• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 추계 학술대회 발표논문집
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• pp.107-112
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• 2005

연속음성인식을 위한 언어모델 적응기법은 특정 영역의 정보만을 담고 있는 적응 코퍼스를 이용해 작성한 적응 언어모델과 기본 언어모델을 병합하는 방법이다. 본 논문에서는 추가되는 자료 없이 인식 시스템이보유하고 있는 코퍼스만을 사용하여 적응 코퍼스를 구축하기 위해 언어모델에 기반한 정보검색 기법을 사영하였다. 검색된 적응 코퍼스로 작성된 적응 언어모델과 기본 언어모델과의 병합을 위해 본 논문에서는 입력음성을 분할하여 각 구간에 최적인 동적 보간 계수를 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 적응 코퍼스를 구하는 방법과 동적 보간 계수는 기본 언어모델 대비절대 3.6%의 한국어 방송뉴스 인식 성능 향상을 보여주었으며 기존의 검증자료를 이용한 정적 보간 계수에 비해 상대 13.6%의 한국어 방송뉴스 인식 성능 향상을 보여 주었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권2호
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• pp.11-20
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• 2010

본 논문에서는 피부색 정보를 이용한 얼굴 후보 검출 방법과 얼굴의 구조적 특징을 이용한 얼굴 확인 방법으로 구성된 얼굴 검출 시스템을 제안한다. 먼저 제안하는 얼굴 후보 검출 방법은 피부색 영역과 피부색의 주변 영역에 대한 이미지 분할과 병합 알고리듬을 이용한다. 이미지 분할과 병합 알고리듬의 적용은 복잡한 이미지에 존재하는 다양한 얼굴들을 후보로 검출할 수 있다. 그리고 제안하는 얼굴 확인 방법은 얼굴을 지역적인 특징에 따라 분류 가능한 부분 얼굴 분류기를 사용하여 얼굴의 구조적 특징을 판단하고, 얼굴과 비-얼굴을 구별한다. 부분 얼굴 분류기는 학습 과정에서 얼굴 이미지만을 사용하고, 비-얼굴 이미지는 고려하지 않기 때문에 적은 수의 훈련 이미지를 사용한다. 실험 결과 제안한 얼굴 후보 검출 방법은 기존의 방법보다 평균 9.55% 많은 얼굴을 후보로 검출하였다. 그리고 얼굴/비-얼굴 분류 실험에서 비-얼굴에 대한 분류율이 99%일 때 기존의 분류기보다 평균 4.97% 높은 얼굴 분류율을 달성 하였다.

• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.709-721
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• 2009

본 논문은 형태학적 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 잡음에 강한 효율적인 영상분할에 대해서 논의하고자 한다. 기존의 형태학적 워터쉐드 알고리즘에 의한 영상분할은 크게 형태학적 연산자에 의한 영상의 단순화, 경사 영상 생성, 워터쉐드 알고리즘 수행 그리고 영역 병합 등의 여러 단계에 걸쳐 이루어진다. 그러나 기존의 형태학적 워터쉐드 알고리즘에 의한 영상분할은 과분할이 많이 일어나는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 과분할을 줄이기 위해 잡음에 강한 형태학적 연산자에 의한 경사영상을 생성하고 워터쉐드 알고리즘을 적용 후 통계적인 콜모고로프-스미르노프 검정을 사용하여 인접한 영역 간의 픽셀 값 분포를 비교함으로써 부적절한 영역 병합을 최소화하였다. 본 논문에서 제안한 영상분할의 성능을 평가하기 위해 기존의 방법과 정성적이고 정량적인 비교뿐 만아니라 영상분할에 소요되는 계산시간까지 비교하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권2호
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• pp.1-9
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• 2008

