• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2013.06a
• /
• pp.66-67
• /
• 2013

본 논문에서는 지역적인 그래프를 이용하여 면 외 회전에 강인한 특징 기술 및 정합 방법에 대하여 제안한다. 특징 기반의 지역적인 그래프의 경우 SURF 등을 이용하여 찾아진 특징 정보에 대하여 특징 사이의 상관관계를 이용하여 지역적인 그래프를 생성함으로써 특징 기술의 적용 범위를 확장할 수 있고 이러한 지역적인 그래프의 정합을 위하여 새로운 비용 함수와 정합 방법을 제안한다. 또한 특징 정합 시 이를 활용하여 정합 후보를 결정함으로써 면 외 회전이 존재하는 영상에 대해 좀 더 강인한 특징 정합 결과를 얻을 수 있고 실험 결과 기존의 특징 정합 방법에 비하여 찾아지는 후보의 개수가 증가하고 찾아진 정합 결과의 정확도가 증가하는 것을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10b
• /
• pp.673-675
• /
• 2004

Local Feature Analysis(LFA)는 눈, 코, 턱 그리고 볼과 같은 얼굴의 지역적 특징을 잘 추출하는 것으로 알려져 있으나, 얼굴 인식에 이용하기에는 몇 가지 문제점이 있다. 본 논문에서는 LFA의 문제점을 개선하여 인식에 적합한 새로운 얼굴 특징 추출 방법을 제안한다. 제안 방법은 kernel 생성, 선택 그리고 중첩의 3 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서 얼굴의 지역적 특징을 검출할 수 있는 kernel물 생성하고, 두 번째 단계에서 인식에 적합한 kernel을 선택한다. 마지막으로 선택된 kernel을 중첩시켜 적은 개수의 조밀한 형태의 kernel로 재 표현한다. 실험을 통하여 제안 방법이 적은 개수의 특징을 이용하여 좋은 인식율을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.06a
• /
• pp.32-34
• /
• 2019

최근 딥러닝 기반의 다양한 물체 검출 알고리즘이 제안되어 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문은 이러한 딥러닝 기반 물체 검출의 성능을 향상시키기 위해 입력영상에서 추출된 특징 지도를 강화하는 비지역적 특징 융합과, 이를 이용한 물체 검출 기법을 제안한다. 제안 기법은 입력영상에서 CNN 을 통해 추출한 특징 지도를 비지역적 특징 강화 블록을 통해 강화한다. 해당 블록 내에서 입력된 특징 지도는 먼저 여러 리셉티브 필드를 갖는 특징 지도로 분기된다. 그리고 분기된 특징 지도들은 비지역적 특징 융합 모듈에 의해 융합되어 강화된다. 이러한 과정을 통해 강화된 특징 지도는 비지역적 문맥 정보가 강화된 특성을 가지며, 해당 특징 지도를 이용하여 최종적으로 물체 검출을 수행한다. Pascal VOC 공인 데이터세트를 통한 실험 결과, 제안 기법은 기존 비교 기법 대비 향상된 검출 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.109-109
• /
• 2018

전 세계적인 기후변화로 인한 자연재해의 빈도가 급증하고 있으며, 대규모 재산피해가 빈번하게 발생하고 있다. 자연재해로 인한 피해를 효과적으로 저감시키기 위하여 지역적 특성과 재해 특징을 함께 고려한 적절한 대책 방안을 수립해야 한다. 본 연구에서는 지역적 특성(해안 지역, 산간 지역, 내륙 지역)에 따라 크게 3분류로 구분하였고, 지역별 호우피해 발생빈도를 함께 고려하여 피해 특석을 분석하고자 하였다. 호우피해 특징을 분석하기 위하여 지역별 피해액과 호우피해 발생빈도를 분석하였고, 지역별 피해액과 호우피해 발생빈도를 무차원화 하여 4가지 유형(Red Zone, Orange Zone, Yellow Zone, Green Zone)으로 분류하였다. 지역별로 평균 피해액 발생 빈도(I)와 최대 피해 발생빈도(II)로 피해유형을 구분하였다. 최종적으로 지역적 특징 3가지에 대하여 2가지 피해유형과 4가지 호우피해 발생빈도를 분석하였다. 본 연구를 통하여 대피해가 발생하는 Red Zone, Orange Zone의 경우 평균 피해액 발생빈도(I)는 30%이고, 최대 피해액 평균 발생빈도(II)는 23%로 분포하고 있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구결과를 활용한다면, 지형에 따른 호우피해 특징 파악 및 효과적인 방재대책 수집에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.185-191
• /
• 2011

Recently, the surveillance system is highly being attention. Various Technologies as detecting object from image than determining and recognizing if the object are person are universally being used. Therefore, In this paper shows detecting on this kind of object and local context based facial feather detection algorithm is being advocated. Detect using Gabor Bunch in the same time Bayesian detection method for revision to find feather point is being described. The entire system to search for object area from image, context-based face detection, feature extraction methods applied to improve the performance of the system.

