• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1358-1360
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• 2015

본 논문에서는 MB-LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns)와 공간피라미드를 이용하여 생성된 특징을 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 영상내의 표지판 속도를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 입력 영상에서 표지판 영역은 다양한 위치와 크기를 가지며 주위 배경이 후보 영역에 포함되므로 먼저 입력 영상에 원형 Hough Transform을 적용하여 원형의 표지판 후보 영역만을 검출한다. 그 후 영상의 화질을 향상시키기 위해 히스토그램 평활화와 모폴로지 연산을 적용하여 표지판의 숫자 영역과 배경 영역의 대비를 높이도록 한다. 표지판의 크기 변화에 강건한 시스템의 구현을 위해 후보 영역에서 LBP(Local Binary Patterns)보다 우수한 성능을 보이는 MB-LBP를 적용하고, 다양한 크기의 속도 표지판을 인식하기 위해 공간 피라미드를 사용하여 지역적 특징과 전역적 특징 모두를 추출하였다. 추출된 특징은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 각 9개의 속도 표지판으로 분류, 각 속도별 클래스에 대한 인식 성능을 측정하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.594-596
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• 2012

본 논문에서는 손 모션에 대하여 피부색 검출을 기반으로 전역적인 모션을 추적하고 모션 벡터를 생성하여 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 추적을 위하여 Shi-Tomasi 특징점 검출 방법과 Lucas-Kanade 옵티컬 플로우 추정 방법을 사용한다. 손 모션을 추적하는 경우 손의 모양이 다양하게 변화하므로 초기에 검출된 특징점을 계속적으로 추적하는 일반적인 방법으로는 손의 모션을 제대로 추적할 수 없다. 이에 본 논문에서는 프레임마다 새로운 특징점을 검출한 후 옵티컬 플로우를 추정하고 이상치(outlier)를 제거하여 손 모양의 변화에도 추적을 통한 모션 벡터 생성이 가능하도록 한다. 모션 벡터들로 인공 신경망을 사용한 판별 과정을 수행하여 최종적으로 손 모션 제스처에 대한 인식이 가능하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.426-429
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• 2011

영상처리를 이용한 영상간의 유사도 비교 기법은 영상의 검색 및 영상의 자동 인식 등을 위한 연구로 최근 각광받고 있다. 최근 영상 처리 기법은 화소의 질적 향상 및 처리시간 최적화, 효율적인 특정 요소의 추출 등 다양한 방법으로 시도되고 있다. 특히, 영상의 유사도 비교는 유사 영상 검색과 같은 경우에 많이 쓰인다. 영상의 유사도를 비교하기 위한 기법으로는 영상 데이터의 특징에 따라 대상 영역을 여러 영역으로 나누는 영역분할 기법과 군집화, 퍼지, 유전자 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 영상을 HSV 색공간으로 변환한 후 색상 값에 대하여 전역 정렬 기법을 사용하는 유사도 측정 방법을 제시한다. 전역 정렬 기법은 유전자 서열 비교 기법 중 하나로서 두 유전체의 유사도를 측정하는데 사용된다. 유사도 측정 효율을 높이기 위해 색상 값을 8단계로 양자화하여 영상의 서열을 생성하였다. 실험결과 제시한 방법을 영상 회전이나 대칭, 글자 삽입 등의 간단한 연산에 크게 영향을 받지 않는 것으로 드러났다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2011.08a
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• pp.29-34
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• 2011

최근 인용 네트워크 분석을 통해서 단일 문헌의 인용 영향력을 측정하려는 시도가 다양하게 전개되고 있다. 널리 알려진 PageRank를 보완하려는 일부 시도와 함께 h-index를 단일 문헌의 인용 영향력 측정에 적용한 단일문헌 h-index도 제안되었다. 이 연구에서는 Web of Science에서 검색한 계량정보학 분야 문헌집합을 대상으로 여러 측정 방식의 특징을 비교해본 후, 새로운 인용지수 2종을 제안하였다. 제안한 인용지수는 PageRank처럼 전역 네트워크 분석 방식인 지수 1종과 h-index처럼 지역 네트워크 분석 방식인 지수 1종으로서 상황에 따라 선택하여 사용할 수 있다.

