• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.391-395
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• 2004

본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 맞춤형 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 위한 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된 8대의 CCD 카메라와 4대의 레이져를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 기구적인 부분과 하드웨어적인 부분의 시스템을 구성하고, 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 간단한 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.376-378
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• 2022

Artificial intelligence technology is widely used in various fields such as artificial intelligence speakers, artificial intelligence chatbots, and autonomous vehicles. Among these AI application fields, the image processing field shows various uses such as detecting objects or recognizing objects using artificial intelligence. In this paper, data synthesized by a virtual human is used as a method to analyze images taken in a specific space.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.709-712
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• 1998

본 논문에서는 지능형 교통 정보처리 시스템의 구축을 위해 기존의 불완전한 영상분할 기법을 후처리 과정에서 자동차의 특징과 context 정보로 구성된 지식기반에 의한 전문가 시스템으로 보완함으로써 자연적인 영상에서도 정확한 영상분할이 가능한 컴퓨터 시각장치 알고리듬을 제안하였다. 다양한 환경에서 구축한 3000여개의 영상 데이터베이스 중 100여개의 영상에 대해 위의 차량검출 기법을 적용한 결과, 영상의 대비도가 높을 경우 대부분의 영상에서 약 10%의 오차 범위 내에서 정확한 영역검출이 가능하였으며, 교통량의 최적제어를 위한 지능적 신호체계 구축의 자동화에 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.7-8
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• 2019

본 논문에서는 SIP프로토콜에 기반한 영상통화에서 지능형 AR기법을 지원하기 위한 방법에 대해서 서술 한다. 기존의 영상통화에서는 주위에 사물을 실시간 촬영하여, 바로 보낼수 있는 기능이 없었다. 휴대폰에서 AR기능은 주로 위치 서비스에 기반한 길찾기나 건물 내부의 모습을 자동으로 보여주는 용도로 많이 사용되었다. 본 연구에서는 지능형 AR을 이용하여 SIP기반 휴대폰 영상통화 도중 상대방에서 필요한 텍스트나 이미지를 자동으로 전달할 수 있는 방법을 제시함으로써, 사용자 휴대폰의 편의성을 높이고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.220-223
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• 1997

다치 논리는 2치 논리에 비하여 동일 정보량을 처리하는데, 고속 처리가 가능하고, 정보의 기억 밀도가 크며, 논리 회로 실현시 입.출력 단자수가 감소하는 등의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 다치 논리가 가지는 장점을 이용하여, 영상 처리시 필요한 농도를 2치가 아닌 다치로 농도표현을 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.296-299
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• 1998

본 논문은 화상처리에 다치를 이용하여 농도처리하는 방법을 제안한다. 화상처리시에 필요한 물체의 농도를 다치로 표현한 후 그 특징을 추출하고, 원영상에 대한 주요 모양 특징들을 구한다. 그리고 다치 신경망을 이용하여 학습을 시킨 후 인식하려고 하는 영상에 대한 정보의 중복성과 인식에 필요한 시간 및 기억공간을 최소화 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.330-331
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• 2017

최근 클라우드 및 신경망 기반의 지능형 CCTV기술이 사회 안전 분야의 핵심 기술로 부상하면서 신학계에 관심이 커지고 있다. 이러한 동향을 반영하여 공공/사회 안전을 위한 실 환경 기반 지능형 영상 인식 기술의 지속적인 성능 업데이트 및 관리를 위한 온라인 학습 기반 인식 기술이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 기반 지능형 영상보안 온라인 인큐베이팅 플랫폼 기술 과제를 소개한다. 온라인 인식신경망 인큐베이팅이란, 원격 클라우드 환경을 이용하여 사용 중인 영상인식 신경망을 온라인 학습으로 실시간 업데이트하여 딥러닝 성능을 지속적으로 강화하는 기술이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 지능형 영상보안 인큐베이팅 플랫폼 기술 과제를 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.33-38
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• 2006

인공지능 분야에서는 합의된 개념을 정의하고, 개념과 개념사이의 관계를 표현하여 인간과 시스템이 지식을 공유하는 것으로 온톨로지를 정의하고 있다. 현재까지 영상이해를 위해 온톨로지를 설계하고 이용하는 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존의 영상이해에 관한 연구는 개념적인 연구에 그칠 뿐 구체적인 방법을 제시하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 온톨로지로 표현한 지식에 근거하여 영상의 처리, 분석 해석 과정을 통해 영상을 이해하는 영상이해 시스템의 프레임워크를 제안한다. 영상이해 과정은 i)특정 부야의 지식을 온톨로지로 표현하고, ii)영상 처리 및 분석 과정을 통해 영상을 구성하는 객체들의 속성을 추출하며, iii)온톨로지 추론을 통해 객체의 속성으로부터 객체를 정의하여 영상을 해석한다. 그리고 제안한 프로세스에 기반 하여 영상이해 시스템을 구축하고 특정 분야에서의 실험을 통하여 제안된 시스템의 효용성을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.956-959
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• 2018

각종 테러 및 범죄 예방을 위한 지능형 영상분석 시스템을 구현하는데 기본적으로는 로컬 기반의 처리를 진행하고 필요에 따라 클라우드 기반의 처리가 병렬적으로 처리됨과 동시에 기존의 시스템에서 추가적인 구축, 설비비용 없이 설치되어있던 DVR 또는 NVR 장치를 활용하여 간단한 소프트웨어를 추가함으로서 영상분석 서비스를 이용 가능하도록 하여 영상분석 결과에 대한 신뢰성이 높고 비용 절약적인 하이브리드 지능형 침입 감지 시스템을 제안.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.141-146
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• 2003

본 논문에서는 문자열 영역 추출을 위한 3배 축소 명함 영상, 개별 문자 추출을 위한 2배 축소 명함 영상, 정확한 인식을 위한 원본 영상으로 명함 영상을 분리하고, 분리된 영상들을 대상으로 각 영상 크기에 적합한 처리를 수행하고 각각의 결과들을 이용하여 정확한 문자를 추출할 수 있는 방법을 제안한다 그리고 추출된 개별 문자들의 인식을 위해서 ART1을 적용한 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다 제안된 명함 추출 방법은 원 영상을 각각의 처리 방법에 적합하도록 하기 위해서 다해상도로 분리한다. 문자열의 추출은 문자들의 간격을 축소 시켜서 블록을 추출하기 쉬운 적절한 최소 크기의 영상에서 수행하고, 개별 문자의 추출은 문자들의 간격을 분리할 수 있는 적절한 영상의 크기에서 수행한다 개별 문자 인식은 문자의 형태학적 특성을 잘 나타내기 위해서 원본 영상에 적용한다 본 논문에서 제안한 추출 방법은 문자를 정확히 추출할 수 있으며 병렬 처리가 가능하여 처리시간을 단축할 수 있는 장점을 가진다. 그리고 정확히 추출된 개별 문자들을 개선된 R8F 네트워크를 이용하여 인식률을 향상시킨다. 제안된 명함 추출 및 인식 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 영문 명함 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 명함 추출 및 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.