• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.537-540
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• 2005

본 논문에서는 사람의 감정, 건강상태, 정신상태등 다양한 정보를 포함하고 있는 웃음, 슬픔, 졸림, 놀람, 윙크, 무표정 등의 표정을 인식하기 위한 표정의 특징이 되는 얼굴의 국부적 요소인 눈과 입을 검출하여 표정의 특징을 추출한다. 표정 특징의 추출을 위한 전체적인 알고리즘 과정으로는 입력영상으로부터 칼라 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출하여 얼굴에서 특징점의 위치 정보를 이용하여 국부적 요소인 특징점 눈과 입을 추출한다. 이러한 특징점 추출 과정에서는 에지, 이진화, 모폴로지, 레이블링 등의 전처리 알고리즘을 적용한다. 레이블 영역의 크기를 이용하여 얼굴에서 눈, 눈썹, 코, 입 등의 1차 특징점을 추출하고 누적 히스토그램 값과 구조적인 위치 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확한 눈과 입을 추출한다. 표정 변화에 대한 표정의 특징을 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점 눈과 입의 눈과 입의 크기와 면적, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 등 기하학적 정보를 이용하여 6가지 표정에 대한 표정의 특징을 추출한다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2006년도 춘계학술발표회
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• pp.47-52
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• 2006

연안 김 양식장의 효과적 관리를 위해서는 실제 시설량의 조사가 필요하며, 인공위성을 이용한 방법이 가장 효과적이다. 본 연구에서는 10m의 해상도를 갖고 있는 SPOT-5 다중분광영상을 사용하였으며, 김 양식장의 자동탐지알고리듬의 개발을 위하여 경기도 화성시 제부도 남방해역에 대한 2005년도 영상을 사용하였다. 김 양식장을 추출하기 위하여 우선 3밴드 영상의 분광특성을 이용한 밴드차(Band difference) 영상을 작성하여, 두 가지 방법 (형태학적 처리기법 및 Canny 에지 탐지기법)으로 처리를 한 후, 두 결과를 합성하여 라벨링함으로써 탐지율을 극대화하였다. 마지막으로 2005년 우리나라 연안의 김 양식장에 대한 인공위성 조사 결과, 실제 시설량은 676,749 책(柵)으로, 면허시설량 572,745 책보다 다소 많은 것으로 나타났다. 양식장 시설 현황 조사 결과는, 정부에서 전체 생산량을 조절할 수 있게 하며, 양식업자가 좋은 수확을 달성하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.530-532
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• 2018

디지털 영상장비는 사회의 폭넓은 분야에서 다양한 목적으로 사용되며, 4차 산업혁명의 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 장비의 송수신 및 데이터 처리 과정에서 여러 가지 원인으로 잡음이 발생하며 장비의 정확성과 신뢰성에 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 Salt and Pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 표준편차를 통해 설정된 화소 범위를 기반으로 영상 복원 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 영상의 에지 부분 및 고주파 성분이 많은 영역에서 성능이 저하하는 모습을 보였으나, 제안하는 방법은 영상의 경계를 고려한 잡음 제거를 진행하여 기존 방법보다 잡음 제거성능이 우수하였다. PSNR 및 확대 영상 등을 통해 성능을 확인하였으며, 실험 결과는 제안한 알고리즘이 기존 방법들에 비해 우수함을 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권12B호
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• pp.2369-2381
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• 1999

본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 블록기반 변환 부호화 영상에서의 블록화 현상을 반복적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 블록화 현상이 수직, 수평 방향의 블록 경계를 따라 수직, 수평으로만 나타나는 점에 착안하여, 블록화 현상이 있는 영상 신호를 수직, 수평 방향의 분리적인 1차원 신호의 집합으로 간주하고 Gaussian 형태 함수의 1차 도함수를 모 웨이브렛으로 하는 1차원 웨이브렛 영역에서의 평균 자승 오차를 최소화시키는 필터로써 첫 번째 스케일 웨이브렛 영역의 블록 경계 위치에서의 분산이 다른 위치에 비하여 유달리 크게 나타나도록 하는 블록화 현상에 의한 신호 성분을 제거하는 과정과 양자화에 관한 블록 집합으로 투영하는 과정을 반복적으로 수행하여 블록화 현상이 제거된 영상을 얻는다. 실험결과, 제안된 방법은 0.56 - 1.07dB의 PSNR 성능 향상뿐만 아니라 에지 몽롱화가 없이 블록화 현상이 거의 제거된 주관적 화질 개선을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.474-480
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• 2020

최근 4차산업 혁명의 시대가 도래하면서 새로운 기술들이 많이 구현되고 있는 추세이다. 그 중 영상신호는 다양한 분야에서 활용되어 지고 있다. 하지만 영상신호를 송,수신할 때 다양한 이유로 잡음이 발생하게 되며 Salt and Pepper 잡음과 AWGN이 대표적이다. 영상처리를 수행 할 때 잡음을 제거하지 않고 처리하게 되면 오류의 전파라는 문제점을 야기할 수 있다. 일반적으로 잡음을 제거하는 방법으로 CWMF, MF, AMF 등이 있지만 이러한 필터들의 경우 고밀도 잡음 영역에서 다소 미흡한 성능을 보이며, 스무딩 현상으로 인해 에지 성분의 보존률도 다소 떨어진다. 본 연구에서는 표준편차를 이용한 변형된 가중치 필터를 이용하여 Salt and Pepper잡음을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 잡음 제거 성능을 입증하기 위해 PSNR과 확대영상을 사용하여 기존의 알고리즘과 비교하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2262-2270
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• 1999