본 논문은 스테레오 영상에서 물체영역을 추출하기 위하여 변위정보와 밝기정보를 함께 사용하는 개선된 물체 추출 알고리즘을 제안한다. 변위정보와 밝기정보를 이용하여 물체를 추출하는 기법은 Ping과 Chaohui에 의해 연구된 바 있으며 이들의 기법은 입력영상 밝기기반으로 분할하고 분할된 영역 내의 변위정보를 고려하여 분할영역을 병합한다. 그러나 물체와 배경의 밝기 값이 비슷한 경우, 분할영역은 물체영역과 배경영역을 동시에 포함하게 됨으로써 분할영역 단위의 병합은 물체영역 추출의 오류를 야기한다. 이 문제를 해결하기 위해서 제안된 기법에서는 화소단위의 병합을 수행한다. 또한 변위정보의 신뢰도를 높이고 단방향 정합의 부족한 변위정보를 보완하기 위하여 양방향 스테레오 정합을 구현하며, 변위 탐색의 진행 여부는 입력영상의 기울기 성분, 즉 물체의 경계정보로부터 결정한다. 제안된 물체추출 알고리즘은 기존 방법에서 추출되지 않은 변위정보를 탐색함으로써 우수한 물체추출 성능을 보인다. 최종적으로 스테레오 카메라를 이용하여 획득한 실사영상에 대한 실험으로 제안된 방법의 성능을 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.498-502
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• 2008

본 논문에서는 스케치 보정을 위한 계층적 지식 기반 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안하는 잡음 제거 방법은 방향 정보, 후보 영역간의 내적, 갈고리 잡음영역 검출이라는 세 개의 계층적 휴리스틱(heuristic) 방법으로 구성된다. 첫 번째 단계에서 방향정보를 이용하여 특징점 후보들이 검출되고, 두 번째 단계에서는 각 후보들 사이의 벡터 간 내적을 이용하여 부적절한 후보들이 제거되며, 세 번째 단계에서는 갈고리모양의 잡음영역을 검출하여 근거리에 모여있는 특징점들을 병합한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 잡음에 민감한 실제 응용 환경에 적합하며 효율적임을 보였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권5호
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• pp.51-58
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• 2005

본 논문에서는 유방 초음파 볼륨영상에서 진단하고자 하는 종양 영역을 율왜곡 기반(rate-distortion based) 시드영역 확장 법으로 분할하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 분할법에서는 율은 윤곽의 거친 정도를 나타내고 왜곡은 영역의 동질성 정도를 나타내는데, 흉부 종양 볼륨으로부터 획득한 2차원 단면 영상에서 설정된 초기 시드영역에서 시작하여 이러한 율과 왜곡을 동시에 최소화하는 주위영역 중 하나씩 시드영역으로 병합한다. 이러한 병합은 시드영역의 윤곽 화소당 평균 율왜곡 비용이 최대가 될 때까지 반복적으로 수행한다. 이렇게 함으로써 최종 시드영역은 동질성이 잘 유지되고 부드러운 윤곽을 갖게 된다. 마지막으로 모든 단면 영상에 있는 최종 시드영역의 윤곽들을 이용하여 3차원 흉부 종양을 추출한다. 실험 결과, 제안한 방법이 초음파 데이터에 대하여 평균 에러율이 약 4% 미만으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1718-1723
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• 2014

본 논문은 한글 및 영문자의 구조적 특징을 이용하여 자연영상에서 문자영역을 검출하는 기법을 제안하였다. 자연 영상에서 에지 특징 값을 추출하고 추출된 특징 값은 필터링을 수행하여 문자의 특징에 맞지 않는 특징 값을 제거하여 문자영역 후보를 선정한다. 선정된 문자영역 후보는 한글 자소 병합 알고리즘으로 하나의 문자로 병합하여 후보 문자영역으로 검출하고, 한글 문자 유형 판별 알고리즘으로 한글 문자영역 여부를 판별함으로서 한글 문자영역을 검출하고, 영문자는 영문자 에지 특징 값을 적용하여 영문자 영역을 검출한다. 실험결과, 복잡한 배경을 갖고 다양한 환경에서 촬영된 영상에서 한글 및 영문자 영역을 효과적으로 검출하였고, 제안한 문자영역 검출 방법은 향상된 검출 결과를 보여 주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.472-474
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• 2001

