• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6C호
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• pp.815-823
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• 2004

색상(hue) 기반 주목연산자와 조합누적투영함수(combinational integral projection function: CIPF)를 제안하여 조명변화에 강건하게 정규화된 얼굴요소영역을 추출하였다. 살색 필터를 도입하여 얼굴후보영역들을 추출하고, 거기에 색상과 대칭성에 기반한 주목연산자를 적용하여 조명변화에 강건하게 두 눈의 위치를 정확히 검출할 수 있도록 하였으며, 색상기반 눈 분산 필터로 눈을 검증하여 얼굴영역을 확인하였다. 또한, 색상과 밝기 성분을 조합한 조합누적투영함수를 사용하여 두 눈의 위치를 기준으로 조명변화나 수염의 존재유무에 둔감하게 눈썹 및 입의 수직위치를 구하고, 이를 바탕으로 정규화된 얼굴영역 및 그 요소영역을 추출하였다. AR 얼굴 데이터베이스［8］에 제안한 색상기반 주목연산자를 적용한 결과 기존 명도기반 주목연산자에 비해 약 39.3%의 눈 검출 성능향상을 보임으로써 조명방향 변화에 강건하게 정규화된 얼굴 및 그 요소영역을 일관성 있게 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.121-126
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• 2004

본 논문에서는 단일 문맥자유 주목 연산자 (context-free attention operator)만을 계층적으로 적용하여 복잡배경의 인물 영상으로부터 여러 얼굴을 효과적으로 동시 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 입력 영상을 피라미드 구조로 변환하고, 잡음에 강건한 주목 연산자를 전역적으로 적용하여 먼저 고속으로 얼굴이 존재할 후보영역들을 찾고, 다시 이 영역들에 국한하여 지역적인 주목 연산자를 적용하여 얼굴이 갖는 특징을 확인함으로써 얼굴임을 검증하였다. 복잡 배경 속에 여러 얼굴을 포함하는 여러 가지 인물 영상 데이터베이스에 대해 제안한 알고리즘을 적용한 결과 93.5%의 검출율을 얻을 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.43-54
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• 2004

본 연구에서는 인공지능(Artificial Intelligence)방법 중의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 도로선형최적화 모형개발의 탐색엔진으로 활용하기 위한 핵심도구인 유전자 연산자(Genetic Operator)의 개발과 적용과정을 통해 그 특징과 유용성을 제시하였다. 균일돌연변이 연산자, 직선돌연변이 연산자. 비균일 돌연변이 연산자, 전체 비균일 돌연변이 연산자 등 4개의 돌연변이 연산자가 탐색영역(Search space)의 가능한 모든 부분을 탐험(Exploration)하기 위해 적용되었으며, 단순교차 연산자, 두 개의 점을 이용한 교차 연산자, 산술교차 연산자, 학습교차 연산자 등 4개의 교차 연산자가 노선대안의 우수한 유전형질을 다음세대에 효과적으로 전달(Exploitation)하기 위해 시험되었다. 사례연구와 민감도 분석과정을 통해 유전자 알고리즘 및 개발 적용된 8개 유전자 연산자의 도로선형최적화과정 도입이 우수한 노선대안을 빠르고 효과적으로 탐색함을 알 수 있었으며, 돌연변이 연산자와 교차 연산자의 효과적 조합이 상호보완기능을 통해 탐색능력의 향상에 큰 영향을 끼치는 것으로 파악되었다. 또한, 개발 적용된 연산자 이외에도 새로운 연산자의 개발 가능성이 무한하며, 이는 도로선형최적화에 유전자 알고리즘의 적용이 타당함을 반증함도 주목할 만하다.

• 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.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권1호
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• pp.1-21
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• 2023

본 연구의 목적은 3수준 단위를 내재화한 학생이 가분수에 대해 3수준 단위를 다루는 것으로부터 두 3수준 단위를 조정하는 방식을 분석하고, 곱셈 연산자로서의 분수 개념의 발달과 어떠한 관련이 있는지를 탐구하는 것이다. 이를 위해 초등학교 4학년 학생을 대상으로 3개월 동안 13차시의 교수실험을 하였고 본 논문에서는 세연의 합성 단위에 대한 스플리팅 조작을 통해 두 3수준 단위를 조정하여 식(어떤 양×분수)으로 나타내는 과정에 주목한다. 양적 추론에 기반한 측정 활동을 바탕으로 학생의 곱셈 연산자로서의 분수 개념이 형성되는 사례를 보고함으로써 분수의 연산자 개념과 측정 개념의 관계를 조명하고 그에 따른 제언점을 제시한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권1호
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• pp.67-73
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• 1996

