• 비파괴검사학회지
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• 제28권1호
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• pp.40-45
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• 2008

고체의 탄성 계수를 구하기 위한 방법으로 초음파의 종파와 횡파 속도를 측정하기 위하여 기존의 접촉식 초음파 시험법 대신 수침 초음파 시험법을 사용하였다. 통상적으로 수침법에서 종파 에코만 고려하는 것과 달리 모드 변환에 의한 횡파 에코를 찾아서 횡파 속도를 측정하였다. 물질의 두께를 알 수 없어 종파와 횡파 속도를 구할 수 없는 경우에도 두 속도의 비를 이용하여 포아송비를 구할 수 있었다. 다양한 재료를 대상으로 이 방법을 적용한 결과, 속도가 빠른 재료이거나, 포아송비가 작을수록 수침법에 의해 측정한 값이 정확하여 이러한 특징을 가진 세라믹이나 고강도 재료가 이 방법을 통한 종파와 횡파 속도 측정에 적당함을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.13-19
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• 2018

맵리듀스는 하둡의 필수 핵심 기술로 하둡 분산 파일 시스템을 기반으로 빅데이터를 처리하는 가장 보편화되어 사용되고 있다. 그러나 기존 맵리듀스 기반 빅데이터 처리 기법은 하둡 분산 파일 시스템에 정해진 블록의 크기대로 파일 나눠 저장되는 특징으로 인해 인프라 자원의 낭비가 극심하다. 이에 본 논문에서는 효율적인 맵리듀스 기반 빅데이터 처리기법을 제안한다. 제안하는 기법은 처리할 데이터를 사전에 맵리듀스에서 처리하기 적합한 데이터 형태로 변환 및 압축하여 빅데이터 인프라 환경의 저장 효율성을 증가시킨다. 또한 제안하는 기법은 저장 효율성을 중점으로 구현했을 때 발생할 수 있는 데이터 처리 시간의 지연 문제를 해결한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.608-616
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• 2001

본 논문은 K-L 변환을 기반으로 한 Fisherface 알고리즘과 fixed graph matching (FGM) 방법을 이용하여 보다 효율적인 얼굴 인식 방법을 제안하고자 한다. 동적 링크 구조 방법 중에 하나인 elastic graph matching (EGM)은 얼굴의 모양 정보뿐만 아니라, 영상 픽셀의 그레이 정보를 동시에 이용하는 하며, 클래스를 구분하는 방법인 Fisherface 알고리즘은 빛의 방향 및 얼굴 표정과 같은 영상의 변화에 대해 강인하다고 알려져 있다. 위의 두 방법으로부터 제안한 알고리즘에서는 영상 그래프의 각 노드에 대해 Fisherface방법을 적용함으로써 레이블된 그래프 벡터의 차원을 줄일 뿐만 아니라 효율적으로 클래스를 구분하기 위한 특징 벡터를 제공한다. 그럼으로써 기존의 EGM 방법에 비해 인식 속도 면에서 상당한 향상 결과를 얻을 수 있었다. 특히, Olivetti Research Laboratory (ORL) 데이터베이스와 Yale 대학 데이터베이스에 대해 실험한 결과 제안한 얼굴 인식 알고리즘은 hold-out 방법에 의한 실험 결과, 평균 90.1%로 기존의 한 방법만을 사용한 것보다 높은 인식률을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권2호
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• pp.33-44
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• 2010

본 논문에서는 로봇 시각 처리 활용을 위한 실시간 얼굴 검출 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 구조는 조명 변화에 강인하고 초당 60 프레임 이상의 속도로 처리된다. 조명 변화에 강인한 얼굴 특성 추출을 위해 MCT(Modified Census Transform) 변환을 이용하였다. 그리고 AdaBoost 알고리즘은 얼굴 특징 데이터의 학습 및 생성을 하며, 이 생성된 학습 데이터를 이용해 얼굴 검출을 하게 된다. 본 논문에서는 메모리 인터페이스부, 이미지 크기 조정부, MCT 생성부, 후보 얼굴 검출부, 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 그룹화부, 검출 결과 표시부로 구성된 얼굴 검출 하드웨어 구조 및 Xilinx사의 Virtex5 LX330 FPGA를 이용한 하드웨어 구현 검증 결과에 대해 설명한다. 카메라로 부터 입력받은 이미지를 이용해 검증한 결과로 초당 최대 149프레임의 속도로 한 프레엠 당 최대 32개 얼굴을 검출함을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.258-264
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• 2004

