• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.228-231
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• 2011

최근 표절에 대한 사회적 관심이 꾸준히 높아지고 있는 가운데, 기계적으로 유사한 문서를 탐색하는 방법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 중 생물정보학에서 유전자 서열을 분석하기 위해 사용되는 '지역 정렬(local alignment)' 기법은 문서 간 유사 영역을 탐색하는 데에 유용하다. 한편 한글에는 조사가 존재하는데, 이 때문에 한글 문장은 각 품사의 순서에 큰 영향을 받지 않는다. 이러한 한글의 특성을 이용해 기존 문서의 어순만 바꾼 문장을 생성할 경우, 지역 정렬을 이용한 탐색 방법으로는 이를 찾아내기 힘들다. 본 논문에서는 한글의 특성을 고려하여 어순과 관계없이 해당 영역의 유사성을 찾아내는 새로운 한글 유사 문서 탐색 방법을 제시한다. 이를 위하여, 성분 정렬(composition alignment) 기법을 적용한다. 성분 정렬 기법은 생물학에서 생물의 진화 과정이나 돌연변이 DNA 등 서열의 순서가 일부 뒤바뀌는 것을 허용하면서 유사한 시퀀스를 찾는 기법으로 기존의 방법보다 더욱 유연하고 민감한 방법이라 할 수 있다. 이를 적용하여 한글 문서를 탐색한 결과, 일반적인 문장 및 거의 동일한 문장 간의 유사도 점수는 큰 변화가 없었으나, 어순을 바꾼 문장의 경우 기존의 방법보다 평균 35.34% 가량 민감하게 탐색할 수 있었다. 추후 한글에 대한 초성 추출 및 성분 정렬 방법을 응용하여 다단계 구조의 유사 문서 탐색 방법에 대해 연구할 계획이다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.211-215
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• 2004

본 연구에서는 2개 이상의 지리 부호화된 영상병합 시 중복 영역의 연결 부분에서 발생하는 방사적 차이를 최소화하여 모자이크 접합선이 최소화하는 알고리즘을 구현하였다. 연구내용을 세부적으로 보면 초기 접합선 및 최적 접합선 탐색을 하는 접합선 추출 알고리즘 구현, 대상 영상의 전체적인 방사 값의 분포 특성을 정규화하는 전역 방사 보정을 위한 알고리즘 구현, 접합선을 자동 탐색하여 탐색된 접합선을 중심으로 단순 중복, 평균화, 블랜딩에 의한 모자이킹 알고리즘 구현이 본 연구의 핵심 내용이다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.501-504
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• 2003

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.53-59
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• 2005

본 논문에서는 비젼 시스템을 사용하여 마이크로 BGA 소자의 2차원 결함을 검사하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 정밀도를 높이기 위해 부화소 알고리즘을 사용하였으며, 입력된 영상에서 패키지 영역을 추출하고, 추출된 영역에서 볼 탐색창 방법을 사용하여 볼 영역을 추출한다. 이렇게 추출된 볼 영역에 대해 결함검사에 필요한 파라미터들을 추출하고, 이들을 사용하여 소자의 불량 유무를 판정한다. 모의실험을 통해 볼 검사 정밀도의 평균 오차가 17[${\mu}m$]가 됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권9호
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• pp.876-884
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• 2003

홍채 인식을 위해서는 먼저 홍채 영역을 추출해야 하는데 이를 위해서는 홍채의 안쪽 경계인 동공 경계와 바깥쪽 경계인 홍채 경계를 검출해야 한다. 경계를 검출하는데는 Daugman이 제안한 원형경계 검출기가 가장 일반적이고 효과적인 방법으로 알려져 있다. 이 방법은 전역적인 탐색에 의존하기 때문에 정확하지만 계산 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 계산 시간을 줄이기 위해 경험적 방법들이 사용되기도 하지만 정확성이 떨어지는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 정확성을 떨어뜨리지 않으면서 계산 속도를 줄이는 홍채 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 동공 경계와 홍채 경계가 가지는 문제에 대한 지식(problem knowledge)을 사용하여 제한조건을 부가하여 탐색한다. 경계 검출을 위한 탐색 영역은 동공을 포함하는 최대 원과 최소 원을 이용하여 제한하여 탐색 시간을 줄인다 동공 경계의 경우 이진화된 동공 영상에서 최대 원과 최소 원을 구하고, 홍채 경계의 경우 영상의 분산을 이용하여 얻은 경계점으로부터 최대 원과 최소 원을 구한다. 제안된 방법을 Daugman방법, 히스토그램 분석법, 가중치를 이용한 허프변환 방법 둥과 실험을 통해 비교하였다. 그 결과 제안된 방법은 Daugman방법과 동일한 정확도를 보이며, Daugman방법이나 가중치를 이용한 허프변환 방법보다 빠르다는 것을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.243-251
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• 2008

