• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.271-274
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• 2012

음성 신호처리에서 많이 쓰이는 음성구간 검출은 주로 음향신호의 분석을 통하여 음향 신호에 음성이 존재하는지 여부를 판단한다. 그러나 음향신호를 이용한 방법은 음성 또는 비음성 잡음이나 주위 음향 환경에 의하여 성능이 결정된다는 단점이 있다. 음향 환경 변화에 강인한 음성구간 검출을 수행하기 위하여, 영상정보를 이용한 음성구간 검출 방법들이 최근에 연구되어 왔는데 기존 방법들은 입술 모양의 변화를 추정하기 위하여 입술 모델 등을 이용하거나 구강(oral cavity) 영역에 해당하는 픽셀 수의 변화를 이용하여 음성 구간을 검출하였다. 위 방법들은 입술의 모양을 추정하는 데 복잡한 계산이 필요하거나, 입술 모양 추정 없이 구강 영역픽셀 수만 이용하기 때문에 다소 정확도가 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 입술 모양의 변화를 추정하기 위해 밖으로 드러나는 구강 영역의 모양을 타원 근사법으로 추정하고, 타원의 넓이와 높이의 변화를 이용하여 음성 구간을 검출하는 방법을 제안하였다. 비교 실험 결과, 제안하는 방법은 구강영역 픽셀 수의 변화만 이용하는 방법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.121-122
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• 2007

실내 환경에서 사람의 행동을 인식하는 시스템을 만들 때 사람의 의도를 파악하는 것은 중요한 정보가 될 수 있다. 사람의 시선방향은 의도를 파악하는데 있어서 깊은 관계가 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 사람의 시선 방향을 모델에 기반하여 추정하는 방법을 제안하였다. 머리 모델은 얼굴 영역과 머리카락 영역을 포함하는 두 개의 겹쳐진 타원으로 표현되고, 각 타원의 파라미터는 시선 방향을 추정하는 정보로 사용된다. 시선 방향은 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하여 8방향중 하나로 추정된다. 이미지에서 얼굴영역과 머리영역은 색상 정보에 의해 검출된다. 사무실 환경에서 시선방향을 다양하게 변화시켜 실험을 하였고, 이를 통해 성능 평가를 수행하였다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.9 no.1 s.24
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• pp.99-108
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• 2006

In this paper, we analyzed the characteristics of emitter geolocation coverage area within which the emitter lies with a specified probability based on the LOBs(Line of Bearing) of sensors. Stansfield and MSD algorithms were applied to calculate BPE(Best Point Estimate), EEP(Elliptical Error Probable) and CEP(Circular Error Probable), They used the weighting factors composed of ${\sigma}_{Phi}$ (bearing error), QF(quality factor), $P_{e}$ (probability being inside) to optimize the performance. The characteristics of EEP was investigated in the change of them and those of CEP was analyzed based on the deployment of sensors.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.06d
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• pp.243-246
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• 2001

턱 논문에서는 복잡한 배경에서 다양한 조명과 얼굴의 크기 변화를 가지는 영상으로부터 눈을 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 반사 대칭 조건과 타원 모델링을 이용하여 먼저 얼굴을 검출하고 그 영역 내에서 수리 형태학을 이용한 valley detection, binary opening을 수행함으로써 눈 후보 영역을 추출한다. 그리고 정확한 눈동자의 위치를 검출하기 위하여 눈동자 정합 마스크를 제안하였다 얼굴 검출 과정에서 타원의 단축 길이를 추정하여 추출된 얼굴 영상의 크기를 정규화 하였다. 정규화 된 얼굴 영상에서 눈 검출에 적합한 형태소(structuring element)를 결정하여 눈 검출 결과를 보다 견실하게 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.434-434
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• 2011

가뭄은 홍수와는 달라서 정확한 발생시점, 지속시간, 피해반경 등을 정의하기 어렵다. 가뭄은 가뭄지수를 통해서 정의되며 정해진 지속시간에 따라서 가뭄의 특성을 평가하는 것이 일반적이다. 이러한 가뭄의 심도를 평가하기 위해서 많이 사용되는 지수로 표준강수지수(standardized precipitation index)가 있다. 본 연구에서는 6개월 지속시간에 SPI 지수를 대상으로 연구를 수행하였다. 최근 가뭄연구에서 시공간적 거동을 평가하는 연구가 중요한 연구주제로 자리 잡고 있다. 가뭄은 홍수와는 달리 공간적으로 전이되는 특성을 가지고 있어서 가뭄의 시작점과 영역반경을 평가하는 것은 가뭄을 예측하는데 있어서 기본적으로 선결되어야 한다. 그러나 상대적으로 가뭄의 시공간적 분석 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 연구에서는 질량모멘트 개념을 도입하여 가뭄의 중심과 영역을 평가하는 기법을 개발하였다. 가뭄의 중심(centroid)은 1차모멘트를 통해서 추정되며 가뭄의 영역은 2차모멘트 즉, x방향의 공분산, y방향의 공분산, xy의 공분산을 통해서 타원(ellipse)형태로 수치적 접근이 가능하다. 다음 그림과 같이 가뭄의 중심을 1차모멘트로 추정하게 되면 +형태로 표시될 수 있으며 분산을 타원체로 표현하여 가뭄의 영역을 정의할 수 있다. 1, 2차모멘트를 추정하는데 있어서 Threshold 로 -2.0 이하의 값만을 이용하였으며 각 격자별 SPI 강도를 가중인자로 이용하였다. 그림과 같이 가뭄이 서해안에서 시작되어 시간에 따라 중동부로 퍼져나가는 것을 정량적으로 확인할 수 있다. 본 모형을 통해서 추출된 1, 2차 모멘트 정보를 활용하여 가뭄의 특성을 범주화하고 이를 기상학적 특성과 연결시키면 기상특성을 고려한 가뭄 예측모형으로의 개발도 가능할 것으로 판단된다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.4
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• pp.271-280
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• 2009

