• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.821-827
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• 2009

표정은 인간의 감정을 전달할 수 있는 중요한 수단으로 표정 인식은 감정상태를 알아낼 수 있는 효과적인 방법중 하나이다. 일반적인 표정 인식 시스템은 얼굴 표정을 표현하는 특징점을 찾고, 물리적인 해석 없이 특징을 추출한다. 하지만 특징점 추출은 많은 시간이 소요될 뿐 아니라 특징점의 정확한 위치를 추정하기 어렵다. 그리고 표정 인식 시스템을 실시간 임베디드 시스템에서 구현하기 위해서는 알고리즘을 간략화하고 자원 사용량을 줄일 필요가 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 격자점 위치에서 얻어진 가버 웨이블릿(Gabor wavelet) 특징 기반 표정 공간을 설정하고, 각 표정 공간에서 얻어진 주성분을 신경망 분류기를 이용하여 얼굴 표정을 분류한다. 제안하는 실시간 표정 인식 시스템은 화남, 행복, 평온, 슬픔 그리고 놀람의 5가지 표정이 인식 가능하며, 다양한 실험에서 평균 10.25ms의 수행시간, 그리고 87%~93%의 인식 성능을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제24권4호
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• pp.367-376
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• 2006

본 연구는 IKONOS 위성영상의 메타자료와 지상기준점으로부터 라인변화에 따른 외부표정요소의 최적 다항식 모델을 결정하였다. 외부표정요소의 위치요소는 일차다항식, 회전요소는 상수항을 최적 다항식으로 결정하였다. 그리고 결정된 외부표정요소의 위치결정 정확도는 기존의 검증된 방법 즉, 최소제곱법에 의한 RPC 편의보정 방법과 비교하였다, 그 결과, 두 방법에 의한 정확도는 거의 차이가 없었다. 결정된 외부표정요소로부터 정합선을 수립한 후, 수치표고모델을 작성하여, RPC 편의보정 방법이 적용된 ERDAS IMAGINE에 의한 DEM과 비교 검토하였다. 그 결과로써, 제안방법과 ERDAS IMAGINE으로 작성한 수치표고모델의 높이차이는 허용 표준편차 범위 내에 존재하였다. 따라서 본 연구에서 제작한 수치표고모델은 기존의 검증된 방법과 유사한 결과 정확도를 나타냈다.

• 한국측량학회지
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• 제36권2호
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• pp.43-50
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• 2018

영상을 기반으로 하는 3차원 위치결정에서 카메라는 핵심적인 요소이며 이러한 카메라의 내부적인 특성을 제대로 결정하는 카메라 캘리브레이션 작업은 대상물의 3차원 좌표를 결정하기 위해서 필수적으로 선행되어야 할 과정이다. 본 연구에서는 캘리브레이션을 위한 체크보드의 크기와 형태에 영향을 받지 않고 반자동으로 카메라의 내부표정요소를 결정하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론은 쿼터니언을 이용한 외부표정요소 추정, 캘리브레이션 타겟의 인식, 번들블록조정을 통한 내부표정요소 매개변수 결정으로 구성되어 있다. 체스보드 형태의 캘리브레이션 타겟을 이용하여 내부표정요소를 결정한 후 소규모 3차원 모형에 대한 3차원 위치를 결정하였으며 검사점을 이용한 정확도 평가를 통해서 수평위치와 수직위치 오차는 각각 약 ${\pm}0.006m$와 ${\pm}0.007m$를 얻을 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제23권1호
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• pp.59-67
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• 2005

본 연구에서는 위성영상의 RPC 카메라 모델로부터 외부표정요소 결정방법을 제안하였다. 제안한 방법을 이용하여 SPOT 위성영상을 이용한 선행실험을 한 결과, RPC로부터 결정된 외부표정요소와 원래의 외부표정요소의 차이는 미소하였으며, 지상좌표 추출에 있어서도 거의 유사한 결과 정확도를 얻었다. 그리고 제안한 방법을 IKONOS 위성의 Geo레벨 입체영상에 적용한 후, RPC 블럭조정방법에 의한 위치결정 정확도와 비교한 결과, 유사한 결과를 나타냈으며, 두 방법으로 획득한 샘플지역의 DEM 또한 큰 차이를 보이지 않았다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.10-17
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• 2008

본 논문은 설비진단에 있어 크랙 성장부터 누설에 이르기까지 결함으로 발생하는 AE 신호를 통하여 위치를 표정하여 진단 시스템의 오차를 줄이는 것이다. wavelet을 이용한 잡음 제거로서 위치표정의 개선을 제안하였고, 실험을 위한 신호원으로 알루미늄 평판에 샤프심 파단음을, 공기압축기의 누설음을 사용하였다. 신호원에 대하여 웨이블릿 Shrinkage방법과 Soft Threshold을 이용한 신호의 잡음제거 및 시간 도달차 법과 물성치를 적용한 속도 값으로 시뮬레이션을 통하여 위치표정 결과를 확인하였다. 그 결과 웨이블릿 변환을 이용한 잡음제거는 크랙실험의 경우 평균거리 10.46mm이하로 30% 이상과 누설 실험의 경우 평균필터에 비해 2%의 개선된 위치표정을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제22권3호
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• pp.285-291
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• 2004

