• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2008년도 추계학술발표논문집
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• pp.257-259
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• 2008

자연이미지에 내포된 텍스트는 많은 정보를 제공함으로 이를 효과적으로 검출하여 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 텍스트 영역의 에지 특징과 국부 최소/최대 변환을 이용하여 자연이미지로부터 텍스트 영역 검출 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, 국부 최소/최대 변환을 이용하여 텍스트 영역의 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 텍스트 영역 후보를 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 텍스트 후보 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.161-163
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• 2007

기존의 텍스트 추출을 위한 이진화 방법은 입력 이미지를 명도 이미지로 변환한 뒤 이진화 하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 칼라 이미지에서는 극명히 구분되는 색이라 할지라도 명도 이미지로 변환하는 과정에서 같은 밝기를 같게 되는 경우(예를 들어, 배경은 붉은색, 텍스트는 초록색), 텍스트를 추출하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 입력 이미지를 R, G, B로 분리하고 각각을 이진화 하여 텍스트를 추출하고 다해상도 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 텍스트의 획 특징을 추출하여 추출된 특징들을 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 텍스트 영역을 확정한다. 제안한 방법을 적용함으로써 명도 정보만으로는 추출하기 어려웠던 텍스트 영역을 효과적으로 추출하고 텍스트와 구별하기 어려운 영역을 획수준으로 검증할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.264-269
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• 2001

본 논문에서는 악보를 시계열로 해석하여 퍼지 로직을 이용한 모델링에 대하여 다루고자 한다. 악보에 나타난 음악적 기호들은 음의 길이와 높이 등의 많은 정보들은 나타낸다. 본 논문에서는 멜로디, 음높이와 음색들을 사용하여 악보의 시각적 정보를 시계열 자료로 변환한다. 시계열 자료의 특징을 추출하기 위해 시계열 자료에 슬라이딩 윈도우를 통과시켜 다시 한번 새로운 시계열 자료로 변환한다. 변환된 시계열 자료를 분석하기 위해 Box-Jenkins의 시계열 분석 방법을 사용하고 분석된 시계열의 특징을 바탕으로 퍼지 모델을 구성한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.108-113
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• 2000

1991년 5월 31일, 1996년 9월 1일 그리고 1997년 6월 17일의 Landsat TM 위성화상자료를 Tasseled Cap 변환을 통하여 추출되는 4번째 특징을 연무지수농도로 사용할 수 있는가를 알아보고 또한 이렇게 산출된 연무지수를 사용하여 각 일자별 대기오염측정인자와 기상측정인자와 비교하고 서울시 각 행정구별 연무현상에 대하여 알아보았다. 동일화상내에서 연무가 있는 삼림지역과 연무가 없는 삼림지역을 표본조사하여 검정한 결과 Tasseled Cap 변환의 4번째 특징이 연무지수와 관련되어 있음을 밝혔고 기상측정 인자의 시정거리와 연무지수사이의 역상관의 경향이 있음을 확인하엿다. 대기오염측정 인자의 경우 정확한 연관성을 파악하지는 못하였는데 이는 연무현상이 대기오염 물질의 2차 생성물에 의한 것으로 추정된다. 각 날자에서 1991년 5월 31일과 1997년 6월 17일 서울에 연무현상이 있음을 확인하였고 대체적으로 날짜에 상관 없이 중구, 종로구, 강남구, 서초구에서 높은 연무지수를 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.1037-1041
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• 2000

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 추정된 변위 벡터와 이를 이용한 물체의 분할을 통해 특징 점을 추출하고 3차원 와이어 프레임(wire-frame)을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 우선, 웨이블릿 변환을 이용하여 빠른 시간 안에 변위를 측정하고, 이를 통해 배경과 물체를 분리해 내었다. 그런 뒤에, 변위 벡터를 이용하여, 깊이 정보를 추정해 내고, 동시에 물체로부터 두드러진 특징 값들을 추출하여 3차원 와이어 프레임 생성을 위한 거리 값으로 사용하였다. 마지막으로, 일반적인 delaunay triangulation에서 생길 수 있는 오 정합을 본 논문에서 제안하는 전경/배경 분할 알고리즘을 이용하여 제거 하여 정확한 3차원 모델을 생성하였다. 아울러, 본 논문에서 제안하는 웨이블릿을 이용한 빠른 3D 모델링 방법을 원 영상을 이용한 방법과 비교하여, 더 좋은 결과를 보여줌으로써, 계산 시간 뿐만 아니라 정확성에서도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.94-97
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• 2009