• Information and Communications Magazine
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• v.20 no.8
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• pp.14-20
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• 2003

인터넷에 대한 의존성이 증가하면서 온라인상에서도 다양한 형태의 사이버 위협이 상존하고 있으며, 특히 시스템의 취약성을 공격하는 해킹방식은 대규모의 트래픽을 발생하여 네트워크 자체에 대해 큰 위협이 되고 있다. 지난 1.25 인터넷 침해사고 이후 전역통신망 차원에서의 네트워크에 대한 침입을 능동적으로 탐지하고 대응할 수 있는 고성능 네트워크 정보보호시스템 개발이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 본 고에서는 세계의 네트워크 기술과 보안 기술 발전 추세에 발맞추어 추진 중인 정책 기반의 실시간 침입 탐지, 대응 및 예측 기능이 복합적으로 융합된 종합 솔루션인 NGSS에 대해서 기술개발 추진의 타당성, 시스템의 주요 특징을 소개하고자 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.1
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• pp.50-57
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• 2009

This paper proposes a extraction of feature lines on a polygonal model using local implicit surface fitting technique. To extract feature lines on a polygonal model, the previous technique addressed to compute the curvature and their derivatives at mesh vertices via global implicit surface fitting. It needs a user-specified precision parameter for finding an accurate projection of the mesh vertices onto an approximating implicit surface and requires high-time consumption. But we use a local implicit surface fitting technique to estimate the local differential information near a vertex by means of an approximating surface. Feature vertices are easily detected as zero-crossings, and can then be connected along the direction of principal curvature. Our method, demonstrated on several large polygonal models, produces a good fit which leads to improved visualization.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.171-172
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• 2009

질감 분류 기술은 패턴인식과 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 기술로서, 최근 들어서는 감시 카메라 시스템에서의 정확한 객체 인식을 위한 회전 변화에 강인한 질감 분류 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 순환 가보 웨이블렛 필터를 이용한 회전 변환에 강인한 질감 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 순환 가보 웨이블렛 필터링된 영상에서 전역 및 지역 특징 벡터를 계산하고 특징 벡터의 차이를 이용한 유사도 측정 판별식으로 질감 분류를 수행한다. Brodatz 질감 앨범을 이용한 실험에서 기존의 방법들보다 2~6% 향상된 질감 분류 비율을 확인할 수 있었다. 제안하는 방법은 질감 기반 객체 인식에 관련된 응용 분야에서 유용하게 사용될 수 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.5
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• pp.135-145
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• 2006

This paper presents a novel approach to real-time recognition of 3D environment and objects for intelligent robots. First. we establish the three fundamental principles that humans use for recognizing and interacting with the environment. These principles have led to the development of an integrated approach to real-time 3D recognition and modeling, as follows: 1) It starts with a rapid but approximate characterization of the geometric configuration of workspace by identifying global plane features. 2) It quickly recognizes known objects in environment and replaces them by their models in database based on 3D registration. 3) It models the geometric details on the fly adaptively to the need of the given task based on a multi-resolution octree representation. SIFT features with their 3D position data, referred to here as stereo-sis SIFT, are used extensively, together with point clouds, for fast extraction of global plane features, for fast recognition of objects, for fast registration of scenes, as well as for overcoming incomplete and noisy nature of point clouds. The experimental results show the feasibility of real-time and behavior-oriented 3D modeling of workspace for robotic manipulative tasks.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.353-355
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• 1999

본 논문에서는 영상의 flexible subblock을 이용하여 영상내에 물체의 이동이나, 빛의 변화, 시각점(view-point)의 변화등에 덜 민감한 영상 검색을 방법을 제안한다. 특징 값으로는 Ohta 컬러 공간으로부터 1, 2, 3차 central 모멘트 값을 추출해 내고, 쌍직교 웨이블릿 변환을 통해 고주파 영역으로부터 수직-수평 방향 성분을 추출하여 인덱스화 시킴으로써 인덱스를 위한 저장 공간을 줄이고 계산 시간을 향상시킬 수 있었다. 아울러, 2개의 특징 값을 다단계(multi-step) K-NN 방법에 적용시킴으로서 사용자가 검색하고자 하는 가장 유사한 k 개의 영상만을 사용자에게 보여 주도록 설계하였다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 우수성을 증명하기 위해 RGB 색상 공간을 그대로 적용하여 실험한 결과를 비교해 보았다. 추가적으로, 영상의 전역적인 유사성뿐만 아니라, 각 블록의 독립적인 특징 값을 이용하여 특정 블록에 대한 검색 환경도 제공하여 보다 의미있는 검색 환경을 제공하고 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.8 no.2
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• pp.31-36
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• 2003

This paper proposes an acceleration method of PCA(Principal Component Analysis) based feature detection. The feature detection method makes decision whether the target feature is included in a given image, and if included, calculates the position and extent of the target feature. The position and scale of the target feature or face is not known previously, all the possible locations should be tested for various scales to detect the target. This is a search Problem in huge search space. This Paper proposes a fast face and feature detection method by reducing the search space using the multi-stage prediction map and contour Prediction map. A Proposed method compared to the existing whole search way, and it was able to reduce a computational complexity below 10％ by experiment.