• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권5호
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• pp.251-260
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• 2016

얼굴 인식은 얼굴 영상에서 특징을 추출하고, 이를 다양한 알고리즘을 통해 학습하여 학습된 데이터와 새로운 얼굴 영상에서의 특징과 비교하여 사람을 인식하는 기술로 인식률을 향상시키기 위해서 다양한 방법들이 요구되는 기술이다. 얼굴 인식을 위해 학습 단계에서는 얼굴 영상들로 부터 특징 성분을 추출해야하며, 이를 위한 기존 얼굴 특징 성분 추출 방법에는 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)이 있다. 이 방법은 얼굴 영상들을 고차원의 공간에서 점들로 표현하고, 클래스 정보와 점의 분포를 분석하여 사람을 판별하기 위한 특징들을 추출하는데, 점의 위치가 얼굴 영상의 화소값에 의해 결정되므로 얼굴 영상에서 불필요한 영역 또는 변화가 자주 발생하는 영역이 포함되는 경우 잘못된 얼굴 특징이 추출될 수 있으며, 특히 일반 카메라 영상을 사용하여 얼굴인식을 수행하는 경우 얼굴과 카메라간의 거리에 따라 얼굴 크기가 다르게 나타나 최종적으로 얼굴 인식률이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반 카메라를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역에서 Gabor Filter를 이용하여 계산된 얼굴 외곽선을 통해 불필요한 영역을 제거한 후 일정 크기로 얼굴 영역 크기를 정규화하였다. 정규화된 얼굴 영상을 선형 판별 분석을 통해 얼굴 특징 성분을 추출하고, 인공 신경망을 통해 학습하여 얼굴 인식을 수행한 결과 기존의 불필요 영역이 포함된 얼굴 인식 방법보다 약 13% 정도의 인식률 향상이 가능하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2007년도 추계학술대회 및 제23회 정기총회
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• pp.301-303
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• 2007

본 논문은 RFID를 이용한 효율적인 교통신호 체계를 구축하기 위해서 연구했다. 이 시스템은 4차선의 주차로 와 2차선의 소방로로 이루어진 교차로 에서 주차로의 교통량이 많을 경우, 차로에서는 녹색불이 지속되어 교통의 흐름을 원활하게 해주며, 소방로에서 차량이 일정량 증가하게 되면, 주차로의 선호 등이 적색등으로 바꾸어 소방로의 차량이 소통되도록 하는 지능형 교통체계시스템용 설계하였다. 본 시스템의 구성을 위해서 RFID 태그를 차량에 설치하고, 리더기를 도로에 설치하여 차량의 유무를 판별할 수 있도록 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.355-358
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• 2008

미국, 일본 등 해외 선진국에서는 교통사고를 과학적으로 분석하기 위해서 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 교통사고가 발생하면 어느 차량이 가해차량 이고 피해 차량인지 판단하기가 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서. 교통사고 발생 전후 일정 시간 동안 진행차량의 주변 상황을 자동 녹화하고, 특히 충돌방향으로 카메라의 방향을 이동시켜서 충돌 시에 차체의 방향이 변경되더라도 그에 따라 카메라의 촬영 각도를 변경시켜 충돌전후의 상황을 정확하게 녹화할 수 있는 시스템을 제안하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
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• pp.487-491
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• 1994

최근에 광학을 기초로 한 산업계에서 중요시 되는 문제는 촛점을 자동으로 맞추는 문제다. 대부분 오토콜리케터(autocollimater)를 사용하여 수동으로 사람이 그 초점을 판별하여 맞추는 것이 현실이다. 하지만 산업계에서 이러한 작업을 필요로 하는 부분이 급성장하고 있으며 대량생산을 위해서는 자동화가 필수적으로 되어가고 있다. 특히 카메라 렌즈의 경우 최근 자동카메라의 급수요현상으로 조립시 카메라의 촛점을 맞추는 작업은 가장 기본적이고 정교한 작업이 되고 있다. 초점을 맞추는 것은 렌즈의 절대좌표를 지정하는 것으로 렌즈의 구동은 이 점을 기준으로 움직이게 된다. 본 논문에서는 초첨을 자동으로 맞추기 위한 작업으로 MTF(modulation transfer function)의 방법을 사용하였다. 일반적인 방법은 CCD(charge coupled device)를 사용하여 빛의 조도의 값을 비교하여 최대값이 나올때를 기준으로 하였으나, 모든 픽셀에 대한 계산을 행해야 하므로 시간이 오래 걸리게 되고 광원의 변화에 따라 민감하게 변화하는 단점을 가지고 있다. 그러나 MTF를 사용하면 아주 간단한 장치를 사용하고, 신호의 처리를 용이하게 하여 초첨의 거리를 쉽게 판단할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.69-83
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• 2020

