• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.82-89
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• 2013

본 논문에서는 화상에 존재하는 디지털 직선을 고정밀도로 검출하는 방법을 제안한다. 화상의 크기를 $N{\times}N$로 하면, 이 계산량은 $O(N^4)$이지만 실제 사용하기는 곤란하므로, 검출 정밀도의 열화를 억제하면서 계산량을 $O(N^3)$로 하는 알고리즘을 검토하였다. 국소영역에서 Hough 변환하여 추출된 선분을 연신처리(stretching treatment)하고, 화상으로부터 직선을 검출하는 방법은 길거나 짧은 여러 가지의 직선을 고속으로 검출할 수 있는 훌륭한 방법이지만, 기울어진 선분의 검출 정밀도는 약간 떨어진다. 본 논문에서는 사선의 검출 정밀도를 향상시킨 직선 검출방법을 국소영역에 적용함으로써 처리속도가 감소되지 않고, 직선을 고정밀도로 검출하는 방법에 관해서 논술한다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법과 같은 정도 이하의 시간에서 정밀도가 높은 직선을 검출할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.719-729
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• 2011

본 논문은 무선 이동로봇의 영상에서 빠르고 정확하게 직선을 검출하는 방법에 대한 연구이다. 직선검출 처리시간 향상을 위하여 무선 이동로봇으로부터 전송 받은 영상의 특성을 분석하고 기존의 전처리 방법들 중 효율적인 전처리 방법을 선택하였다. 그리고 직선검출 정확도 향상을 위하여 하프변환의 결과를 저장하는 하프배열에서 지역 최대값을 선택하는 방법을 마스크를 설계하고 하프배열에 적용하여 개선하였다. 무선 이동로봇으로부터 획득한 실험영상을 가지고 실험을 실시하였고 제안방법은 처리시간과 직선검출에 있어 기존 방법들에 비해 좋은 성능을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.109-110
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• 2008

이 본문은 자선의 경계가 있는 도로에서 촬영된 흑백영상에서 차선에 관한 정보를 찾아 검출하는 알고리즘을 계안한다. 영상을 블록 단위로 나누고 직선회귀모형(Linear Regression Analysis)을 사용하여 블록내의 기울기와 y절편(y-intercept)을 구한다. 블록의 회귀직선의 기울기에 따라 다음 검출위치를 결정하는 방법을 사용하여 시간석인 부분과 검출의 정확도를 높이고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.535-536
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• 2012

본 논문에서는 물체가 가지고 있는 다양한 형태의 직선 외형을 검출하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 직선 외형의 검출은 물체를 인식하거나 물체에 대한 필요 정보를 취득하고자 할 때 기본적으로 활용될 수 있는 핵심적인 알고리즘이다. 제안하는 알고리즘에서는 이진화된 입력 영상에 대하여 수직 프로젝션을 수행하여 관심영역을 추정한다. 이후 관심 영역 내 주요 경계점 들 간의 적합한 변위를 계산하고 이를 통하여 효율적인 직선 외형을 검출하고자 하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1033-1039
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• 2012

본 논문에서는 여러 장의 후판이 포함된 영상에서 고유값을 이용하여 직선 패턴을 검출하고 이를 바탕으로 각각의 후판을 인식하는 간단하면서도 정확한 알고리즘을 제안한다. 후판 영상으로부터 후판에 관련된 정보를 분석 및 인식하기 위해서 먼저 후판의 직선 에지를 검출한다. 후판 영상의 직선 에지 검출을 위해 제안하는 알고리즘에서는 마스크를 이용하여 전체 영상을 탐색하면서 에지 영상을 분석한다. 먼저 마스크에 위치한 에지 패턴의 픽셀들에 대한 공분산 행렬을 계산하고 공분산 행렬의 고유값과 에지 패턴의 통계적 특성과 기하학적인 특성 사이의 관계를 분석하여 직선 에지를 검출한다. 다음으로 직선 에지의 방향 정보와 원점에서의 거리 정보를 분석하여 전체 영상에서 각각의 후판을 검출한다. 다양한 후판 영상에 대해서 실험을 수행한 결과는 제안하는 알고리즘이 전체 영상에서 각각의 후판을 효과적으로 검출함을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2203-2208
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• 2014

영상 내 직선을 검출하는 대표적인 알고리즘인 허프변환은 실세계 영상들에 적용할 때 그들의 복잡한 배경이나 잡음에 의해 생성되는 방대한 특징점들 때문에 상당한 계산량을 필요로 하고 쉽게 의사 직선을 검출한다. 본 논문은 기존 허프변환에 특징점의 유효성을 평가하는 전처리를 추가한 개선된 허프변환을 제안한다. 특징점 평가는 $3{\times}3$ 블록 특징점들의 패턴을 이용해 직선 검출에 필수적이지 않은 많은 특징점들을 제거할 수 있다. 다양한 영상을 대상으로 한 실험들에서 제안된 알고리즘은 영상에 따라 특징점들의 14%~58%를 제거하여 계산량을 줄여줄 뿐만 아니라 유효 직선 검출에서도 기존 알고리즘보다 우수함을 보여준다.

