• 한국방사선학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.305-311
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• 2012

본 연구에서는 MR영상의 신호획득 기법 중 TE(Time of Echo)신호와 움직임에 의한 인공물을 줄이기 위하여 신호수신 시간을 짧게 하는 UTE(Ultra Time of Echo)기법으로 신호를 획득하여 TE신호와 UTE신호의 차이를 공학적 도구인 MatLab의 DWT(Discrete Wavelet Transform) ToolBox를 이용하여 프로그램밍을 하여 특징을 추출한 후 UTE 기법의 유용성을 평가하고자 하였다. 추출된 특징값을 이용하여 TE신호(T2) 특징값과 UTE신호 특징값을 비교한 결과 거의 일치함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.748-750
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• 2004

본 논문은 연속적으로 입력되는 2차원 얼굴 영상에서 얼굴의 특징 영역들을 추출하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어하는 방법에 관한 연구이다. 2차원 얼굴 영상에서 얼굴을 추출하기 위해 Hue, Saturation 색상 값을 사용하며, 두 가지 색상 값을 이용하여 피부색과 배경색을 분리함으로써 얼굴 영역을 추출 할 수 있다. 추출 된 얼굴에서 특징 영역인 눈 코, 입술 영역 등의 일지를 각각의 영역에 적합한 추출 방법을 이용하여 추출한 뒤, 프레임 별로 영역들의 움직임을 비교함으로써 영역의 움직임 정보를 획득 할 수 있다. 이 정보를 3차원 얼굴 모델에 적용하여 2차원 동영상에서 획득된 대상의 얼굴의 표정을 3차원 얼굴 모델에 실시간으로 표현 할 수 있도록 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.559-564
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• 2002

본 논문에서는 범죄수사의 초동수사 기법으로 사용되고 있는 몽타주와 실물 사진과의 근사 영상 검색 알고리즘을 제안한다. 입력 몽타주를 얼굴인식 기법에 적용하여 이진영상화와 형태학적 필터로 영상의 잡음을 제거한 후 경계선을 추출하였다. 추출된 경계선 영상으로 레이블링 과정을 거친 후 얼굴의 중요 요소를 포함하는 특징얼굴을 구성한다. 특징얼굴은 웨이블릿 변환을 통해 다운 샘플링 된 LL대역의 계수로 변환되며, 고유값 연산을 통해 계수 매트릭스의 고유 값을 추출 한다. 입력 몽타주의 고유값은 같은 절차를 거친 실물 사진의 저장된 고유값과 계수의 분포를 비교한다. 실험 결과 몽타주와 유사한 실물 사진을 검색할 수 있었으며 영상의 크기 변화와 왜곡 및 압축에 견고한 비교 검색 결과를 얻었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.318-321
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• 2003

의미 있는 객체가 영상에 포함되어 있는지를 판단하여 영상을 객체 및 비객체 영상으로 분류함으로써 영상 검색이나 효과적인 영상 데이터베이스 구축 등에 유용하게 활용 가능하다. 이에 본 논문에서는 영상 유형에 따른 특징을 분석하여 영상 분류를 위한 기준을 선정함으로써 입력 영상을 객체 및 비객체 영상으로 분류할 수 있는 방법을 제안한다 일반적으로 객체는 주로 영상의 중심 부근에 위치하고 주변과는 상이한 칼라 특징으로 표현되므로, 영상 중심 부근에 주로 위치하는 칼라의 분포 정보를 영상 분류의 기준으로 사용하였다. 또한 객체 추출 방법[4]을 적용하여 추출된 객체와 배경 사이의 공유 경계에서 발생하는 경계 강도 정도를 활용하였다. 코렐 CD에서 무작위로 선택된 800장의 영상에 대해 제안된 기준을 적용하여 분류한 결과 약80%의 분류 정확도를 얻었다.

