• 한국통신학회논문지
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• 제26권12A호
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• pp.2019-2026
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• 2001

본 논문에서는 동적인 임계화 방법과 코호넨 알고리즘을 이용하여 차량 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량 영상에서 번호판 영역은 문자와 배경의 자기가 뚜렷하게 구별되고, 일정한 크기 비율을 가지면서 다른 영역보다 밀집 비율이 높게 나타난다. 본 논문은 이런 차량 영상의 속성을 이용하여 차량 영상에 대해 동적인 임계화를 수행하였고 밀집 비율을 계산하여 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판에서 문자와 숫자를 포함하는 특징 영역을 추출하기 위해 코호겐 알고리즘을 적용한 윤곽선 추적 방법을 이용하였다. 번호판의 문자와 숫자들은 코호넨 알고리즘을 이용하여 인식하였다. 코호넨 알고리즘은 윤곽선에서 생성되는 잡음을 최대한으로 줄여주는 특성을 가진다. 다양한 환경에서 촬영된 80장의 영상에 대하여 인식 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 차량 번호판의 인식에 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1162-1169
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• 2007

본 논문에서는 항만에서 취급하는 컨테이너의 식별자를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 컨테이너 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 프리윗 마스크(Prewitt mask)를 적용하여 윤곽선을 검출하고 컨테이너를 식별할 수 있는 개별 식별자의 형태학적 특징 정보를 이용하여 식별자 후보 영역을 추출한다. 검출된 식별자 후보 영역은 개별 식별자 영역외에 잡음 영역이 포함되어 있으므로 4방향 윤곽선 추적 알고리즘과 Grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 개별 식별자들을 각각 객체화한다. 잡음이 제거된 식별자 후보 영역에서 객체화 한 개별식자는 컨테이너 식별을 위해 FCM 기반 퍼지 RBF 네트워크를 적용하여 인식한다. 본 논문에서 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 실제 컨테이너 영상 300장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 인식 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.443-450
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• 2003

본 논문은 영문 명함의 다해상도 영상을 이용한 계층적 영살 처리를 통해 문자를 추출하고 개선된 신경망 기법을 이용하여 문자를 인식하는 새로운 계층적 명함 인식 알고리즘을 제안하였다 계층적 인식 알고리즘은 명함 인식 과정을 구성하는 각 처리 단계별로 처리 시간을 단축함과 동시에 성능 향상을 위해 입력된 명함 영상을 해상도가 서로 다른 영상들로 분리하여 적용한다. 우선 1/3배 축소 영상에 가로 스미어링 기법을 적용하여 명함 영상 내에서 문자들을 포함하는 문자열 영역을 추출하고, 문자열 영역으로부터 개별 문자를 추출하기 위하여 1/2배 축소 영상에 새로 스미어링 및 윤곽선 추적 마스킹을 적용한다. 마지막으로 추출된 문자를 인식하기 위해서 문자의 형태학적 특성을 그대로 가지고 있는 원 영상을 사용하며, 다양한 형태를 가진 명함상의 문자를 인식하기 위해 ART1 기반의 개선된 RBF 네트워크를 제안하고 인식 과정에 적용하였다 제안된 인식 알고리즘을 실제 영문 명함 영상에 적용하여 실험한 결과, 기존의 방법과 비교하여 문자 추출 및 인식 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.190-197
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• 2005

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 여상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드는 ART2 알고리즘을 적용하여 인식한다. 얼굴 인증을 위해 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 여권에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도 측정을 통하여 여권 얼굴 영역의 위조 여부를 판별한다. 얼굴 인증을 위해서 Hue, YIQ-I, YCbCr-Cb 특징들의 유사도를 종합적으로 분석하여 얼굴 인증에 적용한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에 얼굴 부분을 위조한 여권과 노이즈, 대비 증가 및 감소, 밝기 증가 및 감소 및 여권 영상을 흐리게 하여 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권2호
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• pp.77-84
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• 2007

