• 한국통신학회논문지
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• 제29권8C호
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• pp.1159-1174
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• 2004

본 논문에서는 PDA에 장착된 카메라를 사용하여 획득한 명함 영상에 대한 효율적인 영역 해석 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 크게 영역 분할, 정보 영역 분류, 문자 영역 분류의 3개 과정으로 구성된다. 영역 분할에서는 입력 명함 영상을 8${\times}$8 크기의 블록으로 나누고 각 블록을 저주파 대역에서의 정규화 된 DCT 계수의 에너지를 이용하여 정보 블록과 배경 블록으로 분류한 다음, 블록에 대한 영역 라벨링을 통하여 정보 영역과 배경 영역으로 분할한다. 정보 영역 분류에서는 각 정보 영역을 블록 신호의 수평, 수직 방향 에지 성분과 저주파 대역에서의 DCT 계수의 에너지 비와 이진화 된 정보 영역 내에서의 흑화소인 정보 화소의 밀도를 이용하여 문자 영역과 배경 영역으로 분류한다. 문자 영역 분류에서는 분류된 문자 영역을 정보 화소의 밀도와 평균 런 길이를 이용하여 다시 큰 문자와 작은 문자 영역으로 분류한다. 실험결과 제안된 영역 해석 방법은 여러 종류의 명함을 다양한 주변 여건에서 PDA로 획득한 시험 영상에 대하여 정보 영역과 배경 영역을 잘 분할하고, 정보 영역을 문자 영역과 그림 영역으로 잘 분류하며, 다시 문자 영역을 큰 문자와 작은 문자 영역으로 잘 분류함을 보였다 그리고 제안된 영역 분할 방법과 정보 영역 분류 방법은 기존의 방법들보다 각각 약 2.2-10.1%와 7.7%의 에러율 향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.151-153
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• 2003

본 연구에서는 웹 문서를 분류하기 위해서 분류하고자 하는 영역(category)에 대한 개념 지식을 이용한다. 먼저, 영역별 개념 지식을 기구축된 웹 문서의 집합으로부터 제목과 하이퍼링크에 기반한 앵커 텍스트를 이용하여 개념을 보유한 키워드를 추출한다. 추출된 키워드를 형태소 분석을 통해 색인어로 추출한다. 추출된 색인어에 대해 TFIDF를 확장한 영역 적용 색인 가중치 TFIDFc를 적용하여 영역별 개념 기반 색인어와 색인를 구축한다. 색인은 TFIDF를 영역별로 확장하여 구축한다. 구축된 영역별 개념 기반 색인을 이용하여 새로운 웹 문서에 대해서 어떤 영역에 해당하는 가를 결정하는 자동 분류 알고리즘을 수행한다. 자동 분류 알고리즘에 의해 수행된 문서는 영역별로 정리되며, 또한, 분류된 웹 문서의 색인어는 새로운 개념 기반 키워드로 추출되어 개념 기반 영역 지식을 구축한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.311-318
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• 2002

문서영상 구조분석은 문서영상을 세부 영역으로 분할하는 과정과 분할된 영역을 문자, 그림, 표 등으로 분류하는 과정을 포함한다. 이 중 영역분류 과정에서 영역의 크기, 흑화소 밀도, 화소 분포의 복잡도는 영역을 분류하는 기준이 된다. 그러나 그림의 경우 이러한 기준들의 범위가 넓어 경계를 정하기 어려우므로 다른 형태에 비해 상대적으로 오분류의 비율이 높다. 본 논문에서는 그림과 문자를 분류하는 과정에서 영역의 크기, 흑화소 밀도, 화소 분포의 복잡도에 의한 영향을 줄이기 위하여 메디안 필터를 이용하고, 영역확장 필터(region expanding filter)와 제한 조건들을 이용하여 영역분류에서의 오분류를 수정함으로써 상용제품을 포함한 기존 방법에 비해 그림과 문자의 분류가 우수한 문서영상 구조 분석 방법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권9B호
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• pp.1292-1298
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• 2001

본 논문에서는 공간 영역에서의 블록 분류 (block classification)와 순방향 신경망 필터(feedforward neural network filter)를 이용한 블록 기반 부호화에서의 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록 경계를 인접 블록간의 통계적 특성을 이용하여 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한 후, 각 영역에 대하여 블록화 현상이 발생하였다고 분류된 클래스에 대하여 적응적인 블록간 필터링을 수행한다. 즉, 평탄 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 오류 역전파 학습 알고리듬 (error backpropagation learning algorithm)에 의하여 학습된 2계층 (2-layer) 신경망 필터를 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 복잡한 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 에지 성분을 보존하기 위하여 선형 내삽을 이용하여 블록간 인접 화소의 밝기 값만을 조정함으로써 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.497-500
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• 2003

본 논문은 계층적 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하고, PT(pan-tilt) 카메라를 통해 동적으로 얼굴을 추적할 수 있는 강인한 추적 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안된 알고리즘은 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출, 추적의 세 단계로 구성된다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 독특한 얼굴 특징을 추출하는 계층적 분류기를 생성한다. 계층적 분류기는 높은 정확도를 가진 분류기들이 단계적으로 결합됨으로써 우수한 검출 성능으로 수행된다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 계층적 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 추적은 PT 카메라를 통해 동적으로 검출 영역을 확장시키며, 이전 단계에서 추출된 얼굴 영역의 위치 정보를 이용하여 수행한다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 증가시키며, 얼굴 검출 수행은 2초당 약 15프레임을 실시간으로 처리한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1997년도 학술대회
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• pp.71-74
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• 1997