• 지능정보연구
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• 제13권1호
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• pp.15-27
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• 2007

간암은 우리나라에서 전체 암 사망자 중 17.2%로 3번째의 흔한 사망 원인이며, 간암에 의한 사망률은 인구 10만 명당 약 21명에 이른다. 본 논문에서는 간 내부에서 발생하는 간 세포암을 CT 영상에서 자동으로 추출하는 방법을 제안하여 간 세포암의 보조진단으로서의 유용성에 대해 알아보고자 한다. 간 내부의 종양을 추출하기 위해 흉부의 윗부분에서 시작하여 2.5mm의 간격으로 약 $45{\sim}50$장 정도를 촬영한 CT 영상들을 대상으로 간 영역을 추출한다. 간 영역 추출은 관심이 없는 외부 영역을 갈비뼈를 중심으로 제거한 후, 영상의 자기 정보를 이용하여 각 기관의 영역을 분할한다. 분할된 영역들은 위 아래로 인접한 영상에서의 분할 영역들과 자기 값을 비교하여 적절하게 병합하는 3차원적 접근방법을 적용한다. 간 영역은 여러 개의 영역들 중에서 간 영역의 구조 및 위치 등의 정보를 활용하여 추출한다. 추출된 간 영역에서 종양 판별과 추출을 위해 종양이 가지는 특징을 분석하여 종양을 추출한다. 전형적인 간 세포암은 과혈관성 종양이므로 조영증강 CT 영상에서는 주위보다 밝은 색으로 나타나며, 팽창형 성장을 보일 경우에는 구형으로 나타나는 특징이 있다. 이에, 주위 보다 밝은 색을 가지고 둥근 형태를 가지는 영역을 종양의 후보 영역으로 선정한 후, 그 영상의 위와 아래로 연결되는 영상에서도 같은 위치에서 같은 특징을 보이는 영역이 있으면 간 내부의 종양으로 판별하여 추출한다. 제안된 간 영역 및 간 종양 추출 방법의 정확성을 판별하기 위하여 CT 영상을 대상으로 실험하여 영상의학 전문의가 판단한 결과와 비교하였다. 간 영역 추출은 정확히 모두 추출되었으며, 간 종양 추출 및 판별은 전문의의 보조 진단 도구로 활용할 수 있는 가능성이 매우 높다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1-8
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• 2005

얼굴 분석은 얼굴 인식 머리 움직임과 얼굴 표정을 이용한 인간과 컴퓨터사이의 인터페이스, 모델 기반 코딩, 가상현실 등 많은 응용 분야에서 유용하게 활용된다. 이러한 응용 분야에서는 얼굴의 특징점들을 정확하게 추출해야 한다. 본 논문에서는 눈, 눈썹, 입술의 코너와 같은 얼굴 특징을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 입력 영상으로부터 AdaBoost 기반의 객체 검출 기법을 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 그 다음에는 계곡 에너지. 명도 에너지, 경계선 에너지의 세 가지 특징 에너지를 계산하여 결합한다. 구해진 특징 에너지 영상에 대하여 에너지 값이 큰 수평 방향향의 사각형을 탐색함으로써 특징 영역을 검출한다. 마지막으로 특징 영역의 가장자리 부분에서 코너 검출 알고리즘을 적용함으로써 눈, 눈썹, 입술의 코너를 검출한다. 본 논문에서 제안된 얼굴 특징 추출 방법은 세 가지의 특징 에너지를 결합하여 사용하고 계곡 에너지와 명도 에너지의 계산이 조명 변화에 적응적인 특성을 갖도록 함으로써, 다양한 환경 조건하에서 견고하게 얼굴 특징을 추출할 수 있다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.205-208
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• 2001

