여 그 신뢰성을 테스트한 결과 충분히 독립적으로 동작할 수 있음을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.999-1003
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• 2005

본 논문에서는 영상 입력 장치 또는 카메라 이미지 센서로부터 얻은 이미지 데이터에 대하여 Bayer입력 포맷을 우리가 디스플레이 장치로 보는 영상으로 출력하기 위해 전처리 작업을 수행한 후 이미지 이펙트를 수행한다. 본 논문에서는 연산량과 레지스터의 수를 줄이고 칩의 성능을 향상시키기 위해 이미지 이펙트를 RGB에 적용하지 하지 않고 YCbCr을 이용하여 이미지 이펙트를 수행한다. 이를 구현하기위해 원본 이미지 사이즈를 640${\times}$480으로 입력 데이터를 사용하고, 소프트웨어로 전처리하여 이미지 결과를 확인한 후, 최적화된 알고리즘를 적용하여 VHDL설계언어를 이용한 하드웨어 설계 후, ModelSim 6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11a
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• pp.221-224
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• 2002

인터넷의 규모가 커지고 서버들의 사용이 증가함에 따라 네트워크상의 서버들의 유휴 비용에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 실시간 영상처리 시스템의 경우에는 처리하는 영상의 수에 비례하여 서버의 부담이 급격히 늘어나게 된다. 데이터 전송 속도에 있어서 많은 발진이 이루어지긴 하였지만 프로세싱의 중앙 집중화는 서버의 많은 부담을 줄뿐만 아니라, 서버로의 네트워크 병목 현상을 초래하고 있다. 본 논문에서는 서버의 부담을 줄임과 동시에 병목현상을 해결하기 위해 RMI 기술을 기반으로 분산처리 기술을 온라인 전처리 시스템에 적용한 분산 필터링 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.249-251
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• 2019

본 논문에서는 CNN 기반 스테그아날리스 방법을 이용하여 입력 영상에 비밀 메시지가 삽입되었는지를 판별하고, 비밀 메시지가 삽입되었을 경우 WOW 와 UNIWARD 방법 중에 어떤 방법으로 삽입되었는지를 분류하고자 한다. 이를 위해 입력 영상으로부터 특징 정보를 추출하기 위해 사용되는 전처리(prepropcessing) 필터의 수가 분류 성능에 미치는 영향에 대해 분석한다. SRM 필터를 사용한 실험에서 필터의 수를 단순히 증가시키는 것은 성능 향상이 도움이 되지 않으며, 효과적인 필터를 선별해서 사용하는 것이 보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.76-78
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• 2022

기계 소비(machine consumption)를 대상으로 하는 이미지 및 비디오의 압축 목표는 사람이 소비하는 것과 다를 수 있다. 예를 들어, 인간의 소비에는 이미지 및 비디오의 전체 캡처 영역이 필요하지만, 기계는 응용 프로그램에서 요구하는 이미지 또는 비디오의 일부만 사용할 수 있다. 이 논문에서는, 효과적인 기계 소비를 위한 영상 압축 방법 개발을 통한 다중 임무(task) 수행 성능 개선 및 압축률(bpp) 향상을 목적으로, 관심 객체(object of interest) 또는 관심 영역(region of interest)을 식별하기 위한 신경망 기반 영상 분석 작업을 수행하는 전처리 네트워크 구성 방법을 제안한다.