본 논문에서는 40 ㎓ 대역 MMIC(Monolithic Microwave Intergrated Circuit) 이중평형 star 혼합기를 비아 공정이 있는 GaAs substrate(두께 4 mil)상에서 설계 및 제작, 측정하였다. 이중평형 star 혼합기를 구현하기 위해 발룬회로와 다이오드 설계가 필요했다. 발룬회로는 microstrip과 CPS(Coplanar Strip)를 이용하여 새로운 구조를 제안하여, 2 ㎓ 대역으로 주파수를 낮추어 새로운 구조의 발룬 성능을 PCB로 제작하여 확인한 바 있다. 이를 바탕으로 40 ㎓에서 MMIC 발룬을 설계하였다. 제안된 발룬은 비아 공정이 포함된 MMIC 회로에 적 합하며, 이중평형 혼합기 구현에 쉽게 적용 가능하다는 특징이 있다. 다이오드는 p-HEMT를 사용하는 밀리미터파 대역의 다른 MMIC 회로들과의 호환성을 고려하여, p-HEMT 공정을 기반으로 한 쇼트키 다이오드를 설계하였다. 이를 이용 제안한 발룬회로와 다이오드를 조합하여, 이중평형 star 혼합기를 구현하였다. 혼합기의 측정 결과 LO전력이 18 ㏈m일 때, 변환손실 약 30 ㏈를 얻었다. 이는 p-HEMT의 AlGaAs/InGaAs 층에 의한 다이오드 때문이며, p-HEMT구조에서 AlGaAs층을 식각하여 단일 접합 다이오드를 만들면 혼합기의 성능이 개선될 것으로 예상된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.362-369
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• 2006

3 차원 그래픽스에 적용하는 한국어 립씽크 합성 체계를 연구하여, 말소리에 대응하는 자연스러운 립씽크를 자동적으로 생성하도록 하는 디자인 시스템을 연구 개발하였다. 페이셜애니메이션은 크게 나누어 감정 표현, 즉 표정의 애니메이션과 대화 시 입술 모양의 변화를 중심으로 하는 대화 애니메이션 부분으로 구분할 수 있다. 표정 애니메이션의 경우 약간의 문화적 차이를 제외한다면 거의 세계 공통의 보편적인 요소들로 이루어지는 반면 대화 애니메이션의 경우는 언어에 따른 차이를 고려해야 한다. 이와 같은 문제로 인해 영어권 및 일본어 권에서 제안되는 음성에 따른 립싱크 합성방법을 한국어에 그대로 적용하면 청각 정보와 시각 정보의 부조화로 인해 지각의 왜곡을 일으킬 수 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 표기된 텍스트를 한국어 발음열로 변환, HMM 알고리듬을 이용한 입력 음성의 시분할, 한국어 음소에 따른 얼굴특징점의 3 차원 움직임을 정의하는 과정을 거쳐 텍스트와 음성를 통해 3 차원 대화 애니메이션을 생성하는 한국어 립싱크합성 시스템을 개발 실제 캐릭터 디자인과정에 적용하도록 하였다. 또한 본 연구는 즉시 적용이 가능한 3 차원 캐릭터 애니메이션뿐만 아니라 아바타를 활용한 동적 인터페이스의 요소기술로서 사용될 수 있는 선행연구이기도 하다. 즉 3 차원 그래픽스 기술을 활용하는 영상디자인 분야와 HCI 에 적용할 수 있는 양면적 특성을 지니고 있다. 휴먼 커뮤니케이션은 언어적 대화 커뮤니케이션과 시각적 표정 커뮤니케이션으로 이루어진다. 즉 페이셜애니메이션의 적용은 보다 인간적인 휴먼 커뮤니케이션의 양상을 지니고 있다. 결국 인간적인 상호작용성이 강조되고, 보다 편한 인간적 대화 방식의 휴먼 인터페이스로 그 미래적 양상이 변화할 것으로 예측되는 아바타를 활용한 인터페이스 디자인과 가상현실 분야에 보다 폭넓게 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권12호
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• pp.560-567
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• 2008

