• 공업화학
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• 제33권5호
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• pp.451-458
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• 2022

반도체 양자점은 우수한 형광 특성을 가진 광학 탐침자로 생명-의학 영상화 기술 및 바이오센싱 분야에서 광범위하게 활용되고 있다. 양자점은 넓은 광흡수 에너지띠, 좁은 형광 에너지띠와 같은 광학 특성을 가지므로 서로 다른 형광 파장을 지닌 양자점을 조합해 다종의 신호를 생성할 수 있도록 구성하면 복수의 바이오마커를 동시에 검출할 수 있다. 본 총설에서는 이와 같은 다중 검출 분석법에서의 양자점 및 이에 기반한 양자점 나노비드가 가지는 장점과 활용 사례를 기술하고 다중 형광 바이오마커 검출법의 최근 개발 동향 및 개선사항을 요약 정리하였다. 특히 양자점을 활용한 형광-결합 면역흡착 분석법, 양자점 나노비드를 이용한 면역크로마토그래피 분석법 등 면역 분석법에서의 신호 전환 소재 디자인을 중심으로 최근의 연구 결과를 검토하였다. 정확성과 민감도가 우수한 다중 바이오마커 검출 기술이 확보된 데이터를 처리하고 해석하는 인공지능 알고리즘과 결합될 경우 질병의 조기 진단을 포함한 다양한 분야에 활용가능한 새로운 검출 플랫폼의 개발로 이어질 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.101-104
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• 2011

본 논문에서는 레이저 센서를 장착한 자율 이동 로봇을 이용하여 실내에서 장애물들을 검출한다. 데이터에서 나오는 패턴을 인식해 사람과 정적 장애물을 실시간으로 구분한 후 사람의 속도와 로봇의 속도를 각각 비교하여 따로 지정해준 안전거리를 유지하며 주행한다. 예상치 못한 상황이 발생될 것을 대비해 로봇의 전방에 범퍼 센서를 장착하여 안전성을 고려하였다. 로봇의 자기 위치 인식을 위해 StarGazer센서를 이용하였다. 패턴은 레이저 센서 데이터의 거리, 각 값을 이용하여 다리 패턴의 너비를 구하고 너비의 가운데 점을 중심점으로 지정해 추적하며 구동하는 알고리즘을 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.793-799
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• 2007

제안된 방법은 다른 이미지 서브트랙션 방법에 대하여 커다란 성능향상을 보임을 일련의 실험들을 통하여 보여준다. 일반적으로 수 마이크로 단위로 계측되는 반도체의 검사 정밀도를 높이기 위해서는 라인스캔 카메라가 이용된다. 그러나 불량 검사는 스캔속도와 조명조건에 매우 민감하기 때문에 정확한 경계검출 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 반도체 칩의 범프 불량 검출의 정확성을 높이기 위해서 서브픽셀을 적용한 경계 검출을 제안하였다. 범프 에지는 범프 중심점에서 네 방향으로 1차 도함수에 의해서 검출되고 서브픽셀 방법으로 정확한 에지 위치를 찾는다. 그리고 범프 돌기, 범프 브리지, 범프 변색에 의해 범프 크기 가 변할 수 있기 때문에 에러를 최소화 하기 위해서 최소자승법을 이용하여 정확한 범프 경계를 구한다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 다른 경계 검출 알고리즘에 비하여 커다란 성능향상을 보였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.149-156
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• 2008

애니메이션 영상에서 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상의 시간적인 특성과 움직임 벡터의 중심 분포 특성을 이용하는 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이전 프레임 블록으로부터 예측된 움직임 벡터와 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위해서 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 대표적인 장면전환 검출 방식들 보다 재요청 측면에서 더 좋은 성능을 나타내었으며, 제안된 방법은 빠르고 정확하며 저장 공간을 적게 사용하는 장점을 가진다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1273-1283
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• 2012

본 논문에서는 참외 수확로봇을 위한 비전 기반 참외 위치인지 알고리즘을 제시하였다. 입력된 영상의 RGB값을 HSI값으로 변환 후 Hue 값을 이용하여 이진화를 수행한 후에 참외 영역을 추출하였다. 형태학적 필터링을 이용하여 잡음을 제거한 후에 경계선 검출과 convex hull 기법을 이용하여 최외각 정점을 검출하였다. RANSAC 알고리즘에 의하여 참외에 대한 타원 정합을 수행하고 참외의 중심점, 장축 및 단축의 길이, 회전각도에 대한 정보를 획득하였다. 참외 모델에 대한 다양한 시뮬레이션 실험에 의해 제안한 방법의 유효성을 검증하였고, 실제 참외에 적용시켜 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.75-79
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• 2009

얼굴특징의 윤곽선 검출을 위하여 ${\lambda}$-퍼지척도를 이용하는 방법을 제안하였다. 기존의 방법에는 계곡, 명도, 경계선과 같은 특징점를 이용하여 얼굴 특징점을 찾는다. 이 방법에는 여러가지 특정점을 이용하기 때문에 주변잡음과 기타환경에 민감하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 ${\lambda}$-퍼지척도를 이용하여 이러한 단점을 해결하였다. 해당 화소에 대하여 각각의 가중치를 구성함으로서 이들에 대한 평가를 무게중심을 적용하여 종합적으로 평가 하였다. 따라서 인접정보를 유지하여 경계선의 연속성을 확보할 수 있었다. 실험을 통하여 기존의 방법에 비하여 알고리즘의 단순화로 인한 계산량의 감소를 보였으며, 항목간의 중요도에 대한 무게 중심을 검출하여 각도변화와 조명에 보다 강인한 경계선을 추출 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.819-822
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• 2016

