• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.277-278
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• 2011

본 논문에서는 공압출 다층 필름 제조공정에서 수지의 품질에 영향을 주는 외관상의 결함을 검사하는 비젼 시스템을 제안한다. 필름 생산 과정에서는 흑점이나 주름 등을 포함한 다양한 결함이 발생할 수 있는데, 명암이 명확히 구별되는 결함도 있지만 그렇지 않은 결함들은 필름의 특성에 의해 검출 및 분류가 어려운 경우가 많다. 제안된 논문에서는 전체 검사시스템의 소개와 함께 결함의 종류 분류와 검출 및 분류 방법을 제안하는데, 특히 애매한 결함의 구분을 위해 지역적 이진패턴(LBP)에 기반한 텍스쳐 분석 방법을 이용한다. 실험을 통해 제안된 시스템 및 방법이 필름 생산과정의 다양한 결함들을 잘 검출하고 분류하는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.536-539
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• 2021

초목을 포함한 도로 환경에서, 초목 영역은 도로의 특성과 매우 유사하므로 주행 가능 영역으로 판단될 수 있다. 또한, 도로 검출을 위한 대부분의 U-V 시차 기반 하드웨어 시스템에서는 한 프레임의 시차가 모두 입력되기 전까지 다음 단계의 연산을 수행할 수 없는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 간단한 필터링 기법를 적용하여 초목을 포함한 도로 환경에서 즉각적으로 주행 가능 영역을 검출하는 방법 및 그 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법은 93.08%의 정확도를 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조는 기존 방법보다 Slice LUTs 기준 60.26% 및 Slice Registers 기준 53.62% 적은 하드웨어 자원을 사용한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.300-304
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• 2020

본 논문에서는 원격 탐사 영상 정합에서 정확도는 유지하면서 특징점 매칭 (Matching) 복잡도를 줄이기 위해 입력 영상을 전처리하는 구조물 검출 네트워크를 이용한 원격 탐사 영상 정합 방법을 제안한다. 영상 정합의 기존 방법은 입력 영상에서 특징점을 추출하고 설명자 (Descriptor)를 생성한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 입력 영상에서 특징점 매칭에 영향을 미치는 구조물만 추출하여 새로운 영상을 만들어 특징점을 추출한다. 추출된 특징점은 필터링 (Filtering)을 거쳐 원본 영상에 매핑 (Mapping)되어 설명자를 생성하여 특징점 매칭 속도를 향상시킨다. 또한 구조물 검출 네트워크에서 학습 영상과 시험 영상의 특성의 차이로 생기는 성능 저하 문제를 개선하기 위해 히스토그램 매핑 기법을 이용한다. 아리랑 3 호가 획득한 원격 탐사 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 방법은 정확도를 유지하면서 계산 시간을 SURF 보다 87.5%, SIFT 보다 92.6% 감소시킬 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.642-651
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• 2019

최근 지능형 교통관제 시스템에 관한 다양한 연구가 진행되고 있는 가운데 번호판 검출과 인식 알고리즘은 가장 중요한 요소 중에 하나로 대두되고 있다. 번호판은 차량의 고유 식별값을 가지고 있기 때문이다. 기존의 차량 통행 관제 시스템은 정차를 기반으로 하고 있으며 차량의 입출입 인식 방법으로 루프 코일을 사용하고 있다. 이러한 방법은 교통 정체를 유발하고 유지보수 비용이 상승하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 차량의 입출입 인식 방법으로 카메라 영상을 사용한다. 차량 통행 관제 시스템의 특성상 카메라가 고정되어 있다. 이에 차량이 접근하면 카메라의 배경화면이 달라진다. 이 특징을 이용하여 배경화면의 차분영상을 구하면 차량의 입출입을 인식할 수 있다. 입출입 인식 후 한국 번호판의 형태학적 특성을 이용하여 후보 이미지를 추정한다. 그리고 선형 SVM(Support Vector Machine)을 이용해서 최종 번호판을 검출한다. 검출한 번호판의 글자와 숫자 인식 방법으로는 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 사용한다. 제안한 알고리즘은 기존의 시스템과 달리 검출 위치를 기준으로 글자와 숫자를 인식하기 때문에 번호판의 규격이 변해도 인식할 수 있다. 실험한 결과 기존의 번호판 인식 알고리즘들 보다 제안한 알고리즘이 더 높은 인식률을 가진다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.460-463
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• 2015

본 논문에서는 인간의 시각 인지 특성 중 하나인 돌출영역(saliency region) 응시 특성을 고려한 LCD 디스플레이의 백라이트 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상의 화소 분포를 분석하고 주된 응시 영역 검출 결과를 가중치 함수로 이용하여 영역별로 분할된 영상의 블록에 대응하는 백라이트를 증폭 혹은 감소시킨다. 소비전력의 증가 없는 백라이트 블록별 증폭 기법 구현을 위하여 백라이트 증폭 총량은 백라이트 감소 총량으로 제한하고 블록 별로 증폭 양 결정을 위하여 MPEG2 TM-5 Rate Control 모델을 도입하여 적응적 백라이트 레벨 결정 방식을 적용하였다. 백라이트 증폭 시뮬레이션 결과를 바탕으로 제안된 방법이 소비전력 증가 없이 인간 시각이 주로 응시하는 돌출 영역의 화질을 개선함을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.173-179
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• 2012