본 논문은 수치영상으로부터 컴퓨터비전(Computer Vision), 수치사진측량학(야?w미 Photogrammmetry)분야에서 특이점(Distinct Point)이나 Linear Feature를 추출하기 위해서 가장 많이 이용되고 있는 $F\"{o}rstner$ interest operator의 Scale space에 관한 연구이다. 수치사진측량분야에서 사용되고 있는 수치영상자료의 크기를 고려할 때, Scale space 즉 Image pyramid는 수치영상 처리속도를 향상시킬 수 있는 방법으로 서서히 주목받고 있다. 본 연구에서는 Gaussian에 의해서 구축된 Scale space에서 $F\"{o}rstner$ interest operator의 거동을 고찰하였고, 실제 수치사진 영상에 적용하여 실제적용 여부를 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.246-249
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• 2001

본 연구는 온라인 지문 인식 기법의 속도 향상을 주목적으로 하여 기존의 지문 인식 기법과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 적은 계산량으로 보다 높은 정확도를 확보하여 궁극적으로 지문 인식 및 대조 시스템이 적합한 특징점 추출 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 먼저 방향성이미지에서 방향성추출에서는 4$\times$4화소를 하나의 Block으로 나눈 후, 3$\times$3의 Sobel 연산자를 이용하였고, 이 방향성 정보를 이용하여 지문영상의 품질 측정과 배경 분리를 하였으며, 또한 부분 영역간의 밝기 차이 등으로 발생하는 오류를 최소화하기 위하여 이진화 수행 과정에서 가장 애로점인 임계치(threshold value) 설정을 지문의 대상 영역의 밝기 등에 적응하여 스스로 변하도록 할 수 있게 Slit sum의 방법을 응용한 적응 이진화를 하였다. 세선화와 특징점 추출에서는 VHN(Vertical & horizontal Number)값을 이용하여 보정(Interpolation)효과를 주어 오류특징점을 배제하고, 자동 지문 인식 시스템의 인식성능을 향상시켰다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권3호
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• pp.1-1
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• 2001

본 논문에서는 복잡 배경으로부터 임의의 다중물체를 효과적으로 검출함과 동시에 고속 분할할 수 있는 문맥자유 마커제어 분수계 변환 (context-free marker controlled watershed transform)을 제안하였다. 먼저 잡음에 강건한 주목 연산자 (attention operator)를 써서 복잡 배경 속의 여러 물체 별로 그 위치를 검출하여 문맥자유 마커를 추출하고, 이를 마커로 한정된 레이블링 (marker constrained labeling)을 하여 최소값 부과과정이 필요 없는 문맥자유 마커제어 분수계 변환을 제안함으로써 과분할없이 신속하게 분할할 수 있도록 하였다. 다중 물체가 포함된 복잡 영상에 적용 실험하여, 대상 물체에 대한 사전정보 없이도 과분할과 처리시간을 대폭 줄여 효과적으로 다중 물체를 검출함과 동시에 고속 분할이 가능함을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권6호
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• pp.712-717
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• 2003

자연배경으로부터 불특정 다수 객체의 윤곽선들을 자동 추출하는 다중 스네이크(Snake) 알고리즘을 제안하였다. 먼저 잡음에 강건한 문맥자유 주목연산자(context-free attention operator)를 이용하여 자연배경에 혼재하는 불특정 다수 객체들을 자동 검출하고, 각 객체별로 스네이크의 초기 윤곽들을 자동 설정함으로써 기존 스네이크 알고리즘에서는 어려웠던 초기 윤곽의 자동 설정과 여러 객체 윤곽선의 동시 추출 문제를 해결하였다. 이때 각 스네이크의 초기 윤곽들은 기존의 방법들에 비해 객체들의 실제윤곽선에 좀 더 가까이 설정하여 요철이 큰 객체들의 윤곽선도 쉽게 추출 할 수 있도록 하였다. 다양한 합성 영상과 자연배경의 실영상에 대해 실험하여 잡음이 있는 복잡한 배경으로부터도 불특정 다수 객체의 윤곽선을 효과적으로 자동 추출함을 확인하였다.