본 논문은 depth image에서 검출된 손가락 경계의 거리 그래프 이용하여 손가락을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 거리 그래프는 손바닥 중심과 손 윤곽선 사이의 각도와 유클리디안 거리를 각각 x, y축으로 하여 보여준다. 그래프가 손끝에서 국부 최대점을 갖는다는 사실을 이용하여 손 형태를 얻을 수 있다. 손가락이 손바닥보다 얇은 것을 이용하여 손목의 무게 중심을 찾은 후에, 손목의 무게 중심의 각도를 기준 각도 $0^{\circ}$로 설정하였다. 모의실험 결과는 제안된 알고리즘이 손의 방향에 영향을 받지 않으며 손가락 상태를 보다 잘 검출할 수 있는 것을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.41-44
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• 2014

본 논문은 안드로이드 스마트 폰 환경에서 정중앙 블록과 주변 블록들 간의 블록 대비도를 이용해 눈썹을 검출한 후, 눈썹과 눈 간의 기하학적 특성을 이용해 눈의 위치를 찾는 눈 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 Haar-like 특징과 AdaBoost 알고리즘 그리고 적응형 템플릿 정합을 이용해 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출한 후, 이를 이용해 좌측 및 우측 눈썹과 눈 탐색 영역을 산정한다. 눈썹 영역의 Integral Image에서 눈썹에 해당하는 부분이 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡다는 특성을 이용해 눈썹을 추출한다. 이와 동시에 각 눈 탐색 영역의 Integral Image에서 동공 블록이 나머지 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡고 대칭성이 양호하다는 특성을 이용해 눈 후보 영역들을 추출한 후 최대 블록 대비도를 갖는 블록의 중심화소를 동공 후보점으로 삼는다. 이후 눈의 위치는 항상 눈썹 하단에 위치하며 그 떨어진 정도가 사람마다 크게 다르지 않다는 기하학적 특성을 이용해 눈 후보 영역에서 나온 동공 후보 점들을 검증한다. 제안된 방법은 거리 및 조명 변화 그리고 안경 착용에 강인한 것이 장점이다. 눈썹을 먼저 찾은 후 기하학적 특성을 이용해 좌우 동공 후보점 쌍의 적합성을 검증함으로써 안경과 눈을 효과적으로 구분할 수 있고 눈이 감겨 동공이 가려진 상태에도 감긴 눈의 위치를 검출할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.87-94
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• 2005

3차원적인 도로의 안정성을 분석하기 위하여 개발중인 도로안정성 조사분석차량(RoSSAV) 에서 촬영된 측하방 CCD 영상에서 추출된 차선 중심점의 좌표가 있다면, 이 정보를 GPS 및 IMU 자료와 결합하여 차선의 3차원 위치정보를 자동으로 계산할 수 있다. 이 논문의 목적은 상기한 도로안전성 조사분석차량에서 취득한 측하방 영상으로부터 차선을 인식하고 차선의 중심점을 자동으로 검출해 내는 기술을 개발하는 데에 있다. 제안된 알고리즘은 촬영된 측하방 영상의 에지 방향을 분석하여 라인후보 영역(Line Supporting Region)을 정의하고, 이 영역의 에지 크기 프로파일을 분석하여 평면으로 근사시킨 뒤 근사된 평면의 중심선을 라인으로 추출한 후, 추출된 라인의 쌍이 차선의 밝기와 폭의 조건을 만족시킬 경우, 이를 차선으로 인식하는 알고리즘이다 이 알고리즘은 기존에 제안된 문턱화 기법에 기반한 도로추출방법에 비해 정확하고 안정적이며, 실제로 주어진 측하방 CCD영상을 이용한 실험을 통해 효과적으로 차선이 추출됨을 입증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.293-297
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• 2007

본 논문에서는 실시간으로 획득된 칼라 영상에서 CMODE(Correct Multiple Object DEtection)방법을 이용하여 움직이는 다수 물체를 검출하고, 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 관심 보행자만을 추적하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 다수 물체가 검출되면, 사람의 구조적 특징과 형태 정보를 이용하여 나무의 흔들림이나 차량의 움직임은 제거하고 관심 보행자만을 검출한다. 검출된 관심 보행자 추적을 위한 1차 유사성 판단은 이전 관심 보행자의 무게중심과 현재 관심 보행자의 무게중심간의 거리차를 이용한다. 1차 유사성이 판단된 영역에 대하여 k-평균 알고리즘으로 세 개의 특징점을 구하고, 각 특징점의 $3{\times}3$ 영역에 대한 평균 색상값으로 2차 유사성을 판단하여 추적하도록 한다. 카메라 배율은 원거리의 보행자에 대한 추적을 용이하게 하기 위해서 조정하고, 카메라 시계(FOV: Field of View)는 보행자의 위치가 화면내의 일정 범위에 있지 않을 경우에 조정한다. 실험 결과, 제안한 CMODE 방법이 라벨링 방법보다 평균 접근 횟수가 1/4배정도 덜 접근하였으며, 평균 검출시간도 3배정도 빠르게 검출됨을 확인할 수 있었다. 나무의 흔들림으로 인한 영역이나 차량의 움직임 영역, 그림자 영역과 같이 복잡한 배경에서도 관심 보행자 검출은 평균 96.5%의 높은 검출률을 보였다. 관심 보행자 추적은 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 평균 95%의 높은 추적률을 보였으며, 관심 보행자는 카메라 시계와 배율을 조정함으로써 연속적으로 추적할 수 있었다.