본 논문에서는 지문 인식에 효율적으로 적용 가능하도록 출입 보안을 위한 레이블링을 이용한 영역 분리 및 지문 중심점 추출 알고리즘을 제안한다. 출입 보안 기술은 출입통제, 근태관리, 컴퓨터 보안, 전자상거래 인증, 정보보호 등이 있다. $128{\times}128$ 크기의 원 영상을 $4{\times}4$ 픽셀 크기로 나누어 방향 영상을 추출하고 잘못된 방향 영상에 대하여 방향 평활화 작업을 수행한다. 추출된 방향 평활화 영상을 각 방향별로 레이블링을 이용하여 영역을 분리하고 3가지 이상의 방향 변화가 나타나는 블록을 중심점으로 추출한다. 기존 방법에서 사용한 중심점 가능 영역이나 중심점 후보 영역을 탐색하지 않고 최대 방향과 레이블링을 이용한 방향별 영역 분리를 통하여 중심점을 추출함으로써 인식률과 매칭률을 높이고자 한다. 실험에 사용된 300개의 지문에 대하여 실험한 결과, Poincare 지수 방법은 94.05%의 추출율을 보였고 제안한 방법은 97.11%의 추출율을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.262-264
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• 2006

지문분류는 지문을 전역특징에 따라 미리 정의된 클래스로 분류하는 기술로, 대규모 지문식별시스템의 매칭시간을 감소시키는데 유용하다. 지문은 개인마다 고유하기 때문에 각 지문마다 전역특징이 다양하게 분포하여 기존의 특징추출방법으로는 분류에 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 적응적 특징추출방법을 제안하였다. 이는 융선 방향의 변화량을 계산하여 지문의 전역특징을 포함하는 특징영역을 탐색한 뒤, 특징영역의 블록 방향성 정보로부터 특징벡터를 추출한다. NIST4 지문 데이터에 대한 5클래스 분류실험 결과 제안하는 특징추출방법이 90.25%의 분류성능을 보여 기존 방법보다 효과적임을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권8호
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• pp.39-48
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• 2024

최근 초분광 영상을 활용하여 작물의 생육 분석 및 질병을 조기에 진단하는 다양한 연구들이 등장하였지만, 수많은 스팩트럼 밴드를 사용하거나 최적의 밴드를 탐색하는 것은 어려운 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 초분광 영상을 이용한 딥러닝 기반의 최적화된 작물 영역 스펙트럼 밴드를 탐색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 초분광 영상 내 RGB 영상을 추출하여 Vision Transformer 기반 Segformer을 통해 배경과 전경 영역을 분할한다. 분할된 결과는 그레이스케일 전환한 초분광 영상 각 밴드에 투영 후 전경과 배경 영역의 평균 픽셀 비교를 통해 작물 영역의 최적화된 스펙트럼 밴드를 탐색한다. 제안된 방법을 통해 전경과 배경 분할 성능은 평균 정확도 98.47%와 mIoU 96.48%의 성능을 나타내었다. 또한, mRMR 방법에 비해 제안 방법이 작물 영역 밀접하게 연관된 NIR 영역에 수렴하는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1506-1513
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• 2010

게임 소프트웨어는 재미의 요소를 기반으로 한 고부가가치 산업이다. 성공적인 게임 소프트웨어 개발을 위해서는 재미에 대한 체계적인 분류와 탐색방법이 필요하다. 그러나 아직까지 '재미'에 대한 각기 다른 관점과 정의로 인하여 게임에서의 '재미'는 게임 기획자의 '경험'에 의해 단정지어지고 있으며 개발계획에서 어떤 재미요소가 고려되어야 하는지에 대한 모호함을 지니고 있다. 본 연구에서는 체계적인 분류를 위해 기존 문헌에서 발췌한 50개의 재미요소를 통계적 기법으로 분류 및 체계화하여 9개의 그룹 34개의 재미요소로 구조화하였다 이를 로제카이와의 놀이론을 적용하여 누락된 영역을 탐색하고, 탐색된 영역의 새로운 재미요소를 관련 웹 사이트에서 추출하여 1개 그룹 4개의 재미요소를 탐색하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1618-1624
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• 2020

X-ray를 기반으로 하는 장 폐색 진단 방법은 검사자의 주관적인 요소가 포함되기 때문에 객관적 진단에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 논문에서는 허프 변환과 PCM 클러스터링 기법을 적용하여 장폐색 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 X-ray 장폐색 영상에서 ROI 영역을 추출한 후, 허프 변환 기법을 이용하여 ROI 영역에서 직선을 검출하고, 검출된 직선을 이용하여 공기 액체층의 형태학적 특징을 이용하여 대장 폐색을 추출한다. 그리고 추출된 ROI 영역을 PCM 클러스터링을 적용하여 ROI 영역을 양자화 한다. 양자화된 ROI 영역 중에서 대장 폐색의 특징이 포함된 클러스터의 그룹을 선정하고, 선정된 클러스터의 그룹에서 객체를 탐색하여 소장 장폐색 영역을 추출한다. 장폐색 환자의 X-ray 영상 30개를 대상으로 PCM 클러스터링을 적용한 결과, PCM의 초기 클러스터의 수를 4개로 설정한 경우가 장폐색 검출 성능이 우수하였고 TPR은 81.47%로 나타났다.