본 논문에서는 실제 도로 환경에서의 실시간 차선 인식 방법을 제안한다. 전방주시카메라를 활용하여 촬영한 입력영상으로부터 도로영역에 해당하는 관심영역을 추출하고 반복적인 평균 명도를 측정하여 이진화함으로써 차선 특징을 검출하고 YCbCr 변환한 영상에 대한 실험 임계값을 적용하여 중앙선의 특징을 검출하였다. 이에 Canny 알고리즘을 이용한 에지 추출로 허프 변환시의 작업량을 최소화하였으며 허프 변환하여 얻은 차선 후보군으로부터 각도를 기반으로 필터링하여 통계적으로 우선순위가 높은 선분을 차선으로 인식하였다. 또한 실제 도로 환경에서 수집한 동영상으로 실험한 결과 강건한 차선 인식률을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.521-526
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• 2015

개인의 신원을 확인하기 위해 인간의 생물학적 특성을 사용하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 심전도를 이용한 생체 인식 기술은 피험자에 피부자극을 일으키지 않고 위조가 어렵다. 기존의 생체 인식 시스템인 지문, 얼굴 등의 인식시스템과 쉽게 접목이 가능하여 다중 생체 인식 시스템으로 응용할 수 있다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환 계수를 사용한 심전도의 파형 특성분석법으로 개인을 식별하는 방법을 제안하였다. 심전도 신호의 특징추출은 총 9개의 이산 웨이블릿 변환 계수를 대상으로 상관 계수 분석으로 수행하였다. 식별은 각 클래스의 특징벡터를 입력으로 오류 역전파 신경망을 적용하여 수행하였다. MIT-BIH QT 데이터베이스내 24명의 심전도에 대해 98.88%의 식별율을 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.585-589
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• 2002

본 논문에서는 효과적인 특징 추출을 기반으로 한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 조명 변화 및 영상의 이동과 크기 변화 그리고 회전과 같은 기하학적 변형에도 강한 속성을 가지는 영상 검색을 할 수 있도록 사용자의 질의 영상을 웨이블릿(Wavelet) 변환을 한 후 동일한 크기의 부영역으로 나누어진 저대역 부밴드에서 칼라의 특징으로 추출된 모멘트와 질감 특징인 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 사용해 유사 영상들의 1차 분류 과정을 거친다. 보다 정확한 검색을 수행하기 위해 1차 분류된 후보 영상들에 대해 고대역 부밴드에서 추출된 수평, 수직, 대각선 방향별 에너지(Energy)를 기반으로 한 에너지의 상대적인 성분 분포의 비교가 수행됨으로써 효율적인 영상 검색 결과를 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.219-225
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• 2006

본 논문에서는 이산웨이블릿 변환과 퍼지추론을 이용하여 물체를 분류하는 방법을 제안 한 바, 컨베이어 혹은 무인 운송장치와 같은 저속도에 적용 할 수 있는 퍼지추론 알고리즘과 알고리즘의 퍼지 규칙수를 최소화하는 방법에 중점을 두었다. 특징추출을 위한 전처리 과정에서 는 이산웨이블릿 변환 계수로부터 물체의 특징 파라미터들을 구하였다. 물체의 특징 파라미터는 계수 블록으로부터 계산된 물체의 면적, 둘레, 면적과 둘레의 비율을 이용하였다. 외부 환경에 기인하는 파라미터들의 변화에 적응할 수 있도록 퍼지 If-then 규칙을 설계하였다. 제안한 추론 알고리즘의 성능 평가를 위하여 Mamdani 및 Larsen의 함의 연산자를 이용하여 실험하였고, 외부 환경 변화에 대하여도 적용 가능성을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.566-574
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• 2021

전기화재의 원인중의 하나는 직렬 아크이다. 최근까지 아크 신호를 검출하기 위해 다양한 기법들이 진행되고 있다. 시간 신호에 푸리에 변환, 웨이블릿 변환, 또는 통계적 특징 등을 활용하여 아크 검출을 하는 방법들이 소개되었지만, 변환 및 특징 추출은 부가적인 처리 시간이 요구되는 단점이 있다. 반면에 최근의 딥러닝 모델은 종단간 학습으로 특징 추출 과정없이 직접 원시 데이터를 활용한다. 그러나, 딥러닝의 문제는 연산 복잡도가 높다는 것이다. 이 문제는 단말기에 딥러닝 연산 모듈을 넣기가 어렵게 한다. 따라서 본 논문에서는 복잡도가 상대적으로 낮은 기계학습 기법중에 로지스틱회기 (logistic regression)를 이용하여 아크 검출을 하는 기법을 제안한다.