• 전자공학회논문지SC
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• 제43권6호
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• pp.68-75
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• 2006

고 에너지 방사선을 이용하여 종양을 치료하는 과정 중 발생되는 오차를 확인하여 보다 정교한 치료를 수행함으로써 방사선치료 효율을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 지금까지 주로 사용되어진 필름을 이용한 아날로그 방식대신 실 시간적으로 영상을 얻을 수 있는 디지털 방식의 비디오 기반 전자 포탈 영상 장치를 개발하였다. 시스템은 $Gd_2O_2S$ 인광판, $45^{\circ}$반사경 및 후레임 그래버를 이용 비디오 기반 전자 포탈 영상 장치를 제작하였으며 이를 방사선치료기의 QA장치로 활용하고자 하였다. 이 장치를 이용 치료기 자체의 정확도를 검증하기 위해 방사선 조사면 검증을 수행하였다. 방사선 조사면이 콜리메이터 회전오차에 의해 약 $0.6^{\circ}$틀어짐을 전자 포탈 영상 장치를 통해 획득된 영상의 윤곽선을 검출한 후 알 수 있어서 치료 위치 설정 중 발생할 수 있는 오차 확인을 위한 방사선 치료장치의 Q.A도구로 사용할 수 있었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제38권1호
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• pp.45-52
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• 2001

PISA 방법은 주로 승모판에서 역류하는 혈류량을 측정하기 위해 사용되고 있다. 이 방법은 PISA isotach의 기하학적 모양에 대한 모델링에 관한 것이다. PISA의 일반적인 유동모델은 isotach의 표면이 수식적으로 반구이거나 비반구임을 가정하여 계산된 것이지만, 본 논문에서는 영역기반방법으로 isotach를 추정한 후, 타원체의 높이에 기초한 실제적인 표면분할 유동모델을 이용하여 유체량을 추정하였다. 제안한 밥법을 평가하기 위해, $30cm^3/sec-60\;cm^3/sec$의 실제 유량을 가지는 동적인 180개의 유동영상에 대해서 기존 방법들과 비교하였다. 실험한 결과, 반구 유동모델의 유체량 평균이 $29\;cm^3/sec$로 실제 유체량 평균보다 35%정도 적게 추정을 하였고, 제안한 방법의 평균은 $45\;cm^3/sec$으로 비반구 유동모델의 평균과 같았고, 유체량 변화파형도 유사한 결과를 가짐을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-8
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• 2013

얼굴 영상 데이터베이스에서 제공하는 눈 좌표에 의존해서 부분 자동 얼굴 인식 알고리즘을 설계 구현하면 실 환경 얼굴 인식 시스템에서는 눈 좌표 추출 알고리즘의 정확도에 따라 인식 성능이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 얼굴의 눈, 코, 입 및 윤곽선 정보를 바탕으로 설정한 특징점 기반의 얼굴 모델 그래프를 생성하여 얼굴 영상에 정합시키고 각 특징점에서 Gabor 및 LBP 피쳐를 추출해서 결합하는 방식의 완전 자동 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘에서는 완전 자동으로 얼굴 영상에 얼굴 모델 그래프를 맞출 뿐만 아니라 기존의 Gabor 피쳐에 LBP 피쳐를 추가함으로써 인식 성능을 극대화 시킬 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘을 FERET 데이터베이스에 적용해 본 결과 1,000명 이상의 얼굴을 실시간으로 인식할 수 있었고 각 데이터 집합에 대해서 우수한 인식 성능을 얻을 수 있었다.

• 인지과학
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• 제7권1호
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• pp.37-56
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• 1996

본 논문에서는 구조적 특징분석을 이용한 무제약 필기 숫자의 검증기를 개발하고 이를 다중 인식기의 결합 알고리즘으로 사용하는 방법을 제안한다.일반적인 다중 인식기 결합은 학습이나 확률적 방법을 주로 사용하고 입력 영상의 구조적 특징에 대해서는 전혀 고려하지 않기 때문에 인간이 명백히 판단할 수 있는 숫자임에도 불구하고 인식기의 특성에 따라 오인식을 할 수 있다.이런 약점을 보완하기 위하여 자주 혼동되는 숫자쌍에 대하여 구조적 특징을 비교 분석하여 판단하는 일대일 검증기를 구현하고 이를 인식기의 결합에 적용한다.검증을 위한 구조적 특징으로는 윤곽선,방향코드,다각형 근사와 수직/수평 영교차 횟수 등이 있다.제안하는 방법의 성능 평가를 위한 실험은 CENPARMI숫자 데이터를 사용하였으며, 실험 결과 전체 신뢰도는 97.95%를 얻었고 또한 일반적인 결합 알고리즘에서 발생할 수 있는 오인식 요소들이 제거됨을 확인할 수있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1474-1486
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• 2010