본 논문에서는 비디오 영상에서 추출한 이미지를 이용하여, 흑백 만화로 변환하기 위한 알고리즘에 대해 논의한다. 대부분의 흑백 만화는 사람의 얼굴이나 손과 같은 살색 계통은 흰색 내지 엷은 색상으로 표현되며, 이미지의 어두운 영역은 해칭과 같이 규칙적이면서도 불규칙한 형태로 묘사한다. 그러므로 단순한 임계값을 이용한 이진화 알고리즘으로 흑백 만화를 렌더링 할 경우, 원본 색상 영상의 다양한 색상과 흑백 만화에서 사용되는 다양한 패턴을 렌더링 할 수 없다. 이러한 흑백 만화의 특징을 반영한 카투닝을 수행하기 위해서, 본 논문에서는 다음과 같은 작업을 수행한다. 먼저, 원본 이미지 영상의 미세한 색상변화를 제거하기 위해서, 1) Bilateral 필터를 적용한다. 그 후, 영상의 각 영역을 유사한 색상 정보로 클러스터링 하기 위해서, 2) Mean shift 세그멘테이션을 적용하였으며, 각 영역별 확장 작업을 수행하였다. 이때 각 영역의 색상이 유사한 정도를 계산하기 위해서, 사람의 색상인지 능력과 유사한 특성을 가진 HSV 색상 모델을 사용하여, 각 영역의 색상 유사정도를 계산하였다. 최종적으로 세그멘테이션된 색상정보를 바탕으로 흑백만화에서 일반적으로 활용되는 색상과 프레임 이미지의 픽셀값을 고려한 3) 이진화를 수행하고, 4) 스트록을 추가해 흑백 만화의 컷 이미지를 완성한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.802-816
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• 2010

새로운 텍스트 입력으로부터 제스처를 생성하는 것은 컴퓨터 게임, 가상현실 등의 응용분야에서 종종 요구되는 중요한 문제이다. 최근에는 유명 아나운서와 같은 특정인의 제스처를 모방하는 제스처 스타일화에 관한 관심이 증가하고 있다. 그러나 기쁨이나 슬픔과 같은 감정을 이용하여 제스처를 스타일화하려는 시도는 많지 않다. 또한 이전의 연구는 대부분 실시간 알고리즘에 초점을 맞추고 있지 않다. 본 논문에서는 SMS 문장을 캐릭터 얼굴 표정과 제스처 애니메이션으로 자동 변환하고 감정 요소를 이용하여 제스처를 스타일화하는 시스템을 제안한다. 이 시스템의 가장 큰 특징은 제스처에 희로애락의 감정을 결합하는 실시간 알고리즘을 제시하는데 있다. 모바일 단말기를 플랫폼으로 하기 때문에 서버와 단말기에 작업을 적절하게 분배하고 초당 20프레임 이상의 실시간 수행을 보장한다. 먼저, 디즈니 영상에서 감정을 표현하는 단어와 이에 해당하는 제스처를 추출하고 통계적으로 모델링 한 후, 감정과 제스처의 결합을 위하여 Laban의 움직임 이론을 도입한다. 제안된 시스템의 타당성과 기존 서비스와의 대체 적정도를 알아보기 위해서 사용자 반응을 조사 분석한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.191-197
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• 2010

많은 적용과 응용을 하더라도 얼굴 검출의 이미지 분석은 상당히 어렵다. 본 논문으로 불규칙한 조명의 영향으로 미검출되는 얼굴에 조명이 고루 분포되도록 얼굴영역을 검출하였으며, 기존의 정면 얼굴만을 검출하던 결과를 보완하였다. LAB 컬러조명보정으로 기존의 아다부스트 얼굴 검출에 비해 32% 향상된 얼굴검출 결과를 보였다. 입력된 두 영상의 차를 구해 Glassfire 라벨링을 실시했다. Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이 되면 제안한 LCFD시스템 알고리즘인 RGB평활화와 LAB영상보정을 하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴영역 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다. 본 논문으로 기울어진 얼굴영역과 멀리 떨어져 있는 얼굴영역, Multi-view 얼굴영역 검출까지 가능하였다. 또한 조명의 방향에 관계없이 높은 검출률을 보였으며, 사용자 인증 분야 등에 일반 PC만으로 적용 가능함이 입증되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2441-2449
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• 2015

디지털 정보화 시대에서 영상은 여러 매체에서 필수적으로 이용되며, 에지는 영상에서 물체의 크기, 위치, 방향 등을 포함하는 중요한 특징 정보이다. 이러한 에지를 검출하기 위한 여러 연구들이 국내외에서 진행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법들에는 고정된 가중치 값을 적용하는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG 등이 있다. 이와 같은 기존의 에지 검출 방법들은 고정된 가중치 마스크를 영상에 적용하기 때문에 에지 검출 특성이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해, 모폴로지에서 bottom-hat 변환과 열기 연산을 이용하여 영상을 개선하고 마스크 기반의 기울기를 구한 후 에지를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, Laplacian, LoG 에지 검출 방법들과 비교하여 시각적 영상을 나타내었고, 각각의 영상을 기준으로 하는 MSE 값을 구하여 유사성을 비교하였다.