GPS 및 GPS/INS를 이용한 항공사진측량 방법에서는 항공기에 탑재한 GPS 및 GPS/INS로 촬영 순간의 노출점의 위치와 회전각을 정확히 결정함으로써 외부표정요소 결정을 위한 지상기준점 측량을 생략하거나 또는 최소한의 기준점만을 사용하여 외부표정요소를 결정할 수 있으며, 이에 따라 지형도 제작에 대한 시간과 경비를 크게 절감할 수 있다. 본 연구에서는 수원에 실험지역을 설치하여 전통적 항공사진측량방법과 GPS 및 GPS/INS 항공 사진측량방법을 동시에 수행하고 세 방법의 결과를 비교하여 이들 방법들 간의 정확도를 평가하고자 하였다. 연구결과 전통적 항공사진측량에 비하여 GPS 및 GPS/INS 항공사진측량의 다양한 장점을 확인할 수 있었다. 특히, 외부표정에 필요한 지상기준점의 수는 약 70%～80%이상 절감할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8927-8932
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• 2015

전기철도에 전력을 공급하기 위하여 철도변전소에서는 급전특성상 방면별 급전을 시행하고 있으며, 급전계통에 고장이 발생하는 경우를 대비한 공통반 차단기와 같은 예비설비와 전차선로 고장 발생 시 고장위치를 찾기 위해 고장점 표정장치를 설치하여 사용 중에 있다. 그러나, 고장 발생 시 공통반 차단기를 사용하여 급전계통을 운용하는 경우에는 고장점 표정반과의 인터페이스가 되지 않아 고장위치를 찾는데 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위한 고장점 표정반 자동절체 시스템을 설계하고 동작 상태를 검증한다. 또한 자동절체 시스템을 공통반 차단기에 설치한 후 검증방법으로 설정된 24회의 지락시험을 통하여 성능시험을 수행하였으며 고장점 표정장치를 이용하여 기존의 고장위치를 효율적으로 검지하는 방법을 제시하는 데 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.806-813
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• 2010

표정은 사람의 감정을 표현하는 대표적인 수단이다. 이러한 이유로 표정은 사람의 의도를 컴퓨터에 전하는데 효과적인 방법으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 2D 영상에서 사람의 표정을 보다 빠르고 정확하게 인식하기 위해 Discrete Adaboost 알고리즘과 신경망 알고리즘을 통합하는 방법을 제안한다. 1차로 Adaboost 알고리즘으로 영상에서 얼굴의 위치와 크기를 찾고, 2차로 표정별로 학습된 Adaboost 강분류기를 이용하여 표정별 출력 값을 얻으며, 이를 마지막으로 Adaboost 강분류기 값으로 학습된 신경망 알고리즘의 입력으로 이용하여 최종 표정을 인식한다. 제안하는 방법은 실시간이 보장된 Adaboost 알고리즘의 특성과 정확성을 개선하는 신경망 기반 인식기의 신뢰성을 적절히 활용함으로서 전체 인식기의 실시간성을 확보하면서도 정확성을 향상시킨다. 본 논문에서 구현된 알고리즘은 평온, 행복, 슬픔, 화남, 놀람의 5가지 표정에 대해 평균 86~95%의 정확도로 실시간 인식이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.117-124
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• 2007

본 논문은 얼굴 모션 캡쳐 데이터를 재사용하여 실시간 표정 제어 및 표정 애니메이션을 생성하기 위한 방법론을 기술한다. 이 방법의 핵심요소는 얼굴 표정들을 정의할 수 있는 표정상태 표현법을 정하고, 이를 LLE 알고리즘에 적용하여 표정들을 적당한 공간에 분포시키는 방법론과, 이 공간을 사용하여 실시간 표정 애니메이션 생성 및 표정제어를 수행하기 위한 사용자 인터페이스 기법이다. 본 논문에서는 약 2400개의 얼굴 표정 프레임 데이터를 이용하여 공간을 생성하고, 애니메이터가 이 공간을 자유롭게 항해할 때, 항해경로 상에 위치한 얼굴 표정 프레임 데이터들이 연속적으로 선택되어 하나의 애니메이션이 생성되거나 표정제어가 가능하도록 하였다. 약 2400개의 얼굴 표정 프레임 데이터들을 직관적인 공간상에 분포하기 위해서는 얼굴 표정 프레임 데이터로부터 얼굴 표정상태를 표현할 필요가 있고, 이를 위해서는 임의의 두 마커 사이의 거리들로 구성된 거리행렬 벡터를 이용한다. 직관적인 공간에서의 데이터 배치는 얼굴 표정상태벡터들의 집합을 LLE 알고리즘에 적용하고, 이로부터 2차원 평면에 균일하게 분포하였다. 본 논문에서는 애니메이터로 하여금 사용자 인터페이스를 사용하여 실시간으로 표정 애니메이션을 생성하거나 표정제어를 수행하도록 하였으며, 그 결과를 평가한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.23-31
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• 2002

본 논문에서는 화상자료의 특성인 이웃 화소간의 종속성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 얼굴 표정을 인식을 위한 특징벡터를 추출하는 새로운 방법을 제안하였다. 추출된 특징벡터는 얼굴 이미지의 크기, 위치, 회전에 대하여 불변한 특성을 갖는다. 얼굴 표정을 인식하기 위한 알고리즘은 특징벡터 추출하는 과정과 패턴을 인식하는 두 과정으로 나뉘어진다. 특징벡터는 얼굴 화상에 대하여 추정된 깁스분포를 바탕으로 수정된 2-D 조건부 모멘트로 구성된다. 얼굴 표정인식 과정에서는 패턴인식에 널리 사용되는 이산형 HMM를 사용한다. 제안된 방법에 대한 성능평가를 위하여 4가지의 얼굴 표정 인식 실험을 Workstation에서 실험한 결과, 제안된 얼굴 표정 인식 방법이 95% 이상의 성능을 보여주었다.