• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.355-358
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• 2012

배경 영상에서 움직이는 물체 검출은 대상의 정확한 분류나 움직임, 패턴의 이해 또는 감시 시스템에 활용이 된다. 동적 물체 검출을 위한 여러 방법이 연구되고 제시되었으며, 그 중 일반적으로 차 영상 검출 방법이 많이 사용된다. 이는 시간적으로 연속된 영상 프레임간의 차를 구하고, 이 차 영상에 임계값을 설정하여 이진 영상을 만들어 물체를 검출한다. 기존 여러 연구에서는 이 임계값을 대부분을 고정하여 사용하거나 특정 환경에만 적합하게 설정하였다. 본 논문에서는 주변 환경에 적응하여 임계값을 자동으로 설정하는 방법을 제시하였고, 차 영상 검출 방법에 실제 적용하여 기존 방법에 비해 더 나은 결과를 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07a
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• pp.69-71
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• 2005

This paper presents a wavelet-based neural network technology for the detection and classification of the short durations type of power quality disturbances. Transients happen during very short durations to the nano- and microsecond. Thus, a method for detecting and classifying transient signals at the same time and in an automatic combines the properties of the wavelet transform and the advantages of neural networks. Especially, the additional feature extraction to improve the recognition rate is considered. The configuration of the hardware of TMS320C6711 DSP based with 16 channel 20Mhz sampling rate A/D(Analog to Digital) converter and some case studies are described.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.373-376
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• 2007

사상의학을 통해 인간은 태양인, 소양인, 태음인, 소음인의 네 가지 체질로 구분할 수 있으며 각 체질에 따라 생리, 병리, 용모 등이 각각 다르다. 얼굴은 인체의 모든 정보를 보유하고 있는 곳으로 얼굴의 비율 및 형태에 따라 체질에 따른 건강 상태를 확인할 수 있는 중요한 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 사상체질 진단을 위해 얼굴 영상을 입력받아 동적 이진화를 통한 얼굴 영역을 검출하고 이를 통해 화소값의 누적분포 분석을 행하여 얼굴의 이목구비의 크기, 형태 및 비율을 추출하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1129-1132
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• 2007

본 논문에서는 신용카드 결제시스템에서 실시간으로 본인인증을 할 수 있는 빠르고 간단한 특징추출기법을 제안한다. 제안하는 기법은 흑백 구분이 명확한 서명 이미지의 특성에 기반하여 이진화에 필요한 임계값을 미리 설정하고, 서명의 특징점을 6가지로 분류하여 추출하였다. 또한, 실험을 통해 이 방법이 적은 계산량과 빠른 처리속도를 보인다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.169-174
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• 2006

도시지역의 급변하는 토지이용의 패턴 및 토지피복상태 등의 도시환경의 변화를 분석하는 것은 도시계획 및 개발계획을 기획, 입안하는데 중요한 자료로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 구미시를 대상지역으로 하는 Landsat TM과 Landsat $ETM^+$ 인공위성 영상데이터로부터 토지피복/토지이용 분류를 수행함으로써 18년간의 광역적 도시변화를 탐지하였다. 또한 도시의 발전과 지표면 온도의 상관성을 알아보기 위하여 열적외선 파장영역을 이용하여 온도를 추출하였다. 시가지 확장으로 인한 지표면 온도의 상승을 확인하고 이를 통해 토지이용/토지피복의 상관관계 분석 및 식생지수분포를 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.387-390
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• 1997

퍼지 속성 공간(fuzzy property space)은 데이터베이스의 각 객체를 분류하고 분석하는데 유용한 도구로서 사용됨을 보였다[1]. 이는 수학적인 속성 집합 이론(property set theory)[2]에 근간을 두고 만들어진 이론으로, 데이터의 분석에 무척 유리한 도구로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 근래에 들어 많은 연구가 이루어지고 있는 분산 데이터베이스 환경(distributed database management)에서 이를 응용해보고자 시도하였다. 즉, 분산 환경에서 어떠한 객체의 데이터를 상호 교환하고자 하는 간단한 상호 작용(object interoperability)을 수행함에 있어, 각 시스템은 이들 상호간의 규약에 의한 합치(object integration)를 이룰 수 있어야 한다. 여기에 퍼지 속성 공간을 이용하여, 가장 근사한 합치를 이룰 수 있도록 하는 것이다. 예를 들어, A와 B 두 개의 시스템에서 객체의 상호 작용을 수행한다. 하면, A시스템의 하나의 객체를 두 개의 공통된 속성 공간에 위치시키고, B라는 시스템에서 이를 다시 해석하여 자신의 데이터베이스에 입력으로 받아들이는 방식을 채택하여 상호 작용의 연산을 설계하는 방식이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.171-174
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• 2010

