• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1095-1102
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• 2014

본 논문에서는 실시간 감시 시스템에서 인간의 활동성을 분석하기 위하여 움직임 벡터를 사용하며, 고속연산에 GPU를 활용한다. 먼저 가장 중요한 부분인 전경으로부터 적응적 가우시안 혼합기법, 두드러진 움직임을 위한 가중치 차영상 기법, 움직임 벡터를 이용하여 인간이라고 판단되는 블랍을 검출하고, 추출된 움직임 벡터를 이용하여 사람의 활동성을 분석한다. 본 논문에서는 사람의 행동을 크게 {Active, Inactive}, {Position Moving, Fixed Moving}, {Walking, Running}의 세 가지 메타 클래스로 분류하고 인식하였다. 실험을 위해서 약 300개의 상황을 연출하였으며, 약 86%~98% 의 인식률을 보였다. 또한 $1920{\times}1080$ 크기 영상에서 CPU 기반은 4.2초 정도 걸렸는데, GPU 기반에서는 0.4초 이내로 빨라진 결과를 얻었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.187-192
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• 2008

로봇 시스템의 신경망 포화 및 퍼지 데드존 보상기를 제안한다. 퍼지논리 함수의 분류특성과 신경회로망의 함수 근사화 능력은 포화와 데드존에 의해 유발되는 오자를 제거하기 위한 보상기 설계를 가능케 한다. 포화 및 데드존 보상이 적응적이고 추적오차와 파라미터 추정 치가 유계가 되는 신경망 가중치와 퍼지논리 파라미터 동조알리리듬과 안정도 증명을 제시한다. 신경망 포화 및 퍼지 데드존 보상기를 모의실험으로 포화 및 데드존의 해로운 영향을 줄이는 효과를 보여 준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.718-723
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• 2013

일반적으로 배경과 물체의 경계 부분은 화소값이 급격히 변화하는 지점이며, 영상의 특징을 분석함에 있어서 중요한 요소이다. 이러한 경계 부분을 이용하여 영상 내에서 물체의 위치나 모양에 대한 정보를 검출하며, 이를 위한 많은 연구들이 이루어져 왔다. 기존의 방법들은 구현이 비교적 간단하며 처리 속도가 빠른 반면, 고정된 가중치가 모든 화소에 동일하게 적용되므로 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 영상에 따라 적응하는 에지 검출을 위하여 마스크의 영역 분할을 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였으며, 제안한 알고리즘에 의한 처리 결과는 에지 영역에서 우수한 에지 검출 특성을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.442-447
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• 2006

디지털 카메라의 대중화와 고용량 저장매체의 보편화로 인해 대중들은 손쉽게 디지털 사진 촬영이 가능하게 되었다. 디지털 사진은 필름 사진과 달리 촬영을 하는데 있어 비용이 들지 않을 뿐만 아니라 플래쉬 메모리의 증가로 인해 다수의 사진들을 촬영할 수 있게 되었으나 그만큼 많은 사진들을 관리하고 분류하는 것은 쉽지 않은 일이 되었다. 따라서 디지털 사진을 자동으로 분류하고 관리하는 기능은 중요한 과제가 되었지만, 현재까지 나온 방법들은 사진 내의 객체가 확대, 축소 및 이동하거나 배경이 바뀌는 영상에 있어서 정확한 유사도를 측정하여 분류하는데 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이와 같은 어려움을 보완한 디지털 사진의 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 입력영상을 그리드 형태로 나누어 각 블록별로 측정한 유사도 값을 바탕으로 클러스터링하며, 이때 디지털 사진 내에 포함되어 있는 촬영정보인 EXIF를 이용하여 입력 영상에 따라 적응적(adaptive)으로 그리드를 나누어 비교한다. 또한, 영상에 따라 각기 다른 색상의 분포 정도를 고려해 색상 가중치를 고려하여 사진을 비교함으로써, 영상의 고수준(high-level) 분석에서처럼 객체와 배경을 추출하여 따로 분리하지 않고도 객체의 배경이 다른 사진들을 저수준(low-level) 에서 분석이 가능토록 하였다. 제안한 방법으로 실험한 결과 객체의 크기 및 이동이나 배경에 큰 영향을 받지 않으면서 입력영상들을 클러스터링 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.552-557
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• 2000

본 논문에서는 신경망의 초기 파라미터(가중치, 바이어스) 값을 최적화 시키는 GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation Network) 혼합 알고리즘을 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안하였다. 입력 영상의 각 픽셀들을 신경망의 입력으로 사용하고 고정 소수점 실수값으로 이루어진 신경망의 초기 파리미터 값은 유전자 알고리즘의 개체로 사용하기 위해 비트 스트링으로 변환한다. 신경망의 오차가 최소가 되는 값을 적합도로 정의한 뒤 새롭게 정의된 적응적 재학습 연산자를 이용하여 이를 평가해 최적의 진환된 신경망을 구성한 뒤 얼굴을 인식하는 실험을 하였다. 실험 결과 학습 수렴 속도의 비교에서는 오류 역전과 알고리즘 단독으로 실행한 수렴 속도보다 제안된 알고리즘의 수렴 속도가 향상된 결과를 보였고 인식률에서 오류 역전과 알고리즘 단독으로 실행한 방법보다 2.9% 향상된 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1477-1482
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• 2022

