• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.127-132
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• 2005

가상현실을 이용한 사람의 빠른 움직임을 추출하여 파형으로 나타내는 동작곡선이나 자연계에서 실제로 관측되는 대기 전기변동량과 같은 전자계 신호의 시간 변동량은 매우 복잡하다. 이러한 신호의 관측파형에 대하여 변곡점과 같은 신호의 특징을 정확히 결정하는 것이 중요하다. 잡음이 신호에 중첩될 때 종래의 방법으로는 변곡점의 검출이 어렵다. 본 논문에서는 신호에 잡음이 첨가될 때 웨이브릿 임계치 잡음제거와 정규형 자연관측필터를 적용하여 정확한 변곡점 추출이 가능함을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.18-25
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• 2016

자동차 보유량이 늘어남에 따라 남녀노소 모두 교통사고에 위협이 가해지고 있으며 교통사고가 자주 일어나는 점을 미연에 방지하기 위해 ADAS가 중요하다. 이러한 교통사고의 주범을 인지하고 방지하는 한 방법이 차선 검출을 이용하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 영상처리를 통해 차선검출 기법을 연구하였고 영상처리에 의한 많은 에지 검출기법들 중 대표적인 소벨 에지 검출 기법과 캐니 에지 검출 기법을 사용하여, 두 가지 에지 검출기법을 통해 곡선과 직선의 차선 검출에서 가장 검출율이 좋은 기법을 찾아 직선의 차선을 검출하는 기법에 적용한다. 실험은 총 4,000프레임(주간영상 2,900프레임, 야간영상 1,100프레임)으로 실험을 수행하고, 실험 결과는 주간 영상에서 소벨 에지 검출 기법의 임계치는 2차미분차수로 검출하는 것이 가장 높은 후보 차선 검출율을 보였으며 검출율이 86.1%이고, 캐니 에지 검출 기법의 임계치는 Low=50, High=300에서 가장 높은 88.0%의 검출율을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.843-848
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• 2008

얼굴 검출은 대부분 얼굴의 움직임 정보를 이용한다. 기존에 얼굴 검출 방법은 프레임간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔으나 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost 알고리즘을 사용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1395-1396
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• 2015

본 연구의 목적은 광용적맥파 해석에 중요하게 사용되는 최대 상승기울기(maximum dV/dt) 지점 검출 알고리즘 개발로, 미분 및 필터링을 통한 전처리 과정, 극점 검출과정, 역탐색 등의 후처리 과정으로 구성되는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 총 74,225개의 맥박파형을 사용한 검증을 수행하였으며, 동시에 측정된 심전도 QRS지점을 기준으로 최대 dV/dt 측정 위치 정확성을 판정하였다. 시뮬레이션 결과, 적응형 임계치 극점 검출 방법과 함께 사용하였을 때, 제안된 알고리즘은 기존 광용적맥파 상단, 하단극점 검출 알고리즘과 유사한 성능인 98.57%, 99.98%의 민감도와 특이도, 0.02%의 오검출율을 가지는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.871-874
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• 2001

장면 변환 검출(Scene Change Detection)수행 방법으로 객체 인식에 의한 검출이 아닌 전체영상의 형태 흐름을 기반으로한 검출시스템을 제안한다. 형태흐름의 변화는 영상내에 존재하는 에지(edge), 에지의 중심(Center of edge), 분산(Varience of edge) 및 표준 편차(Standard deviation of edge)의 분포 변화에서 추출할 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 정보의 추출을 위해서 보다 정확한 에지의 정보 추출이 중요하다. 영상의 히스토그램을 8단계로 분류한 후, 각 단계에 맞는 임계치를 에지검출 수행에 사용하였으며, 효율적인 에지검출을 위하여 개량형 라플라시안 필터를 제안한다. 일반적으로 이용되는 필터를 이용하였을 때 획득할 수 있는 에지 정보보다 우수한 정보를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.33-40
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• 2009