간판은 보행자의 안전과 도심의 재난 예방을 위해 국가법령에 따라 간판의 규격이 정해져 있다. 간판은 규격에 따라 설치되어야 하지만 오랜 기간 동안 설치되어온 다수의 간판과 빈번하게 변화하는 점포로 인해 간판을 체계적으로 관리하기가 수월하지 않다. 이에 본 연구에서는 규격에 어긋나는 간판을 판별하는 방법론을 제안하였다. 이를 위해, 스테레오 카메라를 이용하여 간판을 촬영한 후 영상에서 간판의 3차원 좌표를 결정하여 간판의 가로와 세로 크기를 계산하여 간판의 규격을 판별하였다. 스테레오 카메라의 내부표정요소와 상호표정요소를 결정하기 위해서 실외의 3차원 건물을 검정장으로 사용하였다. 그리고 나서 약 15m ~ 22m 거리에서 촬영한 간판 영상에서 딥러닝을 이용하여 간판의 네 꼭지점에 대한 영상좌표를 추출하였다. 스테레오 카메라의 내부표정요소와 상호표정요소 그리고 간판의 네 꼭지점에 대한 영상좌표를 이용하여 간판의 3차원 좌표를 결정한 후 간판의 가로 및 세로 크기를 계산한 결과 평균적으로 약 2.7cm의 오차가 있었다. 10개의 판류형 간판에 대한 규격을 살펴본 결과 가로 크기는 모두 규격을 준수하였으나, 세로 크기는 평균적으로 약 36.5cm를 초과하였다. 이를 통해 판류형 간판의 정비가 필요한 것을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권5호
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• pp.25-30
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• 2011

본 논문은 교통 감시를 수행하는 고정 카메라에서, 움직이는 물체들의 궤적을 사용자가 입력한 사용자 지정 경로를 바탕으로 그 정상/비정상성을 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 경로 정보를 미리 정해진 규칙에 따라 각각의 이동 물체에 대한 비정상성(abnormality)을 계산하고 이를 임계값(Threshold)과 비교하여 비정상 행위를 판별해낸다. 사용자의 경로 정보 입력 기능을 이용하기 때문에 기존의 방법들에서 사용한, 계산량과 시간 소모가 크며 학습 데이터에 의해 그 성능이 크게 영향을 받는 정상 행위 (normal behavior) 모델링 단계를 배제하여 보다 빠르고 정확한 판별 결과를 제공한다. 뿐만 아니라 단순히 지정된 규칙만을 이용하지 않고 주어진 환경에 따라 규칙을 변형 적용하여 보다 강인한 판별 결과를 제공한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법이 각종 교통 상황에서 발생하는 불법 및 비정상 교통 행위를 강인하게 판별해 냄을 보여준다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제7권4호
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• pp.357-361
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• 2000

밀병(watercore)은 과실의 저장 및 유통 산업에 있어서 큰 영향을 주므로 이를 비파괴측정할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 투광량을 이용한 사과의 밀병 판별 가능성과 밀병 판별에 영향을 미치는 인자들을 조사하였다. 사과의 화상데이터는 CCD 카메라를 사용하여 영상을 취득하였다. 밀병이 많이 든 사과는 밀병이 적게 든 사과보다 투광량이 더 많았으며 투광량에 의한 사과의 밀병 판별 정확도는 약 70%이었다. 사과의 과피두께, 색소층 두께, 과육밀도 등이 투광량에 영향을 미치는데 과피와 색소층의 두께가 얇고 과육밀도가 낮을수록 투광량은 높은 경향을 나타내었다. 사과의 착색정도가 좋을수록 밀병이 존재할 확률이 높았으며 착색분포는 밀병판별에 거의 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.41-47
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• 2001