• 한국가스학회:학술대회논문집
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• 한국가스학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.42-49
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• 2007

가스크로마토그래피 불꽃이온화검출기(FID)에서, 천연가스 표준물질만을 사용하여 분석할 때 발생할 수 있는 분석 불확도에 대하여 연구하였다. 일반적으로 $10^5$ 범위 농도까지 직선성이 확보된 것으로 알려진 FID 검출기에 대하여 실제 분석에서 동일한 직선성이 확보되는지를 확인하였다. 본 연구에서 7성분으로 조성된 천연가스용 표준가스를 샘프링 loop의 크기를 1.0mL, 0.50mL, 0.25mL로 변환시키면서 GC/FID를 사용하여 분석한 상대표준불확도 결과는 다음과 같다. 메탄은, 0.458 %, 에탄은 0.20247%, 프로판은 0.1497%, i-부탄은 0.1854 %, n-부탄은 0.2977%, i-펜탄은 0.263%, n-펜탄은 0.383%이었다. 각 경우에서 직선성 상대표준불확도값이 $0.15%{\sim}0.45 %$까지 이른다. 일반적으로 농도가 높은 메탄의 경우에 직선성 불확도값이 큰 값을 보여 주었고 농도범위가 1-5%인 $C2{\sim}C5$의 경우는 작은 직선성 표준불확도를 나타내었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.288-289
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• 2008

이 논문은 차선의 경계가 있는 도로에서 촬영된 흑백영상에서 차선에 관한 정보를 찾아 검출하는 알고리즘을 제안한다. 영강을 블록 단위로 나누고 직선회귀모형(Linear Regression Analysis)을 사용하여 기울기와 y절편(intercept)을 구한다. 검출된 에지의 위치정보를 블록을 이용하여 다음 프레임에 보내고, 다음 프레임에서 에지의 위지정보와 y절편, 기울기를 이용해 계속 추적해 가는 방법을 통하여 검출의 정확도를 높이고자 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.369-377
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• 2008

허프 변환(Hough transform)은 영상에서 몇 개의 파라미터로 표현되는 기하학적 요소 추출을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나이다. 하지만 허프 변환은 영상의 한 픽셀이 허프 공간(Hough space)의 한 방정식에 대응되는 일대다 특성으로 인해 잡음에 민감한 특성을 갖는다. 이러한 잡음 민감성은 검출되는 직선의 개수뿐만이 아니라 검출된 직선의 품질에도 영향을 미칠 수 있다. 즉, 실제 직선에서 벗어난 직선이 검출되거나 하나의 실제 직선에 대해 여러 개의 직선이 검출되는 등의 직선 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 직선 왜곡은 잡음 이외에도 허프 공간의 설정, 특히 각 해상도의 설정에 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 기존의 허프 변환에서 발생하는 이러한 직선 왜곡을 분석하고, 잡음 민감성을 줄이기 위해 제안된 경계선 강도 허프 변환(Edge Strength Hough Transform, ESHT)에서 이러한 왜곡이 적게 발생함을 보인다. 하지만 허프 공간의 크기는 허프 변환 이전에 정해지므로, 정해진 허프 공간에 대해 왜곡의 발생이 최소가 되도록 하는 방법을 제시한다. 또한 경계선 강도 허프 변환의 경계선 확장과 강도 설정 과정을 통해 경계선 강도 허프 변환에서만 발생할 수 있는 직선 왜곡을 분석하고 이를 해결하는 방법을 제시한다. 실험 결과에서는 제시한 방법이 직선의 왜곡이 감소하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.596-600
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• 2010

본 논문에서는 모바일 폰 터치스크린에서 허프 변환(hough transform) 방법을 이용한 반자동식 정점(vertex) 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자의 입력 위치를 기준으로 작은 범위의 ROI(region of interest) 영역 내에서 한정된 매개변수 범위를 탐색하는 허프 변환을 수행함으로써 빠른 처리속도를 보인다. 또한 허프 변환을 통해 검출된 후보직선 중에서 사용자 입력 위치와 가까운 두 직선을 선택함으로써 영상의 잡음으로 인해 잘 못 검출된 후보 직선을 제거할 수 있다. 그리고 검출된 두 직선의 교점을 정점으로 검출함으로써 초기 정점 선택을 위한 입력 이외의 추가적인 상호작용 과정 없이 정확한 정점을 검출할 수 있다. 결과적으로 본 논문에서는 실험을 통해서 제안하는 알고리즘이 센싱 정밀도가 낮은 터치스크린(평균 센싱 오류: 6.3픽셀)에서의 부정확한 입력(5.7 픽셀)에도 1.4픽셀 정도의 정확한 정점 검출 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.