• 한국통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.922-934
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• 1993

본 논문에서는, 동영상 처리에 효과적으로 사용되고 있는 시공간 중간 가중 미디안(spatiotemporal center weighted median, CWM) 필터의 통계적 특성을 고찰한 결과, 중간 가중 미디안 필터는 잡음 감쇄 효과를 회생시킴으로써 동영상의 구조들을 보존할 수 있다는 것을 보였다. 또한 동영상에서, 보다 효과적으로 이용될 수 있는 적응 방향성 중간 가중 미디안(adaptive directional center weighted median, ADCWM) 필터를 제안하였다. 제안된 이 필터는 매 윈도우내에서 중심의 양쪽에 대칭인 한쌍의 oreder statistics를 국소 영상의 통계치에 의해 선택하는 적응 대칭성 order statistics(ASOS) 연산자에 기반을 두고 있으며 또한 다단 필터링 구조를 채택하고 있다. 적응 방향성 중간 가중 미디안 필터는 움직임 추정(motion estimation) 기술을 이용하지 않고 잡음을 줄이며 또한 동영상의 구조를 보존할 수 있다는 것을 실험을 통하여 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
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• pp.435-439
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• 2007

최근 저가형 이미지 센서 기술의 발전과 무선 센서 네트워크기술의 발전으로 인해 WMSN(Wireless Multimedia Sensor Networks) 기술이 활발히 연구되고 있다. WMSN은 기존의 무선 센서 네트워크 기술에 멀티미디어 컨텐츠를 센싱하고 전송 및 처리하는 기반기술을 포함한다. 멀티미디어 컨텐츠는 많은 데이터 가지므로 이를 처리하기 위해서는 많은 계산량과 데이터 전송량을 필요로 하게 된다. 저사양의 센서 노드에서 멀티미디어 컨텐츠를 수용하기 위해서는 에너지 소모를 고려한 압축 기법 및 효율적인 전송에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이미지를 효율적으로 압축하고 전송하기 위하여 웨이블릿의 Resolution Scalability 특성을 이용한 4가지 움직임 보상/예측 기법을 제안한다. 이를 지원하기 위해 시스템에서 사용하는 각 압축 기법들의 조합에 따른 압축 성능이 적절함을 알아보았다.

• 감성과학
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• 제1권1호
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• pp.33-40
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• 1998

본 논문은 얼굴인식 분야에 있어서 필수 과정인 얼굴 및 얼굴의 주요소인 눈과 입의 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴 영역 추출은 복잡한 배경하에서 움직임 정보나 색상정보를 사용하지 않고 통계적인 모델에 기반한 일종의 형찬정합 방법을 사용하였다. 통계적인 모델은 입력된 얼굴 영상들의 Hotelling변환 과정에서 생성되는 고유 얼굴로, 복잡한 얼굴 영상을 몇 개의 주성분 갑으로 나타낼 수 있게 한다. 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴을 추출하기 위해서, 단계적인 크기를 가지는 탐색 윈도우를 이용하여 영상을 검색하고 영상 강화 기법을 적용한 후, 영상을 고유얼굴 공간으로 투영하고 복원하는 과정을 통해 얼굴을 추출한다. 얼굴 요소의 추출은 각 요소별 특성을 고려한 엣지 추출과 이진화에 따른 프로젝션 히스토그램 분석에 의하여 눈과 입의 경계영역을 추출한다. 얼굴 영상에 관련된 윤곽선 추출에 관한 기존의 연구에서 주로 기하학적인 모양을 갖는 눈과 입의 경우에는 주로 가변 템플릿(Deformable Template)방법을 사용하여 특징을 추출하고, 비교적 다양한 모양을 갖는 눈썹, 얼굴 윤곽선 추출에는 스네이크(Snakes: Active Contour Model)를 이용하는 연구들이 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 연구와는 달리 스네이크를 이용하여 적절한 파라미터의 선택과 에너지함수를 정의하여 눈과 입의 윤곽선 추출을 실험하였다. 복잡한 배경하에서 얼굴 영역의 추출, 추출된 얼굴 영역에서 눈과 입의 영역 추출 및 윤곽선 추출이 비교적 좋은 결과를 보이고 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.25-29
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• 2016