In this paper, we propose a smoke detection method using region growing method in outdoor video sequences. Our proposed method is composed of three steps; the initial change area detection step, the boundary finding and expanding step, and the smoke classification step. In the first step, we use a background subtraction to detect changed areas in the current input frame against the background image. In difference images of the background subtraction, we calculate a binary image using a threshold value and apply morphology operations to the binary image to remove noises. In the second step, we find boundaries of the changed areas using labeling algorithm and expand the boundaries to their neighbors using the region growing algorithm. In the final step, ellipses of the boundaries are estimated using moments. We classify whether the boundary is smoke by using the temporal information.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.36 no.1
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• pp.24.1-24.1
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• 2011

삼국사기, 증보문헌비고 등에 기록된 신라의 천문관측기록 142건을 분석하였다. 두드러진 특징으로는, 첨성대가 만들어지기 전에는 100년당 평균 7건의 기록을 남긴 반면 첨성대가 만들어진 후부터 신라가 멸망할 때까지는 100년당 평균 33건의 천문관측기록을 남겼다는 것이다. 또한 첨성대가 만들어지기 전의 기록들은 주로 일식과 혜성 등 체계적인 관측을 하지 않아도 알 수 있는 현상들이 대부분인데 반해 첨성대가 만들어진 이후부터 유성이나 행성 현상 등 전문적인 천문학자들에 의한 체계적인 관측이 필요한 현상의 기록이 더 많다는 특징도 있다. 특히 유성 기록의 경우 첨성대가 만들어진 이후부터는 나타나고 사라진 천구상의 위치를 구체적으로 기록하고 있다는 특징도 보인다. 이는 특정한 곳에서 매일 밤 체계적으로 천문관측이 이루어졌음을 의미한다. 게다가 647년, 673년, 710년, 768년에 관측된 유성은 떨어진 위치를 정확히 기록하고 있는데, 각각 월성, 황룡사와 월성 사이, 삼랑사 북쪽, 황룡사 남쪽이다. 이 위치들이 대략 타원 상에 있는 것으로 봐서 그 타원 영역 안에서 관측이 이루어졌을 것으로 추정된다. 그리고 그 타원 영역 안에 첨성대가 있다는 것은 첨성대에서 관측이 이루어졌을 가능성이 매우 높음을 시사한다. 특히 673년의 기록은 다른 유성 기록에 비해 떨어진 위치가 더 구체적인데, 이는 유성이 떨어진 위치와 비교적 가까운 곳에서 관측이 이루어졌을 것이라 짐작할 수 있다. 실제 첨성대의 위치가 그곳에 가깝다는 점에서 첨성대에서 이들 유성을 관측했을 거라는 강한 가능성을 제시하고 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.10
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• pp.2231-2238
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• 2011

In this paper, the extract method of eye and eye-line from picture of a person is proposed. Most of existing papers are to extract the position of eyeball but in this paper, by extracting not only the position of eyeball but also eye-line, it can be applied to the face application program variously. The experimental data of the input picture is a full face photograph taken by smart phone, basically the picture is limited to the face of one person and back ground can be taken from every where and no restriction of race. The proposed method is to extract face candidated area by using Harr Classifier and set up the candidate area of eye position from face candidate area. To extract high value from eye candidate area using dilate operation, and proposed the method to classify eye and eyelash by local thresholding of the picture. After that, using thresholding image from eyemapC that Hsu's suggested, and separated the area with eye and without eye. Finally extract the contour of eye and detect eye-line using optimum ellipse estimation.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.377-380
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• 2001

본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.4
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• pp.93-101
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• 2004

A face boundary can be approximated by an ellipse with five-dimensional parameters. This property allows an ellipse detection algorithm to be adapted to detecting faces. However, the construction of a huge five-dimensional parameter space for a Hough transform is quite unpractical. Accordingly, we Propose a selectively attentional Hough transform method for detecting faces from a symmetric contour in an image. The idea is based on the use of a constant aspect ratio for a face, gradient information, and scan-line-based orientation decomposition, thereby allowing a 5-dimensional problem to be decomposed into a two-dimensional one to compute a center with a specific orientation and an one-dimensional one to estimate a short axis. In addition, a two-point selection constraint using geometric and gradient information is also employed to increase the speed and cope with a cluttered background. After detecting candidate face regions using the proposed Hough transform, a multi-layer perceptron verifier is adopted to reject false positives. The proposed method was found to be relatively fast and promising.