경동맥 B 모드 초음파영상에서 내막 중막 두께(IMT: Intima-Media Thickness)는 죽상경화증의 조기 표식자로 뇌졸중과 심혈관 질환의 예측을 위해 널리 사용되고 있으며 대부분 수동측정에 의존한다. 그러나 잡음의 제약성을 가진 초음파영상에서 내막 중막 경계선의 수동추적을 통한 측정은 관찰자 간, 동일 관찰자 내 그 결과가 달라지는 변이성과 비효율성의 문제점을 갖는다. 본 연구에서는 초음파영상이 갖는 잡음의 제약성을 극복하고 전형적인 스네이크의 초기 윤곽선 의존성 문제를 해결하기 위해 다이나믹 프로그래밍을 결합한 다해상도 스네이크 자동추출기법을 제안한다. 제안한 방법은 우선 잡음을 제거하면서 영상의 전역적인 형태정보 유지가 가능한 가우시안 피라미드를 이용하여 영상 피라미드를 구축한다. 다음으로 가장 낮은 해상도 영역에서 다이나믹 프로그래밍을 기반으로 경계선의 다중영상특징 및 연속성을 고려한 평가항을 포함하는 평가함수 최소화 과정을 수행함으로써 경계선을 자동으로 추출한다. 자동으로 추출된 경계선은 다음 레벨 영상에서 수행되는 스네이크의 초기 윤곽선으로 지정됨으로써 초기 윤곽선의 의존성 문제를 해결한다. 또한, 스네이크 수행 시 잡음에 민감하여 실제 경계가 아닌 지역적 최소점(local minima)에 수렴할 수 있는 문제를 개선하기 위해 다중 영상특성을 고려한 외부에너지를 정의하였다. 본 연구에서는 제안분할기법의 정확도 검증을 위해 자동 추출된 경계선 두께측정과 임상 전문가에 의한 수동측정 결과의 상관관계(correlation)를 계산한다. 제안된 자동추출 알고리즘은 일반적인 에지 추출알고리즘보다 더욱 정확하고 재생산 가능한 결과를 제공함으로써 효율적인 자동측정이 가능하게 한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.8-14
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• 2012

4차원 방사선치료시 환자의 정확한 호흡 조절을 위한 바이오피드백 시스템의 개발을 위해 IR (Infra-red) 카메라 뿐만아니라 일반 카메라에서 얻는 영상에서 표적의 움직임을 추적하는 최적화된 추적 알고리즘을 찾고자 한다. 본 연구에서는 LabVIEW 2010을 사용해서 시스템을 구성하였다. 모션팬톰(motimo Phantom)의 움직임을 카메라 (IR 카메라와 일반 카메라)를 통하여 영상을 획득하고 영상처리를 거친 후 ROI (Region of interest)를 설정하여, 영상에서 지정한 ROI와 패턴 매치된 점의 상하의 움직임만 좌표로 기록하였다. 영상처리에는 문턱값을 사용하여 이진화된 영상을 만들고 Sobel, Prewitt, Differentiation, Sigma, Gradient, Roberts 등의 여러 윤곽선 강조방법들을 적용한 후에 영상을 합하여 사용했다. 다양한 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 인자로 'score' 값을 정의하여 성능을 비교하였다. 모든 방법들을 최대한 같은 조건에서 비교하기 위해서 5분씩 3번 반복하여 측정하여 ASCII 파일로 저장하여 저장된 'score' 값의 평균값과 표준편차를 구하여 비교하였다. 문턱값만을 적용한 영상의 score는 706이고 표준편차는 84였다. 윤곽선강조를 사용한 알고리즘들의 score와 표준편차는 각각 Sobel 794와 64, Differentiation 770과 101, Gradient는 754과 85, Prewitt 763과 75, Roberts 777와 93, Sigma 822와 62였다. 가장 좋은 효율을 보인 알고리즘은 Sigma방법이였다. 추적 효율이 가장 좋게 나온 Sigma방법을 이용해서 호흡을 조절하여 호흡동조 방사선치료를 시행할 때 카메라(IR 카메라 및 일반 카메라)상의 점 추적에 대한 정확도의 증가로 치료 효율을 높일 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권12A호
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• pp.2109-2119
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• 2001

본 논문에서는 MPEG-2 비트열로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환을 위한 정보 추출 알고리즘을 소개한다. 객체 기반 MPEG-4로의 변환을 위한 정보로써 객체 영상과 형상 정보, 매크로블록 움직임 벡터, 헤더정보가 MPEG-2로부터 추출된다. 추출된 정보를 이용하면 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환이 가능하다. 가장 중요한 정보인 객체 영상 추출은 MPEG-2의 움직임 벡터와 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 이루어진다. 사용자의 인지정보를 이용하여 프레임 내에서 객체를 추출하고, 추출된 객체로 연속된 프레임에서 객체를 추적하게 된다. 수행 중 객체의 빠른 움직임으로 만족스럽지 못한 결과를 내더라도, 사용자가 개입하여 다시 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 객체 추적 과정은 크게 두 단계로 객체 추출 단계와 객체 추적 단계로 나누어져 있다. 객체 추출 단계는 블록분류와 워터쉐드 알고리즘으로 자동 분할된 영상에서 사용자가 직접 객체를 추출하는 단계이다. 사용자가 개입하는 단계이기 때문에, 번거로울 수 있으나 손쉽게 추출할 수 있도록 구현하였다. 객체 추적 단계는 연속된 프레임 에서 객체를 추적하는 단계로 MPEG-2 움직임 벡터와 객체 모양 정보를 이용하여 고속으로 구해지고 워터쉐드 알고리즘으로 윤곽선 보정작업을 하였다. 실험 결과 MPEG-2 비트스트림으로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속변환이 가능함을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.91-102
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• 2004