본 논문에서는 인체의 전자기장을 측정하는 EPS(Electronic Potential Sensor)를 이용하여 비접촉 동작인식 시스템에 적용하기 위한 연구를 진행하였다. 센서에서 나오는 데이터를 이용하여 동작인식에 적합한 시스템을 설계하기 위한 신호 수집 및 신호처리 시스템을 구현하였다. AC 형태의 입력 데이터 값에 10Hz LPF(Low Pass Filter) 및 H/W 샘플링 속도를 고려하여 선형적인 DC 형태의 데이터로 변형하였다. 센서간의 배열을 고려한 데이터 차분 과정을 통해 목표물의 2차원 움직임 정보를 추출하여 전체 시스템에 대한 특성평가를 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.860-863
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• 2010

센서 네트워크는 무선 네트워킹 기능이 있는 작고, 독립적인 장치이다. 실제 응용에서의 적응성을 향상시키기 위해서 에너지 소모를 최소화하는 것이 중요한 문제 중의 하나이다. 그러므로 무선 센서 네트워크를 평가하기 위해서는 정확한 에너지 모델이 필요하다. 센서 노드의 수명을 추정하기 위해 TinyOS로 동작하는 Telosb 플래폼 기반의 센서 노드의 에너지 특성을 측정하였다. 제안한 모델을 사용하면 배터리로 구동되는 센서 노드는 1시간 동안 10번 움직임을 감지한다면 약 6.925개월을 사용할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.361-363
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• 2021

디지털 캐릭터 리깅은 애니메이션의 생동감을 높이는 중요한 기술이며, 다양하고 복잡한 방식의 리깅 시스템이 많다. 이에 자연스러운 움직임을 위한 모션 테스트를 물고기로 진행한다. 왜냐하면, 2족, 4족 캐릭터의 자료들은 더러 있으나, 물고기(0족) 움직임에 관한 연구의 자료는 많이 없다. 물고기 움직임 제작의 다양성과 복잡성이 증가하면서 비효율적인 시간과 자본도 요구된다. 물고기 특성에 맞는 골조 시스템을 어떻게 만들 것인지는, 어떻게 효율적이고 민첩한 리깅 프로세스를 만드느냐에 달려있다. 본 연구는 높은 시간비용의 리깅 기술 문제를 해결할 수 있는 어드밴스드 스켈레톤(Advanced Skeleton) 기반의 애니메이션 리깅 제작 프로세스와 Maya Rig를 비교하여, 어드밴스드 스켈레톤(Advanced Skeleton)의 장점을 활용해 최적의 자동 리깅 툴을 모색하고, 물고기 애니메이션 연구 범주를 넓힐 것에 목적을 두고 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.58-66
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• 2012

H.264/AVC 표준의 제정 이후에도 ITU-T VCEG 에서는 KTA 소프트웨어를 바탕으로 부호화 효율을 향상시키기 위해 유망한 비디오 압축 기술들을 계속 연구해 왔다. 최근에는 ISO/IEC MPEG과 ITU-T VCEG은 공동으로 JCT-VC를 결성하여 H.264/AVC 대비 두 배 높은 차세대 영상 압축 표준인 HEVC를 진행 중에 있다. 다양한 차세대 부호화 기술 중에 움직임 예측을 위한 적응적 영상 보간 기술은 높은 부호화 성능을 보이지만, 많은 계산량과 다양한 영상에 대한 에러 특성을 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 영상에 따른 보간 필터의 특성을 파악하고, 이를 기반으로 다양한 에러 특성을 반영하는 효과적인 고정 보간 필터뱅크를 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 KTA의 고정 방향성 보간 필터(FDIF)와 HEVC의 방향성 보간 필터(DIF) 대비 각각 0.7%와 1.3%의 부호화성능 향상을 얻었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.265-272
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• 2020

