• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.937-946
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• 1995

본 논문에서는 공간의존행렬과 신경망을 이용하여 문서영상에서 인식대상 문자가 포함되어 있는 블록들을 좀더 세분해 낼 수 있는 효과적인 방법을 제시 하였다. 제안 된 방법은 명암도 문서블록에서 공간의존행렬을 구하고 7가지 질감 특징을 추출한 뒤 신경망을 이용해 문서블록을 9가지 유형으로 분류할 수 있도록 하였다. 특히 기존에는 비문자영역으로 분류되던 수식, 도표, 순서도 등 주로 문자가 포함되어 있는 블록들을 세분해 낼 수 있도록 하였다. 또한 신경망 학습알고리즘인 BP 를 사용함으로써 기존의 선형분류시에 요구되던 유형별 임계값과 선형면결정지수를 찾는 어려움을 해소하였다. 명암도영상을 이진화하기 전에 먼저 Sobel연산을 적용함으로써 문서 뒷면에 의한 배경 잡음의 영향을 줄일 수 있도록 하였고, 교차 문지르기 후 분할함으로써 블록이 작은 조각으로 나누어지는 것을 방지하도록 하였다. 실험결과 제안한 방법에서는 문자가 포 함되어 있는 블록은 큰 문자, 중간문자, 작은 문자블록 및 수식, 순서도, 도표블록의 6가지로, 그리고 비문자블록은 인물사진, 그래프 등 3가지 유형으로 상세하게 분류 할수 堞있었으며 전체적인 분류성능도 우수함을 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제33권3호
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• pp.284-293
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• 2015

본 연구의 목적은 도로상에 설치된 CCTV에서 수집되는 영상정보를 이용하여 노면 상태를 판단하는 것이다. 이를 위해 먼저 야간의 젖은 노면을 검지하는 기술을 검증하였다. 지금까지 도로상의 젖음 정보를 추출하는 기술은 편광(polarization) 특성을 활용하는 것이다. 그러나 태양광이 없는 야간 도로상황에서는 편광특성을 활용할 수 없다. 이에 본 연구에서는 CCTV 야간 영상의 특징을 활용하여 마른 노면과 젖은 노면을 판별하는 방법을 제안한다. 노면의 젖음 여부를 판단하는 판별 방법론으로 웨이블릿(wavelet) 패킷 변환을 활용한 질감분석 방법론 및 영상의 명도분포 특성을 반영하기 위한 HSI 색상 모형 기반 명도(intensity) 히스토그램 활용 방법론을 적용하였다. 현장장비에서 취득한 총 200장의 샘플영상을 활용하여 영상을 분석, SVM (Support Vector Machine) 분류기 기반 판별 초평면을 구성한 후, 검지 기법을 검증하기 위한 현장테스트를 수행하였으며 유의한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구결과는 교통류의 안전성 향상을 위한 효율적인 야간 노면상태 수집에 활용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.299-308
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• 2009

AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.

• 한국조리학회지
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• 제20권1호
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• pp.120-132
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• 2014

본 연구의 목적은 대학생의 밀집지역인 경산시 대학생을 대상으로 향토음식에 대한 중요도와 만족도를 파악하여 향토음식점의 효율적인 마케팅 방향을 제시하고 향토음식점의 활성화에 유용한 정보를 제공하고자 하는데 있다. 표본은 편의표본추출법(convenience sampling)을 이용하여 측정은 5점 Likert에 의해 실시되었으며, 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 대학생들은 향토음식점에 대해 음식의 청결성(4.69점), 음식의 맛(4.57점), 식재료의 신선도(4.56점), 메뉴의 가격(4.20점) 등이 중요하다고 인식한 반면에 음식의 양(3.34점), 요리에 대한 설명(3.58점), 메뉴의 정통성(3.59점) 등에 대해서는 낮은 중요도를 나타내었다. 대학생들의 향토음식에 대한 만족도(실행도)는 음식의 맛(3.55점), 요리의 향기(3.47점), 음식의 양(3.39점) 등에 대해 높은 만족도를 나타낸 반면에 요리에 대한 설명(2.61점), 메뉴의 독창성(2.75점), 메뉴의 정통성(2.94점) 등은 상대적으로 낮은 만족도를 나타내었다. IPA 결과, '음식의 맛', '음식의 청결성', '식재료의 신선도', '요리의 향기', '요리의 질감', '음식의 영양'은 고객들이 매우 중요하게 여기면서 향토음식점에서도 잘 지켜지고 있어 계속 유지해 주어야 하는 항목으로 나타났고 '메뉴의 가격', '메뉴의 독창성'은 고객들이 중요하게 여기지만 향토음식점에서 실행도가 낮아 만족도가 떨어지는 것으로 집중적으로 관리해야 할 항목으로 나타났다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제15권6호
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• pp.872-877
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• 2008