본 논문은 일반적으로 제약 없는 형식 문서 즉, 논-맨하탄(non-manhattan) 형식의 이진문서영상을 분석하는 기법으로서, 연결요소기법에 기반한 특징추출과 이를 이용한 영역분리 및 분류에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방식은 바텀-업(bottom-up)방식으로서 먼저 처리속도의 고속화와 축소시 특징 영역보존을 위해 임계치 축소기법을 사용하고, 축소된 이진 문서영상내의 각 연결된 검은 화소의 집합을 개체화하고 개체의 특성에 따라 텍스트, 신성분, 해프톤, 도형 그리고 표 등으로 분류한다. 영역분류는 두단계로 이루어지는데, 1차분류에서는 우선, B/W 비, 면적, 외각 테두리의 높이와 너비 비, 테두리선유무 등의 특징을 이용하여 해프톤, 수평 수직선, 테두리(표 및 도형)영역을 분리한다. 이후 2차 분류에서는 문자성분의 수평결합을 통한 텍스트행 성분을 추출한다. 마지막 후처리 과정으로 표분석 알고리듬을 통하여 테두리 영역중 표와 도형을 정확히 구분하고, 또한 도형에 관련한 문서성분을 해당 도형 개체에 연결하는 작업을 수행함으로써 완벽한 영역분류를 한다. 다양한 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 입증한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.294-295
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• 2010

수목영역에서 획득된 라이다데이터는 수목의 높이 및 수목생체량과 같은 수목관련 정보추출에 이용될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 지형지물을 포함하고 있는 라이다데이터로부터 수목영역을 분류하는 방법을 제시한다. 이를 위해 수목에서 나타나는 라이다데이터의 다반사 특성, 높이 편차 및 방향성을 인지적 단서로 이용하였다 각 단서들은 먼저 후보영역을 분류하는데 이용되었으며, 수목이 밀집한 최종 수목영역 분류를 위하여 후보영역에 대한 이진영상을 생성한 후 영상처리를 수행하였다. 기준데이터를 이용하여 실험 결과에 대한 검증을 수행하였으며 세 가지 인지적 단서에 의한 방법 모두 높은 분류 성공률을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.187-190
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• 2004

본 논문에서는 영상을 자동적으로 객체와 비객체 영상으로 분류하는 방법을 제안한다. 객체 영상은 객체를 포함하는 영상이다. 객체는 영상의 중심 부근에 위치하고 주변 영역과는 상이한 칼라 분포를 가지는 영역들로 정의한다 영상 분류를 위해 객체의 특징에 기반하여 세 가지 기준을 정의한다. 첫 번째 기준인 중심 영역의 특이성은 중심영역과 주변 영역간의 칼라 분포의 차이를 통해 계산된다. 두 번째 기준은 영상 내의 특이 픽셀의 분산이다 특이 픽셀은 영상의 주변영역보다 중심 부근에서 더욱 빈번하게 나타나는 상호 인접한 픽셀들의 칼라 쌍에 의해 정의된다. 마지막 기준은 객체의 핵심 영역 경계에서의 경계 강도이다. 영상을 분류하기 위해서 신경 회로망 학습을 통해서 세 가지 기준들을 통합하도록 한다. 900개의 영상들에 대해 실헝한 결과 84.2%의 분류 정확도를 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.355-359
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• 2009

본 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 가시 영상과 적외 영상을 대상으로 육지 영역은 RGB 컬러 정보 중에 G 채널 값의 수치가 높고, 바다영역에서는 B 채널 값의 수치가 높다는 정보를 이용한다. 이 정보를 이용하여 육지 영역에서는 R과 B 채널 값을 적용하고, 바다 영역에서는 R과 G 채널 값을 적용한다. 가시 영상과 적외 영상에서 임계치를 적용하여 잡음(구름 이외의 영역)을 제거하고, 잡음을 제거한 영상에서 육지 영역과 바다 영역을 구분한 후, 각 R, G, B 채널 정보를 퍼지 기법에 적용하여 구름 영역을 판별한다. 그리고 가시영상과 적외 영상에 모두 포함된 구름 영역에 대해서는 두 영상을 합성하여 구름을 판별한다. 제안된 기법을 구름 분류에 적용한 결과, 제안된 방법이 기존의 양자화를 적용한 방법보다 구름의 분류 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.200-203
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• 2001

정보 보안의 기수로 떠오른 지문인식 분야는 크게 분류와 인증 단계로 나뉜다. 본 논문은 지문의 분류에 대한 연구결과로, 효율적인 지문 분류를 위해 방향성 이미지로부터 일정 영역내 방향각의 분포도에 대한 분산을 이용한 새로운 지문 분류 알고리즘을 제안한다. 또한 구해진 분산을 토대로 특이점(코아. 델타) 가능 영역을 선정하고 선정된 영역에 대해 의사 특이점을 제거후 지문을 분류하고 마지막으로 실험을 통해 제안된 알고리즘을 검증하고 문제점을 검토해 본다.