• 방송공학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.425-435
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• 2016

본 논문에서는 카메라로부터 입력된 영상으로부터 쌀, 커피, 녹차 등 다양한 원료를 양품과 불량품으로 자동 분류하기 위한 분류 모델을 제안한다. 현재 농산물 원료 분류를 위해서 주로 숙달된 노동력의 육안 선택에 의존하고 있지만 작업시간이 길어질수록 반복적인 작업에 의해 분류 능력이 현저히 떨어지는 문제점이 있다. 노동력에 부분적으로 의존하는 기존 제품의 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 평균-이동 클러스터링 알고리즘과 단계별 영역 병합 알고리즘을 결합하는 비전기반 자동 원료 분류 알고리즘을 제안한다. 우선 입력 원료 영상에서 평균-이동 클러스터링 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 클러스터 영역으로 분할한다. 다음단계에서 N개의 클러스터 영역 중에서 대표 영역을 선택하고 이웃 영역들의 영역의 색상과 위치 근접성을 기반으로 단계별 영역 병합 알고리즘을 적용하여 유사한 클러스터 영역을 병합한다. 병합된 원료 객체는 RG, GB, BR의 2D 색상 분표로 표현되고, 병합된 원료 객체에 대해 색상 분포 타원을 만든다. 이후 미리 실험적으로 설정된 임계값을 적용하여 원료를 양품과 불량품을 구분한다. 다양한 원료 영상에 대해 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 적용한 결과 기존의 클러스터링 알고리즘이나 상업용 분류 방법에 비해 사용자의 인위적 조작이 덜 필요하고 분류성능이 우수한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.846-855
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• 2007

암세포 조직 영상 분석에서 유효한 특성값 추출은 암세포 등급별 분류를 위한 중요한 과정이다. 본 논문에서는 디지털 영상 세포 측정법 기반 세포핵의 3차원 정량적 분석 방법을 제안한다. 먼저 공초점 현미경을 사용하여 신세포암의 각 등급별 3차원 볼륨 데이터를 획득하고, 지도학습 방법을 기반으로 슬라이스 영상의 화소의 컬러 특성값을 이용하여 세포핵을 분할했다. 세포핵의 3차원 가시화를 위해, 윤곽선 기반 표면 렌더링과 3차원 텍스쳐 사상 방법을 이용한 볼륨 렌더링을 수행했다. 이후 세포핵의 3차원 형태학적 특성값을 정의하고 추출했다. 어떠한 3차원 특성값이 진단 정보로 유용할 것인가를 평가하기 위해, 분산 분석을 이용하여 각 등급 간 3차원 특성값의 통계적 유효성을 분석했다. 마지막으로 추출한 특성값을 2차원 특성값과 비교하고 상관관계를 분석했다. 그 결과, 세포핵 등급과 3차원 형태학적 특성값 간의 유효한 통계학적인 차이를 확인했다. 제안한 방법은 정확한 진단과 예후 추정을 위한 새로운 등급 결정 시스템 개발을 위한 기반 연구로 활용될 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.609-616
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• 2017

본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.21-29
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• 2011

사전에 정의된 피부 색상 정보를 이용한 기존 피부 검출 방법들은 배경과 피부 영역을 분할하는 단계에서 사용되는 임계값을 실험을 통하여 주관적 관점에서 결정하였다. 또한 기존 방법들은 배경 환경과 조명 환경에 따라 각각 다른 임계값을 설정하였다. 이러한 기존 방법들은 반복 실험을 통하여 추정된 임계값에 따라 성능이 좌우되는 단점이 제시되었다. 제시된 기존 방법들의 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 mean shift 알고리즘 기반의 히스토그램 근사화를 이용한 피부 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CbCr 컬러공간에서의 표준 피부색상과 유사도를 비교하여 생성된 입력 영상의 피부맵(skin-map)의 히스토그램에서 mean shift 방법을 이용하여 각각 밝기 영역별로 수렴하는 극대점을 능동적으로 찾아서 배경 영역과 피부영역으로 분할한다. 히스토그램은 픽셀의 명도값에 따라 누적되는 불연속 함수의 형태를 가지므로 베이지 곡선(Bezier curve) 기법을 이용하여 연속 가우시안 함수로 근사화된다. 따라서 제안하는 방법은 기존 방법에서처럼 수동적으로 임계값을 설정하는 방법을 사용하지 않고 mean shift 기법을 이용하여 능동적으로 영역 분할점인 극대점을 찾아서 피부 영역을 검출한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 강인하고 효율적으로 피부 영역을 검출하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권2호
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• pp.40-46
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• 2011