본 논문에서는 자동차 번호판을 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 자동차 번호판은 사각형 모양이므로 우리의 방법은 기본적으로 입력 영상에서 사각형을 추출하는 방법이 된다. 번호판을 검출하기 위해, 먼저 입력영상의 콘트라스트를 향상시키고, 그 후 LSD(Line segment detector) 기법을 사용하여 영상내의 선을 검출하고, 이 선 정보로 부터 사각형들을 추출 한다. 이 사각형들은 번호판 후보들이 되고, 이로부터 번호판이 검출된다. 이중에서 본 연구가 제안하는 부분은 사각형 추출방법으로서, 이 방법은 3단계로 구성된다: (1) 먼저, LSD에 의해 얻어진 선으로부터 꼭짓점들을 추출한다; (2) 구해진 꼭짓점들을 사용하여 사각형의 대각선을 검출한다; (3) 그 후, 대각선 정보를 이용하여 사각형을 추출해 낸다. 최종적으로 번호판 특성과 사각형 내부 정보를 이용하여 이 사각형들로부터 번호판이 선택된다. 100장의 자동차 영상을 촬영하여 실험한 결과 94%의 검출율을 달성하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3558-3562
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• 2010

음성신호처리 분야에 있어서 정확한 기본주파수(피치)를 검출하는 것은 매우 중요하다. 그러나 포만트의 영향과 천이 진폭의 영향으로 인하여 음성신호로부터 정확한 피치를 검출하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 음소의 천이나 변동의 영향이 적은 주파수 영역에서의 하모닉스 분산값 최소화 알고리즘을 통해 스펙트럼을 평탄화 하여 피치를 검출하는 방법에 대하여 연구하였다. 실험결과에서는 제안한 방법이 기존의 방법인 LPC법, 켑스트럼법과 비교하여 평탄화 특성이 어느 정도의 우수성을 보이는지를 평가하였다. 또한 각각의 방법을 적용하여 기본주파수를 검출한 결과를 비교함으로써 제안한 방법이 우수함을 입증하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.91-94
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• 2002

음성인식 시스템의 실용화를 위해서 우선적으로 해결되어야 될 문제중 하나로 잡음환경하에서의 끝점검출을 들 수 있다. 잡음이 존재하지 않는 환경에서는 기존의 에너지 파라미터만으로도 어느정도 신뢰성있는 끝점 구간을 검출할 수 있으나 도심 소음과 같은 실제 잡음환경하에서는 대부분 좋지 않은 결과를 보인다. 본 논문에서는 도심환경의 배경잡음을 제거하는 방법으로 입력되는 음성에 대하여 주변소음에 의해 손상된 음성스펙트럼의 크기 성분만을 제거하는 전처리 기법인 Bark scale에 기반한 스펙트럼 차감법을 사용하고, 인간의 청각특성을 고려하여 음성의 주파수 대역을 3개의 대역으로 분리한 후, 대역별로 세밀한 에너지 문턱치값을 설정하여 음성의 끝점을 탐색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위해 실제 사무실 및 지하철역 등의 잡음환경하에서 녹음된 데이터베이스를 이용하여 끝점검출을 수행한 결과 기존의 에너지와 영교차율을 이용한 방법에 비해 평균 $46\%$의 오차율 감소와 대역에너지만을 사용한 경우에 비해 평균 $17\%$의 오차율 감소를 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권8B호
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• pp.1161-1167
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• 2001

본 논문에서는 칼라 영상에 대한 인간 시각 특성과 무채색으로부터 정보를 추출하여 칼라 정지 영상에 효과적으로 워터마크 신호를 삽입하는 방법을 제안하였다. 워터마크는 이진 워터마크를 사용하였으며, 일반적으로 인간 시각 체계 특성에서 무채색(achromatic) 신호보다 유채색(chromatic) 신호에 대한 변별력이 떨어지는 특성을 이용하여 입·출력 장치로 획득된 RGB 좌표계의 칼라 정지 영상을 무채색 성분과 유채색 성분으로 완벽히 분리되는 다른 좌표계로 변환하여 워터마크를 유채색 포화도 성분에 삽입한다. 워터마크를 검출하는 과정은 원영상을 사용하지 않고 유채색 포화도 성분의 변경 형태를 추정하여 삽입된 워터마크를 검출 가능하였다. 실험 결과 특히 비가시성 특성 부분에서는 기존 방법들과 비교할 때 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 강인성 또한 좋은 결과를 얻었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.771-778
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• 2019

기존 단일 조도센서를 이용한 조도검출 방식은 좁은 FOV (Field of View) 특성 상 측정 위치에 따라 검출 조도의 균일도가 저하된다. 다수개의 조도센서를 통해 평균 조도값을 검출하는 방법은 복잡도 증가 및 계산과정에서 오류가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 넓은 FOV를 가지는 하나의 이미지센서를 기반으로 한 조도검출 방법을 제안하였으며, 제안된 방법은 기존 조도센서가 가지는 시스템 복잡도, 오류 증가 등의 문제점이 해결 가능하다. 실내 환경에서의 성능평가 결과는 색차조도계 (CL-200A)를 이용한 기준값 대비 조도센서가 1개인 경우 평균 12%, 조도센서가 5개인 경우 평균 10.7%, 이미지센서의 경우 평균 6.2% 차이가 발생하는 것을 확인하였으며, 이를 통해 이미지센서를 기반으로 한 제안된 검출방법은 균일성이 향상된 공간조도를 간단하고 정확하게 검출할 수 있음을 확인하였다.