• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.267-272
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• 2007

본 논문에서는 DCT계수의 특성을 이용하여 조명조건이나 얼굴의 크기에 무관하게 얼굴특징영역을 검출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 영상을 DCT변환하면 영상의 에너지가 저주파영역에 집중되는 특성을 가지나 얼굴 특징요소들은 얼굴영상에서 비교적 고주파 성분들을 포함하고 있기 때문에 저주파에 해당되는 DCT계수들의 일부를 제거한 후 역변환을 취하면 얼굴특징영역이 강조된 영상을 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 DCT변환된 영상으로부터 저주파 계수의 일부를 제거하여 얼굴특징요소 후보들을 추출한 후 템플릿을 적용하여 얼굴특징요소 영역을 결정한다. 얼굴특징요소 영역이 결정되면 얼굴특징요소 추출 알고리즘을 적용하여 눈. 코, 입을 구별한다. 제안된 알고리즘을 MIT의CBCL DB와 Yale facedatabase B 에 적용하여 실험하였다. 실험결과 DCT변환된 영상에서 저주파 일부의 계수를 제거한 후 얼굴 특징영역을 검출했을 경우 그렇지 않은 영상보다 영상의 크기와 조명조건의 변화에 무관하게 인식성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.169-172
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• 2015

영상회의 장치에서 눈맞춤 영상을 생성하기 위해 어파인 변환(affine transformation)을 이용하면 반올림 오차(round-off error) 때문에 홀이 발생한다. 이러한 홀을 채우려면 홀 영역을 가리키는 홀 채움 마스크가 필요하다. 홀 채움은 보통 홀 채움 마스크를 참조하여 홀이 아닌 이웃 화소값들을 기반으로 손상된 영상을 복원하는 작업이다. 따라서 홀 영역을 정확히 검출하고 적당한 개수의 이웃 화소값을 참조해야 자연스러운 홀 채움 영상을 생성할 수 있다. 한편, 눈맞춤 영상을 생성할 때 얼굴 특징점을 이용해 얼굴 변환 마스크를 만들고, 얼굴 변환 마스크에만 어파인 변환을 수행한다. 이 논문에서는 얼굴 특징점에도 어파인 변환을 수행하고 수정된 얼굴 변환 마스크를 획득하여 정확한 홀 채움 마스크를 구한다. 또한, 홀 채움 마스크에서 레이블링을 수행하여 큰 홀 영역을 제거한다. 마지막으로, 어파인 변환을 수행할 때 기존 영상의 좌표값을 이용하여 자연스러운 홀 채움 영상을 생성한다. 제안하는 방법으로 홀 채움을 수행한 결과, 연속적인 눈맞춤 동영상에서 이웃값들을 참조하여 홀 채움을 수행한 영상보다 자연스러움을 확인했다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권5호
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• pp.440-447
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• 2001

본 논문은 영상과 연관된 3차원 정보로부터 초기 3차원 변환을 유추, 상관윈도우를 변환시켜 정합에 이용하는 새로운 정합기법을 제안한다. 즉, 초기 스테레오 정합 등을 통한 3차원 정보를 추출하고, 인위적인 초기 특징점의 대응을 통해 3차원 변환을 얻으며, 이를 이용해 상관 윈도우의 3차원 변환을 가능하게 한다. 상관 윈도우의 3차원 변환은 기존의 방법이 가지는 영상 흐름의 2차원적인 제한을 이용한 정합방법에 비해 실제 카메라의 변환 유추에 합당하다. 또한 3차원 변환을 통해 정합 대상 점의 탐색범위를 최소화하고 정합의 결과에 신뢰성을 더한다. 실험에서는 다양한 영상의 정합 결과와 기존 방법과의 상관 계수 비교를 통해 본 논문이 제안하는 정합방법의 우월성을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권2호
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• pp.121-130
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• 2005

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 흥채의 특징을 추출하는 기법에 대해 제안한다. 웨이블릿 변환은 수행 속도가 빠르며 신호의 에너지를 저주파 대역으로 잘 모아주는 우수한 국소화 특징을 갖고 있으며, 특히 저주파 대역을 효율적인 특징 벡터로 사용한 수 있다. 한편 인식에 사용하고자 하는 흥채 영역에 눈꺼풀, 눈썹, 반사광, 안경의 흠집 등으로 인한 잡음이 포함될 수 있다. 이러한 잡음은 그 자체로도 홍채 패턴을 크게 변형시키며, 웨이블릿, 가보 등의 필터 기반 특징 추출 알고리즘은 잡음을 전체 영역으로 확산시킨다. 즉 잡음은 흥채 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 이를 막기 위해 본 논문에서는 홍채 템플릿을 여러 개의 영역으로 분할하여 각 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행함으로써 잡음의 영향을 제한된 영역에 국한시킨다. 실험에서 웨이블릿 방법이 기존의 Gabor 변환을 이용한 특징 추출 방법과 비교하여 특징 추출 속도는 더 빠르면서 대등한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있으며 영역 분할로 인해 성능 개선이 되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.391-394
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• 1994