본 실험은 청국장의 풍미와 품질 향상을 위한 기초자료를 제공하기 위하여 홍삼 및 복분자 추출액을 첨가하여 청국장을 제조하고 이들의 이화학적 특성을 조사하였다. 수분 및 조지방의 함량은 증자콩, 일반청국장, 홍삼청국장 및 복분자청국장에서 유의적인 차이가 없었다. 환원당 함량은 홍삼청국장이 1,992.6 mg/100 g으로 가장 높았으며, 증자콩은 138.7 mg/100 g으로 청국장에 비해 그 함량이 매우 낮았다. 유리당 함량을 살펴보면, 증자콩에서는 maltose(805 mg/100 g)의 함량이 높았고, 청국장에서는 fructose와 glucose가 주된 유리당이었으며, 특히 홍삼청국장은 일반청국장에 비해 sucrose의 함량이 높았다. 증자콩 및 청국장에서 총 17종의 유리아미노산이 검출되었으며, 홍삼청국장의 유리아미노산 함량이 증자콩이나 일반청국장에 비해 높게 나타났다. L, a 및 b값은 증자콩에서 가장 높게 나타났으며, 복분자청국장의 값이 가장 낮게 나타났고, 청국장이 증자콩에 비해 경도 및 강도가 높게 측정되었다. 이러한 결과는 홍삼을 첨가한 청국장은 일반 청국장에 비해 단맛과 감칠맛 그리고 부드러운 질감을 가질 것으로 생각되며, 청국장 제조 시 홍삼을 첨가함으로써 맛과 풍미를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.358-366
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• 2012

간경화(liver cirrhosis)는 섬유조직의 증식과 재생성 결절 형성의 형태학적인 변화로 2차적으로 간내혈관의 변형 및 간기능의 저하가 나타나는 질병이며, 정맥류, 복수와 부종, 간성뇌증, 간암 등의 합병증 동반을 미연에 방지하는 것이 간경변증 진단 및 치료에 핵심이다. 일반적으로 간 컴퓨터단층영상이 간경변의 진단 및 병기를 결정하는 방법으로 사용한다. 그러므로 본 연구에서는 간경화의 자동 인식을 위하여 PCA와 TIA 알고리즘을 이용한 특징추출을 통하여 간경변의 자동 검출능력을 알아보고, 각 알고리즘간의 성능을 비교하였다. 실험은 학습영상과 테스트영상으로 구분한다. 고유영상을 생성시키기 위한 학습영상으로 정상영상이 사용되고, 테스트영상으로는 간경화영상이 사용된다. 간 CT 영상에서 간의 질병 부위를 균등하게 ROI 설정하고, $50{\times}50$ 픽셀 크기로 영상을 저장하여 실험하였다. 실험결과로 PCA는 간경화 검출율이 35%로 질병 인식으로 부적합하며, TIA 알고리즘의 AGL, TM, MU, EN는 100% 질병 인식력을 나타내어 간경화 자동 진단 인식으로 가능했다. 또한 결과를 임상에 적용하여 간경변의 컴퓨터보조진단으로 활용한다면 영상의학과 의사에게 업무 부담을 줄이고, 일차적 간경변의 스크리닝 도구로서 활용이 가능할 것이다. 그리고 TIA 알고리즘을 활용한 자동진단은 질병 진단의 전단계로서 예비판독의 정보를 제공하며 간경변의 조기 진단 및 예방이 가능다고 판단된다.

• 한국양식학회지
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• 제11권3호
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• pp.319-325
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• 1998