본 논문은 출입통제시스템이나 사용자인증이 필요한 통제시스템 등에 적용될 수 있는 신경 진동자(Neural Oscillators)를 이용한 실시간 얼굴검출 및 추적에 필요한 새로운 알고리즘을 제안한다. 신경 진동자(Neural Oscillators)는 생물학적 뉴런의 동작원리를 모방한 것으로서 뉴런의 활성과 비활성의 주기적인 반복동작 특성을 모델링 한 인공신경모델이다. 본 논문에서 제안한 시스템은 크게 두 단계의 처리과정을 가진다. 첫 번째 단계는 얼굴검출 과정인데, 우선 비용이 저렴한 Webcam을 이용하여 실시간 전달되는 RGB24bit 컬러 영상을 획득, LEGION(Locally Excitatory Globally Inhibitory) 알고리즘을 이용하여 분할과정을 거쳐 얼굴영역을 검출한다. 두 번째 단계는 검출된 얼굴영역에서 이웃뉴런들로부터 연결강도가 가장 큰 리더뉴런(Max Leader Neuron)을 찾아 얼굴을 추적하는 방법으로 스케일 문제해결 과 안정된 새로운 얼굴 추적 방법을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.239-247
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• 2012

본 논문은 시점 벡터 추정과 명도 차분 맵에 기반하여 직물 텍스쳐 매핑을 수행하는 객체 VR 기반 가상 직물 착용 시스템에 관한 것이다. 제안된 시스템은 객체 VR 용도의 다시점 2D 의류 모델 영상들에서 의류 형상 영역을 분할하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킨 후, 이러한 가상 착용 상태를 다시점에서 입체적으로 관측할 수 있도록 한 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이 선택된 의류 형상 영역의 특성을 유지하면서 직물 패턴을 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 입체적인 가상 착용 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.21-28
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• 2001

최근 과학적 데이터의 증가 결과로, 매우 방대한 크기의 볼륨 데이터들이 점차로 일반화되고 있다. 다양한 텍스춰 기반 볼륨 렌더링 알고리듬들이 제안되었으나, 대부분의 방법들이 하드웨어가 갖고 있는 텍스춰 메모리보다 작은 크기의 볼륨 데이터를 가시화하는데 촛점을 맞추고 있다. 본 논문은 멀티파이프 시스템 구조상에서 매우 큰 정적 데이터와 시간 가변 데이터를 위한 새로운 병렬 볼륨 렌더링 스킴에 대해 설명한다. 이 스킴은 큰 볼륨을 동적으로 작은 크기의 블릭으로 분할하고, 이를 그래픽스 파이프에 적절히 할당함으로써 텍스춰 교체 비용을 최소화 한다. 이 기법은, 수행중에 법선 벡터를 계산하고 OpenGL 컬러 행렬을 이용하여 퐁 쉐이딩 영상을 쉽게 생성할 수 있다. 우리는 SGI Onyx2 시스템을 이용하여 큰 크기의 다양한 데이터에 대해 실험한 결과를 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.19-26
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• 2008

본 논문은 사용자로 하여금 가상 착의 객체를 360도의 시점에서 관측할 수 있도록 한 새로운 기술로서, 시점 벡터 추정과 직물 텍스쳐 매핑을 이용한 오브젝트 VR 기반 2.5D 가상 직물 착의 시스템에 관한 것이다. 제안된 시스템은 오브젝트 VR 용도의 다시점 2D 의류 모델 영상들에서 의류 형상 영역을 분할하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킨 후, 이러한 가상 착의 상태를 360도의 시점에서 입체적으로 볼 수 있는 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 패턴을 가상적으로 변경시킬 수 있고, 직물 패턴의 가상 착의 상태를 360도의 시점에서 입체적으로 관측할 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 입체적인 2.5D 가상 착의 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 최소한으로 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 제안된 시스템에 따르면, 실제 의복을 제작하지 않고도 직물 패턴 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 360도의 시점에서 시뮬레이션할 수 있으므로 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있고, 또한 구매자의 의사결정을 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다.