본 연구에서는 전화선을 통한 음성인식을 위해 저잡음의 실험실 환경에서 수집된 음성 자료를 이용하는 접근을 하였다. 전화 음성과 실험실 음성 간의 특성 차이를 보정하기 위해 선형 회귀 분석법을 이용한 SDCN을 제안하였다. 두 자료간의 보정은 동시 녹음된 실험실 환경의 음성과 전화음성의 SNRDP 따른 두 자료간의 차이를 최소화하는 변환행렬을 구해, 이를 학습자료의 변환에 이용한다. 제안된 방법의 타당성을 확인하기 위해 두가지 인식 알고리즘인 DTW와 이산 HMM 에 대해 실험하였다. DTW를 통한 인식에서개선된 SDCN 에 의한 특징벡터의 변환은 기존의 SDCNDP 따른 특징변환보다 8~17%의 인식률이 향상되었다. 이산 HMM으로 인식할 때는 개선된 SDCNDP 의한 전화음성과 실험실 음성과의 유사도를 보다 잘 나타내기 위해 개선된 SDCN을 적용하고, VQ 코드열 상에서이 코드 사상법을 사용하여 인식률의 향상시켰다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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• pp.481-483
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• 2000

본 논문은 이산 웨이블릿 변환의 스케일러빌리티(scalability)를 활용한 VOD 트래픽 모델링에 대하여 소개한다. VOD는 사용자의 요구에 대하여 비디오 데이터를 제공하는 시스템이다. 비디오 데이터는 여러 가지 특징을 가지고 있다. 첫 번째 특징은 데이터 양이 상당히 많다는 점이다. 그리고 데이터 양이 비디오 데이터가 전달되는 시간축에 따라서 변화가 많다는 점이다. 그리고 두 번째 특징은 비디오 데이터는 전송되는 양상이 시간축에 대하여 거의 끊김이 없어야 한다는 점이다. 이러한 점들 때문에 VOD 트래픽을 정확하게 모델링하는 것은 상당히 어렵게 생각되었다. 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)은 함수에 대한 근사이다. 우수한 점은 함수에 대한 근사가 상당히 용이하고 또 유연하다는 점이다. 다시 말하면 함수 근사의 정밀도를 용이하게 조절할 수 있다는 점이다. 또 다른 우수한 점은 시간과 공간 양쪽에 대하여 함수 근사를 할 수 있다는 점이다. 본 논문은 VOD server와 client 사이의 트래픽을 이산 웨이블릿 변환인 스케일러빌리티를 활용하여 모델링하여 server와 client 사이에 보다 효과적인 네트워크 트래픽 제어를 할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.68-70
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• 2000

다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자료 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상 시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정 되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립적인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하면 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 원시 언어를 중간 언어 형태의 바이트 코드로 변환하여 각 아키텍처에 맞게 설계된 자바 가상 머신이 설치된 시스템에서 자바 언어를 수행한다. 이러한 자바 언어의 바이트 코드는 번역기의 중간 언어와 같은 역할을 수행하고, 자바 가상 머신은 번역기의 후위부와 같은 역할을 한다. 본 논문은 다중스레드 코드가 플랫폼에 독립적인 특성을 갖출 수 있도록 다중스레드 코드를 자바 가상 머신에서 실행 가능하도록 한다. 즉, 다중스레드 모델의 스레드 코드를 자바 바이트 코드로 변환하는 번역기를 설계, 구현하고, 자바 가상 머신의 실행을 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.49-51
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• 2001

다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자료 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립거인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하여 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 분산된 환경에 적합한 언어이기 때문에 본 논문에서 제안한 번역기에 의해 다중스레드 모델의 스레드 코드를 자바 언어로 변환한 후 자바의 원격 매소드 호출을 이용하여 다중스레드 모델의 스레드 코드를 분산된 환경에서 처리하였다. 본 논문은 다중스레드 코드가 로컬 컴퓨터에서 여러 스레드를 생성하여 처리하던 것을 자바의 원격 메소드 호출을 이용하여 분산된 환경에서 실행 가능하도록 한다. 다중스레드 모델의 스레드 코드를 분산 환경에서 실행 가능한 자바 바이트 코드로 변환하는 번역기를 설계, 구현한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.442-446
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• 2010

본 논문에서는 거리변환 기반의 정밀한 fiducial 마크 정렬 알고리즘을 제안한다. 거리변환은 물체의 중심에 가중치를 가지는 특성이 있는데 이는 AOI 공정에서 에칭, 이동과 같은 다양한 요소들로부터 획득되는 타겟영상에 대하여 강인하게 물체의 중심으로 매칭할 수 있도록 한다. 제안한 방법은 우선 입력 타겟영상에 대하여 이진화를 진행하고, 다음 모델과 타겟영상에 대하여 거리변환을 이용하여 거리특징을 추출하고, 추출된 모델과 타겟영상에 대한 거리특징을 NCC(Normalized Cross Correlation)를 이용하여 매칭한 후, 매칭 스코어에 대하여 Sub-pixel 분석을 진행하여 sub-pixel 레벨의 정확도를 가지도록 한다. 실험결과로부터 제안한 거리특징을 이용한 매칭 알고리즘이 기존의 픽셀 밝기 값을 이용한 매칭보다 강인하고 정확하게 매칭됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.1024-1027
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• 2009

본 논문에서는 혼합형 데이터에 대한 특징 선별 기법의 효율성을 비교하기 위해 특징 필터링과 특징 래핑을 통한 특징 선별 후, 클래스 분류 성능을 측정하였다. 혼합형 데이터는 숫자형 특징과 범주형 특징이 함께 혼합되어 있으므로, 숫자형 특징을 범주형 특징으로 이산화를 하여 단일형 데이터로 변환한 뒤 특징 선별 기법 등을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 혼합형 데이터를 전처리하여 단일형 데이터로 변환하고, 널리 활용되는 특징 필터링 기법과 특징 래핑 기법을 통해 클래스 분류 성능을 높일 수 있는 특징 집합을 선별하였다. 선별된 특징 집합을 통한 클래스 분류 성능을 비교한 결과, 특징 필터링에 비해 특징 래핑을 통해 선별한 특징 집합을 활용하여 클래스 분류를 하였을 때 분류 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다.