전경계선 검출은 저수준 영상 처리에서 매우 중요하다. 하지만, 대부분의 경계선 검출 방법들은 노이즈 포인트들의 영향으로 효과적이지 못하며 서로 다른 입력 영상에서도 유연하지 못하다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 먼저 외부 노이즈 제거 단계를 제시하였고, 다음으로 기울기 폭 히스토그램과 내부 클래스 최소 변이에 따른 양쪽 임계치의 자동 선택을 제시하였다. 이 알고리즘을 사용하여 민감한 노이즈 포인트들의 대부분을 줄일 수 있었고 실제 파라미터를 인위적으로 세팅하지 않고 서로 다른 영상을 위한 목적 임계치를 계산하며, 퍼지 알고리즘에 의하여 경계선 픽셀들을 선택하였다. 결론적으로 이전의 Canny 알고리즘보다 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.280-285
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• 2008

기존의 얼굴 검출 방법은 프레임 간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔다. 그러나, 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 아다부스트 알고리즘을 사용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.376-378
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• 2001

영상 정보에 기반한 지능형 교통 정보 시스템(ITS)의 응용 분야에서, 차량의 그림자 제거와 겹침 차량을 분리하기 위하여 3차원 물체의 특징을 이용하며 차량 형상을 분리하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량을 분리하기 위하여 연속 프레임에서 배경을 수정하고, 배경 영상과 현재 입력 영상의 차이를 이용한다. 또한 그림자를 제거하고 겹침 차량을 분리하기 위하여, 1) 3차원 증거를 차량 증거 영역에서 검출하여 군집화하고, 2) 독립 차량의 중심 위치를 판단하고, 3) 다시 임계치에 의해 차량의 형상을 분리한다. 단순 임계치에 의해 차량을 분리하는 기법은 기상조건 등에 민감하기 때문에 여러 조건에 따라 다른 알고리즘을 적용해야 하지만 제안하는 기법은 동일한 알고리즘으로 여러 기상조건에 적응이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.726-727
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• 2016

정보이론에서 엔트로피는 불확실성 또는 복잡성을 정량적으로 표현할 수 있는 개념이다. 이 개념을 차용하여 칼라 이미지에서 지역적인 복잡성을 R,G,B에 대해서 각각 엔트로피로 계산하고 R,G,B의 통계적인 특성을 고려하여 가중치를 부여하여 평균값을 구한 후 이 값을 임계치와 비교하여 복잡도가 큰 픽셀을 외곽선의 일부로 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘을 기존의 소벨과 프레윗 알고리즘과 비교한 결과 다양한 임계치 값에 대해서 기존 알고리즘보다 시각적으로 우수한 외곽선 겸출 효과를 가짐을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.632-639
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• 2012

Ad-hoc 네트워크는 음영 지역, 재난 지역, 전쟁 시와 같은 통신 인프라가 구축되기 어려운 상황에서 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 음성 및 데이터 서비스 등과 같은 무선 서비스의 제공을 위해 많은 양의 네트워크 용량이 필요하게 되지만, 기존의 제한된 주파수 자원에 따른 주파수 부족 상황 및 주파수 자원 정책의 규제에 따라 원활한 주파수 사용이 어려운 상황이다. 이에 따라 높은 주파수 활용을 제공하는 인지 무선 시스템을 ad-hoc 네트워크에 적용하여 보다 다양하고 확장된 네트워크 서비스를 제공할 수 있다. 하지만 기존 스펙트럼 센싱에 있어 임계치가 정적으로 작용하므로 detection probability가 낮게 검출되는 단점이 있다. 이러한 점을 보완하여 신호들의 detection probability를 향상시키기 위해 adaptive threshold를 이용할 것이다. 본 논문에서는 동적인 임계치를 이용하여 수신 신호의 power에 따라 임계치가 변화하여 신호들의 detection probability를 향상시키는 센싱 성능을 보여 준다.