• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권9호
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• pp.243-250
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• 2021

최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 데이터베이스 아웃소싱에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 데이터베이스를 아웃소싱하는 경우, 데이터 소유자의 정보가 내부 및 외부 공격자에게 노출되는 문제점을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 지원하는 병렬 영역 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Paillier 암호화 시스템을 사용하여 데이터 보호, 질의 보호, 접근 패턴 보호를 지원한다. 또한 기존 알고리즘에서 영역 겹침을 확인하는 프로토콜(SRO)의 연산 비용을 줄이기 위해 garbled 서킷(circuit) 을 통해 SRO 프로토콜의 효율성을 향상시킨다. 제안하는 병렬 영역질의 처리 알고리즘은 크게 2단계로 구성된다. 이는 kd-트리를 병렬적으로 탐색하고 질의를 포함하는 단말 노드의 데이터를 안전하게 추출하는 병렬 kd-트리 탐색 단계와 다수의 thread를 통해 질의 영역에 포함된 데이터를 병렬 탐색하는 병렬 데이터 탐색 단계로 구성된다. 한편, 제안하는 알고리즘은 암호화 연산 프로토콜과 인덱스 탐색의 병렬화를 통해 우수한 질의 처리 성능을 제공한다. 제안하는 병렬 영역 질의 처리 알고리즘은 thread 수에 비례하여 성능이 향상됨을 알 수 있고 10 thread 상에서 기존 기법은 38초, 제안하는 기법은 11초로 약 3.4배의 성능 향상이 있음을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1-8
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• 2005

얼굴 분석은 얼굴 인식 머리 움직임과 얼굴 표정을 이용한 인간과 컴퓨터사이의 인터페이스, 모델 기반 코딩, 가상현실 등 많은 응용 분야에서 유용하게 활용된다. 이러한 응용 분야에서는 얼굴의 특징점들을 정확하게 추출해야 한다. 본 논문에서는 눈, 눈썹, 입술의 코너와 같은 얼굴 특징을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 입력 영상으로부터 AdaBoost 기반의 객체 검출 기법을 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 그 다음에는 계곡 에너지. 명도 에너지, 경계선 에너지의 세 가지 특징 에너지를 계산하여 결합한다. 구해진 특징 에너지 영상에 대하여 에너지 값이 큰 수평 방향향의 사각형을 탐색함으로써 특징 영역을 검출한다. 마지막으로 특징 영역의 가장자리 부분에서 코너 검출 알고리즘을 적용함으로써 눈, 눈썹, 입술의 코너를 검출한다. 본 논문에서 제안된 얼굴 특징 추출 방법은 세 가지의 특징 에너지를 결합하여 사용하고 계곡 에너지와 명도 에너지의 계산이 조명 변화에 적응적인 특성을 갖도록 함으로써, 다양한 환경 조건하에서 견고하게 얼굴 특징을 추출할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권3호
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• pp.180-191
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• 2002

본 논문은 MLP와 MultiCAMShift 알고리즘을 이용한 텍스춰 기반의 영상 내 문자 추출 방법을 제안한다. MLP를 이용한 텍스춰 분석기는 별도의 특징값 추출 단계 없이 다양한 환경의 입력 영상에 대해 효과적으로 문자 확률 영상을 생성하며, 문자 확률 영상 상에서 수행되는 MultiCAMShift 알고리즘은 국소 탐색만으로 효율적으로 문자 영역을 추출할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.379-388
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• 2002

본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 얼굴의 위치 및 얼굴의 각 부위 자동 검출에 관한 알고리즘을 제안하였다. 얼굴의 각 부위 기반 특징점 추출을 위해 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 눈, 코, 입의 탐색 과정을 수행하면서, 얼굴 각 부위의 크기 및 위치의 구조적인 정보를 이용하거나 가우시안 2차 미분 연산자를 통한 신호처리의 두 가지 방법을 이용하였다. 이들은 전체 영상이 아닌 검출된 얼굴 영역에 대해서 탐색하기 때문에 전체 영상을 탐색할 때에 비해 처리 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 정확성을 높일 수 있다. 제안된 알고리즘을 통해 95%에 근접한 얼굴 검출률과 1초미만의 속도 향상, 그리고 얼굴 검출의 장애요인이 되었던 조명의 영향을 줄이는 동시에 얼굴의 각도 변화를 보정할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.414-421
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• 2001

본 논문에서는 한정된 영역을 대상으로 하는 질의응답 시스템에서 사용자의 질의를 해석하고 적당한 대답을 생성하기 위해 백과사전이나 일반사전 등과 같은 지식원에서 추출된 구조화된 지식을 사용하는 과정을 기술한다. 질의응답을 위하여 지식원은 그 단락의 의미에 따라 구조화되고 각 단락은 논리형식으로 변환되었으며, 논리형식 내 각 개체들은 사전 정의문에 따라 확장되었다. 이 구조화된 지식은 입력된 자연언어 질의문에서 질의의 의도를 추출하고, 질의에 포함되어 있는 지식에 의미속성을 부착하기 위해 사용된다. 지식원의 논리형식 변환을 위해 한국어의 논리형식이 도입되었으며, 사용된 지식원은 우리말 큰사전과 계몽백과사전의 30여개 질병정의문이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.537-546
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• 2014

