• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.137-142
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• 1998

자동 띄어쓰기는 띄어쓰기가 무시된 한글 문서의 자동색인이나 문자인식에서 줄바꿈 문자에 대한 공백 삽입 문제 등을 해결하는데 필요하다. 이러한 문서에서 공백이 삽입될 위치를 찾아 주는 띄어쓰기 알고리즘으로 어절 블록에 대한 문장 분할 기법과 양방향 최장일치법을 이용한 어절 인식 방법을 제안한다. 문장 분할은 한글의 음절 특성을 이용하여 어절 경계가 비교적 명확한 어절 블록을 추출하는 것이며, 어절 블록에 나타난 각 어절들을 인식하는 방법으로는 형태소 분석기를 이용한다. 4,500여 어절로 구성된 두 가지 유형의 문장 집합에 대하여 제안한 방법의 띄어쓰기 정확도를 평가한 결과 '공백 재현율'이 97.3%, '어절 재현율'이 93.2%로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1637-1640
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• 2004

관상동맥 폐색증 환자들에 대해서 시술되는 stent 삽입 시술이나 관상동맥 우회로 시술 중에는 X-ray 등의 조영 영상이 시술의 기준이 되고 있다. 따라서 조영 영상에서 혈관을 빠르게 인식하는 것은 정확하고 효과적인 시술의 필수 조건이다. 이러한 시술 중 빠르고 정확한 혈관 인식을 위하여 본 논문에서는 심혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 형태를 자동적으로 영상분할하기 위한 방법을 제안한다. 우선 조영 영상에서 혈관을 분명하게 인식하기 위해서는 잡음을 제거하기 위한 필터링이 필요한 데, Anisotropic diffusion을 이용한 필터링은 이미지 내 물체의 경계선을 보존하고, 영역 내의 잡음을 제거하는 데 효과적이다. 정확한 영상분할을 수행하기 위해서는 대부분의 경우 사용자가 영상 내에 관심 영역을 지정하는 인터렉션이 필요하지만 이는 사용자에게 불편함을 줄 수 있다. 따라서 이러한 번거로움을 최소화하고, 정확한 결과를 유도하기 위해서 자동 씨드 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 따라서 조영 영상에 필터링을 적용한 후 추출된 씨드 영역과 추출된 에지와 Adaptive region-growing을 복합적으로 사용하는 영상분할을 수행하게 되면 보다 효과적인 관상동맥 영상 분할의 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.132-135
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• 2021

최근 네트워크의 확장으로 인한 공격 벡터의 증가로 외부자뿐 아니라 내부자를 경계해야 할 필요성이 증가함에 따라, 이를 다룬 보안 모델인 제로트러스트 모델이 주목받고 있다. 이 논문에서는 reverse proxy 와 사용자 패턴 인식 AI 를 이용한 제로트러스트 아키텍처를 제시하며 제로트러스트의 구현 가능성을 보이고, 새롭고 효율적인 전처리 과정을 통해 효과적으로 사용자를 인증할 수 있음을 제시한다. 이를 위해 사용자별로 마우스 사용 패턴, 리소스 사용 패턴을 인식하는 딥러닝 모델을 설계하였다. 끝으로 제로트러스트 모델에서 사용자 패턴 인식의 활용 가능성과 확장성을 보인다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.26 no.2
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• pp.83-94
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• 2021

The need for recognition of partially occluded objects is increasing in the area of computer vision applications. Occlusion causes significant problems in identifying and locating an object. In this paper, an annealed Hopfield network (AHN) is proposed for detecting threat objects in passengers' check-in baggage. AHN is a deterministic approximation that is based on the hybrid Hopfield network (HHN) and annealing theory. AHN uses boundary features composed of boundary points and corner points which are extracted from input images of threat objects. The critical temperature also is examined to reduce the run time of AHN. Extensive computational experiments have been conducted to compare the performance of the AHNwith that of the HHN.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.2
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• pp.11-22
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• 2004