안개는 매우 작은 물방울이 대기 중에 떠돌아다니는 국지적인 기상현상으로 지역에 따라 안개 양과 특성이 다를 수도 있다. 특히 이러한 안개로 인해 가시거리가 줄어들어 항공 교통 방해와 차량 교통사고를 유발할 수 있으며, 보안용 CCTV 등 의 화질을 저하시킨다. 따라서 최근 10년간 안개로 인한 피해를 줄이기 위해 안개제거 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 안개가 없을 경우, 안개가 고르게 분포한 경우, 그리고 안개가 국지적으로 다른 경우에 적응적으로 대응할 수 있도록 흐릿함 농도 평가기를 이용한 가중치 생성을 통해 국부적인 안개 제거를 수행한다. 그리고 입력 영상에 안개가 있다고 가정하고 안개를 제거하는 기존의 정적인 방식의 안개제거 방법의 한계점을 개선시킨다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 정량 및 정성적 성능 평가를 통해 제안하는 방법의 우수성을 증명한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.6877-6883
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• 2014

지속적인 사회발전으로 인하여 호소의 수질오염이 악화되고 있다. 호소의 특성 및 유역의 전반적인 측면에서 수질오염에 따른 호소의 취약성을 평가하기 위해, 본 논문에서는 기후변화 취약성 평가를 이용하여 호소 취약성-탄력성지수(LVRI)를 산정하였다. 금강 수계의 6개 호소에 대하여 취약성평가로 분류되는 3개의 주요 인자인 노출, 민감도, 적응능력을 대표하는 총 11개 세부평가항목들은 선정하였다. 또한, 엔트로피(Entropy) 방법에 의한 가중치를 산정하여 호소 취약성-탄력지수를 산정하였다. 제안된 호소의 취약성 평가방안의 활용성 검토를 위해 가중치 적용 유 무에 따른 취약성 우선순위를 비교 검토하였다. 본 논문에서 선정된 호소의 취약성 우선순위는 장지적인 수질분석 및 수질관리에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.127-134
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• 2008

본 연구는 투명 성질을 가진 물방울의 윤곽선에 대한 효율적인 검출을 통해 분석 장비의 자동 측정에 대한 정확성을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 투명성질을 가지는 원의 윤곽선 검출을 위해 밝기 분포에 대한 국소적 미분 대신에 적응성 방향 미분(Adaptive Directional Derivative；ADD)이라는 비국소적 연산자를 도입함으로써 에지의 램프 폭의 변화에 무관하게 에지 검출에 적용할 수 있는 MADD(Modified Adaptive Directional Derivative) 알고리즘을 사용한다. 이 방법은 램프 구간 내에서 방향 미분 값을 가중치로 사용하여 픽셀들의 위치를 평균한 방향 미분의 국소 중심(Local Center of Directional Derivative；LCDD)등의 위치를 찾는 추가적인 과정없이, 정확한 에지 픽셀의 위치가 완전 선명화 사상에 의한 단순 계단 함수의 위치로 자연스럽게 결정될 수 있다. 제시된 에지 검출 방법을 표면분석 기술인 접촉각 연산에 적용하여 실험 및 결과 분석을 통해 제안 기법의 타당성 및 효율성을 검증한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.821-828
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• 2018

Image Enhancement is used in various applications. Among them, unsharp masking methods can improve the contrast with a simple operation. However, it has problems of noise enhancement and halo effect caused by the use of a single filter. To solve this problems, adaptive processing using multi-scale and bilinear filters is being studied. These methods are effective for improving the halo effect, but it require a lot of calculation time. In this paper, we want to simplify adaptive filtering by generating a weight map based on local brightness. This weight map enables adaptive processing that eliminates the halo effect through a single multiplication operation. Through experiments, we confirmed the suppression of the halo effect through the result image of the proposed algorithm and existing algorithm.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.46-48
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• 2003

본 논문에서는 실제환경에서와 같이 예측할 수 없는 상황에서 에이전트의 인지와 자동 행동 생성 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 없었다. 최근, 미리 알려지지 않은 환경에서 자동으로 행동을 생성할 수 있는 센서와 행동을 연결하는 행동 기반의 방법과 추론, 학습 및 계획 기능의 부여를 위한 하이브리드 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경조건으로 움직이는 장애물을 인지하고 피할 수 있는 행동을 생성하기 위해 행동 네트워크에 Bayesian 네트워크를 결합한 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 센서 정보와 미리 정의된 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 가장 높은 우선순위의 행동을 선택한다. 그리고 Bayesian 네트워크는 센서 정보들로부터 상황을 미리 추론하고 이 확률 값을 행동 네트워크의 가중치로 주어 행동 선택을 조정하도록 한다. 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크와 Bayesian 네트워크의 결합 방법으로 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.