본 논문은 wavelet 기반의 watershed를 이용한 효율적인 영상 분할을 기법을 제안한다. 영상 분할을 위해 입력 영상을 wavelet transform을 사용하여 low-resolution 영상을 생성한 후 watershed 알고리즘을 이용해 분할하고, 이를 Inverse wavelet transform함으로써 원 영상으로 복원한다. 복원된 영상을 의미 있는 영역들로 분할하기 위해 wavelet 특징값의 유사성을 두 인접한 영역에 비교하여 병합한다. 실험 결과 제안한 방법은 영상의 잡음에 대한 강인함과 영상의 과분할 문제를 해결할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.131-140
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• 2009

본 논문에서는 입력된 FISH 세포영상을 군집세포영역과 독립세포영역으로 분류하고, 군집세포영역에 대해서는 하나의 세포를 분리하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력된 영상에 대해서 가우시안혼합모델과 세포의 명암도 값에 대한 최대 우도 함수를 사용하여 세포영역과 배경영역을 분할해줄 임계값을 정의하게 된다. 이렇게 얻어진 전경세포영역에 대해서 보다 정확한 세포 분석을 위해서 군집세포와 독립세포를 분류하게 된다. 세포 영역의 분류과정을 위해서는 베이지안 네트워크와 확률밀도함수를 사용한다. 학습데이터로부터 밀집도(compactness), 평활도(smoothness), 후-모멘트(Hu-moment)에 대한 형태학적 특징값을 추출하여 확률밀도함수를 구성하고, 이를 기반으로 베이지안 네트워크를 사용하여 두 영역을 분류하게 된다. 군집세포로 분류된 영역에 대해서는 그 군집세포를 구성하고 있는 독립세포로 각각 분리한다. 먼저, 명암도 기울기 변환(intensity gradient transform) 영상과 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 군집세포 영역을 작은 영역으로 분할하게 된다. 작게 분할된 영역을 하나의 세포영역으로 병합시키기 위해서, 군집세포에 존재하는 독립세포의 수만큼의 마커를 결정 침식 연산을 사용하여 추출하고, 추출된 마커를 중심으로 단계적 병합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 166개의 FISH 세포를 사용하여 테스트한 결과 99.29%의 정확한 분리결과를 보여줬으며 기존의 다른 알고리즘보다도 뛰어난 성능과 빠른 실행시간을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.145-148
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• 2002

우리가 원하는 고수준의 검색 개념을 영상에서의 저수준 특징들을 조합하여 표현하는 데는 한계가 있다. 한편, 우리의 검색 개념은 주로 영상에 포함된 객체 단위로 형성되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 영상의 중심 부근에 비교적 큰 크기로 정의되는 중심 객체 및 중심 객체주변의 배경 영역을 추출하여 검색에 활용함으로써, 인간의 검색 의지를 최대한 정확하게 반영할 수 있는 하나의 방법을 제안한다. 중심 객체와 배경 영역은 영상분할 및 영역병합 결과에서 영상의 중앙 및 모서리에 존재하는 영역을 선정하여 칼라 유사도를 기준으로 영역확장을 통해 구한다. 검색은 단계적으로 할 수 있도록 하였는데, 먼저 사용자의 키워드에 의한 검색이 가능하도록 하였으며, 검색 결과는 그룹핑에 의한 대표영상을 보여 준 후 사용자가 원하는 영상을 선택적으로 얻을 수 있도록 하였다. 아울러, 하나 이상의 영상에서 추출된 객체와 배경을 조합하여 재검색할 수 있도록 함으로써 검색 성능을 높이고자 하였다. 한편, 자동 추출된 객체를 이용하여 사용자가 객체 영역을 지정하기 위해 개입하는 번거로움을 줄이면서도 사용자가 영역을 직접 선택한 경우와 비슷한 결과를 얻을 수 있도록 하였다.