본 논문에서는 MPEG-1,2로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환을 위한 정보 추출 알고리즘을 소개한다. 객체 기반 MPEG-4로의 변환을 위한 정보로써 객체 영상과 형상 정보, 매크로블록 움직임 벡터, 헤더정보가 MPEG-4로부터 추출된다. 추출된 정보를 이용하면 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환이 가능하다. 가장 중요한 정보인 객체 영상 추출은 MPEG-2의 움직임 벡터와 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 이루어진다. 사용자의 인지정보를 이용하여 프레임 내에서 객체를 추출하고, 추출된 객체로 연속된 프레임에서 객체를 추적하게 된다. 수행 중 객체의 빠른 움직임으로 만족스럽지 못한 결과를 내더라도, 사용자가 개입하여 다시 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 객체 추적 과정은 크게 두 단계로 객체 추출 단계와 객체 추적 단계로 나누어져 있다. 객체 추출 단계는 블록분류와 워터쉐드 알고리즘으로 자동 분할된 영상에서 사용자가 직접 객체를 추출하는 단계이다. 사용자가 개입하는 단계이기 때문에, 번거로울 수 있으나 손쉽게 추출할 수 있도록 구현하였다 객체 추적 단계는 연속된 프레임에서 객체를 추적하는 단계로, MPEG-1,2 움직임 벡터와 객체 모양 정보를 이용하여 고속으로 구해지고 워터쉐드 알고리즘으로 윤곽선 보정작업을 하였다 실험 결과 MPEG-1,2 비트스트림으로부터 객체 기반 MPEC-4로의 고속 변환이 가능함을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제10권1호
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• pp.1-11
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• 2004

원 영상을 처리하여 보다 강조된 영상을 얻는다는 것은 기존의 영상을 가공하여 이를 통하여 보다 낳은 결과를 얻기 위한 전처리의 중요한 한 부분이라고도 할 수 있다. 강조된 영상이라는 것은 단지 보기 좋은 영상만을 말하는 것이 아니고, 주어진 영상을 더 뚜렷하게 하는 것을 포함한다. 강조된 영상은 영상처리에 있어서 윤곽선 추출이나 영상 인식 등에 유용한 자료로 활용되기도 하는데, 특히 저 화질 영상의 경우에는 원 영상을 얼마만큼 잘 나타내느냐에 따라서 인식의 정도가 다르게 나타난다. 현재 강조된 영상을 얻는 알고리즘들은 다양한 종류의 영상에서 원하는 만큼의 뚜렷한 영상을 얻지 못하거나, 화질의 크기나 히스토그램의 집적도에 비례하여 많은 처리 시간을 필요로 하는 단점이 있다. 본 연구에서는 저 화질 영상뿐만 아니라 여러 가지 종류의 영상에 있어서 차후 사용될 영상의 본래 활용 목적에 적합하도록 강조하는 방법으로서 픽셀들이 히스토그램상에서 차지하는 분포도를 변경하는 방법을 제안한다. 즉, 영상에 있어서 히스토그램의 값을 역추적하면서 히스토그램 분포도를 수정 및 변경함으로써 원 영상의 화질을 개선하는 방법으로 제안한 방법의 경우에는 기존의 히스토그램 평활화 방법에 의한 결과 영상과 동일한 결과를 얻음과 동시에 그 처리시간에 있어서는 상당한 이익을 볼 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제10권3호
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• pp.115-123
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• 1999

2 차원 심초음파는 좌심실벽 운동을 실시간으로 보여줄 수 있어 국소 좌심실벽 운동장애를 진단하는 데 널리 사용되고 있다. 심초음파를 통하여 국소 좌심실벽 운동기능을 평가하고 정량화하기 위한 많은 연구들이 진행되어왔다. 본 논문에서는 국소 좌심실벽 운동장애의 진단을 위한 좌심실벽 운동 추 적 및 정량적 분석 알고리듬을 제안하였다. 정상 피검자들과 국소 좌심실벽 운동이상 환자로부터 얻은 심초음파 흉골연단축단면 영상들이 알고리듬의 시험을 위해 사용되었다. 자동화된 경계선 검출과 좌심실내벽 윤곽선 연결 알고리듬을 각 프레임들에 적용하였고 영역분할에 기초한 정량적 분석을 수행하였으며 운동량을 의미하는 칼라가 프레임 및 영역별로 심초음파 영상들 위에 덧씌워졌고 칼라화된 영상들이 동영상으로 구현되었다. 제안된 알고리듬은 좌심실벽 운동장애의 자동화된 정량적 진단을 제공하였다.