• Asia Marketing Journal
• /
• v.1 no.3
• /
• pp.34-52
• /
• 1999

본 연구는 백화점 고객을 대상으로, 소비자 만족과 관련된 여러 선행요인 및 사후 행동의 관련성을 고찰함을 그 목적으로 하였다. 특히 본 연구는 기존 연구에서 다루어지지 않았던 지역공헌관련특징에 초점을 맞추어 이에 따르는 마케팅 시사점을 발견하고자 하였다. 구체적으로 본 연구는 기존 연구에서 분리되어 다루어진 만족평가 요인으로서의 매장관련특징과 서비스관련특징들을 통합하여 매장의 전체적인 만족에 미치는 영향을 실증적으로 검증하고, 새로운 사회적 쟁점으로 대두되고 있는 환경정책을 포함한 지역공헌관련특징이 매장만족 경로상에서 미칠 수 있는 영향을 살펴보았다. 이를 위해, 기존연구를 바탕으로 소비자 만족, 지역공헌관련 특징을 포함한 선행요인 및 사후행동에 대한 인과관계구조모형을 설정하였으며, 분석은 LISREL을 이용한 공변량구조분석을 수행하였다. 분석결과, 매장관련특징과 서비스관련특징은 매장의 전체적인 만족형성에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타나, 기존 연구와 일치함을 보여주었다. 또한 환경정책, 지역공헌정도를 포함한 지역공헌관련특징은 매장만족의 결과 변수로 사용되어진 구전의사에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석됨으로써 직접 매장에 대한 만족을 얻지 못한 소비자들이라도 지역공헌관련특징의 정도에 따라 구전의사에 긍정적 영향을 미칠 것이라는 연구결과를 도출하였다. 이러한 연구는 새로운 경쟁관계에 직면한 최근 백화점업계의 마케팅 경쟁환경을 감안할 때 적지 않은 현실적 의미가 있으리라 생각되며, 나아가 국내 할인점과 외국계 할인점들간의 경쟁으로 인한 마케팅 전략의 수립 및 분석에도 시사하는 바가 클 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.384-387
• /
• 2011

본 논문에서 제안된 모델은 기존의 얼굴 인식 및 지명수배자 얼굴 인식 시스템보다 효과적인 인식률 향상을 위해 전역적 특징을 사용하는 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘과 지역적 특징을 사용하는 2D-HMM(Hidden Markov Model) 알고리즘을 결합한 지명수배자 얼굴인식 시스템이다. 입력된 영상을 전역적 얼굴인식 알고리즘을 통해 얼굴 탐지 및 인식을 수행하고, 탐지 및 인식에 실패한 영상은 지역적 얼굴인식 알고리즘을 통해 2차 인식 과정을 수행한다. 실험과 분석을 통해 제안된 방법을 효율성을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.506-508
• /
• 1998

본 논문에서는 경치 영상들에 대해 영상의 내용(색상, texture)에 기반하여 검색하는새로운 방법을 제안한다. 경치 영상들은 색상이 주 특징이며 결합되는 texture 특징들에 의해 영상 정보간의 유사성의 파악이 더 용이하다. 색상 특징은 HSV 색상 히스토그램에 의해 특징을 나타내며 영상의 전역적 색상 특징과 지역적 색상 특징으로 세분화되고 texture 특징은 2차원 Garbor filter에 의해 영상별 특징을 나타낸다. 시스템의 검색은 예제 영상에 의한 질의 방식으로 예제 영상을 주면 이와 유사한 영상들이 유사도가 높은 순위대로 출력하게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.580-582
• /
• 2003

특징점 기반 지문 인식 방법은 지문 영상의 전처리 과정을 포함한 특징점 추출 과정과 추출된 특징점들의 유사도를 판단하는 정합 과정으로 구성된다. 특징점들의 정합과정을 수행하는 여러 가지 방법들 중 Hausdorff 거리 기반 정합 방법은 이동과 회전이 적은 지문의 특징점들에 대해 빠르게 계산할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나, 이 방법은 이동과 회전이 많은 지문 영상의 경우 연산이 많아지는 단점을 가진다. 본 논문에서는 정합을 실행하기 전 지문의 중심점과 지역적인 블럭들의 방향성을 기준으로 정렬을 수행하여 비교되는 지문 특징점간의 회전 오차와 이동 오차를 줄임으로써, 기존의 정합 방법의 불필요한 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해 Hausdorff 거리 기반 정합 방법을 구현하고 그것에 대한 결과와 선정렬을 사용한 후의 정합 결과를 실험, 비교하였다. 이때의 평균 Hausdorff 거리는 Genuine의 경우 0.095가 줄어들었고, Improster의 경우 0.655가 늘어나는 성능 향상을 나타냈다.

• Convergence Security Journal
• /
• v.14 no.5
• /
• pp.49-56
• /
• 2014

In this paper, we proposed a method for representing local facial features based on LDP (Local Directional Pattern). To represent both PFF (Permanent Facial Features) and TFF (Transient Facial Features) effectively, the proposed method configure local facial feature vectors based on overlapped blocks for each facial feature in the forms of various size and shape. There are three advantages - it take advantages of geometric feature based method; it shows robustness about detection error using movement characteristics of each facial feature; and it shows reduced sampling error because maintain spatial information caused by block size variability. Proposed method shows better classification accuracy and reduced amount of calculation than existing methods.