양식어류의 육질을 개선시키기 위한 연구의 환으로, 한방사료 첨가제인 어보산(성암산업, 대한민국)으로 사육한 넙치(Paralichthys olivaceus)에 대한 관능 검사, 물성 및 정미성분 측정 등을 하여 육질을 평가하였다. 기호 검사 결과, 어보산 첨가군은 대조군에 비해 모든 항목에서 선호되었으며, 특히 어육의 질감 (P<0.05), 맛(P<0.01) 및 종합적인 선호도(P<0.01)에서 유의한 차이를 나타내었다. 식별 검사에서도 어보산 첨가군의 육질은 대조군에 비해 광택(P<0.01), 경도 (P<0.05), 탄력성(P<0.01) 및 촉촉한 정도 (P<0.05)가 뛰어나고 결 (P<0.05)이 고우며 맛난 맛(P<0.01) 이 강한 것으로 평가되었다. 어보산 첨가사료로 사육한 넙치의 근육 물성은 대조군에 비해 경도가 20.5% (P<0.01) , 탄력성이 9.3%(P<0.01) 그리고 응집성이 16.7% (P<0.05) 유의하게 높은 값을 보였다. 대조군 사료와 어보산 첨가사료로 사육한 넙치의 정미 성분을 비교 분석한 결과, 정미 물질로서 어육 추출물 중에 함유되어 있는 유리 아미노산 총량은 첨가군이 대조군에 비해 약 41.6% 더 많은 결과를 보였으며, 특히 유리 아미노산 중 어육의 맛난 맛과 관련있는glutamic acid, proline, glycine, alanine 및methionine 등의 총량은 첨가군이 대조군에 비해 약 38.6% 더 많게 나타났다. 핵산 관련물질 중 ATP의 양은 첨가군이 대조군에 비해 약 87.8%.더 많게 나타났음에도 불구하고 IMP의 양은 첨가군이 대조군에 비해 약 32.6%.더 적은 값을 보였다. 따라서 어보산은 넙치의 육질 개선에 효과적임을 알 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.396-404
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• 2014

의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.150-161
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• 2013

본 논문에서는 다수의 카메라들을 이용하여 3차원 공간상에 있는 물체에 대한 다중 시점 영상들을 획득하고, 그 영상들로부터 해당 3차원 물체에 대한 기하학적인 형상 및 질감 정보를 추정하여, 그 물체에 대한 고해상도 3차원 콘텐츠를 효율적으로 제작하는 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 다양한 다중 시점 영상 기반 3차원 객체 복원 시스템들이 제안되었지만 다중 시점 기반 3차원 객체 복원이 많은 메모리와 계산량을 필요로 하기 때문에 고해상도의 3차원 콘텐츠를 얻는 데에는 어려움이 있었다. 3차원 복원에 필요한 계산량 및 메모리량을 줄이기 위해 제안 시스템은 객체의 다중 시점을 촬영한 영상 내에서 객체가 존재할 수 있는 영역을 사전에 설정하여 객체 윤곽선 추출 과정을 빠르게 수행한다. 그리고 체인코드를 활용하여 실루엣 영상을 표현하고 3차원-2차원 투영 및 역투영 관계를 1차원 호모그래피를 통해 표현하여 객체의 비주얼 헐을 빠르게 계산한다. 복원된 3차원 객체의 기하정보는 3차원 선분 기반의 표현 기법인 DoCube를 활용하여 적은 데이터양으로 표현하였으며, 3차원 메시 생성 및 텍스쳐 맵핑을 수행하여 최종적인 3차원 객체를 생성한다. 실험 결과 제안 시스템이 $800{\times}800{\times}800$ 해상도의 3차원 객체 복원을 프레임 당 2.2초에 수행하는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권7C호
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• pp.675-686
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• 2005

본 논문에서는 효율적인 얼굴 영역 검출 기법을 제안하고 얼굴 객체 검출을 통해 인물 기반의 비디오 시스템을 제공한다. 비디오 분할을 위해 비디오 시퀀스로부터 장면 전환점을 검출하고 분할된 장면들로부터 대표 프레임을 선정한다. 대표 프레임은 인접 프레임 간 변화량이 가장 적은 프레임으로 선정하였으며 추출된 대표 프레임에 대해서 얼굴 영역 검출 알고리즘을 적용하여 등장인물을 포함하는 프레임들을 정보로 제공한다. 얼굴영역 검출을 위해 피부색의 통계적 특성을 이용한 Bayes 분류기를 이용한다. 피부색 검출 결과 영상으로부터 수직 및 수평 투영 기법을 이용하여 영상 분할을 수행하고 후보군들을 생성한다. 생성된 후보군 중 오검출 영역을 최소화하기 위해서 이진 분류 나무(CART)를 이용하여 분류기를 생성한다. 특징 값으로는 SGLD(spatial gray level dependence) 매트릭스로부터 Inertial, Inverse Difference, Correlation 등의 질감 정보를 이용하여 최적의 이진 분류 나무를 생성한다. 실험 결과 제안된 얼굴 영역 검출 알고리즘은 복잡하고 다양한 배경에서도 우수한 성능을 보였으며, 얼굴 객체를 포함하는 프레임들을 비디오 정보로 제공한다. 제안하는 시스템은 향후 화자 인식 기법을 이용하여 등장인물 기반의 비디오 분석 및 에 활용될 수 있을 것이다.