• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권1호
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• pp.89-96
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• 2001

본 논문에서는 잡음에 강건한 일반화 대칭 변환을 주목 연산자로 제안하고 이를 이용하여 크기와 형태가 다양한 물체들을 효과적으로 검출하였다. 기존의 주목 연산자와는 달리 두 화소의 명도변화의 크기와 대칭성뿐만 아니라 방사(radial)방향 명도변화의 수렴 및 발산을 누적 대칭도에 반영시킴으로써 명도변화 방향의 일관된 수렴이나 발산이 없는 잡음 영역에 의한 대칭 기여도가 누적되지 않도록 하였다. 따라서 제안한 주목 연산자를 사용하면 잡음이 많고 복잡한 배경으로부터 물체만을 쉽게 검출할 수 있도록 하였다. 다양한 합성영상(synthetic images)과 실영상(real images)에 대해 실험하여 잡음의 영향을 적게 받으며 효과적으로 다중 물체를 검출함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.569-576
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• 2000

일반화 대칭 변환(Generalized Symmetry Transform : GST)은 디칭성을 이용하여 영상의 사전 정보 없이 얼굴 특징의 위치를 추출할 수 있는 방법이다. 그러나, 눈, 코, 입 등의 특징보다 마스크의 크기가 커야 하므로 많은 처리시간이 필요하다. 그리고, 얼굴의 특징을 결정하기 위해 통계적 처리가 수반되는 중심선 계산으로 인해 처리 과정이 복잡하다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문에서는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫째, 처리 시간을 단축하기 위해 원 영상 대신 영상의 정보를 충분히 가지는 축소 영상을 사용하였다. 둘째, 중심선 계산을 위해 복잡한 통계적 처리 대신 추출된 첨두치의 위치를 이용하였다. 제안된 방법의 성능을 살펴보기 위해, 정면, 회전, 안경, 수염이 있는 영상 등 200개의 영상에 대해 실험하였다. 그 결과, 제안된 방법은 85%의 특징 탐지율과 기존의 방법에 비해 약 53배 이상감소된 처리시간을 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.640-647
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• 2001

본 논문에서는 BLU(back light unit) 검사에 적합하도록 잡음에 강건한 일반화 대칭 변환을 주목 연산자로 제안하여 적용함으로써 형태와 크기 및 명도가 다양한 BLU 얼룩들을 효과적으로 검출하였다. 제안한 주목 연산자는 두 화소 명도변화의 크기와 대칭성뿐만 아니라 그 방사(radial)방향의 수렴 및 발산 극성도 반영시켜 잡음이나 불규칙한 배경영상의 양극성 대칭도 누적을 상쇄시킴으로써 명도분포가 일정치 않고 복잡한 무늬의 배경을 갖는 BLU 특유의 검사영상으로부터 얼룩만을 효과적으로 검출할 수 있도록 하였다. CCD 카메라로 입력된 고해상도의 BLU 검사영상에 대해 실험하여 BLU 얼룩 검사에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1367-1370
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• 1997

This paper presents a vision algorithm for finding the centers of steam generator tubes using the generalized symmetry transform, which is used for ECT(Eddy Current Test) of steam generator tubes in nuclear power plants. The geometrical properties of the image representing steam generator tubes shows that they have amost circular or somewhat elliptic appearances and each tube has strong symmetry about its center. So we apply the generalized symmetry transform to finding centers of steam geneator tubes. But applying the generalized symmetry transform itself without any modification gives difficulties in obtaining the exact centers of steam generator tubes. But applying the generalized symmetry transform itself without any modification gives difficulties in obtaining the exact centers of tubes due to the shadow effect generated by the local light installed inside steam generator. Therefore we make the generalized symmetry transform modified, which uses a modified phase weight function in getting the symmetry magnitude in order to overcome the misleading effect by the local light. The experimental results indicate that the proposed vision algorithm efficiently recongnizes centers of steam generator tubes.

• 전자공학회논문지C
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• 제34C권4호
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• pp.36-44
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• 1997

An efficient context-free multiple-object segmentation using attention operator based on modified generalized symmetry transform is proposed and implemented by modifying a radial basis function network. By using the difference of intensity gradient, instead of te intensity gradient itself, in generalized symmetry tranform so as to make the attention operator to preserve the edges of the objects shape, an efficient context-free multiple-object segementation is proposed in which no a priori shape informtion on the objects is requried. The attention operator is implemented by using a modified radial basis function network which can reflect symmetry, and by using te edge pyramid of the input image, both of the local and the global symmetry of the objects are reflected simultaneously to make the multiple-object with different sizes be segmented with a singel fixed-size $n\timesm$ can be done with O(n) complexity. The simulaton results show that the proposed algorithm can efficiently be used in context-free multiple-object segmentation even for the low contrast IR images as well as for the images from the camera.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.181-188
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• 2005

Chinese Postman Problem(CPP)는 주어진 네트워크에서 모든 에지나 아크를 적어도 한번씩 경유하는 최단 경로를 찾는 문제이다. 혼합네트워크에서의 CPP(MCPP)는 기존의 CPP를 일반화시킨 문제로 현실 세계에서 많은 응용 부분들을 가지고 있으며, MCPP는 NP-Complete로 알려져 있다. 본 논문에서는 Floyd 알고리즘을 이용하여 구성된 가상 아크를 이용하여 혼합네트워크를 대칭네트워크로 변환 후 근사최적해를 탐색하는데 효율적인 유전자 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘에 적용하기 위해 경로 문자열과 에지, 아크를 구분하기 위한 문자열의 쌍으로 구성된 염색체 구조, 인코딩 및 디코딩 방법을 제안한다. 또한 보정 방법으로 Power Law 보정 방법과 Logarithmic 보정 방법을 사용하고 비교 분석하였다 본 논문에서는 기존의 MIXED2 알고리즘과 제안된 유전자 알고리즘과의 성능 비교를 하였다. 에지가 많은 혼합 네트워크인 경우 제안된 유전자 알고리즘이 좋은 결과를 얻고, Logarithmic 보정 방법 보다 Power Law보정 방법을 사용할 경우 좋은 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.