본 논문은 비 접근 지역에 존재하는 관심물체의 위치를 고해상도 광학 위성영상을 이용하여 찾아내기 위한 방법을 제안한다. 관심물체는 정확하게 규정된 크기와 모양을 갖는 것이 아니라, 개념적으로 유사한 패턴을 가진 물체들의 집합이다. 본 논문에서는 유사 객체 검색에서 Histogram of Gradients (HOG) feature를 이용하여 입력 영상의 관심물체의 특징을 추출하고, 추출된 특징 데이터를 이용하여 다른 영상들의 관심물체를 탐색하는 Support Vector Machine (SVM) 학습 및 분류기를 개발하였다. 제안한 방법은 관심물체를 자동으로 찾아줌으로써, 넓은 영역에서 수동으로 관심물체를 탐색하는데 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있는 효과가 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2004

영상은 복잡한 객체들의 집합으로 이루어져 있기 때문에 영상에 포함된 객체를 분리하는 일은 컴퓨터 비전이나 인식 등 많은 분야에서 중요시 된다. 영상 처리 측면에서 객체를 분할하기 위해서 색상, 모양, 질감, 움직임 등 다양한 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 정확한 색상의 비교를 위해서 CIE 색상 모델을 이용하고 있으며 이것을 기반으로 객체를 추출하고 있다. 그리고 추출된 객체의 해석과 검증을 위해서 모양 기반의 분석법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 Pan/Tilt 카메라의 타겟팅(Targeting)과 포커싱(Focusing)을 위해 영상 내에 포함되어진 객체를 검출하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 객체를 인식하기 위해 CIE 색상 모델을 이용한 색상 매칭 기법을 제안하고 있다. 색상의 분포를 파악하기 위해서 CIE 모델이 생성해내는 Lab 블록을 통계적인 방법으로 분석한다. 그리고 분석된 결과는 CIE 블록 매칭(Bock Matching) 기법의 기준이 되며 이것을 이용해서 후보 객체 영역(Candidate Object Area)을 추출하게 된다. 추출된 후보 객체 영역을 검증하기 위해서 모멘트를 이용한 모양 기반의 분석을 활용하고 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권1호
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• pp.70-76
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• 2002

본 논문에서는 홍채 영역 가운데 .개인의 특징을 가장 잘 나타내는 부분을 선택하여 특징을 추출함으로써 최소한의 홍채 영역을 사용하는 빠른 개인 식별 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 먼저 흑백 CCD 카메라를 통하여 눈 영상을 획득하고, 최소 탐색 영역을 갖는 개선된 원형 에지 검출기(circular edge detector)에 의해 결정된 동공 및 홍채의 중심과 반지름을 이용하여 홍채 영역을 추출하였다. 그 다음으로 동공 중심과 홍채 중심 축 사이에서 원의 중심과 반지름을 변화시켜가면서 홍채 영역을 여러 개의 원으로 나누고 원주 상에 나타나는 일차원 홍채 신호들 가운데 개인의 특징을 가장 잘 반영하는 부분을 선택한 후 그 영역에 일차원 Gator 필터를 적용하여 홍채 특징을 추출하였다. 개인 식별은 등록 과정을 통해 미리 저장되어 있는 홍채 신호와 개인 식별을 위하여 입력된 홍채 신호 사이의 상관도(correlation) 값을 기준으로 이루어졌다. 판단을 위한 상관도에 대한 임계치 설정은 실험을 통하여 얻은 확률 분포를 이용하여 Type Ⅰ에 러율과 Type Ⅱ 에러율의 평균이 최소가 되는 점으로 결정하였다. 그 결과로 제안 시스템의 성능은 평균 에러율이 약 5.2%로 나타났다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권2호
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• pp.8-17
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• 2008

본 논문에서는 매우 다양한 조건하에서 취득된 영상으로부터 차량 번호판 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 색상정보와 에지정보를 보완적으로 사용함으로써 다양한 조명조건은 물론 압축영상에서 흔히 나타나는 영상의 블록화 현상에 강건하게 번호판을 추출한다. 번호판 기울기 각도 보정은 탐색된 영역만을 허프 변환을 통해 각도를 추정, 보정함으로써 연산량을 줄였다. 최종 번호판 후보지 결정은 대상 영역의 가로 대 세로 비율 평가, 수평 스캔하여 영점 교차되는 양상 평가, 레이블링 방법을 이용한 연결 성분 수 측정 등의 방법을 이용하여 결정한다. 다양한 시간대에 수집된 차량 영상을 대상으로 수행된 실험을 통해 제안하는 방법이 강건하게 번호판을 추출 할 수 있음을 확인하였다. 실제 주정차 단속 영상을 대상으로 실험한 결과 94.9%의 번호판 추출 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권1호
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• pp.41-49
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• 2008

지문분류는 지문을 전역특징에 따라 미리 정의된 클래스로 분류하여 대규모 지문식별시스템의 매칭시간을 감소시키는데 유용하다. 그런데, 지문의 고유성으로 인해 전역특징이 다양하게 분포함에도 불구하고, 기존의 지문분류 방법들은 모든 지문에 대해 고정된 영역으로부터 비적응적으로 전역특징을 추출하였다. 본 논문에서는 다양한 지문을 효과적으로 분류하기 위해 각 지문에 적응적으로 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 이는 각 지문의 융선 방향의 변화량을 계산하여 적응적으로 특징영역을 탐색한 후, 특징영역내의 융선 방향 값을 특징벡터로 추출하고 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 이용해 분류한다. 본 논문에서는 NIST4 데이타베이스를 이용하여 실험을 수행하였다. 그 결과 5클래스 분류에 대해 90.3%, 4클래스 분류에 대해 93.7%의 분류성능을 얻었으며, 비적응적으로 추출한 특징벡터와의 비교실험을 통해 제안하는 적응적 특징추출방법의 유용성을 입증하였다.