우리는 회화적 렌더링에 대기원근법이라는 실제 회화의 거리표현법을 표현하는 알고리즘을 제안한다. 대기원근법용 공기 중에서 일어나는 빛의 산란 현상을 회화적으로 표현하는 기법으로, 거리와 고도, 대기의 밀도에 따라 산란 정도가 변한다. 우리는 산란 현상의 이러한 특성을 반영하기 위해, 입력 영상에 대응하는 깊이 정보와 사용자 정의 매개변수를 사용하여 표현의 정도를 조절한다. 촬영정보를 반영하는 매개변수와 깊이 정보를 기반으로 각 픽셀의 거리와 고도를 계산하고, 표현을 제어하는 매개변수로 거리와 고도에 따른 산란 효과의 정도를 사용자 의도에 따라 조절한다. 추가적으로 깊이 정보를 이용해 찾아낸 윤곽선의 색을 강조해 줌으로써 근경과 원경 사이의 거리감을 명확히 한다. 우리는 우리의 알고리즘을 다양한 풍경 영상에 적용해 실험해 보았고, 기존의 연구들에 비해 거리감이 강조된 회화적 렌더링 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.684-689
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• 2005

본 논문에서는 수평$\cdot$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 신경망을 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평 수직에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ART-1 알고리즘을 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 수평$GF(2^m)$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출룰이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들 보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.865-870
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• 2006

셀룰러 신경회로망(Cellular Neural Networks: CNN)은 그 구조가 간단함에도 불구하고 강력한 연산능력을 가지고 있어 영상처리에 이용되어 왔다. 그러나 실제의 대규모 영상에 포함된 화소의 양과 같은 막대한 셀들을 필요로 하는 CNN하드웨어를 구현하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 시 다중화 처리 기법으로 대규모 실영상을 처리할 수 있는 $5\times5$ CNN 하드웨어와 전 후 처리기를 구현하였다. 구현된 $5\times5$ CNN 하드웨어와 전 후 처리기의 성능을 평가하기 위해 $ 레나영상에 대해 윤곽선 검출을 수행하였으며, 약 4,000번의 시다중화 블록처리와 각 블록 마다 10번의 제어 펄스에 의한 파이프라인 동작에 의해 영상처리가 수행되었다. 따라서 본 논문에서 구현된 $5\times5$ CNN 하드웨어와 전 후 처리기를 실영상 처리에 이용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.80-87
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• 2004

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 퍼지 이진화를 이용하여 차량 번호판의 개별 문자를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비 영업용 차량 영상에서 녹색의 분포가 밀집되어 있는 영역들을 번호판의 후보 영역으로 추출하고 번호판의 후보 영역에서 흰색의 밀집도가 높은 부분을 번호판의 영역으로 선택한다. 개별 문자 추출은 추출된 번호판 영역에서 3${\times}$3소벨 마스크를 이용하여 잡음을 제거하고 퍼지 이진화 방법을 적용하여 번호판의 영역을 이진화한 다음에 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 제안된 방법을 실제 비 영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 방법보다 번호판 영역에서 개별 문자의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.983-989
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• 2006

현재의 출입국 관리는 여권을 제시하면 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권 데이터베이스와 대비하는 것이다. 본 논문에서는 여권의 정보를 인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 ART2 알고리즘을 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법으로 동작하는 RBF 네트워크를 적용한다. 사진 영역은 코드의 문자열 영역을 추출한 후에 코드의 문자열 영역이 시작되는 좌표를 중심으로 사진 영역을 추출한 후, Luminance, Edge, Hue 정보를 이용하여 사진 부분을 검증한다. 검증된 사진 부분 영상은 ART2 알고리즘을 적용하여 사진의 특징들을 분류하고, 이를 이용하여 사진 인증을 하게 된다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.431-435
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• 2008

2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.