Conventional algorithms of separating overlapped objects are mostly based on template matching methods and thus their application domain is restricted to 2D objects and the processing time increases when the number of templates (object models) does. To solve these problems, this paper proposes a new approach of separating the occluding object from the stack of 3D objects using the relationship between surfaces without any information on the objects. The proposed algorithm considers an object as a combination of surfaces which are consisted with a set of boundary edges. Overlap of 3D objects appears as overlap of surfaces and thus as crossings of edges in 2D image. Based on this observation, the types of edge crossings are classified from which the types of overlap of 3D objects can be identified. The relationships between surfaces are represented by an attributed graph where the types of overlaps are represented by relation values. Using the relation values, the surfaces pertained to the same object are discerned and the overlapping object on the top of the stack can be separated. The performance of the proposed algorithm has been proved by the experiments using the overlapped images of 3D objects selected among the standard industrial parts.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.1
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• pp.75-85
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• 2002

In this paper, we propose an efficient method for recognizing lip. Lip is localized by using the shape of lip and the pixel values around lip contour. The shape of lip is represented by a statistically based active shape model which learns typical lip shape from a training set. Because this model is affected by the initial position, we use a boundary between upper and lower lip as initial position for searching lip. The boundary is localized by using a weighted vector based on lip's shape. The experiments have been performed for many images, and show very encouraging result.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.224-227
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• 2022

객체 분류는 입력으로 주어진 이미지에 포함된 객체의 종류를 판단하는 기술이다. 대표적인 딥러닝 기반의 객체 분류 방법으로서 Faster R-CNN[2], YOLO[3] 등의 모델이 개발되었으나, 여전히 성능 향상의 여지가 있다. 본 연구에서는 각도 마진 손실 함수를 기존의 몇 가지 객채 분류 모델에 적용하여 성능 향상을 유도한다. 각도 마진 손실 함수는 얼굴 인식 모델인 SphereFace [4]에서 제안한 방법으로, 얼굴 인식과 같이 단일 도메인의 데이터셋을 분류하는 문제를 풀기 위해 제안되었다. 이는 기존 소프트맥스 함수에서 클래스 결정 경계선에 마진을 주는 방식으로 클래스 간의 구분 능력을 향상시킨다. 본 논문은 각도 마진 손실 함수를 CIFAR10, CIFAR100 데이터셋의 분류 문제에 적용하였으며 ResNet, EfficientNet, MobileNet 등의 백본 네트워크로 실험하여 평균적으로 mAP 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.143-148
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• 2000

본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 노이즈에 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 기존의 방법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 물체추적을 하였으나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하며 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있고 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 질의 영상의 템플릿 마스크를 사용하여 물체의 이동, 회전과 스케일을 고려한 노이즈에 강건한 물체추적 기법을 제안한다. 질의영상은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 물체의 인식은 색상을 이용한 히스토그램 인터섹션 기법을 사용한다. 물체의 이동은 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 개략적인 움직임을 감지하고 이동에 대한 에러를 보정하며 회전과 스케일의 변화는 질의 영상의 템플릿 마스크를 이동하여 회전과 스케일에 맞게 변경하여 감지한다

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.525-526
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• 2011

복부 MRI 영상에서 간의 인식은 간에 존재하는 질병을 파악하는 것뿐만 아니라 간에 대한 치료 방법이나 수술 방법을 결정하는 중요한 정보를 제공한다. 따라서 본 논문은 복부 MRI 영상에서 이러한 간 영역과 간의 혈관을 자동으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 1단계로 Region Growing의 개선된 방법으로 초기 설정된 간 영역의 외곽선 정보를 이용하여 씨앗점을 설정해 간 영역을 초기 분할한다. 2단계로 분할된 영역 경계선의 지역적 최소값을 이용하여 경계선의 보정 작업을 수행한다. 이후 3단계로 추출된 간 영역을 기반으로 영상 개선 후, 인페인팅(In-painting) 기법을 활용하여 간 영역 내부의 혈관 부분을 검출하게 된다. 제안 알고리즘의 평가는 전문의의 수작업 결과와 비교하였고, 결과 82.5%의 평균 정확도를 보여 제안 알고리즘의 효과적인 간혈관 검출을 확인하였다. 향후 본 연구의 확장으로 검출된 혈관 영역의 3D Volume Rendering 연구를 수행할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.517-519
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• 1998

이미지 검색 시스템이나 인식 시스템에서 형태 특징 벡터를 추출하기 위해서는 이진화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 경계선 검출 값들의 공간적 특성을 이용하여, 사람의 개입 없이 자동적으로 표준 편차를 사용한 임계값 결정 방법을 제시하였다.