본 논문에서는 원격작업용 제스처 명령의 인식을 위해 컴퓨터 시각 센서와 HMM을 이용한 알고리즘을 사용하였다. 스테레오 정합을 이용한 자동 손영역의 추출은 원격작업용 제스처 추적의 자동 초기 영역 설정을 위해 제안하였다. 이는 좌, 우 두 카메라의 시각치를 이용하였으며, 손의 상대적인 거리정보를 이용하게 된다. 손영역의 추적은 일반적인 흑백 영상에서도 배경이나 잡음에 구애받지 않도록 에지값의 양의 시간차(PDOE : positive difference of edges) 영상이 사용되었으며, 제스처 명령 모델로는 실제 원자력 발전소 내 원격작업용으로 정의된 K/K(KNU/KAERI) 제스처 명령을 이용하였다. 이산 HMM을 이용한 복합 제스처 인식모델은 전명령어(pre-oeders)와 기본 명령여(basic-orders), 후명령어(post-orders)의 세 부분에 대한 각각의 명령 모델로 구성되며, 각 명령 모델의 조합과 연동에 의해서 복합적인 명령의 인식을 수행하도옥 하였다. 최종 제스처 인식 결과는 2개 이상의 명령이 복합된 연속명령에 대해 97% 이상의 안정된 인식율을 나타내었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.29-35
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• 2009

본 논문에서는 차량의 후면에서 촬영한 영상을 이용하여 효과적으로 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 연구방법은 전체영상에 대하여 전처리를 수행하여 에지(edge)영상을 구하여 이진화 한다. 이진화된 영상에서 허프(Hough)변환을 수행하여 수평, 수직선을 구하고, 번호판의 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 이 방법의 문제점은 처리시간이 많이 소요되므로 실시간처리가 곤란하다는 점과 야간관 같이 명암상태가 불규칙하고 영상에서 번호판 테두리가 나타나지 않으면 번호판 영역추출을 할 수 없다는 점이다. 또한 차량의 후면에서 촬영한 영상에서 번호판 영역의 명암값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 숫자폭, 배경영역과 숫자영역의 명암차를 조사하여 숫자영역임을 확인하고, 확인된 숫자와 숫자사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 추출한다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간안에 처리 함으로써 실용적 응용이 가능하다. 실험 결과 100장의 샘플영상으로 실험한 결과 멀리 있는 자동차 영상에서도 자동으로 번호판을 판독할 수 있었으며, 번호판 추출에 실패한 영상은 13%를 나타내었고, 문자인식에 실패한 영상은 0.4%의 결과를 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.1352-1357
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• 2002

본 논문에서는 차량의 후면에서 촬영한 영상을 이용하여 효과적으로 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 연구방법은 전체영상에 대하여 전처리를 수행하여 에지(edge)영상을 구하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 허프(Hough)변환을 수행하여 수평, 수직선을 구하고, 번호판의 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출한다 이 방법의 문제점은 처리시간이 많이 소요되므로 실시간 처리가 곤란하다는 점과 야간관 같이 명암상태가 불규칙하고 영상에서 번호판 테두리가 나타나지 않으면 번호판 영역추출을 할 수 없다는 점이다. 또한 차량의 후면에서 촬영한 영상에서 번호판 영역의 명암값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 숫자폭, 배경영역과 숫자영역의 명암차를 조사하여 숫자영역임을 확인하고, 확인된 숫자와 숫자사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 추출한다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간 안에 처리함으로써 실용적 응용이 가능하다. 실험 결과 100장의 샘플영상으로 실험한 결과 멀리 있는 자동차 영상에서도 자동으로 번호판을 판독할 수 있었으며, 번호판 추출에 실패한 영상은 13%를 나타내었고, 문자 인식에 실패한 영상은 0.4%의 결과를 나타내었다

• 스마트미디어저널
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• 제2권2호
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• pp.28-32
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• 2013

본 논문에서는 최근 3D-HEVC 표준화 작업에서 평가 중인 깊이 모델링 모드(DMM: depth modeling modes) 기술의 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. DMM은 HEVC의 인트라 예측에 네 개 모드를 추가하여 깊이 영상에서 객체의 에지를 정확하게 표현하기 위한 기술이다. 특히, 모드 3은 이미 정의되어 있는 다수의 웨지렛(wedgelet) 후보들로부터 왜곡값을 계산해야 하기 때문에 복잡도가 높다. 제안하는 방법에서는 참조 블록의 각 변에서 인접 화소의 절대값 차를 이용해 화소값이 급격히 변화하는 위치를 찾는다. 이를 기반으로 웨지렛 후보의 수를 6개로 줄여 불필요한 웨지렛 왜곡강 계산은 생략했다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 부호화 성능은 유지하면서 평균 3.1%의 복잡도 줄임을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.123-128
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• 2017

본 논문에서는 카메라 및 기타 센서 처리를 통한 소형차의 자율 주행을 통한 미션 수행에 대해 다루도록 한다. 주어진 차선내에서 안전한 운행을 위해서는 차선내에서의 차량의 자세 정보 추출이 필요하다. 이를 위해 호모그라피를 이용하도록 한다. 주어진 영상을 흑백 이미지로 변환후 이치화와 에지를 이용하여 차선에서 필요한 제어점들을 추출한다. 호모그라피를 이용하여 두 개의 제어점들을 세계 좌표계로 변환후 차량의 각도와 위치를 계산하도록 한다. 칼라 정보를 이용하여 신호등 판단을 하도록 한다. 실험을 통해 주어진 임무를 잘 수행함을 확인할 수 있었다.