본 논문은 Biometrics분야 중 다른 생체학적 특징보다도 정확도면에서 가장 뛰어난 특징인 안구의 홍채 패턴을 이용하여 사용자를 인증 하는 시스템에 관한 연구이다. 입력된 안구 영상으로부터 전처리과정을 거쳐 극좌표 변환을 통해 홍채 패턴을 추출한 후 웨이블릿 변환을 이용하여 특징패턴을 압축하였으며, PCA(Principal Component Analysis:주성분 해석)의 한 종류인 GHA(Generalized Hebbian Algorithm)를 사용하여 등록된 사용자의 패턴 DB 에서 Basis 배열을 추출하고, 구축된 Basis 배열과 입력 영상 패턴과의 비교 Matching을 통하여 사용자를 인증하는 시스템을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.215-218
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• 2004

본 논문은 실내외에서 얻어진 자연 영상으로부터 기울어진 영상을 바로 보정하고 텍스트를 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구는 명도 이미지를 대상으로 모든 과정이 4단계로 이루어진다. 첫째 자연 영상에서 에지 검출 처리를 위한 전처리 및 Canny 에지 추출을 수행하며, 둘째 영상의 기울기를 추출하기 위해 허프변환에 대한 전처리와 후처리를 한 후, 셋째로 잡음영상과 선을 제거하고 텍스트 특징을 이용한 후보영역 검출을 한다. 마지막으로 텍스트 후보영역 안에서 지역적 이진화를 수행하여 불필요한 비텍스트 연결 요소를 추려내기 위해 두 가지 텍스트 추출 방법을 수행한다. 본 연구는 게시판, 교통표지판, 책 표지 등 100장의 자연영상을 대상으로 실험한 결과 텍스트 추출에서 90.3% 추출 정확도를 가졌으며, 기울어진 각도 추출에서도 94.3%의 높은 추출률을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.362-364
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• 1999

본 논문에서는 Quadtree 구조를 기반으로 한 효율적인 색상 정보 추출과 영상 검색을 수행하는 시스템을 구현한다. 제시한 시스템은 원 영상으로부터 DC영상을 추출하고, DC 영상의 화소들을 RGB에서 HSV의 색상 좌표계로 변환한다. 변환된 영상에서 색상의 분포에 따라 Quadtree 형태로 영역을 분할하고 대표 색상을 추출한다. 마지막으로 추출한 색상과 그 색상의 분포에 따라 Quadtree 형태로 영역을 분할하고 대표 색상을 추출한다. 마지막으로 추출한 색상과 그 색상의 분포값을 영역의 위치에 따라 Quadtree의 단말 노드에 저장한다. 그리고, 사용자가 질의 영상을 주었을 때 Quadtree에 저장된 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 유사도 측정을 통하여 결과 영상을 보여준다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험한 결과 64개의 영역으로 나눈 방법에 비해 비교하는 평균 영역의 개수는 28.9개였고, 검색시간은 2~6초 정도 감소하였다. 또한, 전체 영상의 색상 정보 저장량도 25% 정도 줄어들었지만 질의에 대한 두 방법의 검색 결과는 유사하게 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.32-34
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• 2019

최근 딥러닝 기반의 다양한 물체 검출 알고리즘이 제안되어 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문은 이러한 딥러닝 기반 물체 검출의 성능을 향상시키기 위해 입력영상에서 추출된 특징 지도를 강화하는 비지역적 특징 융합과, 이를 이용한 물체 검출 기법을 제안한다. 제안 기법은 입력영상에서 CNN 을 통해 추출한 특징 지도를 비지역적 특징 강화 블록을 통해 강화한다. 해당 블록 내에서 입력된 특징 지도는 먼저 여러 리셉티브 필드를 갖는 특징 지도로 분기된다. 그리고 분기된 특징 지도들은 비지역적 특징 융합 모듈에 의해 융합되어 강화된다. 이러한 과정을 통해 강화된 특징 지도는 비지역적 문맥 정보가 강화된 특성을 가지며, 해당 특징 지도를 이용하여 최종적으로 물체 검출을 수행한다. Pascal VOC 공인 데이터세트를 통한 실험 결과, 제안 기법은 기존 비교 기법 대비 향상된 검출 성능을 보인다.