본 논문에서는 렌즈의 흠집을 추출할 수 있는 퍼지 기법을 이용한 렌즈 흠집 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 렌즈 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 캐니 마스크를 이용하여 렌즈의 경계선을 추출한다. 추출된 렌즈의 경계선에 대해 평균 이진화와 모폴로지를 이용하여 렌즈 경계선을 보정한다. 렌즈 경계선이 보정된 영상에서 Seed Fill 알고리즘을 적용하여 렌즈의 내부 영역만을 추출한다. 추출된 렌즈의 내부 영역에 해당하는 원 영상에서 소벨 마스크를 적용하여 렌즈 내부 영역의 에지를 추출한다. 렌즈 내부 영역에서 추출된 에지 객체들의 정보를 이용하여 흠집과 비흠집을 분류하는 퍼지 기법을 적용하여 흠집 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안된 렌즈의 흠집 검출 방법의 성능을 평가하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM 시력 보정용 렌즈를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 흠집을 효과적으로 검출하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.295-298
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• 2011

스마트폰과 같은 소형 이동단말기의 보급이 확산됨에 따라서 이동단말을 통한 웹 접속이 크게 증가하고 있다. 따라서 작은 화면에 웹문서의 내용을 표현하기 위해 문서요약이 필요하다. 형태소 치환에 의한 문서요약 방법은, 문장해석에서 의미변화와 단축처리에서 일부 단락에 치우치는 문제가 발생한다. 본 논문에서는, 의미변화의 문제는 의미변화율이 낮은 순서에 따라 요약 규칙을 분류하고 이 순위에 따른 요약 알고리즘을 제안하였다. 치우치는 문제는 요약처리가 문서전체에 똑같이 적용되는 새로운 기준을 정의해 요약 알고리즘에 도입하였다. 제안방법의 유효성은 20명의 피실험자로 실험한 결과에 의해 입증되었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.04a
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• pp.141-143
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• 2006

한국을 비롯한 동양 금석학 정보 인식의 중요한 매체인 탁본을 디지털 영상데이터로 변환하여 영상 특성을 분석하고 수학적 모델을 구현한다. 이를 위해 역사적으로 유명한 대표적 탁본을 포함한 50여개의 탁본영상 샘플을 작위로 선택하였고, 샘플영상 속에 내재되어 있는 영역특성을 중심으로 통계분석을 시도하였다. 탁본 원영상은 흑백의 두 영역으로 분할되는 완벽한 이진영상인데 반하여, 관측영상은 탁본뜨기 수작업과정을 거치면서 영역간 색도의 혼재와 얼룩무늬와 문양이 전체 영상에 분포한다. 본래의 두 영역은 정보영역과 바탕영역으로 구분되나 이들 얼룩무늬들은 또 다른 영역들로 치부되어 주로 바탕영역에 산발적으로 분포되어 영상인식을 저해하는 요인으로 작용한다. 관측영상 속에 내재되어 있는 영역 본래의 특성과 본뜨기 수작업 과정에서 새로 생성되는 영역들 사이의 기하학적 차이를 통계적으로 분류 처리함으로 관측 탁본영상의 영역 특성의 추이를 추론할 수 있다. 분석 결과, 탁본영상은 영역간 극단적인 확률적 차이를 보였으며, 이 양극성은 곧 탁본 원영상의 속성이 수작업과 관측이라는 훼손 과정을 거치면서도 보존됨을 의미한다. 이를 근거로 영역 특성과 훼손 과정을 수학적으로 모델링하였고 정보영역 추출의 일차적 개연성을 제시하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1361-1362
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• 2015

차량의 수요가 증가함에 따르는 지능적인 통제시스템의 요구된다. 그리고 과학기술의 발달과 시스템의 자동화에 따라 사람뿐만 아니라 차량도 인식이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문은 다항식 기반 RBFNNs를 이용하여 차량의 번호판 인식을 수행한다. 번호판 영역과 번호는 영상처리에서 영상 이진화와 영상 모폴로지 기법 등 전처리 과정을 거친 후 검출하고, 차량 번호를 인식하기 위해 0~9사이의 숫자를 클래스 별로 데이터의 차원을 축소시켜 다항식 기반 RBFNNs에 학습하고, 테스트 차량의 번호판에서 번호별로 분류하여 차량번호를 인식한다.