본 연구에서는 카메라로부터 입력되는 영상열에서 사람과 같은 유동적인 이동 물체를 신뢰성 있게 판별하는 방법을 제안한다. 실시간 처리가 요구되는 시스템으로 빠른 수행속도와 적은 계산망, 신뢰성 있는 동작을 위해 입력영상과 참고영상에서 차영상을 구하고, 차영상의 히스토그램을 분석하여 여러개의 임계치을 결정한 후, 이를 사용하여 이동물체 영역을 신뢰성 있게 분리하고, 효율적으로 패턴을 분류할 수 있는 신경망을 이용하여 분리된 영역을 판별한다. 제안된 방법은 실제 상황에서 얻은 다양한 영상을 적용하여 실험하였으며, 4개층의 신경망을 적용하여 이동물체 검출 결과를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.295-296
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• 2013

본 논문에서는 얼굴인식기술을 활용한 인증처리 기법으로 범죄에 악용되고 있는 ATM 기기와 같은 자동화 기기들의 사용을 정상적인 얼굴 촬영이 가능하게 얼굴을 들어내어 보여주는 사람만 사용이 가능한 방법을 제안한다. 범죄자나 수배자의 경우 얼굴을 데이터베이스에 등록하여 카메라로 인식된 얼굴과 비교를 통하여 찾아내는 것으로 얼굴인식이 활용되며 ATM 기기와 같은 자동화기기의 사용자가 정상적인 사용자인지 아닌지를 판별하는 방법은 정확하게 얼굴을 인식할 수 있도록 들어내었는지 여부에 따라서 판별이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 데이터베이스를 활용하는 방법 외에 정상과 비정상을 판별하는 기술을 제공하며 조명과 환경에 따라 변하는 인식률의 제고를 위하여 개선된 알고리즘을 제안하였으며 이를 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.474-478
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• 2024

본 논문에서는 의약 용기의 다중카메라 인라인 검사 시스템에서의 품질 검사를 위한 딥러닝 네트워크를 제안한다. 제안하는 딥러닝 네트워크는 현장에서 생산되는 의약 용기의 데이터를 사용하여 의약 용기에 특화된 딥러닝 네트워크로 더욱 정확하게 품질을 검사한다. 또한, 인라인 검사가 가능한 딥러닝 네트워크를 사용하여 품질 검사의 속도를 증대시킬 수 있다. 다중카메라 인라인 검사 시스템에서의 품질 검사를 위한 딥러닝 네트워크의 개발은 3단계로 나뉜다. 첫 번째로 실제 의약 용기 생산 현장에서 1개의 이물검사용 line 카메라, 3개의 치수검사용 area 카메라를 통해 얻은 약 10,000장의 이미지로 데이터셋을 구축한다. 두 번째로 의약 용기 데이터 전처리에서는 이물 검사, 치수검사의 용도에 맞게 불량이 일어날 수 있는 곳에 ROI를 지정하여 데이터를 전처리한다. 세 번째로 전처리된 데이터를 이용하여 딥러닝 네트워크를 학습한다. 딥러닝 네트워크는 적은 채널 수를 적용하여 linear layer를 사용하지 않아 판정 속도를 향상하고, PReLU와 residual learning를 적용하여 정확도를 향상한다. 이를 통해 4개의 카메라에서 구축한 데이터셋에 맞는 4개의 딥러닝 모듈을 제작한다. 제안된 의약 용기의 다중카메라 인라인 검사 시스템에서의 품질 검사를 위한 딥러닝 네트워크의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, 딥러닝 모듈의 판별 정확도가 99.4%로 세계 최고 수준인 95% 보다 우수한 성적을 달성하였고, 평균 판별 속도가 0.947초로 측정되어 세계 최고 수준인 1초보다 우수한 성적을 달성하였다. 따라서, 본 논문에서 제안한 의약 용기의 다중카메라 인라인 검사 시스템에서의 품질 검사를 위한 딥러닝 네트워크의 효용성이 입증되었다.