뇌파를 이용한 Brain-computer interface (BCI) 연구에서는 다른 그룹보다 그 성능을 발휘하지 못하는 소위 BCI-illiteracy 그룹이라고 알려진 사용자 집단에 대한 이해와 처리가 중요하다. 본 연구는 사용자로부터 사전 휴지 상태의 뇌파 신호를 미리 측정하고 그 신호로부터 주파수 기반의 특징 변수를 생성하여 이를 피험자 개인의 특성 변수로 사용하고, 추정된 개인 특성 변수를 이용하여 이후 움직임 상상 패러다임이 적용된 BCI 시행의 성능과 어느 정도의 정량적 연관성을 가지며 이를 정확하게 예측할 수 있는지를 밝히고자 하였다. 결과에 대한 신뢰성을 높이기 위해서 검증된 공개 뇌파 데이터베이스를 활용하고 Convolution neural network 기반의 딥러닝 기법을 활용하여 이진 BCI 성능 계산을 실시하였으며 Lasso 정규화가 적용된 선형 회귀 분석을 통해서 각 특징 변수와의 예측 관련성을 조사하였다. 첫 번째로 휴지 상태 뇌파 모든 특징 변수들과 BCI 성능 간의 연관성을 파악하기 위해서 전통적인 통계 방법들을 적용하였고 이를 통해서 전두엽에서 측정된 뇌파 신호들의 13 Hz를 기준으로 이보다 낮은 주파수와 높은 주파수 파워 간의 비율이 BCI 성능 사이와 통계적 유의미한 높은 상관성이 가지고 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이를 근거로 상대 주파수 비율 값이 BCI 성능을 예측해볼 수 있는 좋은 지표 후보군으로 지정하였다. 두 번째로 Lasso를 이용한 회귀 분석을 통해서 휴식 상태의 상대 주파수 비율 변수를 이용하여 BCI 성능 사이에 최대 선형 계수 0.544 수준의 선형 관계를 찾을 수 있었으며, BCI 과제를 잘 시행할 수 있는 그룹과 못할 그룹을 AUC 0.817 수준으로 예측할 수 있었다. 본 연구에서는 각 사용자마다 측정된 휴지 상태의 뇌파로부터 앞으로 있을 BCI 성능을 예측할 수 있는 방법론 제시함으로써 일반인을 대상으로 좀 더 신뢰성 있고 응용 가능한 BCI 시스템 개발에 기여하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.146-155
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• 1997

본 논문은 MPEG-4와 같이 객체 및 내용 기반 영상 부호화에 필요한 동영상의 자동 영역 분할 알고리즘을 제안한다. 통계적 가설 검증(statistical hypothesis test)을 사용하여 영상 시퀀스내에 포함된 비디오 객체들(video objects)을 움직임 물체(moving objects)와 배경 (background)으로 자동 분할하는 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 기존 방법들이 두 개의 연속된 영상을 사용하는 반면에, 제안된 방법은 3개의 연속된 영상을 사용하여, 2개의 차영상의 평균값을 비교하여 가설검증을 행함으로써 잡음에 강한 특성을 나타낸다. 그리고 제안된 방법은 기존 방법과는 달리 참분산(true variance)을 사전에 알고 있을 필요가 없는 장점을 갖고 있다[18]. 또한 시간정보만을 이용한 변화 검출 방법의 문제점인 불규칙하고 부정확한 영역의 경계를 공간정보를 이용하여 보정하는 새로운 방법을 제안한다. 시험 결과에서 주어진 것처럼 제안된 시공간정보를 이용한 영상 분할 알고리즘이 시각적으로 의미있는 분할 결과를 제공함을 알 수 있고, 정확한 영역 경계를 추출할 수 있기 때문에 MPEG-4와 같은 객체 기반 영상 부호화에 적용할 경우에 영역 경계에서 상당히 우수한 재생 화질을 얻을 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제21권1호
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• pp.19-26
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• 2002

본 논문에서는 한국어 입술독해를 위한 기반 연구로서 음성학에 기반하여 음성의 시각적 기본 단위인 viseme을 정의하고 입술의 움직임을 적절히 표현할 수 있는 특징들을 추출하여 그 성능을 분석하였다. 먼저, 다수의 화자로부터 한국어 모음에 해당하는 입술의 동영상 데이터베이스를 획득하고 각모음별 시각적 특성을 분석하여 7개의 한국어 모음 viseme을 정의하였으며 입술 윤곽선상의 특징점과 시공간적 특징 벡터들을 추출하여 은닉 마르코프 모델에 적용함으로써 효과적인 입술독해를 위한 각 특징 벡터별 성능을 비교하였다. 7개의 한국어 각 viseme에 대한 인식 실험 결과에서 입술의 안팎 윤곽선의 정보가 모두 반영된 특징 벡터가 입술독해에 효과적으로 적용될 수 있으며 윤곽선 상의 특징점들의 시간적 움직임 크기와 방향이 입술독해를 위하여 매우 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.